Top tre privatlivsproblemer i AI - eksponering af prompter, mangel på privatliv i tilpassede AI-modeller, brug af private data til at træne AI-systemer.

Top tre privatlivsproblemer i AI - eksponering af prompter, mangel på privatliv i tilpassede AI-modeller, brug af private data til at træne AI-systemer.

AI (Artificial Intelligence) har skabt frenetisk begejstring blandt både forbrugere og virksomheder - drevet af troen på, at LLM'er (Large Language Models) og værktøjer som ChatGPT vil transformere den måde, vi studerer, arbejder og lever på. Der er dog bekymringer om privatlivets fred, da mange brugere ikke overvejer, hvordan deres personlige oplysninger bruges, og hvilken indflydelse dette kan have på deres privatliv.

Der har været utallige eksempler på AI-databrud. I marts 2023 tog OpenAI midlertidigt ChatGPT offline, efter at en "betydelig" fejl resulterede i, at brugere kunne se fremmedes samtalehistorier. Den samme fejl resulterede i, at abonnentens betalingsoplysninger, herunder navne, e-mailadresser og delvise kreditkortnumre, blev offentligt tilgængelige.

I september 2023 blev 38 terabyte af Microsoft-data ved et uheld offentliggjort af en medarbejder, hvilket fik cybersikkerhedseksperter til at advare om, at angribere kunne injicere ondsindet kode i AI-modeller. Forskere har også været i stand til at manipulere AI-systemer for at afsløre fortrolige optegnelser. Disse databrud fremhæver de udfordringer, AI skal overvinde for at blive en pålidelig og troværdig kraft i vores liv.

Et andet problem er manglen på gennemsigtighed i AI-systemer. Gemini, Googles chatbot, indrømmer åbent, at alle samtaler bliver gennemgået af menneskelige anmeldere. Der er bekymring for, at information, der føres ind i AI-systemer, kan blive genbrugt og distribueret til et bredere publikum. Virksomheder som OpenAI står allerede over for adskillige retssager, der påstår, at deres chatbots blev trænet i ophavsretligt beskyttet materiale.

Et andet privatlivsproblem er, at brugerdefinerede AI-modeller trænet af organisationer ikke er helt private, når de findes på platforme som ChatGPT. Der er ingen måde at vide, om input bliver brugt til at træne disse massive systemer, eller om personlige oplysninger kan bruges i fremtidige modeller.

En anden bekymring er, at private data bruges til at træne AI-systemer. Der er frygt for, at AI-systemer har hentet deres intelligens fra utallige websteder. For nogle af disse kilder kan det hævdes, at ejerne af disse oplysninger havde en rimelig forventning om privatlivets fred.

Det er vigtigt at bemærke, at AI allerede har en stærk indflydelse på vores daglige liv. Mange værktøjer og apps, som vi bruger hver dag, er allerede stærkt påvirket af AI og reagerer på vores adfærd. Dette giver både muligheder og risici inden for databeskyttelsesområdet.

For at beskytte privatlivets fred i AI kan decentralisering spille en vigtig rolle. Decentraliserede fysiske infrastrukturnetværk (DePIN'er) kan sikre, at brugerne fuldt ud kan drage fordel af fordelene ved AI uden at kompromittere deres privatliv. Krypterede input kan give mere personlige resultater, mens privatlivs-LLM'er kan sikre, at brugerne til enhver tid har fuld kontrol over deres data og er beskyttet mod misbrug.

Der er dog en risiko for, at regulatorer ikke vil være i stand til at følge med AI-industriens rasende hastighed. Derfor skal forbrugerne beskytte deres egne data og overvåge, hvordan de bruges. Der skal også tages ved lære af de seneste års databeskyttelsesskandaler.

Alt i alt vil kunstig intelligens have en uudslettelig indflydelse på alle vores liv i de kommende år. Det er dog afgørende, at privatlivsproblemer behandles for at bevare tilliden til teknologien, samtidig med at dens fordele udnyttes fuldt ud.