AIアシスタントはどのようなデータを収集し、プライバシーをどのように保護するのか

人工知能は記録的な速さで有望視されていたものが日常的なものとなり、それとともに非常に具体的な疑問が生じています。 AI アシスタントはどのようなデータを収集しますか?彼らがそれらをどのように利用し、私たちが情報を安全に保つために何ができるのか。チャットボット、ブラウザアシスタント、生成モデルなどを使用している場合は、できるだけ早くプライバシーを管理することをお勧めします。

これらのシステムは非常に便利なツールであるだけでなく、大規模なデータを取り込みます。 その情報の量、出所、取り扱い 個人情報の推測からセンシティブなコンテンツの偶発的な漏洩まで、新たなリスクが伴います。ここでは、彼らが何を収集するのか、なぜそうするのか、法律で何が定められているのか、そして、 アカウントとアクティビティを保護する方法すべてを学びましょう AI アシスタントはどのようなデータを収集し、プライバシーをどのように保護するかについて説明します。 

AI アシスタントは実際にどのようなデータを収集するのでしょうか?

現代のアシスタントは、あなたの質問だけでなく、さらに多くのことを処理します。 連絡先情報、識別子、使用状況、コンテンツ これらは通常、標準カテゴリに含まれます。名前やメールアドレスだけでなく、IPアドレス、デバイス情報、インタラクションログ、エラー、そしてもちろん、生成またはアップロードしたコンテンツ（メッセージ、ファイル、画像、公開リンク）も含まれます。

Googleエコシステム内では、Geminiのプライバシー通知は収集するものを正確に説明しています。 接続されたアプリケーションからの情報 (例: 検索や YouTube の履歴、Chrome のコンテキスト)、デバイスとブラウザのデータ (タイプ、設定、識別子)、パフォーマンスとデバッグの指標、さらにはユーザーが承認した場合はモバイル デバイスのシステム権限 (連絡先、通話履歴、メッセージ、画面上のコンテンツへのアクセスなど) も収集されます。

彼らはまた、 位置データ （デバイスのおおよその位置情報、IPアドレス、またはアカウントに保存されているアドレス）および有料プランをご利用の場合はサブスクリプションの詳細。さらに、以下の情報も保存されます。 モデルが生成する独自のコンテンツ (テキスト、コード、音声、画像、要約)、これらのツールを操作するときに残すフットプリントを理解するための鍵となります。

データ収集はトレーニングに限定されないことに注意してください。 参加者はリアルタイムでアクティビティを記録できます 使用中（拡張機能やプラグインを使用している場合など）には、テレメトリやアプリケーションイベントが含まれます。そのため、権限の管理とアクティビティ設定の確認が非常に重要です。

そのデータは何に使用され、誰がそれを見ることができるのでしょうか?

企業は多くの場合、広範囲かつ繰り返し発生する目的を掲げます。 サービスの提供、維持、改善、体験のパーソナライズ、新機能の開発のためお客様とのコミュニケーション、パフォーマンスの測定、そしてユーザーとプラットフォームの保護のため。これらすべては、機械学習技術と生成モデル自体にも適用されます。

このプロセスで特に注意が必要なのは、 人間によるレビュー多くのベンダーは、セキュリティと品質の向上を目的として、社内スタッフやサービスプロバイダーがインタラクションサンプルをレビューしていることを認めています。そのため、一貫して推奨されているのは、人に見られたくない情報やモデルの改良に使用される機密情報を含めないことです。

既知のポリシーでは、一部のサービスでは広告目的で特定のデータを共有しないことが示されているが、 はい、当局に情報を提供することができます。 法的要件に基づいて。その他は、その性質上、 広告主やパートナーと共有する 分析とセグメンテーションのための識別子と集約された信号により、プロファイリングが可能になります。

治療には以下も含まれます。 事前定義された期間の保持例えば、一部のプロバイダーは、自動削除期間をデフォルトで18か月（3か月、36か月、または無期限に調整可能）に設定し、品質とセキュリティ上の理由から、確認済みの会話をより長期間保存しています。デジタルフットプリントを最小限に抑えたい場合は、保存期間を確認し、自動削除を有効にすることをお勧めします。

