AI ची किंमत: प्रमुख चॅटबॉट्सची डेटा भूक उघड

कृत्रिम बुद्धिमत्तेची क्रांती केवळ दारावर ठोठावत नाहीये; तिने आपल्या डिजिटल लिव्हिंग रूममध्ये स्वतःला घट्टपणे स्थापित केले आहे. या परिवर्तनाच्या केंद्रस्थानी AI चॅटबॉट्स आहेत, जे त्वरित उत्तरांपासून ते सर्जनशील सहकार्यापर्यंत सर्वकाही वचन देणारे अत्याधुनिक संवादात्मक एजंट आहेत. ChatGPT सारख्या साधनांनी वेगाने प्रचंड लोकप्रियता मिळवली आहे, कथितरित्या दर आठवड्याला 200 दशलक्षाहून अधिक सक्रिय वापरकर्त्यांना गुंतवून ठेवले आहे. तरीही, अखंड संवादाच्या पृष्ठभागाखाली एक गंभीर प्रश्न आहे ज्याची छाननी करणे आवश्यक आहे: आपल्या वैयक्तिक माहितीच्या चलनात मोजल्या जाणार्‍या या सोयीची किंमत काय आहे? जसे हे डिजिटल सहाय्यक आपल्या जीवनात अधिक समाकलित होत आहेत, तसतसे वापरकर्त्याच्या डेटाच्या वापरामध्ये कोणते सर्वात जास्त लोभी आहेत हे समजून घेणे केवळ विवेकी नाही, तर ते आवश्यक आहे.

Apple App Store सारख्या प्लॅटफॉर्मवर सूचीबद्ध केलेल्या गोपनीयता प्रकटीकरणांचे विश्लेषण या वाढत्या समस्येवर प्रकाश टाकते, सध्या उपलब्ध असलेल्या सर्वात प्रमुख AI चॅटबॉट्समध्ये डेटा संकलन पद्धतींची विस्तृत श्रेणी उघड करते. पारदर्शकता प्रदान करण्यासाठी अनिवार्य केलेली ही प्रकटीकरणे, वापरकर्ते अप्रत्यक्षपणे शेअर करण्यास सहमत असलेल्या माहितीचे प्रकार आणि व्हॉल्यूममध्ये एक खिडकी देतात. निष्कर्ष एक गुंतागुंतीचे चित्र रंगवतात, जे सूचित करतात की डेटा गोपनीयतेच्या बाबतीत सर्व AI साथीदार समान तयार केलेले नाहीत. काही हलके पाऊल टाकतात, तर काही त्यांच्या वापरकर्त्यांवर विस्तृत माहिती गोळा करताना दिसतात. ही तफावत या साधनांच्या क्षमतांच्या पलीकडे पाहण्याचे महत्त्व अधोरेखित करते, त्यांना सामर्थ्य देणार्‍या अंतर्निहित डेटा अर्थव्यवस्था समजून घेण्यासाठी.

डेटा संकलन स्पेक्ट्रम: एक पहिली नजर

कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या वाढत्या लँडस्केपमध्ये नेव्हिगेट करणे अनेकदा अज्ञात प्रदेश एक्सप्लोर करण्यासारखे वाटते. सर्वात दृश्यमान खुणांपैकी AI चॅटबॉट्स आहेत, जे अभूतपूर्व पातळीवरील संवाद आणि मदतीचे वचन देतात. तथापि, जवळून तपासणी केल्यास या संस्था कशा प्रकारे कार्य करतात यात महत्त्वपूर्ण फरक दिसून येतो, विशेषत: ते गोळा करत असलेल्या वैयक्तिक माहितीबद्दल. लोकप्रिय चॅटबॉट ऍप्लिकेशन्सशी संबंधित गोपनीयता धोरणांच्या अलीकडील छाननीमध्ये डेटा संपादनाची एक वेगळी श्रेणी दिसून येते.

या स्पेक्ट्रमच्या एका टोकाला, आम्हाला असे प्लॅटफॉर्म आढळतात जे वापरकर्त्याच्या माहितीसाठी लक्षणीय भूक दर्शवतात, संभाव्यतः त्यांचे अल्गोरिदम परिष्कृत करण्यासाठी किंवा व्यापक व्यवसाय मॉडेलला समर्थन देण्यासाठी प्रचंड डेटासेटचा फायदा घेतात. विरुद्ध टोकाला, काही चॅटबॉट्स अधिक संयमित दृष्टिकोनाने कार्य करताना दिसतात, केवळ मूलभूत ऑपरेशन आणि सुधारणेसाठी आवश्यक असलेलेच गोळा करतात. ही विषमता केवळ शैक्षणिक नाही; ती या शक्तिशाली साधनांमागील कंपन्यांच्या डिझाइन तत्त्वज्ञान, धोरणात्मक प्राधान्ये आणि कदाचित अंतर्निहित महसूल मॉडेलबद्दल बरेच काही सांगते. डेटा संकलनामध्ये स्पष्ट नेता स्थापित करणे आणि हलक्या स्पर्शासह असलेल्यांना ओळखणे वापरकर्त्यांना AI च्या युगात त्यांच्या डिजिटल गोपनीयतेबद्दल माहितीपूर्ण निवड करू इच्छिणाऱ्यांसाठी एक महत्त्वपूर्ण प्रारंभ बिंदू प्रदान करते. या डेटा शर्यतीतील आघाडीचा खेळाडू, कदाचित काहींना आश्चर्य वाटणार नाही, डेटा वापराचा दीर्घ इतिहास असलेल्या टेक जायंटमधून येतो, तर सर्वात पुराणमतवादी खेळाडू AI क्षेत्रात नवीन, जरी उच्च-प्रोफाइल, प्रवेशकर्त्यामधून उदयास येतो.

