Unsa nga datos ang nakolekta sa mga katabang sa AI ug kung giunsa pagpanalipod ang imong pribasiya

Ang artificial intelligence mibalhin gikan sa saad ngadto sa naandan sa rekord nga panahon, ug uban niini, mitungha ang mga piho nga pagduhaduha: Unsa nga datos ang nakolekta sa mga katabang sa AI?Giunsa nila paggamit kini ug kung unsa ang mahimo namon aron mapadayon nga luwas ang among kasayuran. Kung mogamit ka og mga chatbot, browser assistant, o generative nga mga modelo, maayong ideya nga kontrolahon ang imong pribasiya sa labing dali nga panahon.

Gawas nga mapuslanon kaayo nga mga himan, kini nga mga sistema nagpakaon sa dinagkong datos. Ang gidaghanon, gigikanan, ug pagtambal sa maong impormasyon Gipaila nila ang bag-ong mga risgo: gikan sa pag-ila sa personal nga mga kinaiya hangtod sa aksidente nga pagkaladlad sa sensitibo nga sulud. Dinhi imong makit-an, sa detalye ug walay pagbunal sa palibot sa sapinit, kung unsa ang ilang nakuha, nganong gibuhat nila kini, unsa ang giingon sa balaod, ug Giunsa pagpanalipod ang imong mga account ug ang imong kalihokan. Atong tun-an ang tanan Unsa nga datos ang nakolekta sa mga katabang sa AI ug kung giunsa pagpanalipod ang imong pribasiya. 

Unsa nga datos ang tinuod nga nakolekta sa mga katabang sa AI?

Ang mga modernong katabang nagproseso labaw pa sa imong mga pangutana. Impormasyon sa kontak, mga identifier, paggamit ug sulod Kini kasagarang gilakip sa standard nga mga kategoriya. Naghisgot kami bahin sa ngalan ug email, apan usab mga IP adres, impormasyon sa aparato, mga log sa interaksyon, mga sayup, ug, siyempre, ang sulud nga imong gihimo o gi-upload (mga mensahe, file, imahe, o mga link sa publiko).

Sulod sa Google ecosystem, ang pahibalo sa pagkapribado ni Gemini tukma nga naghulagway kung unsa ang nakolekta niini impormasyon gikan sa konektado nga mga aplikasyon (pananglitan, Search o YouTube history, Chrome context), device ug browser data (type, settings, identifiers), performance ug debugging metrics, ug bisan ang mga permiso sa system sa mga mobile device (sama sa access sa mga contact, call logs ug mga mensahe o on-screen content) kon gitugutan sa user.

Nag deal pud sila datos sa lokasyon (gibanabana nga lokasyon sa device, IP address, o mga adres nga gitipigan sa account) ug mga detalye sa suskrisyon kung mogamit ka ug bayad nga mga plano. Dugang pa, ang mosunod gitipigan: kaugalingon nga sulud nga gihimo sa mga modelo (teksto, code, audio, mga hulagway o mga summary), usa ka butang nga yawe sa pagsabot sa footprint nga imong gibiyaan sa dihang nakig-interact niini nga mga himan.

Kinahanglan nga hinumdoman nga ang pagkolekta sa datos dili limitado sa pagbansay: Mahimong irekord sa mga nanambong ang kalihokan sa tinuud nga oras Panahon sa paggamit (pananglitan, kung nagsalig ka sa mga extension o plugins), naglakip kini sa telemetry ug mga panghitabo sa aplikasyon. Gipatin-aw niini kung nganong hinungdanon ang pagkontrol sa mga pagtugot ug pagrepaso sa mga setting sa kalihokan.

Unsa man ang ilang gigamit nga datos ug kinsa ang makakita niini?

Ang mga kompanya kanunay nga naghangyo sa lapad ug nagbalikbalik nga katuyoan: Aron mahatagan, mapadayon ug mapaayo ang serbisyo, i-personalize ang kasinatian, ug maghimo mga bag-ong bahinaron makigkomunikar kanimo, pagsukod sa performance, ug pagpanalipod sa user ug sa plataporma. Kining tanan nag-abot usab sa mga teknolohiya sa pagkat-on sa makina ug sa mga generative nga modelo mismo.

