- Asistentët virtualë mbledhin dhe përpunojnë vëllime të mëdha të të dhënave zanore dhe kontekstuale, duke gjeneruar profile të detajuara të përdoruesve.
- Privatësia që nga dizajni, minimizimi i të dhënave dhe enkriptimi janë thelbësore për uljen e rreziqeve dhe përputhshmërinë me GDPR-në dhe rregulloret e tjera.
- Rastet reale të rrjedhjeve dhe aktivizimeve aksidentale tregojnë nevojën për më shumë transparencë, kontrolle dhe opsione konfigurimi.
- Përdoruesit, kompanitë dhe zhvilluesit ndajnë përgjegjësinë për mbrojtjen e informacionit personal dhe përdorimin e këtyre teknologjive me përgjegjësi.
Asistentët virtualë kanë depërtuar në shtëpitë tona, telefonat tanë dhe madje edhe në vendet tona të punës, duke sjellë me vete një përzierje komoditeti të jashtëzakonshëm dhe shqetësimesh serioze për privatësinë . Ne i kërkojmë Alexa-s të ndezë dritat, Siri-t të na kujtojë takimet ose Google Assistant për udhëzime, por rrallë mendojmë se çfarë ndodh me të gjitha informacionet që lëmë pas.
Ndërkohë, kompanitë dhe zhvilluesit po ndërtojnë ndërfaqe bisedore gjithnjë e më të fuqishme , nga chatbot-et e shërbimit ndaj klientit deri te asistentët e shëndetit dhe financave . Të gjitha këto ushqehen me të dhëna personale, shumica e të cilave janë shumë të ndjeshme, dhe veprojnë brenda një peizazhi të rregulluar nga GDPR, LOPDGDD dhe ligje të tjera të privatësisë. Këtu gjërat ndërlikohen: si mund t'i shijojmë këto teknologji pa ia dorëzuar të gjithë jetën tonë "cloud"-it?
Çfarë janë asistentët virtualë dhe si funksionojnë ata në të vërtetë?
Asistentët zanorë si Amazon Alexa, Apple Siri, Google Assistant dhe Cortana janë sisteme të bazuara në inteligjencën artificiale dhe përpunimin e gjuhës natyrore (NLP) që ju lejojnë të kontrolloni pajisjet dhe shërbimet duke përdorur zërin tuaj. Ato gjenden në altoparlantë inteligjentë, telefona inteligjentë, kompjuterë, makina të lidhura dhe madje edhe në interfon.
Funksionimi i tij mbështetet në një kombinim të njohjes së të folurit, modeleve akustike, rrjeteve të thella nervore dhe informatikës në cloud , megjithëse ekzistojnë alternativa lokale të inteligjencës artificiale . Fluksi tipik i punës mund të kuptohet në disa faza, megjithëse secili ofrues e zbaton atë me nuancat e veta.
Së pari, pajisja është në atë që quhet modalitet dëgjimi pasiv ose gatishmërie . Nuk po dërgon vazhdimisht të gjithë audion e dhomës në cloud, por e mban mikrofonin aktiv për të zbuluar fjalën e zgjimit: "Hey Siri", "OK Google", "Alexa" ose çfarëdo komande që është e përshtatshme për secilin ekosistem.
Për të njohur fjalën e zgjimit, asistentët ekzekutojnë algoritme lokale që krahasojnë tingullin e kapur me modelet akustike të ruajtura në vetë pajisjen. Kur ata përcaktojnë se ka një përputhje të mjaftueshme, asistenti aktivizohet dhe që nga ajo pikë e tutje, komanda zanore normalisht dërgohet në cloud për përpunim.
Pasi të merret një komandë, serverët aplikojnë modele automatike të njohjes së të folurit (historikisht të frymëzuara nga teknika të tilla si Modelet e Fshehura të Markovit dhe tani të përmirësuara nga rrjetet nervore dhe të mësuarit e thellë) për të kthyer audion në tekst dhe për të kuptuar qëllimin e përdoruesit. Bazuar në këtë, sistemi ekzekuton veprimin përkatës: kërkimin e informacionit, kontrollin e motit, ndezjen e një llambë inteligjente, nisjen e një telefonate, menaxhimin e një kalendari ose përgjigjen e një pyetjeje komplekse.
