Como configurar o LinkedIn para não usar seus dados em sua IA

¿Como configurar o LinkedIn para que ele não utilize seus dados em sua IA? Nos últimos meses, o LinkedIn implementou uma mudança significativa na forma como lida com as informações de seus membros: habilitou, por padrão, a capacidade de usar dados do usuário para treinar modelos de inteligência artificial, tanto os seus quanto os de provedores parceiros. Essa decisão, de acordo com a plataforma, busca oferecer recursos mais úteis e uma experiência aprimorada, mas implica que suas postagens, interações e preferências pode alimentar algoritmos generativos; se você quiser impedir que o LinkedIn use seus dados, revise suas configurações de privacidade.

Embora a rede profissional já venha incorporando recursos de IA há algum tempo — de assistentes de escrita a ferramentas que ajudam a definir melhor sua aplicação — a mudança no contrato gerou preocupações. A empresa de propriedade da Microsoft reforçou seu compromisso com a tecnologia de ecossistema que suporta sistemas do tipo ChatGPT, sugerindo uma relação ainda mais próxima entre os dados do LinkedIn e capacidades generativas implantados em seus produtos.

O que mudou no LinkedIn e por que isso afeta você

A nova redação da política estabelece que o LinkedIn e determinados fornecedores podem processar informações de membros para treinar modelos que alimentam funções de IA generativa. Esse processamento incluiria o conteúdo que você compartilha, configurações de idioma, comentários, frequência de uso e sinais de atividade vinculados a diferentes áreas do serviço. Quando a empresa treina modelos internamente, ela afirma aplicar técnicas para reduzir referências identificáveis na medida do possivel.

Paralelamente, a plataforma expandiu seu catálogo de utilitários com tecnologia de IA: chatbots inspirados em coaches de carreira, reescritores de currículos e cartas de apresentação e outros recursos que facilitam as tarefas diárias de candidatos e recrutadores. O objetivo declarado é aprimorar a correspondência entre oferta e demanda de talentos e tornar o uso do LinkedIn mais produtivo, embora isso implique que parte do aprendizado dos modelos dependem da atividade da comunidade.

Em vários mercados, esse uso de dados é habilitado sem consentimento explícito prévio (modelo de opt-out), o que significa que você é incluído por padrão, a menos que desative as opções manualmente. Essa abordagem transfere a responsabilidade para o usuário de revisar as configurações e contestar quando apropriado, uma questão delicada para aqueles que enfatizam a consentimento informado e transparência.

Da mesma forma, diversas comunicações e atualizações introduziram nuances temporais: alguns textos situam a implementação das mudanças em novembro de 2024, e outros antecipam expansões da troca de dados com as subsidiárias da Microsoft para fins de IA e publicidade com posterior entrada em vigor. É aconselhável verificar a seção de privacidade da sua conta e como tornar um LinkedIn privado, porque os nomes e o escopo das opções podem variar de acordo com a região.

Onde e quem esta política afeta?

O LinkedIn indicou que, a partir de hoje, não está treinando modelos com dados de residentes da União Europeia, do Espaço Econômico Europeu e da Suíça. Para os demais mercados, o processamento para fins de treinamento pode ser habilitado por padrão. Documentos recentes mencionam explicitamente que o uso de conteúdo público para fins de treinamento na Europa pode ocorrer sob certas condições, e que em países como os Estados Unidos ou Hong Kong, haveria maior compartilhamento com Microsoft e suas afiliadas para melhorar a eficácia da publicidade.

De qualquer forma, a empresa implementou um mecanismo para que os usuários limitem esse uso. Para contas fora da UE/EEE/Suíça/Reino Unido, um botão específico pode ser desativado nas configurações. Para contas dentro dessas regiões, há um procedimento para desativar essa opção. objeção formal que é canalizado através de um formulário, com acompanhamento da Central de Ajuda.

Observe que, mesmo quando o treinamento estiver desativado, a empresa esclarece que alguns dados podem ser usados ​​para outras funções de IA generativa operacionais dentro da própria plataforma (por exemplo, quando você interage com um assistente de conversação dentro da plataforma). Essa distinção entre modelos de treinamento e uso operacional para funções específicas é fundamental para a compreensão. O que exatamente significa o limite de opt-out?. Além disso, se você estiver procurando por mais controle sobre o que é exibido, você pode ocultar conteúdo no seu feed para reduzir a exposição.

A forma como essas políticas são aplicadas não é estática: o LinkedIn atualiza os termos e as telas de configurações com frequência. Portanto, revisar periodicamente as seções de privacidade ajudará você a detectar possíveis alterações de nome ou escopo em opções como “Dados para IA Generativa” ou seções vinculadas a publicidade e afiliados.

