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2024-05-20 09:48:51
ユーザーは自分でオプトアウトすることはできません。 代わりに、組織の Slack 管理者に代わってプロセスを開始してもらう必要があり、さらに複雑さと不便さが生じます。 画像クレジット: –
Slack の機械学習の実践をめぐる最近の論争は、ユーザーのプライバシーとデータ保護について深刻な疑問を引き起こしています。
同社が明示的な同意なしにユーザーのメッセージ、ファイル、その他のコンテンツに基づいてモデルをトレーニングしていることが明らかになり、ユーザーとプライバシー擁護派の間で同様に広範な懸念が引き起こされました。
この問題は、DuckBill Group の幹部である Corey Quinn 氏が Slack のプライバシー原則に埋もれているポリシーを発見し、その発見をソーシャル メディアで共有したときに明らかになりました。
この暴露は、Slack のシステムが、プラットフォームを通じて送信されたメッセージやコンテンツのほか、同社のプライバシー ポリシーや顧客契約に概説されている追加情報など、さまざまな形式のユーザー データを分析する実践に光を当てました。
この慣行で特に問題となるのは、オプトアウト ベースで動作することです。つまり、ユーザーがデータ セットから除外するよう特に要求しない限り、ユーザーの個人データがトレーニング プロセスに自動的に含まれることになります。
さらに悪いことに、ユーザーは自分でオプトアウトすることができません。 代わりに、組織の Slack 管理者に代わってプロセスを開始してもらう必要があり、さらに複雑さと不便さが生じます。
高まる懸念に応えて、Slack は顧客のデータがどのように使用されるかを明確にすることを目的としたブログ投稿で問題に対処しようとしました。 同社は、ユーザーデータは生成AI製品のトレーニングには使用されず、代わりにチャネルや絵文字の推奨、検索結果などのタスクの機械学習モデルに供給されると主張した。
しかし、この説明では、この発見によって生じたプライバシー上の懸念を和らげることはできませんでした。ユーザーはアクセスできる範囲やプライバシー保護の適切性について依然として懐疑的でした。
オプトアウト プロセスのねじれと複雑な性質が状況をさらに悪化させ、ユーザーに管理チャネルをナビゲートし、データ トレーニング活動からの除外を積極的に要求する負担がかかります。 このアプローチでは、トレーニング目的で個人情報を使用する場合に明示的な同意を得る責任を企業に課すのではなく、データを保護する責任をユーザーに移します。
さらに、Slack のプライバシー ポリシーの矛盾により、同社のデータ慣行をめぐる混乱と懐疑がさらに高まっています。 あるセクションでは、Slack は AI/ML モデルの開発時に基礎となるコンテンツにアクセスできないと主張していますが、他のポリシーはこの主張に矛盾しているようで、データのアクセスと使用の実際の範囲についてユーザーの間で不確実性が生じています。
さらに、Slack がプレミアム生成 AI ツールをトレーニング目的でユーザーデータを使用しないとしてマーケティングしたことにより、状況はさらに濁りました。 これらのツールは確かに厳格なプライバシー基準に準拠しているかもしれないが、同社が他の機械学習モデルを使用していることを考慮すると、すべてのユーザーデータが AI トレーニングプロセスの影響を受けないという含意は誤解を招きやすい。
最終的に、Slack によるユーザー データの取り扱いとプライバシー慣行に関するコミュニケーションは、透明性、同意、データ保護に関して重大な懸念を引き起こしました。 ユーザーがプライバシーとデータセキュリティをますます重視するようになっているため、Slack のような企業は、ユーザーコミュニティ内での信頼と説明責任を維持するために、これらの問題に迅速かつ透過的に対処することが不可欠です。
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