Paralelisht, shumë asistentë përdorin të mësuarit automatik dhe analizën e modelit të zërit për të përmirësuar saktësinë dhe për të personalizuar përvojën: duke njohur zëra të ndryshëm në të njëjtën shtëpi, duke përshtatur përgjigjet për secilin përdorues ose duke rregulluar më mirë njohjen bazuar në theks, timbër ose shpejtësi të të folurit.
Pak histori: nga Audrey te Alexa dhe kompania
Teknologjia e njohjes së zërit nuk filloi me altoparlantë inteligjentë; ajo ka qenë në zhvillim e sipër për dekada të tëra. Në filli të viteve 50, Bell Labs zbuloi "Audrey ", një sistem të aftë për të njohur numrat nga 0 deri në 9 me saktësi gati 90%, por vetëm kur shqiptohej nga krijuesi i tij. Ishte rudimentare, por shënoi fillimin e një linje inovacioni të vazhdueshëm.
Në vitin 1961, IBM lançoi Shoebox , një makinë që kuptonte jo vetëm numrat, por edhe komandat bazë, madje edhe me disa zhurma në sfond dhe ndryshime në lartësinë e tonit. Gjatë viteve 70, projekte si Hearsay-I, Dragon dhe veçanërisht Harpy në Universitetin Carnegie Mellon, bënë një hap të jashtëzakonshëm përpara: Harpy mund të njihte grupe të mëdha fjalësh me shkallë saktësie midis 83,5% dhe 97,5%, dhe e bëri këtë me folës të shumtë, gjë që ishte mbresëlënëse për kohën.
Paralelisht, po vendoseshin themelet teorike të Modeleve të Fshehura të Markovit (HMM) , të cilat do të shfrytëzoheshin në vitet 80 falë përmirësimeve në fuqinë e përpunimit të kompjuterëve. Kjo i lejoi sistemet zanore të fillonin të përshtateshin më mirë me ndryshimet në të folurin njerëzor.
Në vitet 90, teknologji si DragonDictate i sollën njohjen e zërit përdoruesit mesatar në formën e softuerëve komercialë. Që nga ajo kohë, integrimi në pajisjet mobile, i ndjekur nga shpërthimi i inteligjencës artificiale dhe cloud computing, hapi rrugën për asistentët e sotëm si Alexa, Siri dhe Google Assistant, të cilët po bëhen gjithnjë e më të natyrshëm dhe kontekstualë.
Sot, kërkimet janë përqendruar në fusha të tilla si njohja e të folurit shumëgjuhësh, shumë e personalizuar dhe në kohë reale , analizimi i tonit emocional të folësit dhe ofrimi i mbështetjes së menjëhershme për dialektet e pakicave. Madje ka sugjerime se informatika kuantike mund t'i përshpejtojë më tej këto procese, duke arritur përgjigje pothuajse të menjëhershme në kontekste shumë komplekse.
Çfarë të dhënash mbledhin asistentët virtualë?
Komoditeti i të folurit me një pajisje vjen me një kosto: një sasi e madhe e të dhënave personale qarkullon midis mikrofonit, "cloud"-it dhe shërbimeve të shumta . Asistentët si Siri, Alexa, Google Assistant dhe Cortana aktivizohen me zë, regjistrojnë komandat dhe i dërgojnë ato në servera për përpunim. Gjatë rrugës, ata kapin:
- Regjistrimet zanore, duke përfshirë aktivizimet aksidentale dhe fragmentet e bisedave ngjitur me komandën.
- Të dhënat e pajisjes: lloji i terminalit, sistemi operativ, identifikuesit, Adresa IPcilësimet rajonale, etj.
