एआय सहाय्यक कोणता डेटा गोळा करतात आणि तुमची गोपनीयता कशी संरक्षित करावी

विक्रमी वेळेत कृत्रिम बुद्धिमत्ता ही आशादायक बाबींपासून रूटीनमध्ये बदलली आहे आणि त्यासोबतच, अतिशय विशिष्ट शंका निर्माण झाल्या आहेत: एआय सहाय्यक कोणता डेटा गोळा करतात?ते त्यांचा वापर कसा करतात आणि आमची माहिती सुरक्षित ठेवण्यासाठी आम्ही काय करू शकतो. जर तुम्ही चॅटबॉट्स, ब्राउझर असिस्टंट किंवा जनरेटिव्ह मॉडेल्स वापरत असाल, तर शक्य तितक्या लवकर तुमच्या गोपनीयतेवर नियंत्रण ठेवणे ही चांगली कल्पना आहे.

या प्रणाली अत्यंत उपयुक्त साधने असण्यासोबतच, मोठ्या प्रमाणात डेटावर भर देतात. त्या माहितीचे प्रमाण, मूळ आणि प्रक्रिया ते नवीन धोके आणतात: वैयक्तिक गुणांचे अनुमान काढण्यापासून ते संवेदनशील सामग्रीच्या अपघाती प्रदर्शनापर्यंत. येथे तुम्हाला तपशीलवार आणि कोणत्याही परिस्थितीत ते काय कॅप्चर करतात, ते का करतात, कायदा काय म्हणतो आणि तुमचे खाते आणि तुमच्या क्रियाकलापांचे संरक्षण कसे करावे. चला सर्व जाणून घेऊया एआय सहाय्यक कोणता डेटा गोळा करतात आणि तुमची गोपनीयता कशी संरक्षित करावी. 

एआय असिस्टंट प्रत्यक्षात कोणता डेटा गोळा करतात?

आधुनिक सहाय्यक तुमच्या प्रश्नांपेक्षा बरेच काही हाताळतात. संपर्क माहिती, ओळखपत्रे, वापर आणि सामग्री हे सहसा मानक श्रेणींमध्ये समाविष्ट केले जातात. आपण नाव आणि ईमेलबद्दल बोलत आहोत, परंतु IP पत्ते, डिव्हाइस माहिती, परस्परसंवाद लॉग, त्रुटी आणि अर्थातच, तुम्ही तयार करता किंवा अपलोड करता त्या सामग्रीबद्दल (संदेश, फाइल्स, प्रतिमा किंवा सार्वजनिक दुवे) देखील बोलत आहोत.

गुगल इकोसिस्टममध्ये, जेमिनीची गोपनीयता सूचना ती काय गोळा करते याचे अचूक वर्णन करते कनेक्ट केलेल्या अनुप्रयोगांमधील माहिती (उदाहरणार्थ, शोध किंवा YouTube इतिहास, Chrome संदर्भ), डिव्हाइस आणि ब्राउझर डेटा (प्रकार, सेटिंग्ज, ओळखकर्ता), कार्यप्रदर्शन आणि डीबगिंग मेट्रिक्स आणि अगदी मोबाइल डिव्हाइसवरील सिस्टम परवानग्या (जसे की संपर्क, कॉल लॉग आणि संदेश किंवा ऑन-स्क्रीन सामग्रीमध्ये प्रवेश) वापरकर्त्याने अधिकृत केल्यावर.

ते व्यवहार देखील करतात स्थान डेटा (अंदाजे डिव्हाइस स्थान, आयपी पत्ता किंवा खात्यात जतन केलेले पत्ते) आणि जर तुम्ही सशुल्क योजना वापरत असाल तर सदस्यता तपशील. याव्यतिरिक्त, खालील गोष्टी संग्रहित केल्या जातात: मॉडेल्स तयार करतात ती स्वतःची सामग्री (मजकूर, कोड, ऑडिओ, प्रतिमा किंवा सारांश), या साधनांशी संवाद साधताना तुम्ही सोडलेल्या पाऊलखुणा समजून घेण्यासाठी एक महत्त्वाची गोष्ट.