Google’s Gemini: निर्विवाद डेटा चॅम्पियन

आपल्या समकक्षांपेक्षा वेगळे उभे राहून, Google’s Gemini (जे मार्च 2023 च्या सुमारास आले) अलीकडील विश्लेषणांमध्ये ओळखल्या गेलेल्या सर्वात विस्तृत डेटा संकलन पद्धती प्रदर्शित करते. गोपनीयता प्रकटीकरणानुसार, Gemini तब्बल 22 भिन्न डेटा पॉइंट्स गोळा करते, जे 10 श्रेणींच्या सर्वसमावेशक यादीमध्ये पसरलेले आहेत. हे Google च्या ऑफरला तपासलेल्या व्यापकपणे वापरल्या जाणार्‍या चॅटबॉट्समध्ये डेटा संपादनाच्या शिखरावर ठेवते.

Gemini द्वारे गोळा केलेल्या माहितीची व्याप्ती लक्षणीय आहे. ती वापरकर्त्याच्या डिजिटल जीवनाच्या अनेक आयामांना व्यापते:

• संपर्क माहिती (Contact Info): नाव किंवा ईमेल पत्त्यासारखे मानक तपशील, जे अनेकदा खाते सेटअपसाठी आवश्यक असतात.
• स्थान (Location): अचूक किंवा अंदाजे भौगोलिक डेटा, संभाव्यतः स्थानिक प्रतिसाद किंवा विश्लेषणासाठी वापरला जातो.
• संपर्क (Contacts): वापरकर्त्याच्या ॲड्रेस बुक किंवा संपर्क सूचीमध्ये प्रवेश – या विशिष्ट तुलना गटात Gemini द्वारे अद्वितीयपणे टॅप केलेली एक श्रेणी, वापरकर्त्याच्या नेटवर्कबद्दल महत्त्वपूर्ण गोपनीयता विचार उपस्थित करते.
• वापरकर्ता सामग्री (User Content): या व्यापक श्रेणीमध्ये वापरकर्ते इनपुट करत असलेले प्रॉम्प्ट्स, चॅटबॉटसोबतचे त्यांचे संभाषण आणि संभाव्यतः अपलोड केलेल्या कोणत्याही फाइल्स किंवा दस्तऐवजांचा समावेश होतो. हे अनेकदा AI प्रशिक्षणासाठी महत्त्वपूर्ण असते परंतु अत्यंत संवेदनशील देखील असते.
• इतिहास (History): ब्राउझिंग इतिहास किंवा शोध इतिहास, चॅटबॉटसोबतच्या थेट संवादाच्या पलीकडे वापरकर्त्याच्या आवडी आणि ऑनलाइन क्रियाकलापांमध्ये अंतर्दृष्टी प्रदान करते.
• ओळखकर्ते (Identifiers): डिव्हाइस आयडी, वापरकर्ता आयडी किंवा इतर अद्वितीय टॅग जे प्लॅटफॉर्मला वापर पद्धतींचा मागोवा घेण्यास आणि संभाव्यतः भिन्न सेवा किंवा सत्रांमधील क्रियाकलाप लिंक करण्यास अनुमती देतात.
• निदानशास्त्र (Diagnostics): कार्यप्रदर्शन डेटा, क्रॅश लॉग आणि स्थिरता निरीक्षण करण्यासाठी आणि सेवा सुधारण्यासाठी वापरली जाणारी इतर तांत्रिक माहिती. अभ्यासातील सर्व बॉट्सनी या प्रकारचा डेटा गोळा केला.
• वापर डेटा (Usage Data): वापरकर्ता ॲपशी कसा संवाद साधतो याबद्दल माहिती – वैशिष्ट्य वापर वारंवारता, सत्र कालावधी, संवाद पद्धती इ.
• खरेदी (Purchases): आर्थिक व्यवहार इतिहास किंवा खरेदी माहिती. Perplexity सोबत, Gemini या श्रेणीमध्ये प्रवेश करण्यात वेगळे आहे, संभाव्यतः AI संवाद डेटाला ग्राहक वर्तनाशी जोडते.
• इतर डेटा (Other Data): एक सर्वसमावेशक श्रेणी ज्यामध्ये इतरत्र निर्दिष्ट नसलेल्या विविध प्रकारच्या इतर माहितीचा समावेश असू शकतो.

