AI przekształca prywatne, a nierzadko intymne treści w materiał szkoleniowy. Wywołuje to l pytania o granice prywatności, legalność takiego przetwarzania i przyszłość relacji człowieka z technologią.
Rozwój modeli generatywnej sztucznej inteligencji coraz bardziej opiera się na jednym zasobie – danych. Coraz częściej są nimi rozmowy prowadzone przez użytkowników z chatbotami. Firmy technologiczne podkreślają, iż interakcje w czasie rzeczywistym pozwalają udoskonalać systemy, czyniąc je bardziej responsywnymi i „ludzkimi”.
W sierpniu firma Anthropic ogłosiła, iż jej chatbot Claude będzie trenowany na podstawie rozmów użytkowników, o ile ci nie zdecydują się na rezygnację z takiej opcji. Celem ma być lepsze wykrywanie nielegalnych i szkodliwych treści oraz podniesienie jakości odpowiedzi. W praktyce oznacza to jednak, iż każdy, kto korzysta z usługi, bierze udział w nieustannym procesie „szkolenia” modelu – niezależnie od tego, czy jest tego w pełni świadomy.
Nie jest to odosobniony przypadek. Meta w kwietniu zapowiedziała, iż będzie trenować swoje systemy nie tylko na podstawie rozmów, ale także publicznie dostępnych danych z Facebooka i
, chyba iż użytkownik złoży sprzeciw. OpenAI w ChatGPT oraz Google w Gemini stosują podobne mechanizmy – domyślnie dane są używane do dalszego szkolenia, a użytkownik może jedynie z tego zrezygnować. Pytanie, na ile taka „zgoda przez milczenie” odpowiada unijnym standardom ochrony danych osobowych.
Intymne treści jako materiał szkoleniowy
Problem staje się szczególnie widoczny, gdy spojrzeć na charakter rozmów prowadzonych z chatbotami. Wielu użytkowników traktuje je jako substytut terapeuty, powierzając im swoje wątpliwości, emocje czy problemy osobiste. Jak zauważył Sam Altman, prezes OpenAI, takie interakcje nie są objęte ochroną charakterystyczną dla relacji pacjent–psycholog.
Oznacza to, iż dane o najwyższym stopniu wrażliwości – dotyczące zdrowia psychicznego, relacji rodzinnych, przekonań czy traum – mogą zostać wykorzystane do doskonalenia algorytmu. W teorii służy to ulepszaniu modelu, w praktyce rodzi ryzyko wycieków, nieuprawnionego dostępu czy niekontrolowanego wykorzystania danych w celach komercyjnych.
Unijne regulacje dotyczące ochrony danych osobowych wymagają, by każda firma miała podstawę prawną do przetwarzania danych. W przypadku firm AI najczęściej wskazywany jest „uzasadniony interes”. Argument brzmi: modele sztucznej inteligencji nie mogą funkcjonować ani rozwijać się bez ogromnych zbiorów danych.
Problem w tym, iż takie tłumaczenie przesuwa ciężar z praw jednostki na potrzeby technologii. Czy można uznać, iż interes korporacji w doskonaleniu algorytmu przeważa nad prawem użytkownika do prywatności? jeżeli tak, to czy nie oznacza to uprzywilejowania innowacji kosztem ochrony podstawowych wartości europejskich? Krytyka wobec praktyk Mety nie doprowadziła do zakazania stosowanego przez nią modelu przetwarzania danych. Irlandzki organ nadzorczy zatwierdził aktualizację zasad, co pokazuje, iż granice interpretacyjne wciąż pozostają szerokie.
Modele AI w pułapce uzależnienia od danych
Rozmowy z użytkownikami to bezcenne źródło danych. W odróżnieniu od treści ogólnodostępnych, takich jak artykuły czy posty w sieci, mają one charakter dialogowy, pełen kontekstu, emocji i niuansów językowych. To właśnie takie dane pozwalają trenować systemy zdolne do spersonalizowanych i naturalnych odpowiedzi.
Jednocześnie pojawia się ryzyko „głodu danych”. Im bardziej zaawansowany staje się model, tym więcej danych potrzebuje do dalszego doskonalenia. Ograniczenia regulacyjne mogą skłonić firmy do poszukiwania alternatywnych źródeł danych – także w sposób kontrowersyjny. To prowadzi do konfliktu między potrzebą rozwoju technologii a ochroną prywatności jednostki.
Agenci AI – kolejny krok w stronę jeszcze większej ingerencji
Przyszłość nie ogranicza się do prostych chatbotów. Firmy technologiczne pracują nad tzw. agentami AI – systemami zdolnymi do podejmowania bardziej złożonych działań w imieniu użytkownika, od organizacji życia codziennego po wspieranie decyzji zawodowych.
Skuteczność takich agentów będzie wprost zależeć od dostępu do ogromnych zasobów danych osobowych. jeżeli chatboty już dziś korzystają z rozmów jako materiału szkoleniowego, w przypadku agentów skala przetwarzania może się jeszcze zwiększyć. Powstaje pytanie, czy społeczeństwa są przygotowane na tak głęboką ingerencję technologii w codzienne życie.
Prywatność jako bariera czy hamulec konkurencyjny?
Z perspektywy firm rozwijających AI, restrykcyjne przepisy UE mogą być postrzegane jako bariera rozwoju. W USA czy Chinach regulacje są mniej rygorystyczne, co pozwala tamtejszym podmiotom na szybsze eksperymenty i gromadzenie danych. Europa ryzykuje więc pozostanie w tyle w globalnym wyścigu technologicznym.
Z drugiej strony, jeżeli obywatele stracą zaufanie do narzędzi AI z powodu braku przejrzystości i ochrony prywatności, rozwój technologii może napotkać jeszcze większy opór. najważniejsze pytanie nie brzmi więc „czy chronić prywatność”, ale „jak stworzyć system równowagi” – taki, który pozwoli modelom się rozwijać, a jednocześnie zagwarantuje, iż dane użytkowników nie staną się towarem wymiennym bez ich świadomej zgody.