हे लक्षात घेतले पाहिजे की डेटा संकलन केवळ प्रशिक्षणापुरते मर्यादित नाही: उपस्थित लोक रिअल टाइममध्ये क्रियाकलाप रेकॉर्ड करू शकतात वापरादरम्यान (उदाहरणार्थ, जेव्हा तुम्ही एक्सटेंशन किंवा प्लगइनवर अवलंबून असता), यामध्ये टेलीमेट्री आणि अॅप्लिकेशन इव्हेंट्सचा समावेश होतो. परवानग्या नियंत्रित करणे आणि क्रियाकलाप सेटिंग्जचे पुनरावलोकन करणे का महत्त्वाचे आहे हे यावरून स्पष्ट होते.

ते तो डेटा कशासाठी वापरतात आणि तो कोण पाहू शकते?

कंपन्या अनेकदा व्यापक आणि आवर्ती उद्दिष्टे वापरतात: सेवा प्रदान करणे, देखभाल करणे आणि सुधारणे, अनुभव वैयक्तिकृत करणे आणि नवीन वैशिष्ट्ये विकसित करणेतुमच्याशी संवाद साधण्यासाठी, कामगिरी मोजण्यासाठी आणि वापरकर्ता आणि प्लॅटफॉर्मचे संरक्षण करण्यासाठी. हे सर्व मशीन लर्निंग तंत्रज्ञान आणि जनरेटिव्ह मॉडेल्सना देखील लागू होते.

प्रक्रियेचा एक संवेदनशील भाग म्हणजे मानवी पुनरावलोकनविविध विक्रेते हे मान्य करतात की अंतर्गत कर्मचारी किंवा सेवा प्रदाते सुरक्षा आणि गुणवत्ता सुधारण्यासाठी परस्परसंवाद नमुन्यांचे पुनरावलोकन करतात. म्हणूनच सातत्यपूर्ण शिफारस: एखाद्या व्यक्तीने पाहू नये अशी तुम्हाला आवडणारी किंवा मॉडेल्स सुधारण्यासाठी वापरली जाणारी गोपनीय माहिती समाविष्ट करणे टाळा.

ज्ञात धोरणांमध्ये, काही सेवा असे दर्शवतात की ते जाहिरातीच्या उद्देशाने विशिष्ट डेटा शेअर करत नाहीत, जरी हो, ते अधिकाऱ्यांना माहिती देऊ शकतात. कायदेशीर आवश्यकता अंतर्गत. इतर, त्यांच्या स्वभावाने, जाहिरातदार किंवा भागीदारांसह शेअर करा विश्लेषण आणि विभाजनासाठी ओळखकर्ता आणि एकत्रित सिग्नल, प्रोफाइलिंगचे दरवाजे उघडतात.

उपचारांमध्ये हे देखील समाविष्ट आहे, पूर्वनिर्धारित कालावधीसाठी धारणाउदाहरणार्थ, काही प्रदाते १८ महिन्यांचा डीफॉल्ट स्वयंचलित हटवण्याचा कालावधी सेट करतात (३, ३६ किंवा अनिश्चित काळासाठी समायोजित करता येतो), आणि गुणवत्ता आणि सुरक्षिततेच्या उद्देशाने पुनरावलोकन केलेले संभाषणे जास्त काळ टिकवून ठेवतात. जर तुम्हाला तुमचा डिजिटल फूटप्रिंट कमी करायचा असेल तर धारणा कालावधींचे पुनरावलोकन करणे आणि स्वयंचलित हटवणे सक्रिय करणे उचित आहे.

संपूर्ण एआय जीवनचक्रात गोपनीयतेचे धोके

गोपनीयता एकाच ठिकाणी धोक्यात नाही, तर संपूर्ण साखळीत आहे: डेटा अंतर्ग्रहण, प्रशिक्षण, अनुमान आणि अनुप्रयोग स्तरमोठ्या प्रमाणात डेटा संकलन करताना, योग्य संमतीशिवाय संवेदनशील डेटा अनवधानाने समाविष्ट केला जाऊ शकतो; प्रशिक्षणादरम्यान, मूळ वापराच्या अपेक्षा ओलांडणे सोपे होते; आणि अनुमानादरम्यान, मॉडेल्स वैयक्तिक गुणांचा अंदाज लावा क्षुल्लक वाटणाऱ्या सिग्नलपासून सुरुवात; आणि अॅप्लिकेशनमध्ये, एपीआय किंवा वेब इंटरफेस हे हल्लेखोरांसाठी आकर्षक लक्ष्य असतात.

