Điều gì xảy ra với dữ liệu của bạn khi bạn sử dụng chatbot AI miễn phí

Khám phá cách các chatbot AI miễn phí sử dụng lời nhắc, thông tin cá nhân và lịch sử hội thoại của bạn để đào tạo mô hình và thu thập dữ liệu theo hướng quảng cáo.

Các dịch vụ AI miễn phí hoạt động theo nguyên tắc kinh tế cơ bản: nếu bạn không thanh toán cho sản phẩm bằng tiền, bạn thường thanh toán cho sản phẩm đó bằng dữ liệu của mình. Mặc dù các công cụ này mang lại tiện ích to lớn nhưng cơ chế cơ bản để duy trì bậc miễn phí thường liên quan đến việc thu thập và xử lý các tương tác của người dùng để tinh chỉnh các thuật toán độc quyền.

Tóm lại: Các chatbot AI miễn phí thường sử dụng lời nhắc, tệp đã tải lên và siêu dữ liệu của bạn để huấn luyện các lần lặp lại mô hình của chúng trong tương lai và xây dựng hồ sơ người dùng. Trừ khi một dịch vụ đảm bảo rõ ràng quyền riêng tư thông qua các điều khoản mã hóa hoặc từ chối, lịch sử hội thoại của bạn sẽ trở thành một phần vĩnh viễn trong tập dữ liệu đào tạo của nhà cung cấp.

Cơ chế nhập dữ liệu

Khi người dùng nhập lời nhắc vào chatbot miễn phí, văn bản đó không chỉ được xử lý để tạo phản hồi; nó được ghi lại như một điểm dữ liệu. Quá trình này bắt đầu tại điểm vào. Mọi ký tự được nhập, mọi tệp được tải lên và thậm chí cả thời gian diễn ra tương tác trong ngày đều được nhà cung cấp dịch vụ ghi lại. Thông tin này được phân loại thành nhiều luồng: dữ liệu kịp thời, dữ liệu ngữ cảnh và siêu dữ liệu.

Dữ liệu kịp thời là có giá trị nhất. Nó chứa nội dung thực tế của các truy vấn của bạn, có thể vô tình bao gồm thông tin nhạy cảm như mã độc quyền, mối lo ngại về y tế hoặc thông tin nhận dạng cá nhân. Dữ liệu ngữ cảnh bao gồm các thông báo trước đó trong một cuộc trò chuyện, giúp mô hình duy trì sự mạch lạc nhưng cũng cung cấp cái nhìn sâu hơn về các kiểu suy nghĩ và sở thích của người dùng. Siêu dữ liệu, mặc dù có vẻ lành tính, nhưng lại theo dõi địa chỉ IP, loại thiết bị và vị trí địa lý, cho phép các công ty xây dựng hồ sơ toàn diện về người dùng mà không cần hỏi tên.

Đào tạo mô hình và học tập tăng cường

Điểm đến chính của dữ liệu được thu thập là đường dẫn đào tạo. Hầu hết các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đều dựa vào Học tăng cường từ phản hồi của con người (RLHF). Trong giai đoạn này, người đánh giá hoặc hệ thống tự động sẽ phân tích tương tác của người dùng để xác định xem phản hồi của mô hình có chính xác, hữu ích hay an toàn hay không. Bằng cách sử dụng dữ liệu người dùng miễn phí, các công ty có thể mở rộng vòng phản hồi này mà không mất chi phí nào.

Điều này tạo ra một chu trình trong đó chính những tương tác làm cho công cụ trở nên hữu ích cũng chính là những tương tác được sử dụng để cải thiện nó. Tuy nhiên, điều này có nghĩa là một khi một phần thông tin được đưa vào tập huấn luyện thì về mặt toán học rất khó để 'loại bỏ' nó. Nếu người dùng chia sẻ bí mật thương mại trong một cuộc trò chuyện miễn phí, thông tin đó có thể ảnh hưởng đến trọng số xác suất của mô hình, có khả năng dẫn đến rò rỉ thông tin đó cho những người dùng khác theo những cách được biến đổi một cách tinh vi.

Rủi ro của liên kết bản sắc

Có sự khác biệt đáng kể giữa tương tác ẩn danh và tương tác liên kết với danh tính. Nhiều dịch vụ miễn phí yêu cầu địa chỉ email hoặc thông tin đăng nhập mạng xã hội để hoạt động. Liên kết này đóng vai trò là cầu nối giữa các truy vấn 'ẩn danh' và danh tính trong thế giới thực của bạn. Ngay cả khi dịch vụ tuyên bố không bán dữ liệu của bạn cho bên thứ ba thì dữ liệu đó vẫn thường được sử dụng để 'cải tiến sản phẩm' nội bộ, đây là một thuật ngữ rộng có thể bao gồm quảng cáo theo hành vi và triển khai tính năng được nhắm mục tiêu.