Usa ka sensitibo nga bahin sa proseso mao ang review sa tawoGiila sa lain-laing mga vendor nga ang mga internal nga kawani o mga tighatag sa serbisyo nagrepaso sa mga sampol sa interaksyon aron mapauswag ang seguridad ug kalidad. Busa ang makanunayon nga rekomendasyon: likayi ang paglakip sa kompidensyal nga impormasyon nga dili nimo gusto nga makita sa usa ka tawo o kana gamiton sa pagpino sa mga modelo.

Sa nahibal-an nga mga palisiya, ang pipila nga mga serbisyo nagpakita nga wala sila nagpaambit sa piho nga datos alang sa katuyoan sa advertising, bisan pa Oo, makahatag sila og impormasyon sa mga awtoridad. ubos sa legal nga kinahanglanon. Ang uban, sa ilang kinaiya, ipaambit sa mga tig-anunsiyo o kauban identifiers ug aggregated signal alang sa analytics ug segmentation, pag-abli sa pultahan sa profiling.

Ang pagtambal naglakip usab, pagpabilin alang sa gitakda nang daan nga mga panahonPananglitan, ang ubang mga providers nagtakda ug default nga awtomatikong pagtangtang nga panahon sa 18 ka bulan (mapasibo sa 3, 36, o walay tino), ug ipabilin ang girepaso nga mga panag-istoryahanay sa mas taas nga panahon alang sa kalidad ug seguridad nga katuyoan. Maayo nga repasohon ang mga panahon sa pagpadayon ug i-aktibo ang awtomatikong pagtangtang kung gusto nimo nga maminusan ang imong digital nga tunob.

Mga peligro sa pagkapribado sa tibuok AI lifecycle

Ang pagkapribado dili nabutang sa usa ka punto, apan sa tibuuk nga kadena: data ingestion, training, inference, ug application layerSa pagkolekta sa datos sa masa, ang sensitibo nga datos mahimong dili tinuyo nga maapil nga walay hustong pagtugot; sa panahon sa pagbansay-bansay, kini sayon ​​alang sa orihinal nga paggamit nga gipaabut nga molapas; ug sa panahon sa inference, ang mga modelo mahimo isulti ang personal nga mga kinaiya sugod sa daw walay hinungdan nga mga signal; ug sa aplikasyon, ang mga API o mga web interface mga madanihon nga target alang sa mga tig-atake.

Uban sa generative system, ang mga risgo modaghan (pananglitan, AI dulaan). Mga set sa datos nga gikuha gikan sa Internet nga walay klaro nga pagtugot Mahimong adunay kini nga personal nga kasayuran, ug pipila ka mga malisyosong pag-aghat nagtinguha sa pagmaniobra sa modelo aron masala ang sensitibo nga sulud o ipatuman ang peligro nga mga panudlo. Sa laing bahin, daghang tiggamit Gi-paste nila ang kompidensyal nga datos sa walay paghunahuna nga sila mahimong tipigan o gamiton sa pag-adjust sa umaabot nga mga bersyon sa modelo.

Ang panukiduki sa akademiko nagdala sa mga piho nga mga problema sa kahayag. Usa ka bag-o nga pagtuki sa mga katabang sa browser Namatikdan niini ang kaylap nga pagsubay ug mga pamaagi sa pagprofile, uban ang pagpadala sa sulud sa pagpangita, data sa sensitibo nga porma, ug mga adres sa IP sa mga server sa provider. Dugang pa, kini nagpakita sa abilidad sa pag-ihap sa edad, gender, kita, ug mga interes, uban sa personalization nagpadayon sa lain-laing mga sesyon; sa maong pagtuon, Usa ra ka serbisyo ang nagpakita nga walay ebidensya sa profiling.