जनरेटिव्ह सिस्टीममध्ये, जोखीम वाढतात (उदाहरणार्थ, एआय खेळणी). स्पष्ट परवानगीशिवाय इंटरनेटवरून काढलेले डेटासेट त्यामध्ये वैयक्तिक माहिती असू शकते आणि काही दुर्भावनापूर्ण प्रॉम्प्ट (प्रॉम्प्ट इंजेक्शन) संवेदनशील सामग्री फिल्टर करण्यासाठी किंवा धोकादायक सूचना अंमलात आणण्यासाठी मॉडेलमध्ये फेरफार करण्याचा प्रयत्न करतात. दुसरीकडे, बरेच वापरकर्ते ते गोपनीय डेटा पेस्ट करतात मॉडेलच्या भविष्यातील आवृत्त्या समायोजित करण्यासाठी ते संग्रहित केले जाऊ शकतात किंवा वापरले जाऊ शकतात याचा विचार न करता.

शैक्षणिक संशोधनाने विशिष्ट समस्या प्रकाशात आणल्या आहेत. अलीकडील विश्लेषण ब्राउझर असिस्टंट त्यात शोध सामग्री, संवेदनशील फॉर्म डेटा आणि आयपी पत्ते प्रदात्याच्या सर्व्हरवर प्रसारित करून व्यापक ट्रॅकिंग आणि प्रोफाइलिंग पद्धती आढळल्या. शिवाय, वय, लिंग, उत्पन्न आणि आवडींचे अनुमान काढण्याची क्षमता प्रदर्शित केली, ज्यामध्ये वैयक्तिकरण वेगवेगळ्या सत्रांमध्ये कायम राहिले; त्या अभ्यासात, फक्त एकाच सेवेने प्रोफाइलिंगचा कोणताही पुरावा दाखवला नाही..

घटनांचा इतिहास आपल्याला आठवण करून देतो की धोका सैद्धांतिक नाही: सुरक्षा उल्लंघन त्यांनी चॅट इतिहास किंवा वापरकर्ता मेटाडेटा उघड केला आहे आणि हल्लेखोर आधीच प्रशिक्षण माहिती काढण्यासाठी मॉडेलिंग तंत्रांचा वापर करत आहेत. परिस्थिती आणखी वाईट करण्यासाठी, एआय पाइपलाइन ऑटोमेशन जर सुरुवातीपासूनच सुरक्षा उपाय योजले गेले नाहीत तर गोपनीयतेच्या समस्या शोधणे कठीण होते.

कायदे आणि चौकटी काय म्हणतात?

बहुतेक देशांमध्ये आधीच आहे गोपनीयता नियम जरी सर्व एआयसाठी विशिष्ट नसले तरी, ते वैयक्तिक डेटा प्रक्रिया करणाऱ्या कोणत्याही प्रणालीला लागू होतात. युरोपमध्ये, आरजीपीडी त्यासाठी कायदेशीरपणा, पारदर्शकता, कमीत कमीपणा, उद्देश मर्यादा आणि सुरक्षितता आवश्यक आहे; शिवाय, AI कायदा युरोपियन जोखीम श्रेणी सादर करते, उच्च-प्रभाव पद्धतींना प्रतिबंधित करते (जसे की सामाजिक स्कोअरिंग सार्वजनिक) आणि उच्च-जोखीम प्रणालींवर कठोर आवश्यकता लादते.

अमेरिकेत, राज्य नियम जसे की CCPA किंवा टेक्सास कायदा ते डेटाच्या विक्रीत प्रवेश करण्याचे, हटवण्याचे आणि निवड रद्द करण्याचे अधिकार देतात, तर युटा कायद्यासारखे उपक्रम वापरकर्ता संवाद साधतो तेव्हा ते स्पष्ट सूचनांची मागणी करतात. जनरेटिव्ह सिस्टमसह. हे मानक स्तर सामाजिक अपेक्षांसह एकत्र राहतात: जनमत सर्वेक्षण दर्शविते की जबाबदार वापराबद्दल लक्षणीय अविश्वास कंपन्यांकडून डेटाचे मूल्यांकन, आणि वापरकर्त्यांच्या स्वतःच्या धारणा आणि त्यांच्या प्रत्यक्ष वर्तनातील तफावत (उदाहरणार्थ, धोरणे न वाचता स्वीकारणे).