Passo a passo: como evitar que o LinkedIn use seus dados para treinar IA

A maneira mais simples é desabilitar a permissão de treinamento nas configurações da sua conta. O caminho pode variar um pouco dependendo do idioma e da região, mas, em termos gerais, os passos são os seguintes e permitirão que você: limitar o uso de suas informações no treinamento do modelo:

1. Entre na sua conta pela web ou aplicativo e toque na sua foto no canto superior direito, abaixo do menu "Eu".
2. Acesse “Configurações e privacidade” para ver todas as categorias de configurações disponíveis.
3. No painel lateral, selecione "Privacidade de dados" para abrir as opções de processamento de dados.
4. Localize a seção "Dados para IA Generativa" ou "Dados para Aprimorar a IA Generativa" (o nome pode variar). Toque e ative a opção ao lado de "Usar meus dados para treinar modelos de IA que criam conteúdo".
5. Salve suas alterações se solicitado; você verá o seletor entrar em um estado desabilitado, reduzindo o uso de seus sinais e conteúdo em treinamento.

Há outra configuração que você pode querer verificar em determinados países: em "Configurações e Privacidade", procure a seção "Dados de Publicidade". Lá, verifique se há uma opção como "Compartilhar dados com terceiros ou afiliados" e deixe a opção desativada. revogar a trocaIsso ajuda a limitar o uso da sua atividade para segmentação de publicidade expandida, incluindo compartilhamento com afiliados.

Além das configurações acima, o LinkedIn oferece um formulário de objeção para se opor ao processamento para fins de treinamento. Você deve preencher seu nome e sobrenome, endereço de e-mail e uma breve explicação do motivo pelo qual não deseja que a plataforma utilize seus dados pessoais para essa finalidade. Após o envio, o sistema gera um número de caso que você pode consultar na Central de Ajuda para acompanhar o status da sua solicitação, embora a empresa alerte que pode haver atrasos devido à alta demandaSe preferir, você também pode cancelar inscrição no LinkedIn.

Se você mora na UE, EEE, Reino Unido ou Suíça, o procedimento pode exigir essa rota de objeção com mais frequência do que simplesmente usar o botão de alternância, devido à aplicação das regulamentações regionais. Mesmo assim, acesse "Privacidade de Dados" e verifique se a configuração do treino está listada: se estiver visível e ativa, desmarque-a; se não estiver, use o formulário de oposição.

Quais dados podem ser usados ​​e de onde eles vêm

A política do LinkedIn abrange diferentes tipos de informação. Primeiro, há os dados que você fornece voluntariamente: o que você inclui no seu perfil, o conteúdo que você publica, os formulários que você preenche (de pesquisas a inscrições) ou os documentos que você anexa. currículo ou carta.

Há também informações de terceiros: pessoas que mencionam ou compartilham detalhes sobre você em comentários, postagens, artigos ou vídeos; clientes do LinkedIn e parceiros do ecossistema; e entidades relacionadas, como a Microsoft. Essa camada de dados nem sempre está sob seu controle direto, mas pode influenciar a forma como você usa seus dados. o esboço dos sistemas seus interesses ou conexões.

Outra fonte importante são os sinais de uso: quanto tempo você passa em determinadas seções, como você interage com postagens e anúncios, quais pesquisas você realiza ou se você se candidata a ofertas e segue empresas. Tudo isso ajuda modelos e algoritmos. inferir padrões de atividade.

Podemos adicionar tecnologias como cookies e itens semelhantes, bem como dados do dispositivo e de localização (por exemplo, endereço IP, operadora de celular ou provedor de internet). Essas informações são usadas para manter a segurança da conta, melhorar sua experiência e, potencialmente, fornecer recursos de personalização.

Por fim, entram em jogo as comunicações que você faz dentro da rede (mensagens, convites, eventos), os dados que sua empresa ou instituição de ensino fornece ao adquirir serviços do LinkedIn e a pegada que você deixa ao usar serviços de terceiros conectados à plataforma (anúncios, complementos, integrações). Quando você interage com uma função de IA generativa no LinkedIn, suas entradas, os resultados gerados e a forma como são processados ​​são analisados. você usa essa ferramenta.

Limitações, nuances legais e o que não muda quando desativado

Um esclarecimento importante: desabilitar o uso dos seus dados para treinamento não apaga nenhum aprendizado previamente obtido com informações que já possam estar incluídas. Em outras palavras, a opção de exclusão se estende para frente. Além disso, o LinkedIn especifica que essa preferência não impede que seus dados sejam usados ​​em outras funções de IA generativa que operam na própria plataforma, por exemplo, quando você conversa com um usuário. assistente no LinkedIn.

