EUユーザーデータを使用してAIモデルをトレーニングするメタ

METAは最近、AIモデルを強化するために欧州連合（EU）の成人ユーザーが共有する公開コンテンツを活用する意向を発表しました。この動きは、ヨーロッパ全体でメタAI機能を立ち上げるために、その地域の多様な大衆により密接にAI機能を調整することを目指しています。

公式の声明で、メタは次のように宣言しました。「今日、公開の投稿やコメントなどの公開コンテンツを使用してメタでAIをトレーニングする計画を発表しています。EUの製品に関する大人が共有しています。メタAIとの人民の相互作用は、質問や質問なども使用されます。

今週から、Facebook、Instagram、WhatsApp、MessengerなどのMetaのプラットフォームでのEUユーザーに、このデータ使用について通知されます。これらの通知は、アプリ内アラートと電子メールで送信され、関連するパブリックデータの種類を説明し、異議フォームへのリンクを提供します。メタは、「私たちはこの異議を見つけやすく、読み、使用しやすくしました。すでに受け取ったすべての異議と提出されたフォームを尊重します。」

METAは、特定のデータがAIトレーニングに使用されないことを明らかにしました。同社は、「友人や家族との人々のプライベートメッセージを使用して生成的なAIモデルをトレーニングすることはないと述べ、EUの18歳未満のユーザーのアカウントからのパブリックデータはトレーニングデータセットから除外されます。

EU中心のAIツールに対するメタのビジョン

Metaは、このデータ使用量を、EUユーザー向けに特別に設計されたAIツールを開発する上で重要なステップとして配置しています。ヨーロッパのメッセージングアプリにわたるAIチャットボット機能の最近の展開に続いて、メタはこれをサービスの改良の次の段階と見なしています。 「私たちは、ヨーロッパ人だけが利用できるだけでなく、実際に彼らのために構築されているAIを構築する責任があると信じています」と会社は述べています。これには、地元の方言、口語主義、ハイパーローカルな知識、さまざまな国で一般的なユニークなユーモアと皮肉を理解することが含まれます。

AIモデルは、テキスト、音声、ビデオ、画像を越えてマルチモーダル機能を使用して進化し続けるにつれて、そのような調整されたAIの関連性がますます重要になります。また、Metaは、AIトレーニングにユーザーデータを使用することが一般的な実践であることに注目して、より広範な業界内での行動を文脈化しました。 「私たちが行っているAIトレーニングの種類は、メタに固有のものではなく、ヨーロッパに固有のものでもないことに注意することが重要です」と彼らは説明し、GoogleやOpenaiなどの例を引用しています。

メタは、そのアプローチは業界の多くのカウンターパートよりも透明であると主張しています。彼らは、昨年の法的明確化を待っている間、昨年の遅延を含む規制当局との以前の関与を参照し、2024年12月に欧州データ保護委員会（EDPB）からの好意的な意見を強調しました。

AIトレーニングデータに関する懸念

メタは透明性とコンプライアンスを宣伝していますが、大規模な言語モデル（LLM）と生成AIをトレーニングするためにソーシャルメディアプラットフォームから広範なパブリックユーザーデータを使用すると、重大なプライバシーの懸念が生じます。 1つの問題は、「公開」データの定義です。 FacebookやInstagramなどのプラットフォームで公開されているコンテンツは、商用AIトレーニングの原材料として意図されていない可能性があります。ユーザーは、多くの場合、個人的なストーリー、意見、または創造的な作品をコミュニティの中で共有し、コミュニティが大規模に再利用されることを期待していません。

「オプトイン」システムと比較した「オプトアウト」システムの有効性も議論されています。簡単に見逃している可能性のある通知を受け取った後にユーザーが積極的に反対することを要求すると、インフォームドコンセントに関する質問が生じます。多くのユーザーは、これらの通知を見たり、理解したり、行動したりしない場合があり、デフォルトでデータを使用することになります。

別の懸念は、固有のバイアスの可能性です。ソーシャルメディアプラットフォームは、人種差別、性差別、誤報などの社会的バイアスを反映することができます。これは、AIモデルが学習して増幅する可能性があります。これらのモデルがヨーロッパの文化に関する有害なステレオタイプや一般化を永続させないことを保証することは、重要な課題です。

著作権と知的財産についても質問が生じます。多くの場合、パブリック投稿にはユーザーが作成した元のコンテンツが含まれており、これを使用して、競合するコンテンツを生成したり、価値を引き出すことができるAIモデルをトレーニングしたり、所有権と公正な補償に関する法的問題を提起したりします。

最後に、メタは透明性を主張していますが、データ選択、フィルタリング、およびAIの動作への影響の実際のプロセスはしばしば不明のままです。真の透明性は、データがAIの出力にどのように影響し、誤用や意図しない結果に対する保護に影響するかについてのより深い洞察を必要とします。

EUにおけるMetaのアプローチは、AI開発のためにユーザー生成コンテンツにTech Giantsが配置する価値を強調しています。これらの慣行が広がるにつれて、データのプライバシー、インフォームドコンセント、アルゴリズムバイアス、およびAI開発者の倫理的責任に関する議論は、ヨーロッパおよび世界中で強化されます。