जोखीम व्यवस्थापनासाठी, चौकट एनआयएसटी (एआय आरएमएफ) त्यात चार चालू कार्ये प्रस्तावित आहेत: शासन (जबाबदार धोरणे आणि देखरेख), नकाशा (संदर्भ आणि परिणाम समजून घेणे), मोजमाप (मेट्रिक्ससह जोखीमांचे मूल्यांकन आणि निरीक्षण करणे), आणि व्यवस्थापन (प्राधान्यक्रम आणि शमन). हा दृष्टिकोन नियंत्रणे जुळवून घेण्यास मदत करते प्रणालीच्या जोखीम पातळीनुसार.

कोण सर्वात जास्त गोळा करतो: सर्वात लोकप्रिय चॅटबॉट्सचा एक्स-रे

अलीकडील तुलना वेगवेगळ्या सहाय्यकांना संग्रह स्पेक्ट्रमवर ठेवतात. गुगलचा जेमिनी रँकिंगमध्ये अव्वल स्थानावर आहे. विविध श्रेणींमध्ये (परवानग्या मिळाल्यास मोबाइल संपर्कांसह) सर्वात जास्त संख्येने अद्वितीय डेटा पॉइंट्स गोळा करून, जे इतर स्पर्धकांमध्ये क्वचितच दिसून येते.

मध्यम श्रेणीत, उपायांमध्ये समाविष्ट आहे जसे की क्लॉड, कोपायलट, डीपसीक, चॅटजीपीटी आणि पेरप्लेक्सिटी, दहा ते तेरा प्रकारच्या डेटासह, संपर्क, स्थान, ओळखकर्ता, सामग्री, इतिहास, निदान, वापर आणि खरेदी यांच्या मिश्रणात बदल होतो. ग्रोक हे सिग्नलच्या मर्यादित संचासह खालच्या भागात स्थित आहे.

यामध्ये देखील फरक आहेत त्यानंतरचा वापरकाही सेवा जाहिरातदार आणि व्यावसायिक भागीदारांसह विशिष्ट ओळखपत्रे (जसे की एन्क्रिप्टेड ईमेल) आणि विभाजनासाठी सिग्नल सामायिक करतात हे दस्तऐवजीकरण केले गेले आहे, तर काही सेवा असे म्हणतात की ते जाहिरातीच्या उद्देशाने डेटा वापरत नाहीत किंवा तो विकत नाहीत, जरी ते कायदेशीर विनंत्यांना प्रतिसाद देण्याचा किंवा वापरण्याचा अधिकार राखून ठेवतात. प्रणाली सुधारा, जोपर्यंत वापरकर्ता हटविण्याची विनंती करत नाही.

अंतिम वापरकर्त्याच्या दृष्टिकोनातून, हे एका स्पष्ट सल्ल्यामध्ये अनुवादित होते: प्रत्येक प्रदात्याच्या धोरणांचे पुनरावलोकन कराअॅपच्या परवानग्या समायोजित करा आणि प्रत्येक संदर्भात कोणती माहिती द्यायची हे जाणीवपूर्वक ठरवा, विशेषतः जर तुम्ही फाइल्स अपलोड करणार असाल किंवा संवेदनशील सामग्री शेअर करणार असाल.

तुमच्या गोपनीयतेचे रक्षण करण्यासाठी आवश्यक सर्वोत्तम पद्धती

सर्वप्रथम, प्रत्येक सहाय्यकासाठी सेटिंग्ज काळजीपूर्वक कॉन्फिगर करा. काय साठवले आहे, किती काळासाठी आणि कोणत्या उद्देशाने आहे ते शोधा.आणि उपलब्ध असल्यास स्वयंचलित हटवणे सक्षम करा. धोरणांचे वेळोवेळी पुनरावलोकन करा, कारण ते वारंवार बदलतात आणि त्यात नवीन नियंत्रण पर्याय समाविष्ट असू शकतात.

शेअर करणे टाळा वैयक्तिक आणि संवेदनशील डेटा तुमच्या सूचनांमध्ये: पासवर्ड, क्रेडिट कार्ड नंबर, वैद्यकीय नोंदी किंवा अंतर्गत कंपनी कागदपत्रे नाहीत. जर तुम्हाला संवेदनशील माहिती हाताळायची असेल, तर अनामिकीकरण यंत्रणा, बंद वातावरण किंवा परिसरामधील उपायांचा विचार करा. बळकट प्रशासन.