- Informacion rreth kontekstitvendndodhje e përafërt ose e saktë (kur përdoret GPS ose Wi-Fi), historiku i kërkimit, zakonet e përditshme, përdorimi i aplikacionit.
- Kontaktet, kalendari, përkujtesat dhe thirrjet, kur përdoruesi i ka dhënë ato leje.
- Preferencat personale dhe zakonet e konsumit, të nxjerra nga pyetjet, blerjet e lidhura, muzika e dëgjuar, serialet e shikuara, etj.
- Të dhëna të palëve të treta që flasin pranë pajisjes ose bashkëveprojnë me të edhe nëse nuk janë pronarët e saj.
Të gjitha këto të dhëna përdoren për të përmirësuar saktësinë, për të personalizuar përgjigjet, për të trajnuar modelet e inteligjencës artificiale dhe, në shumë raste, për të ushqyer sistemet e shënjestrimit dhe profilizimit të reklamave . Nëse nuk menaxhohen siç duhet, rreziku i përdorimeve ndërhyrëse ose të paligjshme është i qartë.
Ruajtja, përpunimi dhe profilizimi i zërit
Në shumicën e rasteve, të dhënat zanore nuk qëndrojnë vetëm në altoparlant ose në telefon. Fragmentet audio dërgohen në serverat cloud , ku ruhen dhe përpunohen me shumë detaje. Kjo u lejon kompanive të teknologjisë të përmirësojnë vazhdimisht modelet e njohjes dhe performancën e asistentëve të tyre, por gjithashtu hap derën për analiza shumë të thella të sjelljes së përdoruesit.
Sistemet moderne nuk thjesht transkriptojnë atë që themi. Ato analizojnë karakteristikat unike të zërit (timbri, lartësia e zërit, ritmi, intonacioni) për të ndërtuar profile unike vokale. Kjo biometrikë e zërit përdoret për të dalluar përdoruesit brenda të njëjtës familje, për të personalizuar përgjigjet ose edhe për të ofruar një nivel vërtetimi në shërbime të ndjeshme, të tilla si bankat ose kujdesi shëndetësor.
Avantazhet janë të qarta: asistenti mund të identifikojë se kush po flet dhe ta përshtatë përvojën, të rekomandojë përmbajtje të përshtatur ose t'u përgjigjet ndryshe një të rrituri dhe një fëmije. Por në të njëjtën kohë, kjo nënshkrim zanor mund të zbulojë informacione jashtëzakonisht të ndjeshme : moshën e përafërt, gjininë, gjendjen emocionale, lodhjen dhe madje edhe të dhëna që lidhen me shëndetin.
Përveç kësaj, kompanitë shpesh e lidhin aktivitetin zanor me ekosisteme më të gjera të të dhënave : llogaritë e përdoruesve, historikun e vendndodhjes, pajisjet e lidhura të shtëpisë dhe aplikacionet e palëve të treta të lidhura (për shembull, shërbimet e shtëpisë inteligjente, muzika, udhëtimi ose shërbimet e ndarjes së udhëtimit si Uber ose Lyft). Në këtë mënyrë, asistentët zanorë bëhen një pikë qendrore për mbledhjen e të dhënave në lidhje me stilin e jetës së përdoruesit.
Pa masa të fuqishme enkriptimi, kontrolli të aksesit dhe anonimizimi ose pseudonimizimi , i gjithë ky arsenal informacioni mund të bëhet një objektiv shumë tërheqës për kriminelët kibernetikë ose, akoma më keq, të shfrytëzohet në mënyra të errëta për reklama agresive ose vendimmarrje të automatizuar pa dijeninë e vërtetë të përdoruesit.
Raste reale që kanë ngritur alarm
Shqetësimi shoqëror në lidhje me privatësinë e asistentëve virtualë nuk është teorik: ai nxitet nga incidente specifike dhe shumë të publikuara që kanë dalë në dritë vitet e fundit.
