Google Gemini Warning: Don't Share Confidential Information

Las aplicaciones Gemini de Google informan a los usuarios que su entrada, incluidos texto, audio e imágenes, puede ser revisada por anotadores humanos e incorporada a conjuntos de datos para el entrenamiento de IA. Esta práctica permite a la compañía mejorar sus modelos generativos, pero significa que cualquier dato procesado podría potencialmente ser visto por humanos o utilizado para mejorar productos futuros. En consecuencia, se advierte explícitamente a los usuarios contra el intercambio de información confidencial o sensible, ya que estas interacciones no están garantizadas para permanecer privadas tanto de la compañía como de los revisores externos. Los usuarios retienen cierto control sobre sus datos ajustando configuraciones para limitar la duración del almacenamiento o optando por no guardar conversaciones en su Cuenta de Google. Sin embargo, desactivar el registro de actividad no elimina toda retención de datos, ya que la información puede aún mantenerse brevemente para la estabilidad del servicio o compartirse con servicios de terceros integrados bajo sus respectivas políticas de privacidad. Esto crea un panorama complejo donde las elecciones individuales de privacidad pueden no prevenir completamente que los datos sean utilizados en el ecosistema de Google o por socios externos involucrados en las interacciones del usuario. Esta información es crítica para la comunidad de datos abiertos porque resalta los significativos riesgos de privacidad inherentes al uso de herramientas de IA comerciales que dependen del contenido generado por usuarios para la mejora de modelos. Subraya la necesidad de transparencia en cómo las compañías de IA manejan los datos de entrada y sugiere que los individuos deben gestionar activamente sus huellas digitales para evitar la exposición no intencionada de datos. Para los defensores de la ética de datos, esto sirve como un claro ejemplo de cómo los sistemas propietarios pueden comprometer la privacidad del usuario a pesar de las salvaguardas existentes, reforzando la necesidad de estándares robustos de protección de datos en el desarrollo de IA.

Source: searchenginejournal.com
Published on 2024-02-13

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