Hvilke data indsamler AI-assistenter, og hvordan beskytter de dit privatliv

Kunstig intelligens er gået fra at være et løfte til en rutine på rekordtid, og med den er der opstået meget specifikke tvivlsspørgsmål: Hvilke data indsamler AI-assistenter?Hvordan de bruger dem, og hvad vi kan gøre for at holde vores oplysninger sikre. Hvis du bruger chatbots, browserassistenter eller generative modeller, er det en god idé at tage kontrol over dit privatliv så hurtigt som muligt.

Udover at være utroligt nyttige værktøjer, bruger disse systemer store mængder data. Mængden, oprindelsen og behandlingen af ​​disse oplysninger De introducerer nye risici: fra at antyde personlige træk til utilsigtet eksponering af følsomt indhold. Her finder du, i detaljer og uden at vrøvle om busken, hvad de opfanger, hvorfor de gør det, hvad loven siger, og Sådan beskytter du dine konti og din aktivitetLad os lære alt om Hvilke data indsamler AI-assistenter, og hvordan beskytter de dit privatliv? 

Hvilke data indsamler AI-assistenter rent faktisk?

Moderne assistenter bearbejder meget mere end blot dine spørgsmål. Kontaktoplysninger, identifikatorer, brug og indhold Disse er normalt inkluderet i standardkategorierne. Vi taler om navn og e-mail, men også IP-adresser, enhedsoplysninger, interaktionslogfiler, fejl og selvfølgelig det indhold, du genererer eller uploader (beskeder, filer, billeder eller offentlige links).

Inden for Googles økosystem beskriver Gemini's privatlivspolitik præcist, hvad virksomheden indsamler information fra forbundne applikationer (for eksempel søge- eller YouTube-historik, Chrome-kontekst), enheds- og browserdata (type, indstillinger, identifikatorer), ydeevne- og fejlfindingsmålinger og endda systemtilladelser på mobilenheder (f.eks. adgang til kontakter, opkaldslogge og beskeder eller indhold på skærmen), når brugeren har godkendt det.

De handler også lokationsdata (omtrentlig enhedsplacering, IP-adresse eller adresser gemt på kontoen) og abonnementsoplysninger, hvis du bruger betalte abonnementer. Derudover gemmes følgende: eget indhold, som modellerne genererer (tekst, kode, lyd, billeder eller resuméer), noget centralt for at forstå det fodaftryk, du efterlader, når du interagerer med disse værktøjer.

Det skal bemærkes, at dataindsamlingen ikke er begrænset til træning: Deltagere kan registrere aktivitet i realtid Under brug (for eksempel når du bruger udvidelser eller plugins) inkluderer dette telemetri og programhændelser. Dette forklarer, hvorfor det er afgørende at kontrollere tilladelser og gennemgå aktivitetsindstillinger.

Hvad bruger de disse data til, og hvem kan se dem?

Virksomheder påberåber sig ofte brede og tilbagevendende formål: At levere, vedligeholde og forbedre tjenesten, personliggøre oplevelsen og udvikle nye funktionerat kommunikere med dig, måle ydeevne og beskytte brugeren og platformen. Alt dette omfatter også maskinlæringsteknologier og selve de generative modeller.

En følsom del af processen er menneskelig gennemgangDiverse leverandører anerkender, at interne medarbejdere eller tjenesteudbydere gennemgår interaktionseksempler for at forbedre sikkerhed og kvalitet. Derfor den konsekvente anbefaling: undgå at inkludere fortrolige oplysninger, som du ikke ønsker, at en person skal se, eller som ville blive brugt til at forfine modeller.

I kendte politikker angiver nogle tjenester, at de ikke deler visse data til reklameformål, selvom Ja, de kan give oplysninger til myndighederne. underlagt lovkrav. Andre, i sagens natur, del med annoncører eller partnere identifikatorer og aggregerede signaler til analyser og segmentering, hvilket åbner døren for profilering.

Behandlingen omfatter også, opbevaring i foruddefinerede perioderFor eksempel sætter nogle udbydere en standardperiode for automatisk sletning på 18 måneder (kan justeres til 3, 36 eller ubestemt tid) og opbevarer gennemgåede samtaler i længere perioder af hensyn til kvalitet og sikkerhed. Det anbefales at gennemgå opbevaringsperioderne og aktivere automatisk sletning, hvis du vil minimere dit digitale fodaftryk.