Gemini द्वारे गोळा केलेल्या डेटाचे प्रचंड प्रमाण आणि, अधिक गंभीरपणे, स्वरूप काळजीपूर्वक विचारात घेण्यासारखे आहे. वापरकर्त्याच्या संपर्क (Contacts) सूचीमध्ये प्रवेश करणे सामान्य चॅटबॉट आवश्यकतांच्या पलीकडे महत्त्वपूर्ण विस्ताराचे प्रतिनिधित्व करते. त्याचप्रमाणे, खरेदी (Purchase) इतिहास गोळा करणे AI वापराला आर्थिक क्रियाकलापांशी जोडते, अत्यंत विशिष्ट वापरकर्ता प्रोफाइलिंग किंवा लक्ष्यित जाहिरातींसाठी मार्ग उघडते, ज्या क्षेत्रांमध्ये Google कडे सखोल कौशल्य आणि एक सुस्थापित व्यवसाय मॉडेल आहे. निदान आणि वापर डेटा सेवा सुधारणेसाठी तुलनेने मानक असले तरी, स्थान, वापरकर्ता सामग्री, इतिहास आणि अद्वितीय ओळखकर्त्यांसह संयोजन एका प्रणालीचे चित्र रंगवते जी तिच्या वापरकर्त्यांची एक उल्लेखनीय तपशीलवार समज निर्माण करण्यासाठी डिझाइन केलेली आहे. हे विस्तृत डेटा संकलन Google च्या व्यापक इकोसिस्टमशी जुळते, जी वैयक्तिकृत सेवा आणि जाहिरात महसुलासाठी वापरकर्त्याच्या माहितीचा फायदा घेण्यावर भरभराट करते. किमान डेटा एक्सपोजरला प्राधान्य देणाऱ्या वापरकर्त्यांसाठी, डेटा पॉइंट संकलनात नेता म्हणून Gemini चे स्थान त्याला काळजीपूर्वक मूल्यांकनाची मागणी करणारा एक आउटलायर बनवते.

मधली जमीन चार्ट करणे: Claude, Copilot, आणि DeepSeek

Gemini च्या विस्तृत पोहोच आणि इतरांच्या अधिक किमान दृष्टिकोनाच्या दरम्यानची जागा व्यापणारे अनेक प्रमुख AI चॅटबॉट्स आहेत: Claude, Copilot, आणि DeepSeek. हे प्लॅटफॉर्म बाजाराचा महत्त्वपूर्ण भाग दर्शवतात आणि डेटा संकलन पद्धती प्रदर्शित करतात, ज्या भरीव असल्या तरी, नेत्यापेक्षा कमी विस्तृत आहेत.

Claude, Anthropic (AI सुरक्षिततेवर भर देण्यासाठी ओळखली जाणारी कंपनी) द्वारे विकसित, कथितरित्या 13 डेटा पॉइंट्स गोळा करते. त्याचे संकलन संपर्क माहिती (Contact Info), स्थान (Location), वापरकर्ता सामग्री (User Content), ओळखकर्ते (Identifiers), निदानशास्त्र (Diagnostics), आणि वापर डेटा (Usage Data) यासह श्रेणींमध्ये पसरलेले आहे. Gemini च्या तुलनेत, संपर्क (Contacts), इतिहास (History), खरेदी (Purchases), आणि संदिग्ध ‘इतर डेटा’ (Other Data) लक्षणीयरीत्या अनुपस्थित आहेत. स्थान (Location) आणि वापरकर्ता सामग्री (User Content) सारखी संवेदनशील माहिती अजूनही गोळा करत असताना, Claude चे प्रोफाइल किंचित अधिक केंद्रित डेटा संपादन धोरण सूचित करते. वापरकर्ता सामग्रीचे संकलन एक महत्त्वाचे क्षेत्र आहे, जे मॉडेल प्रशिक्षण आणि सुधारणेसाठी महत्त्वपूर्ण आहे, परंतु संभाव्य खाजगी संभाषणात्मक डेटाचे भांडार देखील आहे.