Një nga rastet më famëkeqe ndodhi në vitin 2019, kur një kontraktor i Google zbuloi regjistrime të Asistentit Google në mediat belge si VRT NWS. Këto regjistrime supozohej se po përdoreshin për të përmirësuar cilësinë e shërbimit përmes shqyrtimit njerëzor, por ato përfshinin biseda shumë intime: komente rreth shëndetit, adresave postare, detajeve të jetës private…
Autoriteti Belg për Mbrojtjen e të Dhënave kërkoi që Google të pezullojë shqyrtimin njerëzor derisa të garantohet mbrojtje e mjaftueshme e privatësisë. Rasti zbuloi se, megjithëse kompanitë argumentuan se vetëm një mostër e vogël e skedarëve audio ishte shqyrtuar manualisht, ajo mostër mund të përmbante përmbajtje jashtëzakonisht të ndjeshme.
Një incident tjetër që ngjalli debat ishte dëshmia e një kriminologeje e cila zbuloi regjistrime në pajisjen e saj Alexa të cilat nuk parapriheshin nga fjala e zgjimit. Me fjalë të tjera, bisedat ishin ruajtur pa ndonjë komandë të dukshme të drejtpërdrejtë si "Alexa".
Një studim nga Universiteti Ruhr i Bochum-it dhe Instituti Max Planck për Siguri dhe Privatësi analizoi 11 pajisje nga prodhues të mëdhenj dhe dokumentoi mijëra aktivizime të paqëllimshme , të njohura si pozitive të rreme. Ata arritën në përfundimin se këto sisteme njohjeje zëri, në varësi të zbatimit të tyre, mund të dallojnë fjalët e aktivizimit në mënyrë më efektive ose më pak, duke rezultuar në më shumë ose më pak gabime dhe, për rrjedhojë, në një rrezik më të madh ose më të vogël të regjistrimeve të padëshiruara.
Këto raste përforcojnë idenë se, megjithëse teknologjia po përparon, saktësia nuk është e përsosur dhe marzhi i gabimit ka pasoja të drejtpërdrejta për privatësinë . Çdo pozitiv i rremë potencialisht përfshin një pjesë të bisedës private që përfundon duke u ruajtur dhe mund të rishikohet, të zbulohet ose të keqinterpretohet.
Shtresat e sigurisë: verifikimi me zë, zbulimi i lëvizjes dhe butonat fizikë
Në shumë pajisje aktuale, "siguria" për përdorimin e asistentit mbështetet kryesisht te zëri si shtresa e vetme e verifikimit . Kjo krijon disa probleme: kushdo pranë pajisjes mund të flasë me të, të kërkojë informacion ose edhe të kryejë veprime potencialisht të ndjeshme nëse nuk janë konfiguruar masa shtesë sigurie.
Një skenar tipik: një altoparlant Alexa në një shtëpi të zbrazët ose në një shtëpi pushimi të pambrojtur. Nëse dikush hyn, ai mund t'i kërkojë asistentit informacion, të bëjë blerje ose të kontrollojë pajisjet IoT thjesht duke folur. Sipas dizajnit, Alexa nuk kërkon që folësi të jetë pronari; nëse e njeh fjalën e zgjimit, do të veprojë.
Duke pasur parasysh këtë skenar, është propozuar një zgjidhje e njohur si Butoni Virtual i Sigurisë (butoni VS) , e cila do të shtonte një shtresë të dytë verifikimi bazuar në lëvizjen njerëzore duke përdorur teknologjinë Wi-Fi. Ideja është që asistenti jo vetëm që dëgjon fjalën e zgjimit, por edhe zbulon lëvizjen tipike kinetike të një personi të autorizuar në mjedis.
Ky buton VS do të përdorte variacione në sinjalet Wi-Fi për të identifikuar praninë dhe lëvizjen e njerëzve . I kombinuar me kontrollin zanor, do të lejonte bllokimin e aksesit kur, për shembull, pronari i pajisjes nuk zbulohet ose kur ka lëvizje të dyshimta, duke zvogëluar kështu rreziqet në skenarë të tillë si një vjedhje me thyerje në një shtëpi me një bravë inteligjente.