Ang kasaysayan sa mga insidente nagpahinumdom kanato nga ang risgo dili theoretical: mga paglapas sa seguridad Gibutyag nila ang mga kasaysayan sa chat o metadata sa tiggamit, ug ang mga tig-atake naggamit na sa mga pamaagi sa pagmodelo aron makuha ang impormasyon sa pagbansay. Para mosamot pa, AI pipeline automation Kini nagpalisud sa pag-ila sa mga problema sa pagkapribado kung ang mga panalipod wala gidesinyo gikan sa sinugdanan.

Unsa ang giingon sa mga balaod ug mga balangkas?

Kadaghanan sa mga nasud aduna na Mga lagda sa privacy sa kusog, ug bisan dili tanan espesipiko sa AI, kini magamit sa bisan unsang sistema nga nagproseso sa personal nga datos. Sa Europe, ang RGPD Nagkinahanglan kini og legalidad, transparency, pagminus, limitasyon sa katuyoan, ug seguridad; dugang pa, ang AI Act Gipaila sa Europe ang mga kategorya sa peligro, gidili ang mga gawi nga adunay taas nga epekto (sama sa sosyal nga iskor publiko) ug nagpahamtang ug higpit nga mga kinahanglanon sa mga sistema nga adunay peligro.

Sa U.S., ang mga regulasyon sa estado sama sa CCPA o balaod sa Texas Naghatag sila og mga katungod sa pag-access, pagtangtang, ug pag-opt out sa pagbaligya sa datos, samtang ang mga inisyatibo sama sa balaod sa Utah Gipangayo nila ang tin-aw nga mga pahibalo kung nakig-interact ang user uban sa generative system. Kini nga mga normatibo nga mga lut-od nag-uban sa sosyal nga mga gilauman: ang mga survey sa opinyon nagpakita a talagsaong kawalay pagsalig ngadto sa responsable nga paggamit sa datos sa mga kompanya, ug usa ka kalainan tali sa pagtan-aw sa kaugalingon sa mga tiggamit ug sa ilang aktuwal nga pamatasan (pananglitan, pagdawat sa mga palisiya nga wala gibasa kini).

Sa pagdumala sa peligro sa yuta, ang gambalay sa NIST (AI RMF) Gisugyot niini ang upat ka nagpadayon nga mga gimbuhaton: Pagdumala (responsableng mga palisiya ug pagdumala), Mapa (pagsabot sa konteksto ug mga epekto), Pagsukod (pagtimbang-timbang ug pagmonitor sa mga risgo gamit ang metrics), ug Pagdumala (pag-prioritize ug pagpagaan). Kini nga pamaagi makatabang sa pagpahiangay sa mga kontrol sumala sa lebel sa risgo sa sistema.

Kinsa ang nagkolekta sa kadaghanan: usa ka X-ray sa labing inila nga mga chatbot

Ang mga bag-o nga pagtandi nagbutang sa lainlaing mga katabang sa usa ka spectrum sa koleksyon. Ang Gemini sa Google nag-una sa ranggo pinaagi sa pagkolekta sa pinakadako nga gidaghanon sa talagsaon nga mga punto sa datos sa nagkalain-laing mga kategoriya (lakip ang mga kontak sa mobile, kung ang mga pagtugot gihatag), usa ka butang nga panagsa ra makita sa ubang mga kakompetensya.

Sa tunga-tunga nga han-ay, ang mga solusyon naglakip sama sa Claude, Copilot, DeepSeek, ChatGPT ug Perplexity, nga adunay tali sa napulo ug trese nga mga tipo sa datos, nga nagbag-o sa pagsagol tali sa kontak, lokasyon, mga identifier, sulud, kasaysayan, pagdayagnos, paggamit ug pagpalit. grok Kini nahimutang sa ubos nga bahin nga adunay mas limitado nga hugpong sa mga signal.