Microsoft चा Copilot, Windows आणि Microsoft 365 इकोसिस्टममध्ये खोलवर समाकलित, 12 डेटा पॉइंट्स गोळा करतो. त्याचे संकलन प्रोफाइल Claude च्या जवळून जुळते परंतु मिश्रणात ‘इतिहास’ (History) जोडते, ज्यात संपर्क माहिती (Contact Info), स्थान (Location), वापरकर्ता सामग्री (User Content), इतिहास (History), ओळखकर्ते (Identifiers), निदानशास्त्र (Diagnostics), आणि वापर डेटा (Usage Data) समाविष्ट आहे. ‘इतिहास’ (History) चा समावेश Gemini च्या सारख्याच आवडीचे सूचक आहे, थेट चॅटबॉट संवादांच्या पलीकडे वापरकर्त्याच्या क्रियाकलाप समजून घेण्यासाठी, संभाव्यतः Microsoft वातावरणात व्यापक वैयक्तिकरणासाठी याचा फायदा घेण्यासाठी. तथापि, ते संपर्क (Contacts) किंवा खरेदी (Purchase) माहितीमध्ये प्रवेश करण्यापासून परावृत्त करते, जे Google च्या दृष्टिकोनापेक्षा वेगळे आहे.

DeepSeek, चीनमधून उगम पावलेला आणि अधिक अलीकडील प्रवेशकर्ता म्हणून नोंदलेला (सुमारे जानेवारी 2025, जरी रिलीज टाइमलाइन बदलू शकते), 11 डेटा पॉइंट्स गोळा करतो. त्याच्या अहवाल दिलेल्या श्रेणींमध्ये संपर्क माहिती (Contact Info), वापरकर्ता सामग्री (User Content), ओळखकर्ते (Identifiers), निदानशास्त्र (Diagnostics), आणि वापर डेटा (Usage Data) समाविष्ट आहे. Claude आणि Copilot च्या तुलनेत, DeepSeek या विशिष्ट विश्लेषणानुसार स्थान (Location) किंवा इतिहास (History) डेटा गोळा करत नाही असे दिसते. त्याचे लक्ष अधिक घट्ट दिसते, प्रामुख्याने वापरकर्ता ओळख, संवादांची सामग्री आणि ऑपरेशनल मेट्रिक्सवर केंद्रित आहे. वापरकर्ता सामग्रीचे संकलन मध्यवर्ती राहते, जे संभाषणात्मक डेटाचा फायदा घेण्यामध्ये इतर बहुतेक प्रमुख चॅटबॉट्सशी जुळते.

हे मध्यम-स्तरीय संग्राहक वापरकर्ता सामग्री (User Content), ओळखकर्ते (Identifiers), निदानशास्त्र (Diagnostics), आणि वापर डेटा (Usage Data) वर सामान्य अवलंबित्व हायलाइट करतात. हा मुख्य संच सध्याच्या पिढीतील AI चॅटबॉट्सच्या ऑपरेशन, सुधारणा आणि संभाव्यतः वैयक्तिकरणासाठी मूलभूत असल्याचे दिसते. तथापि, स्थान (Location), इतिहास (History) आणि इतर श्रेणींमधील फरक भिन्न प्राधान्ये आणि कार्यक्षमता, वैयक्तिकरण आणि वापरकर्ता गोपनीयता यांच्यातील संभाव्य भिन्न संतुलन क्रिया प्रकट करतात. Claude, Copilot, किंवा DeepSeek शी संवाद साधणारे वापरकर्ते अजूनही त्यांच्या संवादांच्या सारांशासह महत्त्वपूर्ण प्रमाणात माहिती सामायिक करत आहेत, परंतु एकूण व्याप्ती Gemini पेक्षा कमी विस्तृत दिसते, विशेषत: संपर्क सूची आणि आर्थिक क्रियाकलापांमध्ये प्रवेश करण्याबाबत.

अधिक राखीव संग्राहक: ChatGPT, Perplexity, आणि Grok

काही AI चॅटबॉट्स वापरकर्ता डेटासाठी विस्तृत जाळे टाकतात, तर काही अधिक मोजमापाचा दृष्टिकोन दर्शवतात. या गटात प्रचंड लोकप्रिय ChatGPT, शोध-केंद्रित Perplexity, आणि नवीन प्रवेशकर्ता Grok यांचा समावेश आहे. त्यांच्या डेटा संकलन पद्धती, अस्तित्वात नसल्या तरी, स्केलच्या शीर्षस्थानी असलेल्यांपेक्षा कमी व्यापक दिसतात.

