LinkedIn被指控未经明确同意使用用户数据训练AI模型
LinkedIn和其他主要社交媒体平台越来越多地使用用户数据来训练其生成式AI模型，引发了重大争议，并引发了关于数据隐私、用户同意和AI开发中伦理实践的问题。LinkedIn最近开始在未经明确用户同意的情况下使用用户数据进行AI训练，自动选择用户参与，并要求用户手动禁用“用于生成式AI改进的数据”选项以选择退出。然而，这一行动仅阻止未来数据的使用，任何已用于训练的数据无法逆转。LinkedIn声称使用隐私增强技术来保护个人数据，并声称不使用位于欧盟、欧洲经济区或瑞士的用户的数据显示，这一做法与Meta类似，后者使用Facebook和Instagram的非私人数据用于类似目的。
缺乏透明度和自动选择机制引发了批评，呼吁监管机构调查LinkedIn的做法。这一事件体现了科技公司越来越多地利用用户数据进行AI开发而未经明确同意的更广泛趋势。随着对更透明数据实践和更清晰选择机制的需求增加，这一做法预计将面临更多审查和监管。随着辩论的展开，其他社交媒体平台和科技公司可能会面临类似的挑战，这可能导致更严格的数据保护法律和向更以用户为中心的AI开发实践的转变。
使用用户数据进行AI训练的日益增长趋势
LinkedIn的这一问题在社交媒体行业中是一个更大的模式的一部分。主要平台正在积极利用用户生成内容进行AI训练，通常没有明确的用户同意。这一做法引发了关于数据隐私、伦理和透明政策需求的关键问题。以下是行业中一些主要参与者如何处理这一问题：
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X（前Twitter）： X宣布计划使用公开帖子进行AI训练。埃隆·马斯克澄清说，只会使用公开数据，不包括直接消息和私人信息。这反映了使用公开用户数据来增强AI能力的更广泛行业趋势。
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Meta（Facebook、Instagram和Threads）： Meta确认将使用18岁以上用户的公开帖子、图像和图像说明来开发和改进其AI产品。Meta认为这种方法符合行业标准并遵守相关隐私法律。然而，尽管提供了选择退出表格，该过程被批评为可能具有误导性和难以导航。
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LinkedIn： 与Meta类似，LinkedIn使用用户数据来改进其生成式AI产品。然而，与Meta不同，LinkedIn尚未更新其服务条款以反映这一变化，引发了关于透明度和缺乏明确用户同意的担忧。
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TikTok和Snapchat： 尽管这两个平台都引入了AI聊天机器人，但它们并未明确表示将使用一般用户帖子进行AI训练。Snapchat的My AI聊天机器人使用其自己的对话进行训练，表明了一种更用户同意的方法。
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YouTube： YouTube使用AI进行视频分析和推荐，但尚未就使用视频训练生成式AI模型发表任何声明。这表明，尽管AI是其平台的核心，但他们可能不会利用用户数据进行直接AI训练。
伦理和隐私问题
社交媒体平台使用用户数据进行AI训练引发了关于隐私、同意和伦理的重大担忧。批评者认为这些做法往往缺乏透明度和适当的用户同意。LinkedIn的自动选择机制尤其引起了争议。尽管LinkedIn和Meta声称遵守隐私法律并使用隐私增强技术，但用户对其数据如何使用的控制不足令人担忧。此外，已用于训练的数据无法逆转，加剧了关于数据所有权和控制的担忧。
需要更清晰的法规和以用户为中心的实践
随着更多平台利用用户数据进行AI开发，行业中需要更清晰的法规和标准化实践来保护用户权利。当前的格局突显了技术进步与用户隐私伦理考虑之间的差距。对更透明数据实践和实施清晰选择机制的呼声越来越高。这种情况可能导致更严格的数据保护法律和推动更以用户为中心的AI开发实践，确保创新不会以用户隐私和信任为代价。
总之，LinkedIn未经明确同意使用用户数据进行AI训练体现了科技行业的一个令人担忧的趋势。缺乏透明度、伦理问题和潜在的隐私侵犯需要监管机构和相关公司立即关注。随着辩论的继续，平衡AI创新与用户权利的保护至关重要，确保技术进步不会损害个人隐私。
关键要点
- LinkedIn正在使用用户数据训练生成式AI模型，未经明确同意。
- 用户必须选择退出两次以停止未来数据用于AI训练。
- 已用于训练的数据无法逆转。
- LinkedIn声称使用隐私增强技术保护个人数据。
- 该公司不在欧盟、欧洲经济区或瑞士的用户上训练模型。
分析
LinkedIn未经明确同意使用用户数据进行AI训练可能引发严重的隐私问题和监管审查，特别是在欧盟等地区。短期内，这一披露可能导致用户反弹和潜在的法律行动，影响LinkedIn的声誉和股价。长期来看，这可能加速对更严格数据隐私法律的监管推动，影响全球范围内的科技巨头。竞争对手如Meta可能会面临更大的压力来澄清其数据实践，而专注于隐私的初创公司可能会获得更多关注。与科技股相关的金融工具，尤其是那些用户数据暴露较多的，可能会经历波动。
你知道吗？
- 生成式AI模型：生成式AI指的是能够生成新内容的人工智能系统，如文本、图像或整个对话，类似于人类创造的内容。这些模型通常在包括用户生成数据在内的广泛数据集上进行训练，以学习模式并生成模仿人类创造力和互动的输出。
- 隐私增强技术：这些技术旨在通过最小化个人数据暴露或使用的数量来保护个人隐私。示例包括数据匿名化、差分隐私和安全多方计算，确保即使数据用于AI训练，也不会直接识别个人或暴露敏感信息。
- 选择退出机制：选择退出机制允许用户在被自动包含后拒绝参与服务或数据收集过程。在这种情况下，LinkedIn用户被自动包含在用于AI训练的数据收集中，需要他们手动导航到账户设置并禁用“用于生成式AI改进的数据”选项。这一过程通常因不如选择加入系统透明和繁琐而受到批评，选择加入系统要求用户明确同意参与。