मजबूत पासवर्डने तुमचे खाते सुरक्षित करा आणि द्वि-चरण प्रमाणीकरण (2FA)तुमच्या खात्यात अनधिकृत प्रवेश केल्याने तुमचा ब्राउझिंग इतिहास, अपलोड केलेल्या फायली आणि प्राधान्ये उघड होतात, ज्याचा वापर अत्यंत विश्वासार्ह सोशल इंजिनिअरिंग हल्ल्यांसाठी किंवा डेटाच्या बेकायदेशीर विक्रीसाठी केला जाऊ शकतो.

जर प्लॅटफॉर्मने परवानगी दिली तर, चॅट इतिहास अक्षम करा किंवा तात्पुरत्या पद्धती वापरा. ​​लोकप्रिय एआय सेवांशी संबंधित मागील घटनांवरून हे सिद्ध झाले आहे की, उल्लंघन झाल्यास तुमचा संपर्क कमी करण्यासाठी हे सोपे उपाय उपयुक्त ठरते.

उत्तरांवर आंधळेपणाने विश्वास ठेवू नका. मॉडेल्स करू शकतात भ्रम निर्माण करणे, पक्षपाती असणे किंवा हाताळले जाणे दुर्भावनापूर्ण प्रॉम्प्ट इंजेक्शनद्वारे, ज्यामुळे चुकीच्या सूचना, खोटा डेटा किंवा संवेदनशील माहिती काढली जाते. कायदेशीर, वैद्यकीय किंवा आर्थिक बाबींसाठी, अधिकृत स्त्रोत.

अत्यंत सावधगिरी बाळगा लिंक्स, फाइल्स आणि कोड ते एआय द्वारे वितरित केले जाते. त्यात दुर्भावनापूर्ण सामग्री किंवा भेद्यता जाणूनबुजून सादर केली जाऊ शकते (डेटा विषबाधा). क्लिक करण्यापूर्वी URL सत्यापित करा आणि प्रतिष्ठित सुरक्षा उपायांसह फायली स्कॅन करा.

अविश्वास विस्तार आणि प्लगइन संशयास्पद मूळ. एआय-आधारित अॅड-ऑन्सचा सागर आहे आणि ते सर्वच विश्वसनीय नाहीत; मालवेअरचा धोका कमी करण्यासाठी फक्त प्रतिष्ठित स्त्रोतांकडून आवश्यक असलेले अॅड-ऑन्स स्थापित करा.

कॉर्पोरेट क्षेत्रात, दत्तक प्रक्रियेत सुव्यवस्था आणा. परिभाषित करा एआय-विशिष्ट प्रशासन धोरणेते डेटा संकलन आवश्यकतेपुरते मर्यादित करते, माहितीपूर्ण संमती आवश्यक असते, पुरवठादार आणि डेटासेट (पुरवठा साखळी) चे ऑडिट करते आणि तांत्रिक नियंत्रणे (जसे की DLP, AI अॅप्सवरील रहदारीचे निरीक्षण, आणि बारीक प्रवेश नियंत्रणे).

जागरूकता ही ढालचा एक भाग आहे: तुमचा संघ तयार करा एआय जोखीम, प्रगत फिशिंग आणि नैतिक वापरामध्ये. एआय घटनांबद्दल माहिती सामायिक करणारे उद्योग उपक्रम, जसे की विशेष संस्थांद्वारे चालवले जाणारे उपक्रम, सतत शिक्षण आणि सुधारित संरक्षणांना प्रोत्साहन देतात.

गुगल जेमिनी मध्ये गोपनीयता आणि क्रियाकलाप कॉन्फिगर करा

जर तुम्ही जेमिनी वापरत असाल, तर तुमच्या खात्यात लॉग इन करा आणि “जेमिनी अ‍ॅप्समधील अ‍ॅक्टिव्हिटीतेथे तुम्ही परस्परसंवाद पाहू आणि हटवू शकता, स्वयंचलित हटवण्याचा कालावधी (डिफॉल्ट १८ महिने, ३ किंवा ३६ महिन्यांपर्यंत समायोजित करण्यायोग्य, किंवा अनिश्चित) बदलू शकता आणि ते यासाठी वापरले जायचे की नाही हे ठरवू शकता एआय सुधारा Google कडून

