Vilken data samlar AI-assistenter in och hur skyddar du din integritet

Artificiell intelligens har gått från löfte till rutin på rekordtid, och med den har mycket specifika tvivel uppstått: Vilken data samlar AI-assistenter in?Hur de använder dem och vad vi kan göra för att skydda vår information. Om du använder chattrobotar, webbläsarassistenter eller generativa modeller är det en bra idé att ta kontroll över din integritet så snart som möjligt.

Förutom att vara oerhört användbara verktyg, matar dessa system storskalig data. Volymen, ursprunget och behandlingen av den informationen De introducerar nya risker: från att antyda personliga egenskaper till oavsiktlig exponering av känsligt innehåll. Här hittar du, i detalj och utan att vifta med konstigheter, vad de fångar upp, varför de gör det, vad lagen säger och Så här skyddar du dina konton och din aktivitetLåt oss lära oss allt om Vilken data samlar AI-assistenter in och hur skyddar man sin integritet? 

Vilken data samlar AI-assistenter egentligen in?

Moderna assistenter bearbetar mycket mer än bara dina frågor. Kontaktinformation, identifierare, användning och innehåll Dessa ingår vanligtvis i standardkategorierna. Vi pratar om namn och e-postadress, men även IP-adresser, enhetsinformation, interaktionsloggar, fel och naturligtvis det innehåll du genererar eller laddar upp (meddelanden, filer, bilder eller offentliga länkar).

Inom Googles ekosystem beskriver Gemini:s integritetspolicy korrekt vad som samlas in information från anslutna applikationer (till exempel sök- eller YouTube-historik, Chrome-kontext), enhets- och webbläsardata (typ, inställningar, identifierare), prestanda- och felsökningsstatistik och till och med systembehörigheter på mobila enheter (t.ex. åtkomst till kontakter, samtalsloggar och meddelanden eller innehåll på skärmen) när användaren har auktoriserat det.

De handlar också platsdata (ungefärlig enhetsplats, IP-adress eller adresser som sparats i kontot) och prenumerationsuppgifter om du använder betalda abonnemang. Dessutom lagras följande: eget innehåll som modellerna genererar (text, kod, ljud, bilder eller sammanfattningar), något viktigt för att förstå det fotavtryck du lämnar när du interagerar med dessa verktyg.

Det bör noteras att datainsamlingen inte är begränsad till utbildning: Deltagarna kan registrera aktivitet i realtid Under användning (till exempel när du använder tillägg eller plugins) inkluderar detta telemetri och programhändelser. Detta förklarar varför det är avgörande att kontrollera behörigheter och granska aktivitetsinställningar.

Vad använder de den informationen till och vem kan se den?

Företag åberopar ofta breda och återkommande syften: För att tillhandahålla, underhålla och förbättra tjänsten, anpassa upplevelsen och utveckla nya funktionerför att kommunicera med dig, mäta prestanda och skydda användaren och plattformen. Allt detta sträcker sig även till maskininlärningstekniker och själva generativa modeller.

En känslig del av processen är mänsklig granskningOlika leverantörer erkänner att intern personal eller tjänsteleverantörer granskar interaktionsprover för att förbättra säkerhet och kvalitet. Därav den konsekventa rekommendationen: undvik att inkludera konfidentiell information som du inte vill att en person ska se eller som skulle användas för att förfina modeller.

I kända policyer anger vissa tjänster att de inte delar vissa uppgifter för reklamändamål, även om Ja, de kan lämna ut information till myndigheterna. enligt lagkrav. Andra, till sin natur, dela med annonsörer eller partners identifierare och aggregerade signaler för analys och segmentering, vilket öppnar dörren för profilering.

Behandlingen inkluderar även, lagring under fördefinierade perioderTill exempel ställer vissa leverantörer in en standardperiod för automatisk radering på 18 månader (kan justeras till 3, 36 eller obestämd tid) och sparar granskade konversationer under längre perioder av kvalitets- och säkerhetsskäl. Det är lämpligt att granska lagringsperioderna och aktivera automatisk radering om du vill minimera ditt digitala fotavtryck.