Privatlivsrisici i hele AI-livscyklussen

Privatlivets fred er ikke på spil på et enkelt punkt, men i hele kæden: dataindtagelse, træning, inferens og applikationslagVed masseindsamling af data kan følsomme data utilsigtet inkluderes uden korrekt samtykke; under træning er det nemt at overskride de oprindelige brugsforventninger; og under inferens kan modeller udlede personlige træk startende fra tilsyneladende trivielle signaler; og i applikationen er API'er eller webgrænseflader attraktive mål for angribere.

Med generative systemer mangedobles risiciene (for eksempel AI-legetøj). Datasæt udtrukket fra internettet uden udtrykkelig tilladelse De kan indeholde personlige oplysninger, og visse ondsindede prompts (prompt injection) søger at manipulere modellen for at filtrere følsomt indhold eller udføre farlige instruktioner. På den anden side er mange brugere De indsætter fortrolige data uden at tage højde for, at de kunne gemmes eller bruges til at justere fremtidige versioner af modellen.

Akademisk forskning har bragt specifikke problemer frem i lyset. En nylig analyse af browserassistenter Den opdagede udbredte sporings- og profileringspraksisser med overførsel af søgeindhold, følsomme formulardata og IP-adresser til udbyderens servere. Desuden demonstrerede den evnen til at udlede alder, køn, indkomst og interesser, hvor personaliseringen fortsatte på tværs af forskellige sessioner; i den undersøgelse, Kun én tjeneste viste ingen tegn på profilering.

Historien om hændelser minder os om, at risikoen ikke er teoretisk: sikkerhedsbrud De har eksponeret chathistorik eller brugermetadata, og angribere udnytter allerede modelleringsteknikker til at udtrække træningsinformation. For at gøre tingene værre, AI-pipelineautomatisering Det gør det vanskeligt at opdage problemer med privatlivets fred, hvis der ikke er udformet sikkerhedsforanstaltninger fra starten.

Hvad siger lovene og rammerne?

De fleste lande har allerede regler for privatliv gældende, og selvom ikke alle er specifikke for AI, gælder de for ethvert system, der behandler personoplysninger. I Europa er RGPD Det kræver lovlighed, gennemsigtighed, minimering, formålsbegrænsning og sikkerhed; desuden AI-loven Europæiske introducerer risikokategorier, forbyder praksisser med stor effekt (såsom social score offentlig) og stiller strenge krav til højrisikosystemer.

I USA gælder statslige regler som f.eks. CCPA eller Texas-lovgivning De giver rettigheder til at få adgang til, slette og fravælge salg af data, mens initiativer som Utah-loven De kræver tydelige notifikationer, når brugeren interagerer med generative systemer. Disse normative lag sameksisterer med sociale forventninger: meningsmålinger viser en bemærkelsesværdig mistillid til ansvarlig brug af data fra virksomheder, og en uoverensstemmelse mellem brugernes selvopfattelse og deres faktiske adfærd (for eksempel at acceptere politikker uden at læse dem).

For at understøtte risikostyring, rammerne for NIST (AI RMF) Den foreslår fire løbende funktioner: Styring (ansvarlige politikker og tilsyn), Kortlægning (forståelse af kontekst og virkninger), Måling (vurdering og overvågning af risici med målinger) og Håndtering (prioritering og afbødning). Denne tilgang hjælper med at tilpasse kontroller i henhold til systemets risikoniveau.

Hvem samler mest: et røntgenbillede af de mest populære chatbots

Nylige sammenligninger placerer forskellige assistenter på et samlingsspektrum. Googles Gemini topper ranglisten ved at indsamle det største antal unikke datapunkter på tværs af forskellige kategorier (herunder mobilkontakter, hvis der gives tilladelser), noget der sjældent forekommer hos andre konkurrenter.

I mellemklassen omfatter løsningerne f.eks. Claude, Copilot, DeepSeek, ChatGPT og Perplexity, med mellem ti og tretten typer data, der varierer i blandingen mellem kontakt, placering, identifikatorer, indhold, historik, diagnoser, brug og køb. grok Den er placeret i den nederste del med et mere begrænset sæt signaler.

