デバイスはAIアシスタントに供給し、眠っている場合でも個人データを収穫します。共有するものを知る方法は次のとおりです。

好むと好まざるとにかかわらず、人工知能は日常生活の一部になりました。電気カミソリや歯ブラシを含む多くのデバイスは、「機械学習アルゴリズムを使用して、デバイスの使用方法、デバイスの実際の動作、フィードバックを提供する方法を追跡し、ChatGPTやMicrosoft CopilotなどのAIアシスタントを提供することから、AIシステムを使用する日常の日常的な日常的な日常的なものになります。

AIツールとテクノロジーは生活を楽にすることができますが、データプライバシーに関する重要な質問も提起します。これらのシステムは、多くの場合、大量のデータを収集しますが、時にはデータが収集されていることに気付いても、時には人々がいない場合があります。情報は、個人の習慣と好みを特定するために使用でき、集計されたデータから推論を描画することで将来の行動を予測することさえできます。

ウェストバージニア大学のサイバーセキュリティの助教授として、私は、新興技術とさまざまなタイプのAIシステムが個人データを管理する方法と、将来のためにより安全でプライバシーを提供するシステムをどのように構築できるかを研究します。

生成AIソフトウェアは、大量のトレーニングデータを使用して、テキストや画像などの新しいコンテンツを作成します。予測AIはデータを使用して、過去の行動に基づいて結果を予測します。たとえば、毎日のステップの目標を達成する可能性や、視聴したい映画などです。両方のタイプを使用して、あなたに関する情報を収集できます。

AIツールがデータを収集する方法

ChatGptやGoogle Geminiなどの生成AIアシスタントは、すべての情報ユーザーをチャットボックスに入力します。ユーザーが入力するすべての質問、回答、およびプロンプトは、AIモデルを改善するために記録、保存、分析されます。

Openaiのプライバシーポリシーは、ユーザーに「あなたが提供するコンテンツを使用してサービスを改善するために、たとえばPower ChatGptのモデルをトレーニングすることができる」と通知します。 Openaiを使用すると、モデルトレーニングに使用するコンテンツをオプトアウトできますが、個人データを収集して保持しています。一部の企業は、このデータを匿名化することを約束しますが、それを提供した人に名前を付けることなく保存することを意味しますが、データが再識別されるリスクが常にあります。

予測AI

生成AIアシスタントを超えて、Facebook、Instagram、Tiktokなどのソーシャルメディアプラットフォームは、予測AIモデルをトレーニングするためにユーザーのデータを継続的に収集します。すべての投稿、写真、ビデオなど、共有、コメント、これらのそれぞれを見る時間を含む、共有、コメントは、サービスを使用する各人のデジタルデータプロファイルを構築するために使用されるデータポイントとして収集されます。

プロファイルは、ソーシャルメディアプラットフォームのAI推奨システムを改良するために使用できます。また、データブローカーに販売することもできます。データブローカーは、たとえば、その人の利益と一致するターゲット広告の開発を支援するために、他の企業にデータを販売することもできます。

また、多くのソーシャルメディア企業は、コンピューターにピクセルを埋め込んだり、埋め込まれたトラッキングピクセルをコンピューターに配置することにより、ウェブサイトやアプリケーション全体のユーザーを追跡しています。 Cookieは、Webサイトを閲覧している間、自分が誰であり、何をクリックしたかについての情報を保存する小さなファイルです。

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クッキーの最も一般的な用途の1つは、デジタルショッピングカートです。カートにアイテムを配置する場合は、ウェブサイトを離れて後で返す場合、クッキーがその情報を保存しているため、アイテムはまだカートにあります。トラッキングピクセルは、ページにアクセスしたときに企業にアクティビティを通知するWebサイトに埋め込まれたコードの目に見えない画像またはスニペットです。これにより、インターネット全体であなたの動作を追跡するのに役立ちます。

これが、ユーザーが閲覧する無関係のWebサイトの多くでブラウジングやショッピングの習慣に関連する広告をよく見たり聞いたりする理由です。ある調査では、一部のWebサイトでは、コンピューターまたは携帯電話に300を超える追跡Cookieを保存できることがわかりました。

データプライバシーコントロール - および制限

生成AIプラットフォームと同様に、ソーシャルメディアプラットフォームはプライバシー設定とオプトアウトを提供しますが、これらは個人データがどのように集約され、収益化されているかを人々に制御することができます。メディア理論家のダグラス・ラシュコフが2011年に主張したように、サービスが無料なら、あなたは製品です。

AIを含む多くのツールは、その人に関するデータを収集するためのツールの直接的な行動をとる必要はありません。ホームスピーカー、フィットネストラッカー、時計などのスマートデバイスは、生体認証センサー、音声認識、ロケーショントラッキングを通じて情報を継続的に収集します。スマートホームスピーカーは、コマンドがデバイスをアクティブにするか「目覚めさせる」ためにコマンドを継続的に聴きます。デバイスがこの言葉を聞いているので、アクティブではないように見えても、その周りで起こっているすべての会話を取り上げます。