ChatGPT, सध्याच्या AI चॅटबॉट तेजीसाठी कदाचित उत्प्रेरक, कथित 10 डेटा पॉइंट्स गोळा करते. त्याच्या प्रचंड वापरकर्ता बेस असूनही, या प्रकटीकरणांमध्ये प्रतिबिंबित होणारी त्याची डेटा भूक Gemini, Claude, किंवा Copilot च्या तुलनेत मध्यम आहे. ChatGPT द्वारे टॅप केलेल्या श्रेणींमध्ये संपर्क माहिती (Contact Info), वापरकर्ता सामग्री (User Content), ओळखकर्ते (Identifiers), निदानशास्त्र (Diagnostics), आणि वापर डेटा (Usage Data) समाविष्ट आहे. या यादीत स्थान (Location), इतिहास (History), संपर्क (Contacts), आणि खरेदी (Purchases) यांचा विशेषत्वाने समावेश नाही. संकलन महत्त्वपूर्ण राहते, विशेषत: वापरकर्ता सामग्री (User Content) चा समावेश, जो वापरकर्ता संवादांचा आधार बनवतो आणि OpenAI च्या मॉडेल परिष्करणासाठी महत्त्वपूर्ण आहे. तथापि, स्थान ट्रॅकिंग, ब्राउझिंग इतिहास मायनिंग, संपर्क सूची प्रवेश किंवा आर्थिक डेटाची अनुपस्थिती संभाव्यतः अधिक केंद्रित व्याप्ती सूचित करते, प्रामुख्याने थेट वापरकर्ता-चॅटबॉट संवाद आणि ऑपरेशनल अखंडतेशी संबंधित. लाखो लोकांसाठी, ChatGPT जनरेटिव्ह AI सह प्राथमिक इंटरफेसचे प्रतिनिधित्व करते, आणि त्याच्या डेटा पद्धती, किमान नसल्या तरी, इतरत्र दिसणार्‍या काही अधिक अनाहूत श्रेणी टाळतात.

Perplexity, अनेकदा पारंपरिक शोधांना आव्हान देणारे AI-शक्तीवर चालणारे उत्तर इंजिन म्हणून स्थित, देखील 10 डेटा पॉइंट्स गोळा करते, प्रमाणांमध्ये ChatGPT शी जुळते परंतु प्रकारात लक्षणीयरीत्या भिन्न आहे. Perplexity च्या संकलनात स्थान (Location), ओळखकर्ते (Identifiers), निदानशास्त्र (Diagnostics), वापर डेटा (Usage Data), आणि, मनोरंजकपणे, खरेदी (Purchases) समाविष्ट आहे. ChatGPT आणि या तुलनेत (Gemini वगळता) इतर बहुतेकांच्या विपरीत, Perplexity खरेदी माहितीमध्ये स्वारस्य दर्शवते. तथापि, ते कथितरित्या वापरकर्ता सामग्री (User Content) किंवा संपर्क माहिती (Contact Info) इतरांप्रमाणे गोळा न करून स्वतःला वेगळे करते. हे अद्वितीय प्रोफाइल भिन्न धोरणात्मक फोकस सूचित करते – कदाचित संबंधित उत्तरांसाठी स्थानाचा फायदा घेणे आणि वापरकर्त्याच्या आर्थिक वर्तणूक किंवा प्राधान्ये समजून घेण्यासाठी खरेदी डेटा, संभाव्यतः त्याच्या मुख्य मॉडेलसाठी संभाषणात्मक सामग्रीवर कमी थेट जोर देणे, किंवा ॲप स्टोअर प्रकटीकरणांमध्ये ‘वापरकर्ता सामग्री’ (User Content) श्रेणी अंतर्गत घोषित न केलेल्या पद्धतीने हाताळणे.

शेवटी, Grok, Elon Musk च्या xAI द्वारे विकसित आणि सुमारे नोव्हेंबर 2023 मध्ये रिलीज झालेला, या विशिष्ट विश्लेषणामध्ये सर्वात डेटा-पुराणमतवादी चॅटबॉट म्हणून उदयास येतो, केवळ 7 अद्वितीय डेटा पॉइंट्स गोळा करतो. गोळा केलेली माहिती संपर्क माहिती (Contact Info), ओळखकर्ते (Identifiers), आणि निदानशास्त्र (Diagnostics) पुरती मर्यादित आहे. स्थान (Location), वापरकर्ता सामग्री (User Content), इतिहास (History), खरेदी (Purchases), संपर्क (Contacts), आणि वापर डेटा (Usage Data) स्पष्टपणे अनुपस्थित आहेत. हा किमान दृष्टिकोन Grok ला वेगळे करतो. हे मूलभूत खाते व्यवस्थापन (संपर्क माहिती), वापरकर्ता/डिव्हाइस ओळख (ओळखकर्ते), आणि सिस्टम आरोग्य (निदानशास्त्र) वर प्राथमिक लक्ष केंद्रित करते. वापरकर्ता सामग्रीसाठी घोषित संकलनाचा अभाव विशेषतः धक्कादायक आहे, मॉडेल कसे प्रशिक्षित आणि सुधारित केले जाते किंवा हा डेटा वेगळ्या पद्धतीने हाताळला जातो की नाही याबद्दल प्रश्न उपस्थित करतो. किमान डेटा शेअरिंगला इतर सर्वांपेक्षा प्राधान्य देणाऱ्या वापरकर्त्यांसाठी, Grok च्या घोषित पद्धती, वरवर पाहता, तपासलेल्या प्रमुख खेळाडूंमध्ये सर्वात कमी अनाहूत दिसतात. हे त्याची नवीन स्थिती, डेटावरील भिन्न तात्विक भूमिका, किंवा फक्त त्याच्या विकास आणि कमाई धोरणातील भिन्न टप्पा प्रतिबिंबित करू शकते.

