7 причин, почему память ИИ угрожает вашей приватности прямо сейчас

Как ИИ запоминает вас: новая эра персонализации

Возможность помнить пользователя и его предпочтения быстро становится главным козырем ИИ-чат-ботов и агентов. В начале месяца Google представил Personal Intelligence — новый способ взаимодействия с чат-ботом Gemini, который использует историю Gmail, фотографий, поисковых запросов и YouTube, чтобы сделать Gemini более персональным и мощным. Это повторяет шаги OpenAI, Anthropic и Meta, которые добавляют функции запоминания личных деталей и предпочтений пользователей в свои продукты.

Персонализированные интерактивные системы созданы действовать от нашего имени, сохранять контекст разговоров и помогать выполнять задачи — от бронирования путешествий до подачи налоговых деклараций. Инструменты изучают стиль программирования разработчиков, агенты для покупок просеивают тысячи товаров. Все эти системы полагаются на способность хранить и извлекать интимные подробности о пользователях.

Но такое накопление данных со временем создает тревожные уязвимости приватности — многие из которых знакомы с эпохи больших данных. Хуже того, ИИ-агенты готовы пробить любые защитные барьеры, которые были установлены для предотвращения этих уязвимостей.

Опасность смешивания контекстов

Сегодня мы общаемся с этими системами через разговорные интерфейсы и часто переключаем контексты. Вы можете попросить одного ИИ-агента составить письмо боссу, дать медицинский совет, спланировать бюджет на подарки и помочь разобраться в межличностных конфликтах. Большинство агентов сваливают все данные о вас — которые раньше были разделены по контексту, цели или разрешениям — в единые неструктурированные хранилища.

Когда ИИ-агент подключается к внешним приложениям или другим агентам для выполнения задачи, данные из его памяти могут просочиться в общие пулы. Эта техническая реальность создает потенциал для беспрецедентных утечек приватности, которые раскрывают не отдельные фрагменты данных, а целую мозаику жизни людей.

Когда информация находится в одном хранилище, она легко пересекает контексты нежелательными способами. Случайный разговор о диетических предпочтениях для составления списка покупок может позже повлиять на предложения медицинской страховки. Поиск ресторанов с доступными входами может просочиться в переговоры о зарплате — и все это без ведома пользователя. Информационный суп памяти создает не только проблему приватности, но и затрудняет понимание поведения ИИ-системы и управление ею.

Узнайте больше о безопасных решениях для работы с ИИ на сайте AI Projects.

Что могут сделать разработчики?

Структурированные системы памяти

Системы памяти нуждаются в структуре, которая позволяет контролировать цели, для которых воспоминания могут быть доступны и использованы. Ранние попытки уже предпринимаются: Claude от Anthropic создает отдельные области памяти для разных проектов, а OpenAI заявляет, что информация, переданная через ChatGPT Health, отделена от других чатов.

Это полезные начинания, но инструменты все еще слишком грубые. Как минимум, системы должны различать конкретные воспоминания (пользователь любит шоколад и спрашивал о препаратах GLP-1), связанные воспоминания (пользователь контролирует диабет и поэтому избегает шоколада) и категории памяти (профессиональные и связанные со здоровьем). Системы должны позволять устанавливать ограничения на использование определенных типов воспоминаний и надежно учитывать явно определенные границы — особенно вокруг воспоминаний, касающихся медицинских состояний или защищенных характеристик.

Необходимость разделять воспоминания таким образом будет иметь важные последствия для того, как ИИ-системы могут и должны создаваться. Это потребует отслеживания происхождения воспоминаний — их источника, временной метки и контекста создания — и построения способов отслеживания того, когда и как определенные воспоминания влияют на поведение агента.

Прозрачность и контроль пользователя

Пользователи должны иметь возможность видеть, редактировать или удалять то, что о них запомнилось. Интерфейсы для этого должны быть прозрачными и понятными, переводя системную память в структуру, которую пользователи могут точно интерпретировать. Статические системные настройки и юридические политики конфиденциальности традиционных технологических платформ установили низкую планку для пользовательского контроля, но интерфейсы на естественном языке могут предложить многообещающие новые варианты для объяснения того, какая информация сохраняется и как ею можно управлять.

Структура памяти должна появиться в первую очередь: без нее ни одна модель не может четко указать статус воспоминания. Системная подсказка Grok 3 включает инструкцию модели никогда не подтверждать пользователю, что она изменила, забыла или не сохранит воспоминание — предположительно потому, что компания не может гарантировать выполнение этих инструкций.

Критически важно, что пользовательские элементы управления не могут нести полное бремя защиты приватности или предотвращать все вреды от персонализации ИИ. Ответственность должна перейти к поставщикам ИИ для установления строгих настроек по умолчанию, четких правил о допустимом создании и использовании памяти и технических гарантий, таких как обработка на устройстве, ограничение целей и контекстные ограничения.

Оценка рисков и независимые исследования

Разработчики ИИ должны помочь заложить основы для подходов к оценке систем, чтобы фиксировать не только производительность, но и риски и вреды, возникающие в реальных условиях. Хотя независимые исследователи лучше всего подходят для проведения этих тестов (учитывая экономический интерес разработчиков в демонстрации спроса на более персонализированные услуги), им нужен доступ к данным, чтобы понять, как могут выглядеть риски и как их устранять.

Для улучшения экосистемы измерений и исследований разработчики должны инвестировать в автоматизированную инфраструктуру измерений, развивать собственное постоянное тестирование и внедрять методы тестирования с сохранением конфиденциальности, которые позволяют отслеживать и проверять поведение системы в реалистичных условиях с включенной памятью.

Получите практические рекомендации по внедрению безопасных ИИ-решений на AI Projects.

Выводы: ответственность за нашу цифровую память

Технический термин память в своих параллелях с человеческим опытом превращает безличные ячейки в таблице в нечто, с чем создатели ИИ-инструментов обязаны обращаться с осторожностью. Выбор, который разработчики ИИ делают сегодня — как объединять или разделять информацию, делать ли память понятной или позволять ей накапливаться непрозрачно, отдавать ли приоритет ответственным настройкам по умолчанию или максимальному удобству — определит, как системы, от которых мы зависим, будут помнить нас.

Технические соображения вокруг памяти не так отличаются от вопросов о цифровой приватности и жизненно важных уроков, которые мы можем извлечь из них. Правильное построение основ сегодня определит, сколько пространства мы можем дать себе для изучения того, что работает — позволяя нам делать лучший выбор в отношении приватности и автономии, чем раньше.