一部の企業は、音声データは、デバイスを目覚めさせるためにあなたが言うことが検出されたときにのみ保存されると主張しています。ただし、特にこれらのデバイスはクラウドサービスに接続されていることが多く、携帯電話、スマートスピーカー、タブレットなどの複数のデバイスで音声データを保存、同期、共有できるため、偶発的な記録について懸念を抱いています。

会社が許可している場合、広告主、データ分析会社、法執行機関などの第三者がこのデータにアクセスすることも可能です。

プライバシーロールバック

サードパーティアクセスのこの可能性は、ヘルスメトリックとユーザーアクティビティパターンを監視するスマートウォッチとフィットネストラッカーにも適用されます。ウェアラブルフィットネスデバイスを生産する企業は、「対象のエンティティ」とは見なされていないため、健康情報の携帯性および説明責任法に拘束されません。これは、ユーザーから収集された健康と場所関連のデータを法的に販売することを法的に許可されていることを意味します。

HIPAAデータに関する懸念は、2018年にフィットネス会社のStravaがユーザーの運動ルートのグローバルヒートマップをリリースしたときに発生しました。そうすることで、軍人の運動ルートを強調することにより、世界中の繊細な軍事場所を誤って明らかにしました。

トランプ政権は、AIをデータ分析に使用することを専門とする会社であるPalantirを、アメリカ人に関するデータを照合および分析しました。一方、Palantirは、セルフチェックアウトシステムを運営する会社とのパートナーシップを発表しました。

このようなパートナーシップは、企業や政府の到達を日常の消費者行動に拡大することができます。これは、消費者の習慣を他の個人データとリンクすることにより、アメリカ人に関する詳細な個人プロファイルを作成するために使用できます。これは、監視の増加と匿名性の喪失に関する懸念を引き起こします。市民は、知識や同意なしに自分の生活の複数の側面にわたって追跡および分析できるようにすることができます。

一部のスマートデバイス企業は、プライバシー保護を強化する代わりにロールバックしています。 Amazonは最近、2025年3月28日からAmazon Echoからのすべての音声録音を発表しました デバイスはデフォルトでAmazonのクラウドに送信され、ユーザーはこの関数をオフにするオプションがなくなりました。これは、ユーザーがプライベートデータ収集を制限できる以前の設定とは異なります。

これらのような変更は、スマートデバイスを使用する際に、消費者が自分のデータに対してどれだけの制御を持っているかについての懸念を引き起こします。多くのプライバシーの専門家は、音声録音のクラウドストレージをデータ収集の形式と考えています。特に、アルゴリズムを改善したり、ユーザープロファイルを構築するために使用されます。これは、オンラインプライバシーを保護するために設計されたデータプライバシー法に影響を与えます。

データプライバシーへの影響

これはすべて、AIツールがデータを収集、保存、使用、および送信する方法について、人々と政府に深刻なプライバシーの懸念をもたらします。最大の懸念は透明性です。人々は、どのデータが収集されているか、データがどのように使用されているか、誰がそのデータにアクセスできるかを知りません。

企業は、技術用語で満たされた複雑なプライバシーポリシーを使用して、人々が同意するサービスの条件を理解することを困難にする傾向があります。人々はまた、サービス文書の利用規約を読む傾向があります。ある調査では、平均29〜32分の読み取り時間があるサービスドキュメントを読んで平均73秒であることがわかりました。

AIツールによって収集されたデータは、当初、信頼できる会社に居住する可能性がありますが、簡単に販売して信頼できない会社に提供できます。

AIツール、それらを担当する企業、および収集したデータにアクセスできる企業は、機密性の高い個人情報を明らかにすることができるサイバー攻撃やデータ侵害の対象となる可能性もあります。これらの攻撃は、お金のためにその中にいるサイバー犯罪者によって行われることによって、またはネットワークとシステムにアクセスし、そこに留まり、最終的には混乱または害を引き起こすために情報と個人データを収集するために、ネットワークとシステムにアクセスし続ける国家/国家スポンサーの攻撃者であるいわゆる高度な永続的な脅威によって実行されます。

欧州連合やカリフォルニアの消費者プライバシー法の一般的なデータ保護規則などの法律や規制は、ユーザーデータを保護することを目的としていますが、AIの開発と使用はしばしば立法プロセスを上回っています。法律はまだAIとデータプライバシーに追いついています。今のところ、AIを搭載したデバイスまたはプラットフォームが、入力、動作、パターンに関するデータを収集していると仮定する必要があります。

AIツールを使用します

AIツールは人々のデータを収集し、このデータの蓄積が人々のデータプライバシーに影響する方法は懸念されますが、ツールも有用です。 AIを搭載したアプリケーションは、ワークフローを合理化し、繰り返しタスクを自動化し、貴重な洞察を提供できます。

しかし、これらのツールに意識と注意を払ってアプローチすることが重要です。

プロンプトに入力する質問への回答を提供する生成AIプラットフォームを使用する場合、名前、生年月日、社会保障番号、または自宅の住所など、個人的に特定できる情報を含めないでください。職場では、企業秘密や分類された情報を含めないでください。一般的に、一般に公開したり、看板を見たりすることを快適に感じないように、プロンプトに何も入れないでください。プロンプトでEnterを押したら、その情報の制御を失うことを忘れないでください。

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