Anonimizacja (w kontrze) Sztucznej Inteligencji

Obserwujemy rosnące napięcie między potrzebą dostępu do danych dla rozwoju AI a ochroną praw własności intelektualnej i prywatności.

Sytuacja ta może prowadzić do nowych rozwiązań w zakresie anonimizacji danych i bardziej etycznego podejścia do ich wykorzystania w AI. Dziś można wyróżnić kilka kluczowych trendów i problemów związanych z AI i dostępnością danych:

Ograniczanie dostępu do danych treningowych:

• Wiele stron internetowych zmieniło swoje warunki użytkowania, zabraniając crawlerom zbierania danych lub wykorzystywania ich treści do trenowania systemów AI.
• Wzrosła liczba stron stosujących pliki robots.txt do ograniczania dostępu crawlerów.
• Szczególnie widoczne jest to w przypadku serwisów informacyjnych, gdzie ograniczenia wzrosły z 3% do 45% w ciągu roku.

Zróżnicowane podejście do różnych firm:

• Strony internetowe często blokują crawlery konkretnych firm, np. OpenAI, podczas gdy pozwalają na dostęp crawlerom innych firm, jak Google czy Meta.

Problemy prawne i licencyjne:

• Pojawiły się pozwy sądowe przeciwko firmom AI, oskarżające je o nielegalne wykorzystywanie danych do treningu.
• Niektóre firmy, jak OpenAI, zaczęły płacić wydawcom za dostęp do ich treści.
• Platformy takie jak Reddit czy Stack Overflow zaczęły pobierać opłaty za dostęp do swoich API.

Wpływ na rozwój AI:

• Ograniczenie dostępu do danych może spowolnić rozwój systemów AI, szczególnie w sektorze akademickim i non-profit.
• Może to prowadzić do nierówności w dostępie do wysokiej jakości danych treningowych.

Anonimizacja i ochrona prywatności:

• Chociaż tekst nie odnosi się bezpośrednio do anonimizacji, można wywnioskować, że rosnące ograniczenia w dostępie do danych mogą być częściowo motywowane chęcią ochrony prywatności użytkowników.
• Firmy i platformy mogą dążyć do większej kontroli nad tym, jak ich dane są wykorzystywane, co może prowadzić do lepszych praktyk w zakresie anonimizacji i ochrony danych osobowych.

Przyszłość dostępu do danych:

• Istnieje potrzeba wypracowania nowych modeli biznesowych i prawnych, które pozwolą na równoważenie interesów firm AI, wydawców treści i użytkowników.
• Konieczne może być stworzenie jasnych regulacji prawnych dotyczących wykorzystania publicznie dostępnych danych do trenowania AI.

O autorze