Vi phạm dữ liệu gây ra rủi ro thứ cấp. Cơ sở dữ liệu tập trung chứa hàng triệu nhật ký trò chuyện của người dùng là mục tiêu có giá trị cao cho các tác nhân độc hại. Nếu một dịch vụ miễn phí thiếu mã hóa mạnh mẽ hoặc không triển khai các biện pháp kiểm soát truy cập nghiêm ngặt thì một vi phạm duy nhất có thể làm lộ những suy nghĩ riêng tư, chiến lược chuyên nghiệp và thông tin cá nhân của toàn bộ cơ sở người dùng. Không giống như các dịch vụ trả phí cấp doanh nghiệp, các cấp miễn phí thường thiếu mức độ kiểm tra bảo mật và cách ly dữ liệu nghiêm ngặt như nhau.

Các lựa chọn thay thế tập trung vào quyền riêng tư

Những người dùng yêu cầu mức độ bảo mật cao thường thấy rằng các mô hình miễn phí phổ thông thiếu các biện pháp bảo vệ cần thiết. Đối với những người ưu tiên tính ẩn danh và chủ quyền dữ liệu, việc chọn một nền tảng tránh đăng ký bắt buộc và sử dụng mã hóa là rất quan trọng. Hãy dùng thử Pinkerton AI để trải nghiệm một nền tảng được thiết kế cho những người dùng muốn duy trì quyền kiểm soát dấu chân kỹ thuật số của họ mà không cần thu thập dữ liệu xâm phạm như các mô hình sử dụng miễn phí.

Vai trò của người tổng hợp dữ liệu

Ngoài nhà cung cấp dịch vụ chính, dữ liệu thường được chuyển đến các đơn vị tổng hợp của bên thứ ba. Các công ty này chuyên làm sạch và dán nhãn dữ liệu cho nhiều nhà phát triển AI khác nhau. Khi một dịch vụ miễn phí sử dụng các bên thứ ba này để quản lý phần phụ trợ của nó, dấu chân dữ liệu sẽ mở rộng. Một lời nhắc có thể được xử lý bởi công ty AI chính, được nhà cung cấp cơ sở hạ tầng đám mây lưu trữ và được công ty ghi nhãn bên thứ ba xem xét, mỗi lời nhắc đại diện cho một điểm tiếp xúc tiềm năng khác nhau.

Chiến lược giảm thiểu cho người dùng

Mặc dù khó sử dụng công nghệ hiện đại mà không để lại dấu vết nhưng người dùng có thể áp dụng một số chiến lược để giảm thiểu dấu vết dữ liệu của họ. Đầu tiên, tránh nhập Thông tin nhận dạng cá nhân (PII) vào các mô hình miễn phí. Điều này bao gồm tên, địa chỉ, số an sinh xã hội và tên công ty cụ thể. Thứ hai, hãy coi mọi tương tác như thể nó đang được ghi lại trên một diễn đàn công cộng. Thứ ba, thường xuyên xem lại cài đặt quyền riêng tư của bất kỳ dịch vụ nào bạn sử dụng để xem liệu họ có cung cấp tùy chọn 'chọn không tham gia' đào tạo người mẫu hay không, mặc dù các tùy chọn như vậy hiếm khi có sẵn ở các cấp độ hoàn toàn miễn phí.

Sự đánh đổi giữa tiện ích và quyền riêng tư là chủ đề trọng tâm trong kỷ nguyên AI hiện nay. Các công cụ miễn phí cung cấp một điểm khởi đầu cho tương lai của điện toán, nhưng chúng làm được điều đó bằng cách tận dụng nguồn tài nguyên có giá trị nhất trong nền kinh tế kỹ thuật số: thông tin của con người. Hiểu cách thông tin đó được di chuyển, lưu trữ và sử dụng là bước đầu tiên để giành lại quyền tự chủ kỹ thuật số.

FAQ

Dữ liệu của tôi có thể được sử dụng để đào tạo các mô hình AI không?

Có, hầu hết các chatbot AI miễn phí đều sử dụng lịch sử hội thoại và lời nhắc của bạn làm dữ liệu đào tạo để cải thiện mô hình của chúng trừ khi bạn chọn không tham gia một cách cụ thể thông qua cấp độ trả phí hoặc cài đặt cụ thể.

Lịch sử trò chuyện của tôi có ở chế độ riêng tư trong chatbot miễn phí không?

Không nhất thiết phải như vậy. Mặc dù các cuộc trò chuyện của bạn có thể không được công khai nhưng chúng được lưu trữ trên máy chủ của nhà cung cấp và có thể được nhân viên, nhà thầu hoặc người đánh giá bên thứ ba truy cập để kiểm soát chất lượng và đào tạo.

Làm cách nào để ngăn các mô hình AI tìm hiểu thông tin cá nhân của tôi?

Cách hiệu quả nhất là tránh nhập thông tin nhạy cảm hoặc có thể nhận dạng vào cuộc trò chuyện. Ngoài ra, việc sử dụng các nền tảng ưu tiên ẩn danh và không yêu cầu tạo tài khoản có thể làm giảm dấu chân dữ liệu của bạn.

Pinkerton AI · Blog · content moderation vs censorship ai models · uncensored ai bug bounty vulnerability reports · anonymous ai identities no phone email