Adunay usab mga kalainan sa sunod nga paggamitNadokumento nga ang pipila ka mga serbisyo nag-ambit sa piho nga mga identifier (sama sa mga naka-encrypt nga email) ug mga signal alang sa pagbahinbahin sa mga tig-anunsyo ug mga kauban sa negosyo, samtang ang uban nag-ingon nga wala sila mogamit mga datos alang sa katuyoan sa advertising o ibaligya kini, bisan kung gireserba nila ang katungod sa pagtubag sa mga ligal nga hangyo o paggamit niini alang sa pagpalambo sa sistema, gawas kon ang user mohangyo sa pagtangtang.

Gikan sa panglantaw sa katapusan nga tiggamit, kini gihubad ngadto sa usa ka tin-aw nga piraso sa tambag: Ribyuha ang mga polisiya sa matag providerI-adjust ang mga permiso sa app ug mahunahunaon nga magdesisyon kung unsa nga impormasyon ang imong ihatag sa matag konteksto, ilabi na kung mag-upload ka og mga file o magpaambit sa sensitibo nga sulod.

Kinahanglanon nga labing maayo nga mga gawi aron mapanalipdan ang imong pribasiya

Una sa tanan, pag-ayo i-configure ang mga setting alang sa matag katabang. Susiha kung unsa ang gitipigan, kung unsa ka dugay, ug alang sa unsang katuyoan.ug i-enable ang awtomatik nga pagtangtang kon anaa. Ribyuha ang mga polisiya matag karon ug unya, tungod kay kini kanunay nga mag-usab ug mahimong maglakip sa bag-ong mga opsyon sa pagkontrol.

Likayi ang pagpaambit personal ug sensitibo nga datos Sa imong mga prompt: walay password, numero sa credit card, medikal nga rekord, o internal nga mga dokumento sa kompanya. Kung kinahanglan nimo ang pagdumala sa sensitibo nga kasayuran, hunahunaa ang mga mekanismo sa pag-anonymize, sirado nga palibot, o mga solusyon sa lugar. gipalig-on nga pagdumala.

Panalipdi ang imong mga account gamit ang lig-on nga mga password ug duha ka lakang nga panghimatuud (2FA)Ang dili awtorisado nga pag-access sa imong account nagbutyag sa imong kasaysayan sa pag-browse, gi-upload nga mga file, ug mga gusto, nga mahimong gamiton alang sa labing kasaligan nga mga pag-atake sa social engineering o ang gidili nga pagbaligya sa datos.

Kung gitugotan kini sa plataporma, disable ang kasaysayan sa chat O gamiton ang temporaryo nga mga pamaagi. Kining yano nga sukdanan makapamenos sa imong pagkaladlad sa higayon nga adunay paglapas, sama sa gipakita sa nangaging mga insidente nga naglambigit sa mga sikat nga serbisyo sa AI.

Ayaw pagsalig sa mga tubag. Mahimo ang mga modelo mag-hallucinate, mapihigon, o mamaniobra pinaagi sa malisyosong paspas nga pag-injection, nga mosangpot sa sayop nga mga instruksyon, bakak nga datos, o pagkuha sa sensitibong impormasyon. Para sa legal, medikal, o pinansyal nga mga butang, sukwahi sa opisyal nga gigikanan.

Pag-amping pag-ayo uban sa mga link, mga file, ug code nga gihatag sa AI. Mahimong adunay malisyosong sulod o mga kahuyangan nga gituyo nga gipaila (pagkahilo sa datos). I-verify ang mga URL sa dili pa i-klik ug i-scan ang mga file nga adunay kasaligan nga mga solusyon sa seguridad.

Kawalay pagsalig mga extension ug plugins sa kadudahan nga gigikanan. Adunay usa ka dagat sa mga add-on nga nakabase sa AI, ug dili tanan niini kasaligan; i-install lang ang mga hinungdanon gikan sa mga inila nga gigikanan aron maminusan ang peligro sa malware.

Sa corporate sphere, dad-a ang kahusay sa proseso sa pagsagop. Ipasabot Mga palisiya sa pagdumala nga piho sa AIGilimitahan niini ang pagkolekta sa datos sa kung unsa ang kinahanglan, nanginahanglan nahibal-an nga pagtugot, pag-audit sa mga supplier ug mga datasets (kadena sa suplay), ug pag-deploy sa mga teknikal nga kontrol (sama sa DLP, pag-monitor sa trapiko sa AI apps, ug granular nga mga kontrol sa pag-access).