डेटा पॉइंट्स डीकोड करणे: ते खरोखर काय घेत आहेत?

AI चॅटबॉट्सद्वारे गोळा केलेल्या डेटा श्रेणींच्या याद्या एक प्रारंभ बिंदू देतात, परंतु वास्तविक-जगातील परिणाम समजून घेण्यासाठी या लेबल्स प्रत्यक्षात काय दर्शवतात हे तपासणे आवश्यक आहे. चॅटबॉट ‘ओळखकर्ते’ (Identifiers) किंवा ‘वापरकर्ता सामग्री’ (User Content) गोळा करतो हे केवळ जाणून घेणे संभाव्य गोपनीयता प्रभाव पूर्णपणे व्यक्त करत नाही.

• ओळखकर्ते (Identifiers): हे अनेकदा फक्त वापरकर्ता नावापेक्षा अधिक असते. यात अद्वितीय डिव्हाइस ओळखकर्ते (जसे की तुमच्या फोनची जाहिरात आयडी), सेवेसाठी विशिष्ट वापरकर्ता खाते आयडी, IP पत्ते आणि संभाव्यतः इतर मार्कर समाविष्ट असू शकतात जे कंपनीला तुम्हाला सत्रे, डिव्हाइसेस किंवा त्यांच्या इकोसिस्टममधील भिन्न सेवांमध्ये ओळखण्यास अनुमती देतात. हे वापरकर्ता वर्तनाचा मागोवा घेण्यासाठी, अनुभवांना वैयक्तिकृत करण्यासाठी आणि कधीकधी, जाहिरात उद्देशांसाठी क्रियाकलाप लिंक करण्यासाठी मूलभूत साधने आहेत. जितके अधिक ओळखकर्ते गोळा केले जातात, तितके सर्वसमावेशक प्रोफाइल तयार करणे सोपे होते.

• वापर डेटा आणि निदानशास्त्र (Usage Data & Diagnostics): अनेकदा सेवा सुरळीत चालू ठेवण्यासाठी आवश्यक म्हणून सादर केले जाते, या श्रेणी बर्‍यापैकी खुलासा करणाऱ्या असू शकतात. निदानशास्त्र (Diagnostics) मध्ये क्रॅश अहवाल, कार्यप्रदर्शन लॉग आणि डिव्हाइस तपशील समाविष्ट असू शकतात. वापर डेटा (Usage Data), तथापि, तुम्ही सेवा कशी वापरता यावर लक्ष केंद्रित करते: क्लिक केलेली वैशिष्ट्ये, विशिष्ट कार्यांवर घालवलेला वेळ, वापराची वारंवारता, संवाद पद्धती, दाबलेली बटणे आणि सत्रांची लांबी. वरवर पाहता निरुपद्रवी असले तरी, एकत्रित वापर डेटा वर्तणूक पद्धती, प्राधान्ये आणि प्रतिबद्धता पातळी प्रकट करू शकतो, जे उत्पादन विकासासाठी मौल्यवान आहे परंतु संभाव्यतः वापरकर्ता प्रोफाइलिंगसाठी देखील.

• वापरकर्ता सामग्री (User Content): चॅटबॉटसाठी ही कदाचित सर्वात संवेदनशील श्रेणी आहे. यात तुमच्या प्रॉम्प्ट्सचा मजकूर, AI चे प्रतिसाद, तुमच्या संभाषणांचा संपूर्ण प्रवाह आणि संभाव्यतः तुम्ही अपलोड करू शकणार्‍या कोणत्याही फाइल्स (दस्तऐवज, प्रतिमा) समाविष्ट आहेत. हा डेटा AI मॉडेल्सना प्रशिक्षित करण्यासाठी आणि सुधारण्यासाठी जीवनरक्त आहे – त्यांच्याकडे जितका अधिक संभाषणात्मक डेटा असेल, तितके ते चांगले बनतात. तथापि, हे तुमच्या विचारांचे, प्रश्नांचे, चिंतांचे, सर्जनशील प्रयत्नांचे आणि संभाव्यतः चॅटबॉटसोबत शेअर केलेल्या गोपनीय माहितीचे थेट रेकॉर्ड देखील आहे. या सामग्रीचे संकलन, स्टोरेज आणि संभाव्य उल्लंघन किंवा गैरवापराशी संबंधित धोके महत्त्वपूर्ण आहेत. शिवाय, वापरकर्ता सामग्रीमधून मिळवलेले अंतर्दृष्टी लक्ष्यित जाहिरातींसाठी अमूल्य असू शकते, जरी कच्चा मजकूर थेट जाहिरातदारांसोबत शेअर केला जात नसला तरीही.