Paralelisht, disa asistentë përfshijnë kontrolle fizike të thjeshta por shumë të rëndësishme , të tilla si butona për të fikur mikrofonin ose për të çaktivizuar dëgjimin e vazhdueshëm. Edhe pse shumë përdorues i japin përparësi komoditetit dhe i lënë këto funksione gjithmonë të aktivizuara, nga pikëpamja e sigurisë dhe privatësisë, këshillohet të kuptoni plotësisht se si funksionojnë ato dhe t'i përdorni vetëm kur është e nevojshme.
Privatësia sipas dizajnit dhe sipas parazgjedhjes në ndërfaqet e bisedës
Nga një perspektivë ligjore dhe e arkitekturës së sistemeve, koncepti kryesor është privatësia sipas dizajnit dhe si parazgjedhje . Kjo do të thotë që mbrojtja e të dhënave nuk shtohet më vonë si një patch, por integrohet në vetë dizajnin e produktit që nga faza e konceptimit.
Privatësia me dizajn do të thotë që zhvilluesit e asistentëve virtualë dhe chatbot-eve marrin në konsideratë, që nga drafti i parë, cilat të dhëna janë vërtet të nevojshme, si do të mbrohen dhe për sa kohë . Nuk ka të bëjë me mbledhjen e gjithçkaje "për çdo rast", por me planifikimin me përgjegjësi. Disa patenta dhe propozime rregullatore tashmë kërkojnë që teknologjitë si inteligjenca artificiale të përfshijnë në mënyrë native mënyra të ndryshme privatësie, të projektuara edhe për skenarë ekstremë.
Një parim thelbësor është minimizimi i të dhënave : mbledhja vetëm e të dhënave thelbësore që sistemi të funksionojë. Kjo plotësohet nga teknikat e anonimizimit dhe pseudonimizimit, të dizajnuara për të parandaluar që të dhënat të lidhen lehtësisht me një person specifik kur nuk është e nevojshme.
Po aq e rëndësishme është edhe transparenca . Shpesh, kushtet dhe afatet që pranojmë kur krijojmë një asistent - "Kushtet dhe Afatet" e famshme të Apple, Google, Amazon ose ndonjë ofruesi tjetër - janë të formuluara në mënyrë të paqartë, me shkronja të vogla dhe me një fushëveprim kaq të gjerë saqë përdoruesi mesatar mezi i kupton ato.
Privatësia si parazgjedhje do të thotë që, nëse përdoruesi nuk ndryshon asgjë, cilësimet fillestare duhet të jenë sa më mbrojtëse të jetë e mundur, jo e kundërta. Me fjalë të tjera, sistemi duhet të fillojë me mbledhje minimale të të dhënave, me historikun e shfletimit të çaktivizuar ose me ruajtje të kufizuar, dhe të zgjerojë lejet vetëm kur përdoruesi e kërkon shprehimisht.
Kur një produkt nuk është projektuar duke pasur parasysh privatësinë, prodhuesi duhet të marrë seriozisht në konsideratë përfshirjen e përmirësimeve, kornizave standarde dhe certifikimeve që zvogëlojnë boshllëqet dhe dobësitë në informacion. Zbatimi i një kuadri të përbashkët për asistentët virtualë do të ndihmonte në sigurimin që të mos mbështetemi vetëm në "mirënjohjen" e secilës kompani.
Detyrimet ligjore: GDPR, LOPDGDD dhe rregullore të tjera
Në Evropë, referenca kryesore është Rregullorja e Përgjithshme për Mbrojtjen e të Dhënave (GDPR) , e plotësuar në Spanjë nga Ligji Organik për Mbrojtjen e të Dhënave dhe Garancinë e të Drejtave Dixhitale (LOPDGDD). Për kompanitë që prodhojnë, integrojnë ose ofrojnë shërbime të bazuara në asistentë virtualë, këto rregullore janë të detyrueshme.