AIライフサイクル全体にわたるプライバシーリスク

プライバシーは単一のポイントで危険にさらされるのではなく、チェーン全体にわたって危険にさらされます。 データの取り込み、トレーニング、推論、アプリケーション層大量データ収集では、適切な同意なしに機密データが誤って含まれる可能性があり、トレーニング中に当初の使用期待を超えてしまう可能性が高く、推論中にモデルが 個人的な特徴を推測する 一見些細な信号から始まり、アプリケーションでは、API または Web インターフェースが攻撃者にとって魅力的なターゲットになります。

生成システムではリスクは倍増します（例えば、 AIおもちゃ). 明示的な許可なくインターネットから抽出されたデータセット 個人情報が含まれている可能性があり、悪意のあるプロンプト（プロンプトインジェクション）の中には、モデルを操作して機密コンテンツをフィルタリングしたり、危険な命令を実行したりしようとするものもあります。一方で、多くのユーザーは 機密データを貼り付ける これらが保存されたり、モデルの将来のバージョンを調整するために使用されたりする可能性を考慮せずに。

学術研究によって具体的な問題が明らかになった。最近の分析では、 ブラウザアシスタント この調査では、検索内容、機密フォームデータ、IPアドレスをプロバイダーのサーバーに送信するなど、広範囲にわたるトラッキングとプロファイリングの慣行が検知されました。さらに、年齢、性別、収入、興味関心を推測する能力が実証され、パーソナライゼーションは複数のセッションにわたって持続することが示されました。 プロファイリングの証拠がなかったサービスは1つだけだった.

事件の歴史は、リスクが理論上のものではないことを思い起こさせます。 セキュリティ侵害 チャット履歴やユーザーのメタデータが漏洩しており、攻撃者はすでにモデリング技術を利用してトレーニング情報を抽出しています。さらに悪いことに、 AIパイプライン自動化 最初から安全対策が設計されていない場合、プライバシーの問題を検出することが難しくなります。

法律や枠組みでは何が定められているのでしょうか?

ほとんどの国はすでに プライバシー規則 施行されており、すべてがAIに特化しているわけではないが、個人データを処理するあらゆるシステムに適用されている。欧州では、 RGPD 合法性、透明性、最小化、目的の限定、セキュリティが求められます。さらに、 AI法 欧州ではリスクカテゴリーを導入し、影響の大きい行為（例えば ソーシャルスコアリング 公開されており、高リスクのシステムには厳しい要件が課せられます。

米国では、州規制として、 CCPAまたはテキサス州法 これらの法律は、データへのアクセス、削除、販売の拒否の権利を付与する一方、ユタ州の法律のような取り組みは、 ユーザーが操作する際には明確な通知が求められる 生成システムとこれらの規範層は社会的な期待と共存している。世論調査では、 責任ある使用に対する顕著な不信 企業によるデータの不正使用、ユーザーの自己認識と実際の行動の不一致（ポリシーを読んでいないのに同意するなど）などが挙げられます。

リスク管理を基盤とするために、 NIST（AI RMF） 4つの継続的な機能を提案しています。それは、ガバナンス（責任ある政策と監督）、マッピング（状況と影響の理解）、測定（指標を用いたリスクの評価と監視）、そして管理（優先順位付けと軽減）です。このアプローチは、 コントロールを適応させるのに役立ちます システムのリスクレベルに応じて。

誰が最も多く収集しているか：最も人気のあるチャットボットのX線写真

最近の比較では、さまざまなアシスタントがコレクションの範囲に配置されています。 GoogleのGeminiがランキングトップ さまざまなカテゴリにわたって最大数の固有データ ポイントを収集します (許可されている場合はモバイル連絡先も含む)。これは他の競合他社ではほとんど見られない特徴です。

中程度のソリューションとしては、次のようなものがある。 クロード、コパイロット、ディープシーク、チャットGPT、パープレキシティ連絡先、場所、識別子、コンテンツ、履歴、診断、使用状況、購入など、さまざまな組み合わせのデータの種類が 10 ～ 13 個あります。 グロク 信号セットがより限定された下部にあります。

