Meta для обучения моделей ИИ с данными пользователей ЕС

Meta недавно объявила о своем намерении использовать общедоступный контент, публикуемый взрослыми пользователями в Европейском Союзе (ЕС), для улучшения своих моделей AI. Это решение последовало за запуском функций Meta AI по всей Европе, направленных на более точное соответствие возможностей AI разнообразному населению региона.

В официальном заявлении Meta сообщила: «Сегодня мы объявляем о наших планах обучать AI в Meta, используя общедоступный контент — например, публичные посты и комментарии, — публикуемые взрослыми на наших продуктах в ЕС. Взаимодействие людей с Meta AI — например, вопросы и запросы — также будет использовано для обучения и улучшения наших моделей».

Начиная с этой недели, пользователи платформ Meta в ЕС, включая Facebook, Instagram, WhatsApp и Messenger, будут уведомлены об использовании их данных. Эти уведомления будут отправлены через оповещения в приложениях и по электронной почте, с объяснением типов используемых общедоступных данных и ссылкой на форму возражения. Meta подчеркнула: «Мы сделали эту форму возражения легкой для поиска, чтения и использования, и мы учтем все формы возражения, которые мы уже получили, а также новые поданные формы».

Meta ясно дала понять, что некоторые данные не будут использоваться для обучения AI. Компания заявила, что не будет использовать «личные сообщения людей с друзьями и семьей» для обучения своих генеративных моделей AI, а общедоступные данные с аккаунтов пользователей младше 18 лет в ЕС будут исключены из обучающих наборов данных.

Видение Meta для AI-инструментов, ориентированных на ЕС

Meta позиционирует использование данных как ключевой шаг в разработке AI-инструментов, специально предназначенных для пользователей ЕС. После недавнего внедрения функциональности AI-чатбота в мессенджерах по всей Европе, Meta рассматривает это как следующий этап в совершенствовании сервиса. «Мы считаем, что у нас есть ответственность создавать AI, который не просто доступен европейцам, но фактически разработан для них», — заявила компания. Это включает понимание местных диалектов, разговорных выражений, гиперлокальных знаний и уникального юмора и сарказма, распространенных в разных странах.

По мере того как модели AI продолжают развиваться с мультимодальными возможностями в тексте, голосе, видео и изображениях, актуальность таких адаптированных AI становится все более важной. Meta также контекстуализировала свои действия в рамках более широкой отрасли, отметив, что использование пользовательских данных для обучения AI — это распространенная практика. «Важно отметить, что тип обучения AI, который мы проводим, не уникален для Meta и не будет уникальным для Европы», — пояснили они, приводя в пример Google и OpenAI, которые уже использовали данные европейских пользователей для обучения своих моделей AI.

Meta утверждает, что ее подход более прозрачен, чем у многих конкурентов в отрасли. Они сослались на предыдущее взаимодействие с регуляторами, включая задержку в прошлом году в ожидании юридических разъяснений, и выделили положительное мнение Европейского совета по защите данных (EDPB) в декабре 2024 года. «Мы приветствуем мнение, предоставленное EDPB в декабре, которое подтвердило, что наш первоначальный подход соответствует нашим юридическим обязательствам», — написала Meta.

Озабоченности по поводу данных для обучения AI

Хотя Meta подчеркивает прозрачность и соответствие требованиям, использование обширных общедоступных пользовательских данных с платформ социальных сетей для обучения больших языковых моделей (LLM) и генеративного AI вызывает серьезные опасения по поводу конфиденциальности. Одна из проблем — определение «общедоступных» данных. Контент, публикуемый публично на платформах, таких как Facebook или Instagram, мог не предназначаться для использования в качестве сырья для коммерческого обучения AI. Пользователи часто делятся личными историями, мнениями или творческими работами в рамках того, что они считают своим сообществом, не ожидая, что они будут переиспользованы в массовом масштабе.

Эффективность системы «отказа» по сравнению с системой «согласия» также вызывает споры. Требование от пользователей активного возражения после получения уведомлений, которые могут быть легко пропущены, поднимает вопросы об осознанном согласии. Многие пользователи могут не увидеть, не понять или не предпринять действий по этим уведомлениям, что приводит к использованию их данных по умолчанию.

Еще одна озабоченность — это потенциал для встроенных предубеждений. Платформы социальных сетей могут отражать общественные предубеждения, включая расизм, сексизм и дезинформацию, которые модели AI могут затем усвоить и усилить. Обеспечение того, чтобы эти модели не увековечивали вредные стереотипы или обобщения о европейских культурах, представляет собой значительную проблему.

Также возникают вопросы о авторских правах и интеллектуальной собственности. Публичные посты часто содержат оригинальный контент, созданный пользователями, и использование этого для обучения моделей AI, которые могут создавать конкурирующий контент или извлекать из него ценность, поднимает юридические вопросы о праве собственности и справедливой компенсации.

Наконец, хотя Meta заявляет о прозрачности, фактические процессы выбора данных, их фильтрации и их влияние на поведение AI часто остаются неясными. Истинная прозрачность потребовала бы более глубокого понимания того, как данные влияют на результаты AI и какие меры предосторожности применяются против их неправильного использования или непредвиденных последствий.

Подход Meta в ЕС подчеркивает ценность, которую технологические гиганты придают пользовательскому контенту для развития AI. По мере распространения этих практик дебаты о конфиденциальности данных, осознанном согласии, алгоритмических предубеждениях и этической ответственности разработчиков AI будут усиливаться по всей Европе и в мире.