Ndër detyrimet më të rëndësishme janë privatësia me dashje dhe automatikisht (Neni 25 i GDPR-së) , të cilat i kemi diskutuar tashmë, dhe kryerja e vlerësimeve të ndikimit në mbrojtjen e të dhënave (DPIA, Neni 35 i GDPR-së) kur të dhënat përpunohen në shkallë të gjerë ose duke përdorur sistematikisht teknologji që mund të kapin vazhdimisht informacion, siç janë mikrofonat gjithmonë aktivë.
Pëlqimi duhet të jetë i informuar, i dhënë lirisht, specifik dhe i qartë . Përdoruesit duhet të dinë se cilat të dhëna po mblidhen, për çfarë qëllimi, për sa kohë dhe me kë do të ndahen. Për më tepër, pëlqimi duhet të jetë i revokueshëm në çdo kohë përmes mekanizmave të thjeshtë.
Politikat e kufizimit të ruajtjes janë gjithashtu të detyrueshme : të dhënat nuk mund të ruhen për një kohë të pacaktuar pa justifikim. Duhet të ketë periudha ruajtjeje dhe procedura të qarta për fshirje të sigurt pasi informacioni të mos jetë më i nevojshëm.
Së fundmi, kompanitë duhet të kenë në vend protokolle reagimi ndaj incidenteve : në rast të një shkeljeje të sigurisë, autoriteti mbikëqyrës duhet të njoftohet dhe, në raste të caktuara, vetë përdoruesit e prekur duhet të informohen, duke marrë masa për të zbutur dëmin. Në juridiksione të tjera, siç është Kalifornia me CCPA-në, qasja është e ngjashme: e drejta për të ditur se cilat të dhëna po mblidhen, për të kërkuar fshirjen e tyre dhe për të kundërshtuar praktika të caktuara që përfshijnë shitjen ose transferimin e informacionit.
Rreziqe të zakonshme të privatësisë dhe sigurisë
Vendosja masive e asistentëve virtualë ka shumëfishuar skenarët në të cilët privatësia mund të kompromentohet. Një nga problemet më të shpeshta është mbledhja pa dallim e të dhënave . Mikrofonat mund të kapin fragmente të bisedës kur përdoruesi beson se pajisja është joaktive, duke shkelur kështu parimin e GDPR-së për minimizimin e të dhënave.
Një tjetër rrezik i qartë është mungesa e transparencës . Nuk është gjithmonë e qartë se çfarë bëhet saktësisht me regjistrimet, kush mund t'i dëgjojë ato, nëse ato ndahen me palë të treta apo nëse shqyrtohen manualisht. Pa këtë informacion, përdoruesit nuk kanë kontroll mbi privatësinë e tyre.
Profilizimi pa pëlqimin e vërtetë është një tjetër çështje kritike. Profile sjelljeje shumë të detajuara mund të ndërtohen nga aktiviteti i përdoruesit duke përdorur asistentin, duke mundësuar reklama të synuara, rregullime dinamike të çmimeve ose vendimmarrje të automatizuar. Nëse përdoruesi nuk ka dhënë pëlqimin e tij në mënyrë të qartë për këtë përdorim, rregulloret po shkelen.
Shtohen të gjitha këto rreziqe të sigurisë kibernetike : dobësitë e softuerit, fjalëkalimet e dobëta për llogaritë e lidhura, rrjetet Wi-Fi të pasigurta, etj. E gjithë kjo mund të çojë në akses të paautorizuar në regjistrime, historikë kërkimi, të dhëna vendndodhjeje ose pajisje të lidhura me asistentin.
Së fundmi, ekziston një çështje praktike: vështirësitë në ushtrimin e të drejtave . Në platformat e mëdha me baza të dhënash të shpërndara, nuk është gjithmonë e lehtë për përdoruesit të gjejnë të dhënat e tyre, t'i eksportojnë ato, t'i fshijnë ose të kufizojnë në mënyrë efektive përpunimin e tyre, edhe pse ligji i njeh këto të drejta.