Integritetsrisker under hela AI-livscykeln

Integritet står inte på spel vid en enda punkt, utan genom hela kedjan: datainmatning, träning, inferens och applikationslagerVid massinsamling av data kan känsliga data oavsiktligt inkluderas utan korrekt samtycke; under träning är det lätt att de ursprungliga användningsförväntningarna överskrids; och under inferens kan modeller härleda personliga egenskaper utgående från till synes triviala signaler; och i applikationen är API:er eller webbgränssnitt attraktiva mål för angripare.

Med generativa system mångdubblas riskerna (till exempel AI-leksaker). Dataset som extraherats från internet utan uttryckligt tillstånd De kan innehålla personlig information, och vissa skadliga uppmaningar (promptinjektion) försöker manipulera modellen för att filtrera känsligt innehåll eller utföra farliga instruktioner. Å andra sidan kan många användare De klistrar in konfidentiell information utan att beakta att de skulle kunna lagras eller användas för att justera framtida versioner av modellen.

Akademisk forskning har belyst specifika problem. En nyligen genomförd analys av webbläsarassistenter Den upptäckte utbredda spårnings- och profileringsmetoder, med överföring av sökinnehåll, känsliga formulärdata och IP-adresser till leverantörens servrar. Dessutom visade den förmågan att härleda ålder, kön, inkomst och intressen, med personalisering kvarstående över olika sessioner; i den studien, Endast en tjänst visade inga tecken på profilering.

Händelsernas historia påminner oss om att risken inte är teoretisk: säkerhetsintrång De har exponerat chatthistorik eller användarmetadata, och angripare använder redan modelleringstekniker för att extrahera träningsinformation. För att göra saken värre, AI-pipelineautomatisering Det gör det svårt att upptäcka integritetsproblem om skyddsåtgärder inte utformas från början.

Vad säger lagarna och ramverken?

De flesta länder har redan sekretessregler i kraft, och även om inte alla är specifika för AI, gäller de alla system som behandlar personuppgifter. I Europa, RGPD Det kräver laglighet, transparens, minimering, ändamålsbegränsning och säkerhet; dessutom AI-lagen Europeiska inför riskkategorier, förbjuder metoder med hög påverkan (såsom social poängsättning offentlig) och ställer strikta krav på högrisksystem.

I USA gäller delstatsregler som t.ex. CCPA eller Texas lag De ger rätt att få tillgång till, radera och välja bort försäljning av data, medan initiativ som Utah-lagen De kräver tydliga aviseringar när användaren interagerar med generativa system. Dessa normativa lager samexisterar med sociala förväntningar: opinionsundersökningar visar en märkbar misstro mot ansvarsfull användning av data från företag, och en skillnad mellan användarnas självuppfattning och deras faktiska beteende (till exempel att acceptera policyer utan att läsa dem).

För att grunda riskhantering, ramverket för NIST (AI RMF) Den föreslår fyra pågående funktioner: Styra (ansvarsfulla policyer och tillsyn), Kartlägga (förstå sammanhang och effekter), Mäta (bedöma och övervaka risker med mätvärden) och Hantera (prioritera och mildra). Denna metod hjälper till att anpassa kontroller enligt systemets risknivå.

Vem samlar mest: en röntgenbild av de mest populära chatbotarna

Nyligen genomförda jämförelser placerar olika assistenter på ett samlingsspektrum. Googles Gemini toppar rankingen genom att samla in det största antalet unika datapunkter över olika kategorier (inklusive mobilkontakter, om behörigheter beviljas), något som sällan förekommer hos andra konkurrenter.

I mellanklassen inkluderar lösningar som till exempel Claude, Copilot, DeepSeek, ChatGPT och Perplexity, med mellan tio och tretton typer av data, som varierar i blandningen mellan kontakt, plats, identifierare, innehåll, historik, diagnoser, användning och köp. grok Den är belägen i den nedre delen med en mer begränsad uppsättning signaler.