• स्थान (Location): संकलन अंदाजे (शहर किंवा प्रदेश, IP पत्त्यावरून प्राप्त) ते अचूक (तुमच्या मोबाइल डिव्हाइसवरून GPS डेटा) पर्यंत असू शकते. चॅटबॉट्स संदर्भ-विशिष्ट उत्तरांसाठी स्थान विनंती करू शकतात (उदा., ‘माझ्या जवळील रेस्टॉरंट्स’). तथापि, सतत स्थान ट्रॅकिंग तुमच्या हालचाली, सवयी आणि तुम्ही वारंवार भेट देत असलेल्या ठिकाणांचे तपशीलवार चित्र प्रदान करते, जे लक्ष्यित विपणन आणि वर्तणूक विश्लेषणासाठी अत्यंत मौल्यवान आहे.

• संपर्क माहिती आणि संपर्क (Contact Info & Contacts): संपर्क माहिती (Contact Info) (नाव, ईमेल, फोन नंबर) खाते तयार करण्यासाठी आणि संप्रेषणासाठी मानक आहे. परंतु जेव्हा Gemini सारखी सेवा तुमच्या डिव्हाइसच्या संपर्क (Contacts) सूचीमध्ये प्रवेश करण्याची विनंती करते, तेव्हा ती तुमच्या वैयक्तिक आणि व्यावसायिक नेटवर्कमध्ये दृश्यमानता प्राप्त करते. चॅटबॉटमध्ये या पातळीच्या प्रवेशाची आवश्यकता असण्याचे समर्थन अनेकदा अस्पष्ट असते आणि ते महत्त्वपूर्ण गोपनीयता घुसखोरीचे प्रतिनिधित्व करते, संभाव्यतः सेवेचे वापरकर्ते नसलेल्या लोकांबद्दल माहिती उघड करते.

• खरेदी (Purchases): तुम्ही काय खरेदी करता याबद्दल माहितीमध्ये प्रवेश करणे तुमच्या आर्थिक वर्तणूक, जीवनशैली आणिग्राहक प्राधान्यांमध्ये थेट खिडकी आहे. Gemini आणि Perplexity सारख्या प्लॅटफॉर्मसाठी, हा डेटा आवडीनिवडींचा अंदाज लावण्यासाठी, भविष्यातील खरेदी वर्तनाचा अंदाज लावण्यासाठी किंवा उल्लेखनीय अचूकतेने जाहिरातींना लक्ष्य करण्यासाठी वापरला जाऊ शकतो. हे तुमच्या ऑनलाइन संवादांमधील आणि तुमच्या वास्तविक-जगातील आर्थिक क्रियाकलापांमधील अंतर भरून काढते.

या बारकावे समजून घेणे महत्त्वाचे आहे. प्रत्येक डेटा पॉइंट तुमच्या डिजिटल ओळखीचा किंवा वर्तनाचा एक भाग दर्शवतो जो कॅप्चर केला जात आहे, संग्रहित केला जात आहे आणि संभाव्यतः विश्लेषण किंवा कमाई केली जात आहे. एकाधिक श्रेणी गोळा करण्याचा एकत्रित परिणाम, विशेषत: वापरकर्ता सामग्री (User Content), संपर्क (Contacts), स्थान (Location), आणि खरेदी (Purchases) सारख्या संवेदनशील श्रेणी, या AI साधने प्रदान करणार्‍या कंपन्यांकडे असलेल्या अविश्वसनीय तपशीलवार वापरकर्ता प्रोफाइलमध्ये परिणाम करू शकतो.

न दिसणारा व्यवहार: सोय विरुद्ध गोपनीयता

AI चॅटबॉट्सचा जलद अवलंब डिजिटल युगात घडणाऱ्या एका मूलभूत व्यवहाराला अधोरेखित करतो: अत्याधुनिक सेवांसाठी वैयक्तिक डेटाची देवाणघेवाण. अनेक सर्वात शक्तिशाली AI साधने वरवर पाहता विनामूल्य किंवा कमी किमतीत ऑफर केली जातात, परंतु ही सुलभता अनेकदा खरी किंमत लपवते – आपली माहिती. सोय आणि गोपनीयता यांच्यातील हा व्यवहार AI डेटा संकलनाभोवतीच्या चर्चेच्या केंद्रस्थानी आहे.

वापरकर्ते मजकूर तयार करण्याची, जटिल प्रश्नांची उत्तरे देण्याची, कोड लिहिण्याची, ईमेलचा मसुदा तयार करण्याची आणि अगदी सोबतीची ऑफर देण्याच्या त्यांच्या उल्लेखनीय क्षमतेसाठी या प्लॅटफॉर्मवर गर्दी करतात. जाणवलेले मूल्य प्रचंड आहे, वेळ वाचवते आणि नवीन सर्जनशील क्षमता अनलॉक करते. अशा उपयुक्ततेच्या समोर, लांबलचक गोपनीयता धोरणांमध्ये दडलेले तपशील अनेकदा पार्श्वभूमीत विरून जातात. ‘क्लिक-टू-ॲक्सेप्ट’ थकव्याची एक स्पष्ट भावना आहे, जिथे वापरकर्ते ते देत असलेल्या डेटाची व्याप्ती पूर्णपणे आत्मसात न करता अटी मान्य करतात. ही माहितीपूर्ण संमती आहे, की आधुनिक टेक इकोसिस्टममध्ये डेटा शेअरिंगच्या जाणवलेल्या अपरिहार्यतेपुढे फक्त शरणागती आहे?