Hapa praktikë për të mbrojtur privatësinë tuaj kur përdorni asistentë virtualë
Edhe pse pjesa më e madhe e përgjegjësisë u takon kompanive, përdoruesit mund të bëjnë shumë për të zvogëluar ekspozimin e tyre dhe për të kontrolluar më mirë atë që ndajnë kur përdorin Alexa, Siri, Google Assistant ose sisteme të tjera të ngjashme.
Hapi i parë është të rishikoni me kujdes cilësimet e privatësisë së pajisjes suaj . Cilësimet kryesore ju lejojnë të rregulloni mënyrën se si mblidhen dhe përdoren të dhënat tuaja. Ndër opsionet më të dobishme, kushtojini vëmendje:
- Çaktivizo ose kufizo ruajtjen e regjistrimeve zanoreShumë asistentë ju lejojnë të ndaloni ruajtjen e ndërveprimeve në llogarinë tuaj ose, të paktën, të zvogëloni kohën e ruajtjes.
- Konfiguro fshirjen automatike të historive pas një periudhe (për shembull, 3 ose 18 muaj), në mënyrë që vitet e bisedave të mos grumbullohen në renë kompjuterike.
- Rishikoni dhe fshini manualisht regjistrimet e vjetra përmes panelit të aktiviteteve ose aplikacionit përkatës.
- Kontrolloni se cilat aplikacione të palëve të treta kanë qasje te të dhënat e asistentit dhe të revokojë lejet që nuk janë thelbësore.
Është gjithashtu një ide e mirë të ndryshoni periodikisht fjalëkalimet për llogaritë e lidhura, të aktivizoni vërtetimin me dy hapa sa herë që është e mundur dhe të siguroheni që pajisja të lidhet vetëm me rrjete të sigurta Wi-Fi, duke shmangur rrjetet e hapura pa enkriptim.
Një tjetër rekomandim bazë është të shmangni ndarjen e të dhënave veçanërisht të ndjeshme përmes asistentit , siç janë informacionet e detajuara mjekësore, fjalëkalimet, numrat e dokumenteve ose të dhënat financiare. Ndërsa teknikisht është e mundur, nuk është kanali ideal për ta bërë këtë, përveç nëse është një zgjidhje e projektuar posaçërisht për këtë qëllim dhe me masa të përforcuara sigurie.
Së fundmi, nëse nuk dëshironi që një altoparlant t'ju dëgjojë vazhdimisht, mund të çaktivizoni aktivizimin me zë ("Hey Siri", "Alexa", etj.) dhe ta përdorni asistentin vetëm kur e aktivizoni manualisht. Është më pak i përshtatshëm, po, por eliminon një pjesë të mirë të aktivizimeve aksidentale.
Praktikat më të mira teknike për zhvilluesit dhe kompanitë
Për ata që projektojnë ose vendosin ndërfaqe bisedore - qoftë një asistent virtual shëndetësor, një robot financiar apo një chatbot i burimeve njerëzore - privatësia nuk mund të jetë një mendim i dytë. Duhet të jetë një kriter projektimi po aq i rëndësishëm sa përdorshmëria ose performanca.
Nga pikëpamja teknike, është thelbësore të zbatohet enkriptimi nga fillimi në fund për të mbrojtur të dhënat gjatë tranzitit dhe enkriptimi në pushim për informacionin e ruajtur. Bazat e të dhënave që përmbajnë histori zëri ose të dhëna të ndjeshme duhet të mbrohen nga kontrolle të rrepta të aksesit, regjistra auditimi dhe segmentim lejesh.
Përdorimi i teknikave të anonimizimit dhe pseudonimizimit ndihmon në zvogëlimin e ndikimit të një shkeljeje të të dhënave: nëse të dhënat nuk lidhen drejtpërdrejt me një individ të identifikueshëm, rreziku është më i ulët. Megjithatë, anonimizimi duhet të jetë i fuqishëm, duke parandaluar që përdoruesi të riidentifikohet lehtësisht.