Der er også forskelle i efterfølgende brugDet er dokumenteret, at nogle tjenester deler bestemte identifikatorer (såsom krypterede e-mails) og signaler til segmentering med annoncører og forretningspartnere, mens andre angiver, at de ikke bruger data til reklameformål eller sælger dem, selvom de forbeholder sig retten til at svare på juridiske anmodninger eller bruge dem til forbedre systemet, medmindre brugeren anmoder om sletning.

Fra slutbrugerens perspektiv kan dette omsættes til ét klart råd: Gennemgå hver udbyders politikkerJuster appens tilladelser, og beslut bevidst, hvilke oplysninger du videregiver i hver kontekst, især hvis du vil uploade filer eller dele følsomt indhold.

Vigtige bedste praksisser til at beskytte dit privatliv

Først skal du omhyggeligt konfigurere indstillingerne for hver assistent. Undersøg hvad der opbevares, hvor længe og til hvilket formål.og aktiver automatisk sletning, hvis det er muligt. Gennemgå politikker med jævne mellemrum, da de ændres ofte og kan indeholde nye kontrolmuligheder.

Undgå at dele personlige og følsomme data I dine prompts: ingen adgangskoder, kreditkortnumre, lægejournaler eller interne virksomhedsdokumenter. Hvis du har brug for at håndtere følsomme oplysninger, bør du overveje anonymiseringsmekanismer, lukkede miljøer eller lokale løsninger. styrket styring.

Beskyt dine konti med stærke adgangskoder og to-trins godkendelse (2FA)Uautoriseret adgang til din konto afslører din browserhistorik, uploadede filer og præferencer, som kan bruges til meget troværdige social engineering-angreb eller til ulovligt salg af data.

Hvis platformen tillader det, deaktiver chathistorik Eller brug midlertidige metoder. Denne enkle foranstaltning reducerer din eksponering i tilfælde af et brud, som det er blevet vist ved tidligere hændelser, der involverer populære AI-tjenester.

Stol ikke blindt på svarene. Modeller kan at hallucinere, at være forudindtaget eller at blive manipuleret gennem ondsindet prompt injection, hvilket fører til fejlagtige instruktioner, falske data eller udtrækning af følsomme oplysninger. For juridiske, medicinske eller økonomiske anliggender, kontrast til officielle kilder.

Udvis ekstrem forsigtighed med links, filer og kode der leveres af AI. Der kan være skadeligt indhold eller sårbarheder, der bevidst er introduceret (dataforgiftning). Bekræft URL'er, før du klikker, og scan filer med velrenommerede sikkerhedsløsninger.

Mistillid udvidelser og plugins af tvivlsom oprindelse. Der findes et hav af AI-baserede tilføjelser, og ikke alle er pålidelige; installer kun de essentielle fra velrenommerede kilder for at minimere risikoen for malware.

I virksomhedssfæren, skab orden i adoptionsprocessen. Definer AI-specifikke styringspolitikkerDen begrænser dataindsamling til det nødvendige, kræver informeret samtykke, reviderer leverandører og datasæt (forsyningskæde) og implementerer tekniske kontroller (såsom DLP, overvågning af trafik til AI-apps og ...). detaljerede adgangskontroller).

Bevidsthed er en del af skjoldet: dann dit hold inden for AI-risici, avanceret phishing og etisk brug. Brancheinitiativer, der deler information om AI-hændelser, såsom dem, der drives af specialiserede organisationer, fremmer kontinuerlig læring og forbedret forsvar.

Konfigurer privatliv og aktivitet i Google Gemini

Hvis du bruger Gemini, skal du logge ind på din konto og markere "Aktivitet i Gemini-appsDer kan du se og slette interaktioner, ændre den automatiske sletningsperiode (standard 18 måneder, justerbar til 3 eller 36 måneder eller ubestemt) og beslutte, om de skal bruges til forbedre AI Google.

Det er vigtigt at vide, at selv med lagring deaktiveret, Dine samtaler bruges til at svare og opretholde systemsikkerhed med støtte fra menneskelige korrekturlæsere. Gennemgåede samtaler (og tilhørende data såsom sprog, enhedstype eller omtrentlig placering) kan blive gemt. op til tre år.

På mobil, Tjek appens tilladelserPlacering, mikrofon, kamera, kontakter eller adgang til indhold på skærmen. Hvis du bruger diktering eller stemmeaktivering, skal du huske, at systemet kan blive aktiveret ved en fejltagelse af lyde, der ligner nøgleordet. Afhængigt af indstillingerne kan disse uddrag skal bruges til at forbedre modeller og reducere uønskede aktiveringer.

