人工智能创新面临风险？隐私法与科技巨头之间的对决
人工智能正在以前所未有的速度改变世界，然而，日益加剧的监管风暴似乎准备减缓这一进程。最近，由于英国信息专员办公室 (ICO) 提出担忧，LinkedIn 被迫停止在英国的人工智能数据处理。但这是否只是人工智能的未来与隐私权之间更大斗争的冰山一角？虽然看起来科技巨头们似乎正与 GDPR 和《人工智能法案》等法规发生冲突，但也许故事并不像技术与法律那么简单。LinkedIn 做了什么？
LinkedIn 的人工智能旨在利用用户数据（如帖子、个人资料和互动）来提供个性化服务，例如工作推荐和社交建议。然而，问题在于缺乏透明度，并且用户对其数据是否用于这些人工智能模型的控制不足。许多用户并不知道他们的信息是如何被处理用于人工智能训练的，尽管存在退出选项，但并没有明确传达。
ICO 批评了什么？
ICO 的担忧主要集中在 LinkedIn 的实践缺乏清晰度和透明度。问题不仅仅在于将数据用于人工智能，还在于为用户提供清晰、简单的选项来控制他们的数据处理方式。 ICO 强调，LinkedIn 需要让退出流程更加透明，并让用户更好地了解他们的数据如何用于人工智能。作为回应，领英暂停了在英国和其他地区的人工智能处理，等待进一步讨论。
同样，Meta 近期也面临监管压力，在爱尔兰数据保护委员会 (DPC) 和 ICO提出担忧后，新西兰商业传真列表 该公司暂停了在欧洲的 AI 数据处理。只有在引入更清晰的数据使用机制并为用户提供更透明的退出方式后，Meta 才会恢复处理。
法律无法阻止人工智能；他们只是要求透明度
信息很明确：GDPR 和《人工智能法案》并不是为了阻止人工智能创新。相反，它们的设计目的是确保用户知道他们的数据是如何被使用的，并能够控制它。这些法律注重透明度和用户控制，确保公司为用户提供直接的方式来理解和管理他们的数据。对于科技公司来说，这不一定是一次挫折。 ChatGPT 等人工智能工具的快速增长表明，当人们了解到人工智能的好处时，他们对人工智能越来越感到满意。ChatGPT 拥有超过 1 亿活跃用户。 LinkedIn 的人工智能驱动功能（从个性化工作推荐到内容策划）为用户提供了真正的价值，并且凭借更好的透明度，大多数用户可能会欣赏这些增强功能。
为什么公司不从一开始就正确地告知用户？
尽管公司公开数据使用似乎很简单，但有几个挑战使这变得复杂。原因之一是人工智能系统和数据处理非常复杂且不断发展，因此很难以清晰易懂的方式与所有用户进行沟通。另一个原因是担心不信任或反弹。公司可能会担心过度透明会导致用户产生警惕，尤其是当他们不完全了解数据收集范围时。尽管用户越来越喜欢工作推荐等人工智能驱动的工具，但如果他们不掌握底层数据处理过程，他们可能仍然会感到不舒服。平衡透明度和用户体验仍然是一项微妙的任务。
然而，人工智能应用的快速增长表明，当公司明确并让用户控制其数据时，他们可以继续创新而不会失去信任。关键是找到正确的沟通方式——让数据实践变得易于理解，同时也赋予用户选择权。
监管机构将更加积极——透明度将不可避免
正如我们在 LinkedIn 和 Meta 上看到的那样，ICO 和 DPC 等数据保护机构在审查人工智能数据实践方面变得更加积极。监管机构正在严厉打击不明确的数据处理行为，而企业则被迫做出回应，提高透明度并为用户提供更多控制权。如果科技公司想要避免监管阻力并维护用户信任，它们迟早将别无选择，只能变得更加透明。
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