Në nivelin e biznesit, është thelbësore të vendosen politika të qarta për menaxhimin e preferencave të pëlqimit dhe privatësisë . Përdoruesit duhet të jenë në gjendje të pranojnë, refuzojnë ose modifikojnë lehtësisht opsionet, me ndërfaqe që nuk i inkurajojnë ata në mënyrë të fshehtë ("modele të errëta") të ndajnë shumë informacione.
Trajnimi i brendshëm është gjithashtu thelbësor: i gjithë ekipi - zhvilluesit, produkti, marketingu, mbështetja - ka nevojë për trajnim të vazhdueshëm në privatësi, siguri dhe pajtueshmëri rregullatore . Kjo ndihmon në shmangien e gabimeve bazë dhe zbulimin e hershëm të modeleve të ndërveprimit që mund të jenë manipuluese ose të errëta.
Zbatime sektoriale: kujdes shëndetësor, financë dhe burime njerëzore
Kur asistentët virtualë hyjnë në sektorë të ndjeshëm si shëndetësia , financat ose menaxhimi i personelit, niveli i kërkesës për privatësi rritet ndjeshëm.
Një ofrues kujdesi shëndetësor që mbledh simptoma, trajtime ose informacione klinike po trajton të dhëna veçanërisht të ndjeshme . Në raste të tilla, enkriptimi i fortë, anonimizimi sistematik dhe pëlqimi i qartë dhe i mirëinformuar janë të detyrueshëm. Për më tepër, përdoruesit duhet të kenë kontroll të qartë mbi informacionin që ruhet, kush mund ta shohë atë dhe si mund ta revokojnë pëlqimin e tyre.
Në sektorin financiar, një asistent që u lejon përdoruesve të kontrollojnë llogaritë, të bëjnë transferta ose të marrin rekomandime investimi duhet të kombinojë siguri teknike shumë të lartë (enkriptim, vërtetim shumëfaktorësh, zbulim anomalish) me një politikë të rreptë të minimizimit të të dhënave. Nuk ka kuptim të ruhen më shumë seç është e nevojshme ose të përzihen të dhënat financiare me të dhëna të tjera tregtare pa pëlqimin e detajuar.
Në burimet njerëzore, një chatbot i brendshëm mund të menaxhojë kërkesat për pushime, pyetjet për pagat ose politikat e brendshme . Edhe pse rreziku mund të duket më i ulët, ai prapëseprapë përfshin të dhënat personale të punonjësve. Kompania duhet të kufizojë aksesin në këtë sistem, të regjistrojë se kush qaset në cilin informacion dhe të sigurojë që ndërveprimet të mos ripërdoren për qëllime që nuk lidhen me marrëdhënien e punësimit, përveç nëse ka një bazë të qartë ligjore për ta bërë këtë.
Në të gjitha këto raste, kombinimi i dizajnit etik, pajtueshmërisë strikte dhe transparencës me përdoruesit është ajo që bën ndryshimin midis një zgjidhjeje të dobishme dhe një bombe me sahat për reputacionin dhe ligjin.
Asistentët virtualë dhe ndërfaqet bisedore do të vazhdojnë të zgjerohen në shtëpi, në punë dhe në të gjitha llojet e shërbimeve, por mënyra se si e menaxhojmë privatësinë dhe sigurinë e të dhënave personale sot do të përcaktojë nëse ato do të bëhen aleatë të besueshëm apo një burim i vazhdueshëm shqetësimi. Dhënia përparësi privatësisë që në fillim, kufizimi i vërtetë i mbledhjes së të dhënave, zbatimi i masave të forta të sigurisë dhe kërkimi i shpjegimeve të qarta nga kompanitë e teknologjisë është, sot, mënyra më e mirë për të shijuar përfitimet e tyre pa humbur nga sytë diçka aq themelore sa kontrolli mbi informacionin tonë.