Hvis du forbinder Gemini med andre apps (Google eller tredjeparter), skal du huske på, at hver enkelt behandler data i henhold til sine egne politikker. deres egne politikkerI funktioner som Canvas kan app-udvikleren se og gemme, hvad du deler, og alle med det offentlige link kan se eller redigere disse data: del kun med betroede apps.

I relevante regioner kan opgradering til bestemte oplevelser være mulig Importer opkalds- og beskedhistorik Fra din web- og appaktivitet til Gemini-specifik aktivitet for at forbedre forslag (f.eks. kontakter). Hvis du ikke ønsker dette, skal du justere indstillingerne, før du fortsætter.

Massebrug, regulering og tendens inden for "skygge-AI"

Adoptionen er overvældende: Nylige rapporter tyder på, at Langt de fleste organisationer implementerer allerede AI-modellerAlligevel mangler mange teams tilstrækkelig modenhed inden for sikkerhed og styring, især i sektorer med strenge regler eller store mængder følsomme data.

Undersøgelser i erhvervssektoren afslører mangler: en meget høj procentdel af organisationer i Spanien Den er ikke forberedt til at beskytte AI-drevne miljøerog de fleste mangler essentielle fremgangsmåder til at beskytte cloudmodeller, datastrømme og infrastruktur. Parallelt hermed strammes de lovgivningsmæssige tiltag, og nye trusler opstår. sanktioner for manglende overholdelse af GDPR og lokale regler.

I mellemtiden er fænomenet med skygge AI Det er stigende: Medarbejdere bruger eksterne assistenter eller personlige konti til arbejdsopgaver og eksponerer interne data uden sikkerhedskontroller eller kontrakter med udbydere. Den effektive reaktion er ikke at forbyde alt, men aktivere sikker brug i kontrollerede miljøer med godkendte platforme og overvågning af informationsstrømmen.

På forbrugerfronten justerer de store leverandører deres politikker. Nylige ændringer forklarer f.eks. hvordan aktivitet med Gemini for at "forbedre tjenester"tilbyder muligheder som midlertidig samtale og aktivitets- og tilpasningskontroller. Samtidig understreger beskedvirksomheder, at Personlige chats forbliver utilgængelige til AI'er som standard, selvom de fraråder at sende oplysninger til AI'en, som du ikke ønsker, at virksomheden skal kende.

Der er også offentlige kriminalforsorger: tjenester af filoverførsel De præciserede, at de ikke bruger brugerindhold til at træne modeller eller sælge det til tredjeparter, efter at have rejst bekymringer om ændringer i vilkårene. Dette sociale og juridiske pres presser dem til at være tydeligere og give brugeren mere kontrol.

Med blikket rettet mod fremtiden undersøger teknologivirksomheder måder at mindske afhængigheden af ​​følsomme dataSelvforbedrende modeller, bedre processorer og generering af syntetiske data. Disse fremskridt lover at afhjælpe datamangel og samtykkeproblemer, selvom eksperter advarer om nye risici, hvis AI accelererer sine egne muligheder og anvendes på områder som cyberindtrængen eller manipulation.

AI er både et forsvar og en trussel. Sikkerhedsplatforme integrerer allerede modeller til opdage og reagere hurtigere, mens angribere bruger LLM'er til overbevisende phishing og deepfakesDenne tovtrækkeri kræver vedvarende investeringer i tekniske kontroller, leverandørevaluering, løbende revision og konstante opdateringer af udstyr.

AI-assistenter indsamler flere signaler om dig, lige fra det indhold, du skriver, til enhedsdata, brug og placering. Nogle af disse oplysninger kan blive gennemgået af mennesker eller delt med tredjeparter, afhængigt af tjenesten. Hvis du vil udnytte AI uden at gå på kompromis med dit privatliv, skal du kombinere finjustering (historik, tilladelser, automatisk sletning), operationel forsigtighed (del ikke følsomme data, bekræft links og filer, begræns filtypenavne), adgangsbeskyttelse (stærke adgangskoder og 2FA) og aktiv overvågning af politikændringer og nye funktioner, der kan påvirke dit privatliv. hvordan dine data bruges og opbevares.