また、 その後の使用一部のサービスでは、特定の識別子（暗号化された電子メールなど）やセグメント化のための信号を広告主やビジネスパートナーと共有していることが文書化されている一方、他のサービスでは、法的要請に応じる権利や、 システムを改善するただし、ユーザーが削除を要求しない限りは、削除されません。

エンドユーザーの観点から見ると、これは 1 つの明確なアドバイスに相当します。 各プロバイダーのポリシーを確認するアプリの権限を調整し、特にファイルをアップロードしたり機密コンテンツを共有したりする場合は、それぞれの状況でどのような情報を提供するのかを意識的に決定してください。

プライバシーを保護するための必須のベストプラクティス

まず、各アシスタントの設定を慎重に構成します。 何が、どのくらいの期間、どのような目的で保存されているかを調べます。自動削除が可能な場合は有効にしてください。ポリシーは頻繁に変更され、新しい制御オプションが追加される可能性があるため、定期的に確認してください。

共有を避ける 個人情報および機密データ プロンプトには、パスワード、クレジットカード番号、医療記録、社内文書などは入力しないでください。機密情報を扱う必要がある場合は、匿名化メカニズム、クローズド環境、またはオンプレミスソリューションをご検討ください。 強化されたガバナンス.

強力なパスワードでアカウントを保護し、 二段階認証（2FA）アカウントへの不正アクセスにより、閲覧履歴、アップロードされたファイル、設定が公開され、信頼性の高いソーシャル エンジニアリング攻撃やデータの違法販売に使用される可能性があります。

プラットフォームが許可する場合、 チャット履歴を無効にする あるいは、一時的なモダリティを使用するのも良いでしょう。このシンプルな対策は、過去の人気AIサービスにおけるインシデントからもわかるように、侵害発生時のリスクを軽減します。

答えを盲目的に信じないでください。モデルは 幻覚を見る、偏見を持つ、または操作される 悪意のあるプロンプトインジェクションにより、誤った指示、偽データ、または機密情報の抽出が行われます。法律、医療、または金融に関する事項については、 公式情報源.

細心の注意を払ってください リンク、ファイル、コード AIによって配信されるものです。悪意のあるコンテンツや脆弱性が意図的に作り込まれている可能性があります（データポイズニング）。クリックする前にURLを確認し、信頼できるセキュリティソリューションでファイルをスキャンしてください。

不信 拡張機能とプラグイン 出所が疑わしいもの。AIベースのアドオンは数多く存在し、すべてが信頼できるわけではありません。マルウェアのリスクを最小限に抑えるには、信頼できるソースから必要なものだけをインストールしてください。

企業においては、導入プロセスに秩序をもたらす。定義する AI固有のガバナンスポリシーデータ収集を必要なものに限定し、インフォームドコンセントを求め、サプライヤーとデータセット（サプライチェーン）を監査し、技術的制御（DLP、AIアプリへのトラフィックの監視など）を導入します。 きめ細かなアクセス制御).

認識は盾の一部です。 チームを結成する AIリスク、高度なフィッシング、そして倫理的な利用に関する知見。専門機関が主導するAIインシデントに関する情報を共有する業界の取り組みは、継続的な学習と防御力の向上を促進します。

Google Geminiでプライバシーとアクティビティを設定する

Geminiをご利用の場合は、アカウントにログインして「Geminiアプリでのアクティビティここでは、インタラクションの表示と削除、自動削除期間の変更（デフォルトは18ヶ月、3ヶ月または36ヶ月、無期限に調整可能）や、インタラクションの使用の有無の決定ができ​​ます。 AIを改善する グーグルの。

保存を無効にしても、 あなたの会話は返答するために使用されます 人間のレビュー担当者のサポートを受けながら、システムのセキュリティを維持します。レビューされた会話（および言語、デバイスの種類、おおよその位置情報などの関連データ）は保持される場合があります。 最長3年間.

