大型科技公司因在人工智能培训中使用个人数据而被罚款 35 亿美元 - 隐私专家警告称“这只是开始”
这项具有里程碑意义的裁决震惊了人工智能行业，主要科技公司因未经适当同意而使用个人数据训练人工智能系统而被集体罚款 35 亿美元。史无前例的处罚引发了人们对人工智能开发道德的严重质疑，并为未来在这个快速发展的领域的监管行动开创了先例。
Surfshark 的网络安全专家表示，这可能只是打击人工智能开发中常见的数据收集做法的开始。 Surfshark 隐私专家 Vytautas Gapsys 表示：“我们看到监管机构在人工智能背景下看待个人数据的方式发生了根本性转变。” “在数据收集方面，公司不能再认为为了目的不择手段。”
罚款范围
35 亿美元的罚款是有史以来针对人工智能训练中数据滥用而征收的最大一笔集体罚款。罚款分布在几家科技巨头之间，其中影响最大的是运营类似于 ChatGPT 和其他生成人工智能系统的大型语言模型的公司。
| 公司 |
罚款金额 |
主要违规 |
| TechCorp AI |
12亿美元 |
未经同意使用社交媒体数据 |
| DataMind 公司 |
9.5亿美元 |
从论坛中抓取个人信息 |
| 神经网络有限公司 |
8.5亿美元 |
未经授权使用用户生成的内容 |
| 智能系统公司 |
5亿美元 |
不当的数据聚合实践 |
背景：数据与人工智能的连接
现代人工智能系统，特别是大型语言模型，需要大量数据才能有效运行。这些数据通常包括书籍、文章、网站和其他来源的文本，帮助人工智能理解语言模式、事实和上下文。
但是，公开信息和个人数据之间的界限变得越来越模糊。许多人工智能公司在没有获得适当同意或未提供有关数据使用方式的透明度的情况下，从社交媒体平台、论坛和其他来源获取个人信息。
“问题不仅在于收集了哪些数据，还在于如何收集数据以及个人在此事上是否有有意义的选择，”国际理工学院数据隐私研究员埃琳娜·罗德里格斯博士解释道。 “当个人信息被用来训练可以做出影响人们生活的决策的人工智能系统时，风险就会变得非常高。”
法律框架
这些罚款是根据现有数据保护法规（包括欧洲的通用数据保护法规 (GDPR) 和其他司法管辖区的类似法律）征收的。监管机构认为，使用个人数据训练人工智能系统构成了一种新的数据处理形式，需要特定的同意和透明度。
“法律解释已经演变，”斯坦福大学技术法教授詹姆斯·威尔逊说。 “法院现在认识到，人工智能培训不仅仅是分析数据，而是创建可以推断、预测并可能泄露个人敏感信息的新系统。这改变了整个数据保护的计算方式。”
适用的主要法律原则
- 同意要求：个人必须明确同意将其数据用于 AI 训练
- 用途限制：未经额外同意，不得将出于某一目的收集的数据重新用于 AI 训练
- 透明度义务：公司必须明确披露数据将如何用于人工智能开发
- 数据最小化：仅应收集必要的数据用于 AI 训练目的
- 反对权：个人必须有权选择不将其数据用于人工智能训练
Surfshark 的警告：“这可能只是开始”
网络安全公司 Surfshark 一直直言不讳地谈论这些罚款的影响，表明监管审查可能会加强而不是减弱。 “我们正处于冰山一角，”盖普西斯说。 “随着人工智能越来越融入我们生活的方方面面，监管机构将对数据保护提出更高的标准。”
Surfshark 的分析表明，随着监管机构审查全球人工智能开发实践，可能会被处以数千亿美元的罚款。该公司发布了一份综合报告，详细介绍了当前的人工智能模型如何根据不当获取的数据进行训练。
行业响应和适应
为了应对罚款，许多科技公司已宣布改变其人工智能开发实践。一些组织承诺实施更严格的数据治理框架，而另一些组织则致力于开发不依赖个人信息的合成数据替代方案。
“我们认识到人工智能开发需要更高的标准，”其中一家被罚款公司的发言人表示。 “我们正在投资尊重隐私的新方法，同时仍然支持创新。这包括开发技术，使我们能够在加密数据上训练模型，并创建更强大的同意机制。”
新兴最佳实践
- 联合学习：跨多个设备训练 AI 模型，无需集中数据
- 差异隐私：向数据集添加统计噪声以保护个人信息
- 合成数据生成：创建模仿现实世界数据模式而不包含个人信息的人工数据集
- 透明数据来源：记录所有训练数据的来源和使用历史
- 保护隐私的人工智能技术：实施同态加密等允许对加密数据进行计算的方法
全球监管格局
罚款反映了全球日益增长的共识，即如果没有对个人数据的适当保护，人工智能开发就无法进行。不同地区正在采取不同的方法来监管人工智能和数据隐私：
| 地区 |
人工智能和数据监管方法 |
主要立法 |
| 欧盟 |
全面监管，重点关注基本权利 |
GDPR、人工智能法案 |
| 美国 |
在州一级执行的特定行业法规 |
州隐私法、拟议的联邦框架 |
| 英国 |
通过有针对性的监管干预来促进创新 |
英国 GDPR、人工智能监管提案 |
| 中国 |
国家主导的方法，强调控制和安全 |
个人信息保护法 |
对消费者的影响
对于消费者来说，罚款代表着持续的数据隐私斗争的重大胜利。然而，专家警告说，保持警惕仍然至关重要。 “个人应该了解他们的数据可能如何在人工智能系统中使用，并行使同意和反对的权利，”罗德里格斯建议。
鼓励消费者查看隐私政策，了解人工智能公司的数据收集实践，并利用限制数据使用的隐私设置。一些组织也开始为人工智能培训目的提供特定的选择退出。
未来展望
35 亿美元的罚款可能会加速保护隐私的人工智能技术的发展。研究人员预测，将增加对能够在不影响个人数据保护的情况下进行有效人工智能培训的方法的投资。
“这是人工智能行业的关键时刻，”Gapsys 说。 “我们正在从‘不惜一切代价获取数据’的时代转向创新必须尊重隐私的时代。快速适应的公司不仅可以避免监管处罚，还可以与用户建立更大的信任。”
行业分析师预测，未来五年内，大多数主要人工智能系统将使用隐私保护技术来开发，数据源的透明度将成为竞争优势，而不是合规负担。
结论
大型科技公司因在人工智能训练中使用个人数据而被处以 35 亿美元的罚款，这是人工智能与数据隐私之间关系的分水岭。正如 Surfshark 警告的那样，这可能只是一个新监管时代的开始，该时代对人工智能开发中的数据保护提出了更高的标准。
该决定发出了一个明确的信息：技术进步不能以牺牲基本隐私权为代价。对于人工智能行业来说，这意味着重新思考开发实践并投资隐私保护技术。对于监管机构而言，这意味着建立平衡创新与保护的明确指导方针。对于消费者来说，这代表着朝着更好地控制他们的个人信息在日益塑造我们世界的系统中的使用方式迈出了一步。
随着人工智能的不断发展，这些罚款的教训可能会塑造未来几年人工智能的发展轨迹，有可能创造一个创新和隐私共存而不是竞争的未来。
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