Ang kahibalo bahin sa taming: pagtukod sa imong team sa mga risgo sa AI, advanced phishing, ug etikal nga paggamit. Ang mga inisyatibo sa industriya nga nagpaambit sa kasayuran sa mga insidente sa AI, sama sa gimaneho sa mga espesyal nga organisasyon, nagpalambo sa padayon nga pagkat-on ug gipaayo nga mga depensa.

I-configure ang pribasiya ug kalihokan sa Google Gemini

Kung gigamit nimo ang Gemini, pag-log in sa imong account ug susiha ang "Kalihokan sa Gemini AppsDidto mahimo nimong tan-awon ug tangtangon ang mga interaksyon, usbon ang awtomatikong panahon sa pagtangtang (default nga 18 ka bulan, mapaigoigo sa 3 o 36 ka bulan, o dili tino) ug pagdesisyon kung gigamit ba kini alang sa pagpalambo sa AI gikan sa Google.

Mahinungdanon nga mahibal-an nga, bisan kung adunay kapansanan sa pagtipig, Ang imong mga panag-istoryahanay gigamit sa pagtubag ug pagmentinar sa seguridad sa sistema, uban ang suporta gikan sa mga tigsusi sa tawo. Ang girepaso nga mga panag-istoryahanay (ug kaubang datos sama sa pinulongan, tipo sa device, o gibanabana nga lokasyon) mahimong ipabilin. hangtod sa tulo ka tuig.

Sa mga mobile device, Susiha ang mga permiso sa appLokasyon, mikropono, camera, mga kontak, o access sa on-screen nga sulod. Kung nagsalig ka sa mga bahin sa pagdiktar o pagpaaktibo sa tingog, hinumdomi nga ang sistema mahimo’g ma-aktibo sa sayup pinaagi sa mga tunog nga parehas sa keyword; depende sa mga setting, mahimo kini nga mga snippet nga gamiton sa pagpalambo sa mga modelo ug pagpakunhod sa dili gusto nga pagpaaktibo.

Kung imong gikonektar ang Gemini sa ubang mga app (Google o ikatulo nga partido), hinumdomi nga ang matag usa nagproseso sa datos sumala sa kaugalingon nga mga palisiya. ilang kaugalingong mga polisiyaSa mga feature sama sa Canvas, makita ug ma-save sa tiglalang sa app ang imong gipaambit, ug ang bisan kinsa nga adunay pampublikong link mahimong motan-aw o mag-edit niana nga data: ipaambit lang sa kasaligang mga app.

Sa mga rehiyon diin magamit, ang pag-upgrade sa pipila nga mga kasinatian mahimo’g Pag-import sa kasaysayan sa tawag ug mensahe Gikan sa imong Web ug App Activity ngadto sa Gemini-specific nga kalihokan, aron mapaayo ang mga sugyot (pananglitan, mga kontak). Kung dili nimo gusto kini, i-adjust ang mga kontrol sa dili pa magpadayon.

Paggamit sa masa, regulasyon ug uso sa "shadow AI"

Ang pagsagop hilabihan ka daghan: ang bag-ong mga taho nagpakita niana Ang kadaghanan sa mga organisasyon nag-deploy na sa mga modelo sa AIBisan pa, daghang mga koponan ang kulang sa igo nga pagkahamtong sa seguridad ug pagdumala, labi na sa mga sektor nga adunay higpit nga mga regulasyon o daghang gidaghanon sa sensitibo nga datos.

Ang mga pagtuon sa sektor sa negosyo nagpadayag sa mga kakulangan: taas kaayo nga porsyento sa mga organisasyon sa Spain Dili kini andam sa pagpanalipod sa AI-powered environmentug kadaghanan kulang sa hinungdanong mga gawi aron mapanalipdan ang mga modelo sa panganod, pag-agos sa datos, ug imprastraktura. Sa susama, ang mga aksyon sa regulasyon naghugot ug bag-ong mga hulga ang mitumaw. mga silot sa dili pagsunod sa GDPR ug lokal nga mga regulasyon.