モバイルでは、 アプリの権限を確認する位置情報、マイク、カメラ、連絡先、または画面上のコンテンツへのアクセス。音声入力や音声起動機能を使用している場合は、キーワードに似た音声によってシステムが誤って起動される可能性があることにご注意ください。設定によっては、これらのスニペットが モデルの改善に使用される 不要なアクティベーションを削減します。

Gemini を他のアプリ（Google またはサードパーティ）に接続する場合は、各アプリが独自のポリシーに従ってデータを処理することに留意してください。 独自の政策Canvas などの機能では、アプリの作成者は共有内容を確認して保存でき、公開リンクを持つユーザーは誰でもそのデータを表示または編集できます。信頼できるアプリとのみ共有してください。

該当する地域では、特定の体験へのアップグレードは 通話履歴とメッセージ履歴をインポート ウェブとアプリのアクティビティからGemini固有のアクティビティまで、連絡先などの提案を改善するために保存されます。保存したくない場合は、続行する前に設定を調整してください。

「シャドーAI」の大量利用、規制、そして動向

採用は圧倒的です。最近の報告によると、 大多数の組織はすでにAIモデルを導入しているそれでも、多くのチームでは、特に規制が厳しい分野や機密データが大量にある分野では、セキュリティとガバナンスの成熟度が十分ではありません。

ビジネス分野の調査で欠陥が明らかに：スペインの組織では非常に高い割合 AIを活用した環境を保護する準備ができていないそして、ほとんどの企業はクラウドモデル、データフロー、そしてインフラを保護するための基本的な対策を欠いています。同時に、規制措置は強化され、新たな脅威も出現しています。 違反に対する罰則 GDPR および現地の規制。

一方、 シャドウAI 従業員が業務に外部アシスタントや個人アカウントを利用し、セキュリティ管理やプロバイダーとの契約なしに社内データを公開しているというケースが増えています。効果的な対策は、すべてを禁止することではなく、 安全な使用を可能にする 承認されたプラットフォームと情報フローの監視を備えた制御された環境で。

消費者側では、主要サプライヤーが政策を調整している。最近の変化は、例えば、 ジェミニとの「サービス向上」活動一時的な会話やアクティビティ、カスタマイズのコントロールといったオプションを提供しています。同時に、メッセージング企業は、 個人チャットはアクセスできないまま デフォルトでは AI に送信されるように設定されていますが、企業に知られたくない情報を AI に送信しないことを推奨しています。

公的矯正施設もあります。 ファイル転送 利用規約の変更に関する懸念が表明された後、同社はユーザーコンテンツをモデルの学習に利用したり、第三者に販売したりしないことを明確にした。こうした社会的および法的圧力により、同社はより明確な説明を求められている。 ユーザーにさらなる制御を与える.

将来を見据えて、テクノロジー企業は 機密データへの依存を減らす自己改善モデル、より優れたプロセッサ、そして合成データ生成。これらの進歩は、データ不足や同意に関する問題の緩和を約束するものの、専門家は、AIが自らの能力を加速させ、サイバー侵入や改ざんといった分野に適用された場合、新たなリスクが生じると警告している。

AIは防御と脅威の両方の役割を果たします。セキュリティプラットフォームはすでに、 検出して対応する 攻撃者はLLMを使用して 説得力のあるフィッシングとディープフェイクこの綱引きには、技術的管理、サプライヤーの評価、継続的な監査、そして 継続的な機器のアップデート.

AIアシスタントは、入力内容からデバイスデータ、使用状況、位置情報まで、ユーザーに関するさまざまなシグナルを収集します。これらの情報の一部は、サービスによっては人間によって確認されたり、第三者と共有されたりする場合があります。プライバシーを侵害することなくAIを活用したい場合は、微調整（履歴、権限、自動削除）、運用上の慎重さ（機密データの共有禁止、リンクとファイルの検証、ファイル拡張子の制限）、アクセス保護（強力なパスワードと2要素認証）、そしてプライバシーに影響を与える可能性のあるポリシー変更や新機能の積極的な監視を組み合わせることが重要です。 データの使用方法と保存方法.