या विस्तृत डेटा संकलनाशी संबंधित धोके बहुआयामी आहेत. डेटा भंग (Data breaches) एक सततचा धोका आहे; कंपनी जितका जास्त डेटा ठेवते, तितकी ती दुर्भावनापूर्ण घटकांसाठी अधिक आकर्षक लक्ष्य बनते. संवेदनशील वापरकर्ता सामग्री (User Content) किंवा लिंक केलेल्या ओळखकर्त्यांचा (Identifiers) समावेश असलेल्या उल्लंघनाचे विनाशकारी परिणाम होऊ शकतात. उल्लंघनांच्या पलीकडे, डेटा गैरवापराचा (data misuse) धोका आहे. सेवा सुधारणेसाठी गोळा केलेली माहिती संभाव्यतः अनाहूत जाहिरात, वापरकर्ता हाताळणी किंवा काही संदर्भांमध्ये सामाजिक स्कोअरिंगसाठी पुन्हा वापरली जाऊ शकते. संवाद डेटाला स्थान, खरेदी इतिहास आणि संपर्क नेटवर्कसह एकत्रित करून हायपर-डिटेल वैयक्तिक प्रोफाइल तयार करणे, पाळत ठेवणे आणि स्वायत्ततेबद्दल गहन नैतिक प्रश्न उपस्थित करते.

शिवाय, आज गोळा केलेला डेटा उद्या आणखी शक्तिशाली AI प्रणालींच्या विकासाला चालना देतो. या साधनांशी संवाद साधून, वापरकर्ते प्रशिक्षण प्रक्रियेत सक्रियपणे सहभागी होत आहेत, भविष्यातील AI क्षमतांना आकार देणारी कच्ची सामग्री योगदान देत आहेत. या सहयोगी पैलूकडे अनेकदा दुर्लक्ष केले जाते, परंतु ते हायलाइट करते की वापरकर्ता डेटा केवळ उप-उत्पादन नाही तर संपूर्ण AI उद्योगासाठी एक मूलभूत संसाधन आहे.

शेवटी, वापरकर्ते आणि AI चॅटबॉट्स यांच्यातील संबंधात सतत वाटाघाटी समाविष्ट असते. वापरकर्त्यांना शक्तिशाली तंत्रज्ञानात प्रवेश मिळतो, तर कंपन्यांना मौल्यवान डेटामध्ये प्रवेश मिळतो. सध्याचे लँडस्केप, तथापि, सूचित करते की ही वाटाघाटी अनेकदा अप्रत्यक्ष आणि संभाव्यतः असंतुलित असते. Grok च्या सापेक्ष किमानवादापासून ते Gemini च्या विस्तृत संकलनापर्यंत डेटा संकलन पद्धतींमधील महत्त्वपूर्ण फरक, सूचित करतो की भिन्न मॉडेल शक्य आहेत. हे टेक कंपन्यांकडून अधिक पारदर्शकतेची आणि वापरकर्त्यांमध्ये वाढीव जागरूकतेची गरज अधोरेखित करते. AI चॅटबॉट निवडणे आता केवळ त्याच्या कार्यक्षमतेचे मूल्यांकन करण्यापुरते मर्यादित नाही; त्यासाठी डेटा गोपनीयता परिणामांचे जाणीवपूर्वक मूल्यांकन आणि ऑफर केलेली सोय समर्पण केलेल्या माहितीच्या मोलाची आहे की नाही याची वैयक्तिक गणना आवश्यक आहे. AI आपली अथक वाटचाल सुरू ठेवत असताना, वाढत्या डेटा-चालित जगात वैयक्तिक गोपनीयता आणि नियंत्रण राखण्यासाठी या व्यवहारावर हुशारीने नेव्हिगेट करणे महत्त्वाचे असेल. या प्लॅटफॉर्मची तुलना करून मिळवलेले अंतर्दृष्टी एक गंभीर स्मरणपत्र म्हणून काम करतात की ‘विनामूल्य’ डिजिटल सेवांच्या क्षेत्रात, वापरकर्त्याचा डेटा अनेकदा कापणी केले जाणारे खरे उत्पादन असते. दक्षता आणि माहितीपूर्ण निवडी हे भविष्य घडवण्यासाठी आमची सर्वात प्रभावी साधने आहेत जिथे नविनता आणि गोपनीयता एकत्र नांदू शकतात.