Samtang, ang panghitabo sa landong AI Nag-uswag kini: ang mga empleyado naggamit sa mga eksternal nga katabang o personal nga mga account alang sa mga buluhaton sa trabaho, nagbutyag sa internal nga datos nga walay mga kontrol sa seguridad o mga kontrata sa mga provider. Ang epektibo nga tubag dili ang pagdili sa tanan, apan makahimo sa luwas nga paggamit sa kontroladong mga palibot, uban sa giaprobahan nga mga plataporma ug pagmonitor sa dagan sa impormasyon.

Sa atubangan sa mga konsumidor, ang mga dagkong supplier nag-adjust sa ilang mga palisiya. Ang bag-ong mga pagbag-o nagpatin-aw, pananglitan, kung giunsa ang kalihokan uban sa Gemini aron "mapauswag ang mga serbisyo"nagtanyag mga kapilian sama sa Temporaryong Pag-istoryahanay ug kalihokan ug mga kontrol sa pag-customize. Sa samang higayon, ang mga kompanya sa pagmemensahe nagpasiugda niana Ang personal nga mga chat nagpabilin nga dili ma-access sa mga AI sa default, bisan kung gitambagan nila nga dili ipadala ang kasayuran sa AI nga dili nimo gusto mahibal-an sa kompanya.

Adunay usab mga publiko nga pagtul-id: mga serbisyo sa pagbalhin sa file Giklaro nila nga wala nila gigamit ang sulud sa gumagamit aron mabansay ang mga modelo o ibaligya kini sa mga ikatulo nga partido, pagkahuman gipataas ang mga kabalaka bahin sa mga pagbag-o sa mga termino. Kini nga sosyal ug ligal nga pagpit-os nagduso kanila nga mahimong mas klaro ug hatagi ang tiggamit ug dugang kontrol.

Sa pagtan-aw sa umaabot, ang mga kompanya sa teknolohiya nangita mga paagi aron pagpakunhod sa pagsalig sa sensitibo nga datosMga modelo sa pagpaayo sa kaugalingon, mas maayo nga mga processor, ug paghimo og sintetikong datos. Kini nga mga pag-uswag nagsaad nga mahupay ang mga kakulang sa datos ug mga isyu sa pagtugot, bisan kung ang mga eksperto nagpasidaan sa mga mitumaw nga peligro kung ang AI nagpadali sa kaugalingon nga mga kapabilidad ug gipadapat sa mga lugar sama sa cyber intrusion o manipulasyon.

Ang AI usa ka depensa ug usa ka hulga. Ang mga plataporma sa seguridad naghiusa na sa mga modelo alang sa makamatikod ug makatubag mas paspas, samtang ang mga tig-atake naggamit sa mga LLM sa makapadani nga phishing ug deepfakesKini nga tug-of-war nanginahanglan mapadayonon nga pagpamuhunan sa mga teknikal nga kontrol, pagtimbang-timbang sa supplier, padayon nga pag-audit, ug kanunay nga pag-update sa kagamitan.

Ang mga katabang sa AI nagkolekta daghang mga signal bahin kanimo, gikan sa sulud nga imong gi-type hangtod sa data sa aparato, paggamit, ug lokasyon. Ang pila sa kini nga kasayuran mahimong susihon sa mga tawo o ipaambit sa mga ikatulo nga partido, depende sa serbisyo. Kung gusto nimo gamiton ang AI nga dili ikompromiso ang imong privacy, ikombinar ang fine-tuning (kasaysayan, permiso, awtomatik nga pagtangtang), operational prudence (ayaw pagpaambit sa sensitibo nga data, verify sa mga link ug file, limitahan ang file extensions), access protection (lig-on nga mga password ug 2FA), ug aktibong pagmonitor sa mga kausaban sa polisiya ug bag-ong feature nga makaapekto sa imong privacy. kung giunsa ang imong data gigamit ug gitipigan.