Det finns också skillnader i efterföljande användningDet har dokumenterats att vissa tjänster delar vissa identifierare (såsom krypterade e-postmeddelanden) och signaler för segmentering med annonsörer och affärspartners, medan andra uppger att de inte använder data för reklamändamål eller säljer dem, även om de förbehåller sig rätten att svara på juridiska förfrågningar eller använda dem för förbättra systemet, såvida inte användaren begär radering.

Ur slutanvändarens perspektiv kan detta översättas till ett tydligt råd: Granska varje leverantörs policyerJustera appens behörigheter och bestäm medvetet vilken information du lämnar ut i varje sammanhang, särskilt om du ska ladda upp filer eller dela känsligt innehåll.

Viktiga bästa praxis för att skydda din integritet

Konfigurera först noggrant inställningarna för varje assistent. Undersök vad som lagras, hur länge och för vilket syfte.och aktivera automatisk radering om sådant är tillgängligt. Granska policyer regelbundet, eftersom de ändras ofta och kan innehålla nya kontrollalternativ.

Undvik att dela personliga och känsliga uppgifter I dina uppmaningar: inga lösenord, kreditkortsnummer, medicinska journaler eller interna företagsdokument. Om du behöver hantera känslig information, överväg anonymiseringsmekanismer, slutna miljöer eller lokala lösningar. stärkt styrning.

Skydda dina konton med starka lösenord och tvåstegsautentisering (2FA)Obehörig åtkomst till ditt konto exponerar din webbhistorik, uppladdade filer och inställningar, vilka kan användas för mycket trovärdiga sociala ingenjörsattacker eller för olaglig försäljning av data.

Om plattformen tillåter det, inaktivera chatthistorik Eller använd tillfälliga metoder. Denna enkla åtgärd minskar din exponering vid ett intrång, vilket tidigare incidenter som involverat populära AI-tjänster har visat.

Lita inte blint på svaren. Modeller kan att hallucinera, att vara partisk eller att bli manipulerad genom skadlig snabbinjicering, vilket leder till felaktiga instruktioner, falska data eller utvinning av känslig information. För juridiska, medicinska eller ekonomiska frågor, jämför med officiella källor.

Var extrem försiktig med länkar, filer och kod som levereras av AI. Det kan finnas skadligt innehåll eller sårbarheter som avsiktligt introducerats (dataförgiftning). Verifiera webbadresser innan du klickar och skanna filer med pålitliga säkerhetslösningar.

Misstro tillägg och plugins av tvivelaktigt ursprung. Det finns ett hav av AI-baserade tillägg, och alla är inte tillförlitliga; installera endast de nödvändiga från pålitliga källor för att minimera risken för skadlig kod.

I företagssfären, skapa ordning i adoptionsprocessen. Definiera AI-specifika styrningspolicyerDen begränsar datainsamlingen till vad som är nödvändigt, kräver informerat samtycke, granskar leverantörer och datamängder (leveranskedjan) och implementerar tekniska kontroller (såsom DLP, övervakning av trafik till AI-appar och ...). detaljerade åtkomstkontroller).

Medvetenhet är en del av skölden: bilda ditt lag inom AI-risker, avancerad phishing och etisk användning. Branschinitiativ som delar information om AI-incidenter, såsom de som drivs av specialiserade organisationer, främjar kontinuerligt lärande och förbättrat försvar.

Konfigurera sekretess och aktivitet i Google Gemini

Om du använder Gemini, logga in på ditt konto och markera "Aktivitet i Gemini-apparDär kan du visa och ta bort interaktioner, ändra den automatiska raderingsperioden (standard 18 månader, justerbar till 3 eller 36 månader, eller obestämd) och bestämma om de ska användas för förbättra AI Google.

Det är viktigt att veta att även om sparfunktionen är inaktiverad, Dina konversationer används för att svara och upprätthålla systemsäkerhet, med stöd från mänskliga granskare. Granskade konversationer (och tillhörande data såsom språk, enhetstyp eller ungefärlig plats) kan komma att behållas. upp till tre år.

