Ahogy a chatbotok egyre inkább beépülnek a mindennapi interakciókba különböző iparágakban, az adatgyűjtés és az adatvédelmi aggályok komplexitása fokozódik. Ezeknek a mesterséges intelligencia technológiáknak a gyors elterjedése szükségessé teszi a gyűjtött adatok forrásainak és típusainak alaposabb vizsgálatát. A felhasználói inputoktól, mint szöveges üzenetek és feltöltött fájlok, az ügyfélszolgálati naplókig és közösségi média interakciókig, az adatok köre rendkívül széles. A webes adatgyűjtés tovább bővíti ezt a GYIK-ek, termékinformációk és értékelések nyilvános oldalakról történő gyűjtésével. Az adatbázisokból származó strukturált adatok és a közösségi médiából, fórumokból származó strukturálatlan adatok integrációja tükrözi a chatbotok kiterjedt adatgyűjtési képességeit. A megfelelő adatok kiválasztása elengedhetetlen az ügyfelekkel való interakciós kihívások megoldásához, ezáltal javítva a chatbot teljesítményét és a felhasználói élményt.
Ezekkel a képességekkel azonban jelentős adatvédelmi aggályok is felmerülnek. Figyelemre méltó, hogy a "személyes információ" definíciója bővül olyan szabályozások alatt, mint a CRPA, amely már magában foglalja a használati mintákat és következtetéseket is. Beszámolók szerint a vezető chatbotok 30%-a osztja meg a gyűjtött adatokat harmadik felekkel olyan célokra, mint a hirdetés vagy elemzés. Ez a gyakorlat kérdéseket vet fel az adatátláthatósággal és a felhasználói hozzájárulással kapcsolatban, különösen amikor olyan platformok, mint a Gemini akár 22 féle adattípust is gyűjtenek, beleértve a pontos helymeghatározást és a keresési előzményeket. A kihívás a személyre szabás és a felhasználói elkötelezettség előnyeinek és az adatvédelem és bizalom imperatívuszának egyensúlyozásában rejlik. Továbbá, a jogosulatlan hangreprodukció lehetősége a mesterséges intelligencia rendszerek által súlyosbítja az adatvédelmi aggályokat, kiemelve a szigorú biztonsági intézkedések szükségességét.
A chatbotok adatgyűjtési módszerei közé tartozik olyan tulajdonságok automatikus rögzítése, mint az időzóna, helyszín és eszköztípus. A valós idejű interakciók lehetővé teszik az azonnali validálást és hibajavítást, javítva a felhasználói élményt, de növelve a gyűjtött adatok mennyiségét is. A CRM eszközökkel, mint a Salesforce és a HubSpot való integrációk többcsatornás betekintést nyújtanak, amelyek értékesek a vállalkozások számára. Az ilyen adatok potenciális visszaélésének lehetőségét azonban kezelni kell robusztus adatvédelmi irányelvekkel és felhasználói leiratkozási opciókkal, elősegítve a hovatartozás és a bizalom érzését a felhasználók között.
A chatbotok által használt adatok túlmutatnak a közvetlen interakciókon. A képzési modellek nyilvános szövegekre, könyvekre és licencelt adatkészletekre támaszkodnak, az aggregált adatok pedig anonimizálják az egyes felhasználókat. Bár ez a megközelítés csökkenti a közvetlen adatvédelmi kockázatokat, továbbra is fennáll az érzékeny következtetés veszélye. Továbbá, egyes chatbotok "adatbrókereknek" adják át az adatokat kereskedelmi újrafelhasználásra, ami tovább bonyolítja az adatvédelem tájképét.
Ezen aggályok enyhítése érdekében a legjobb gyakorlatok közé tartozik az adatok anonimizálása vagy álnevesítése a GDPR-szerű szabályozásoknak megfelelően, valamint a képzési adatok törlési lehetőségének biztosítása. Az adatminimalizálás – csak az alapvető funkciókhoz szüksé
References
- https://landbot.io/blog/chatbot-training-data
- https://iapp.org/news/a/chatbots-ai-and-the-future-of-privacy
- https://www.chatbot.com/academy/chatbot-designer-free-course/data-collection/
- https://cybernews.com/ai-news/ai-chatbots-privacy/
- https://dialzara.com/blog/conversational-ai-for-data-collection-benefits-and-use-cases/