O debate subjacente gira em torno do consentimento. A diferença entre o modelo opt-in (você só entra se aceitar) e o modelo opt-out (você participa a menos que opte por não participar) é substancial. Em regiões com regulamentações rigorosas, a pressão regulatória impulsionou um consentimento mais ativo, enquanto em outros lugares, as empresas migraram para um sistema em que o usuário deve pesquisar e desmarcar caixas. Essa assimetria cria atrito e confusão.

Algumas comunicações invocam a necessidade de usar dados para fortalecer produtos de recrutamento e ferramentas de seleção, uma frente fundamental para o LinkedIn e a Microsoft. Houve casos de grandes empresas que utilizaram assistentes de recrutamento para reduzir os tempos de seleção, o que explicaria a demanda por dados reais para atingir níveis competitivos de precisão. Sem um volume grande e diversificado, a qualidade do modelo pode ser prejudicada.

Do lado do usuário, há críticas quanto à transparência e à possibilidade de contestação. Aqueles que solicitaram a contestação por meio do formulário receberam números de processo e um canal de acompanhamento, mas o alto volume de solicitações pode levar a esperas mais longas do que o normal. Sua melhor defesa não é apenas desabilitar o que é apropriado, mas também verificar regularmente se novas opções apareceram nas configurações.

A comunicação do LinkedIn sobre o escopo regional do treinamento tem sido explícita em alguns pontos (por exemplo, não oferecer treinamento com dados de residentes da UE/EEE/Suíça em determinados momentos) e mais aberta a mudanças em outros (por exemplo, expandir o compartilhamento com afiliados para publicidade ou análises). Dada essa fragmentação, é uma boa ideia adotar um cronograma de revisão regular. Privacidade de dados e publicidade na sua conta

Um padrão que se repete em toda a indústria

O LinkedIn não é o único caso: vários serviços reformularam suas políticas para permitir o uso de dados do usuário para fins de IA. Algumas plataformas de música ajustaram os termos para aprimorar as recomendações com base em sinais pessoais; grandes redes sociais tentaram usar postagens públicas na Europa e encontraram oposição organizada; provedores de assistentes de conversação estão solicitando autorização para usar conversas e estendendo os tempos de retenção; e até mesmo serviços de armazenamento e transferência de dados retificado após críticas por tentar usar arquivos compartilhados como material de treinamento.

O denominador comum é a fome por dados. As empresas veem a IA generativa como uma forma de criar produtos diferenciados, mas o equilíbrio entre essa ambição e a capacidade do usuário de decidir sobre suas informações continua mudando. Daí a importância de garantir que a caixa de participação permaneça aberta. “escondido” à vista de todos e que existem caminhos claros para o exercício dos direitos.

Melhores práticas para proteger sua privacidade no LinkedIn

Embora a plataforma ofereça configurações específicas, existem hábitos que adicionam camadas de proteção. Revise "Configurações e Privacidade" (seções "Privacidade de Dados" e "Dados de Publicidade") mensalmente para confirmar se suas preferências permanecem como você as deixou. Verifique se novas opções relacionadas à publicidade surgiram. treinamento, afiliados ou anúncios.

• Reduza a visibilidade da sua atividade pública (por exemplo, Quem pode ver meu perfil ou suas atualizações), se você não precisa dessa exposição para seus objetivos profissionais.
• Restrinja o uso de cookies e tecnologias semelhantes na seção relevante, quando disponível, para restringir o rastreamento entre sites.
• Antes de publicar, avalie se o conteúdo contém informações sensíveis (e-mails, números de telefone, identificadores) e substitua-as por dados não identificáveis quando for possível.
• Baixe periodicamente uma cópia dos seus dados da ferramenta de download para entender melhor o que a plataforma armazena sobre sua atividade.

Se você trabalha com recursos de IA no LinkedIn, lembre-se de que suas informações e a maneira como você interage com a ferramenta podem ser processadas para aprimorar esse mesmo recurso. Isso não significa que elas serão usadas automaticamente para treinar modelos gerais se você tiver optado por não participar, mas podem influenciar a experiência personalizada o que você ganha

A realidade é que essas políticas evoluem rapidamente. Portanto, além de ajustar as mudanças hoje, é uma boa ideia definir um lembrete na sua agenda para repetir essa revisão mais tarde. Com essa rotina, você estará mais bem posicionado para manter o controle sobre suas políticas. seus dados e suas preferências, independentemente de como os termos possam mudar no futuro.

Levando tudo isso em consideração, a chave é entender o verdadeiro escopo de cada ajuste, identificar o que é limitado (treinamento do modelo) e o que pode permanecer ativo (recursos de IA operacional), avaliar as diferenças regionais e usar tanto a alternância "Dados para IA generativa" quanto o formulário de objeção e as seções de publicidade; com essa abordagem, você pode manter o treinamento sob controle com seus dados e ainda decidir quanto você aceita personalização no seu dia a dia no LinkedIn.