हे जाणून घेणे महत्त्वाचे आहे की, सेव्हिंग अक्षम असतानाही, तुमची संभाषणे प्रतिसाद देण्यासाठी वापरली जातात आणि मानवी पुनरावलोकनकर्त्यांच्या समर्थनासह सिस्टम सुरक्षा राखणे. पुनरावलोकन केलेले संभाषणे (आणि संबंधित डेटा जसे की भाषा, डिव्हाइस प्रकार किंवा अंदाजे स्थान) राखून ठेवता येते. तीन वर्षांपर्यंत.

मोबाईलवर, अ‍ॅप परवानग्या तपासास्थान, मायक्रोफोन, कॅमेरा, संपर्क किंवा ऑन-स्क्रीन सामग्रीचा प्रवेश. जर तुम्ही श्रुतलेखन किंवा व्हॉइस सक्रियकरण वैशिष्ट्यांवर अवलंबून असाल, तर लक्षात ठेवा की कीवर्ड सारख्या ध्वनींमुळे सिस्टम चुकून सक्रिय होऊ शकते; सेटिंग्जवर अवलंबून, हे स्निपेट मॉडेल्स सुधारण्यासाठी वापरण्यासाठी आणि अवांछित सक्रियकरण कमी करा.

जर तुम्ही जेमिनीला इतर अॅप्सशी (गुगल किंवा तृतीय पक्ष) कनेक्ट केले तर लक्षात ठेवा की प्रत्येक अॅप त्यांच्या स्वतःच्या धोरणांनुसार डेटा प्रक्रिया करतो. त्यांची स्वतःची धोरणेकॅनव्हास सारख्या वैशिष्ट्यांमध्ये, अॅप निर्माता तुम्ही काय शेअर करता ते पाहू आणि सेव्ह करू शकतो आणि सार्वजनिक लिंक असलेले कोणीही तो डेटा पाहू किंवा संपादित करू शकते: फक्त विश्वसनीय अॅप्ससह शेअर करा.

लागू असलेल्या प्रदेशांमध्ये, विशिष्ट अनुभवांमध्ये श्रेणीसुधारित करणे कदाचित कॉल आणि मेसेज इतिहास आयात करा सूचना सुधारण्यासाठी (उदाहरणार्थ, संपर्क) तुमच्या वेब आणि अॅप अॅक्टिव्हिटीपासून ते जेमिनी-विशिष्ट अॅक्टिव्हिटीपर्यंत. जर तुम्हाला हे नको असेल, तर पुढे जाण्यापूर्वी नियंत्रणे समायोजित करा.

"शॅडो एआय" चा मोठ्या प्रमाणात वापर, नियमन आणि ट्रेंड

दत्तक घेण्याची संख्या प्रचंड आहे: अलीकडील अहवाल असे दर्शवतात की बहुतेक संस्था आधीच एआय मॉडेल्स तैनात करतात.तरीही, अनेक संघांमध्ये सुरक्षा आणि प्रशासनात पुरेशी परिपक्वता नसते, विशेषतः कठोर नियम किंवा मोठ्या प्रमाणात संवेदनशील डेटा असलेल्या क्षेत्रांमध्ये.

व्यवसाय क्षेत्रातील अभ्यासातून कमतरता दिसून येतात: स्पेनमधील संस्थांची टक्केवारी खूप जास्त आहे ते एआय-चालित वातावरणाचे संरक्षण करण्यास तयार नाही.आणि बहुतेकांमध्ये क्लाउड मॉडेल्स, डेटा फ्लो आणि पायाभूत सुविधांचे संरक्षण करण्यासाठी आवश्यक पद्धतींचा अभाव आहे. समांतरपणे, नियामक कृती कडक होत आहेत आणि नवीन धोके उदयास येत आहेत. पालन ​​न केल्याबद्दल दंड GDPR आणि स्थानिक नियमांचे.

दरम्यान, ही घटना सावली एआय ते वाढत आहे: कर्मचारी कामाच्या कामांसाठी बाह्य सहाय्यक किंवा वैयक्तिक खात्यांचा वापर करत आहेत, सुरक्षा नियंत्रणे किंवा प्रदात्यांशी करार न करता अंतर्गत डेटा उघड करत आहेत. प्रभावी प्रतिसाद म्हणजे सर्वकाही बंदी घालणे नाही, परंतु सुरक्षित वापर सक्षम करा नियंत्रित वातावरणात, मान्यताप्राप्त प्लॅटफॉर्मसह आणि माहिती प्रवाहाचे निरीक्षण करून.