På mobilen, Kontrollera appens behörigheterPlats, mikrofon, kamera, kontakter eller åtkomst till innehåll på skärmen. Om du förlitar dig på dikterings- eller röstaktiveringsfunktioner, kom ihåg att systemet kan aktiveras av misstag av ljud som liknar nyckelordet; beroende på inställningar kan dessa utdrag att användas för att förbättra modeller och minska oönskade aktiveringar.

Om du kopplar Gemini till andra appar (Google eller tredje part), tänk på att var och en behandlar data enligt sina egna policyer. deras egen politikI funktioner som Canvas kan appskaparen se och spara vad du delar, och alla med den offentliga länken kan visa eller redigera den informationen: dela endast med betrodda appar.

I regioner där det är tillämpligt kan uppgradering till vissa upplevelser Importera samtals- och meddelandehistorik Från din webb- och appaktivitet till Gemini-specifik aktivitet, för att förbättra förslag (till exempel kontakter). Om du inte vill ha detta, justera kontrollerna innan du fortsätter.

Massanvändning, reglering och trend av "skugg-AI"

Adoptionen är överväldigande: nya rapporter tyder på att Den stora majoriteten av organisationer använder redan AI-modellerTrots detta saknar många team tillräcklig mognad inom säkerhet och styrning, särskilt i sektorer med strikta regler eller stora volymer känslig data.

Studier inom näringslivet visar på brister: en mycket hög andel organisationer i Spanien Den är inte förberedd för att skydda AI-drivna miljöeroch de flesta saknar grundläggande rutiner för att skydda molnmodeller, dataflöden och infrastruktur. Parallellt skärps regelverken och nya hot uppstår. påföljder för bristande efterlevnad av GDPR och lokala bestämmelser.

Samtidigt fenomenet med skugga AI Det växer: anställda använder externa assistenter eller personliga konton för arbetsuppgifter, vilket exponerar intern data utan säkerhetskontroller eller avtal med leverantörer. Det effektiva svaret är inte att förbjuda allt, utan aktivera säker användning i kontrollerade miljöer, med godkända plattformar och övervakning av informationsflödet.

På konsumentfronten justerar stora leverantörer sina policyer. Nyligen genomförda förändringar förklarar till exempel hur aktivitet med Gemini för att ”förbättra tjänsterna”erbjuder alternativ som tillfälliga konversationer och aktivitets- och anpassningskontroller. Samtidigt betonar meddelandeföretag att Personliga chattar är fortfarande oåtkomliga till AI:er som standard, även om de avråder från att skicka information till AI:n som du inte vill att företaget ska känna till.

Det finns också offentliga kriminalvårdstjänster: tjänster av filöverföring De förtydligade att de inte använder användarinnehåll för att utbilda modeller eller sälja det till tredje part, efter att ha uttryckt oro över ändrade villkor. Denna sociala och juridiska press driver dem att vara tydligare och ge användaren mer kontroll.

Med blicken mot framtiden utforskar teknikföretag sätt att minska beroendet av känsliga uppgifterSjälvförbättrande modeller, bättre processorer och generering av syntetisk data. Dessa framsteg lovar att minska databrist och problem med samtycke, även om experter varnar för framväxande risker om AI accelererar sina egna förmågor och tillämpas på områden som cyberintrång eller manipulation.

AI är både ett försvar och ett hot. Säkerhetsplattformar integrerar redan modeller för upptäcka och reagera snabbare, medan angripare använder LLM:er för att övertygande nätfiske och djupförfalskningarDenna dragkamp kräver fortsatta investeringar i tekniska kontroller, leverantörsutvärdering, kontinuerlig revision och ständiga uppdateringar av utrustningen.

AI-assistenter samlar in flera signaler om dig, från innehållet du skriver till enhetsdata, användning och plats. En del av denna information kan granskas av människor eller delas med tredje part, beroende på tjänsten. Om du vill utnyttja AI utan att kompromissa med din integritet, kombinera finjustering (historik, behörigheter, automatisk radering), operativ försiktighet (dela inte känsliga uppgifter, verifiera länkar och filer, begränsa filändelser), åtkomstskydd (starka lösenord och 2FA) och aktiv övervakning av policyändringar och nya funktioner som kan påverka din integritet. hur dina uppgifter används och lagras.