ग्राहक आघाडीवर, प्रमुख पुरवठादार त्यांच्या धोरणांमध्ये बदल करत आहेत. अलिकडच्या बदलांमुळे, उदाहरणार्थ, कसे "सेवा सुधारण्यासाठी" मिथुन राशीसोबत क्रियाकलापतात्पुरते संभाषण आणि क्रियाकलाप आणि कस्टमायझेशन नियंत्रणे यासारखे पर्याय ऑफर करत आहे. त्याच वेळी, मेसेजिंग कंपन्या यावर भर देतात की वैयक्तिक गप्पा अजूनही उपलब्ध नाहीत डीफॉल्टनुसार AI ला, जरी ते AI ला अशी माहिती पाठविण्याचा सल्ला देत नाहीत जी तुम्हाला कंपनीला कळू नये असे वाटते.

सार्वजनिक सुधारणा देखील आहेत: च्या सेवा फाईल ट्रान्सफर अटींमधील बदलांबद्दल चिंता व्यक्त केल्यानंतर, त्यांनी स्पष्ट केले की ते मॉडेल्सना प्रशिक्षण देण्यासाठी किंवा तृतीय पक्षांना विकण्यासाठी वापरकर्ता सामग्री वापरत नाहीत. हा सामाजिक आणि कायदेशीर दबाव त्यांना स्पष्ट आणि वापरकर्त्याला अधिक नियंत्रण द्या.

भविष्याकडे पाहता, तंत्रज्ञान कंपन्या मार्ग शोधत आहेत संवेदनशील डेटावरील अवलंबित्व कमी करास्वयं-सुधारणारे मॉडेल्स, चांगले प्रोसेसर आणि सिंथेटिक डेटा जनरेशन. या प्रगतीमुळे डेटाची कमतरता आणि संमती समस्या कमी होतील असे आश्वासन दिले आहे, जरी तज्ञांनी जर एआयने स्वतःच्या क्षमता वाढवल्या आणि सायबर घुसखोरी किंवा हाताळणीसारख्या क्षेत्रांमध्ये लागू केल्या तर उद्भवणाऱ्या धोक्यांबद्दल इशारा दिला आहे.

एआय हे संरक्षण आणि धोका दोन्ही आहे. सुरक्षा प्लॅटफॉर्म आधीच मॉडेल्स एकत्रित करतात शोधा आणि प्रतिसाद द्या जलद, तर हल्लेखोर LLM चा वापर करतात प्रेरक फिशिंग आणि डीपफेकया रस्सीखेचासाठी तांत्रिक नियंत्रणे, पुरवठादार मूल्यांकन, सतत ऑडिटिंग आणि सतत उपकरणे अद्यतने.

एआय असिस्टंट तुमच्याबद्दल अनेक सिग्नल गोळा करतात, तुम्ही टाइप करत असलेल्या कंटेंटपासून ते डिव्हाइस डेटा, वापर आणि स्थानापर्यंत. यापैकी काही माहिती मानवांकडून पुनरावलोकन केली जाऊ शकते किंवा सेवेनुसार तृतीय पक्षांसह शेअर केली जाऊ शकते. जर तुम्हाला तुमच्या गोपनीयतेशी तडजोड न करता एआयचा फायदा घ्यायचा असेल, तर फाइन-ट्यूनिंग (इतिहास, परवानग्या, स्वयंचलित हटवणे), ऑपरेशनल प्रुडन्स (संवेदनशील डेटा शेअर करू नका, लिंक्स आणि फाइल्स सत्यापित करा, फाइल एक्सटेंशन मर्यादित करा), अॅक्सेस प्रोटेक्शन (मजबूत पासवर्ड आणि 2FA) आणि धोरणातील बदलांसाठी आणि तुमच्या गोपनीयतेवर परिणाम करू शकणाऱ्या नवीन वैशिष्ट्यांसाठी सक्रिय देखरेख एकत्र करा. तुमचा डेटा कसा वापरला आणि संग्रहित केला जातो.