Cena inteligencji: Apetyt chatbotów AI na dane

Rewolucja sztucznej inteligencji nie tylko puka do drzwi; mocno zakorzeniła się w naszych cyfrowych salonach. Centralnym elementem tej transformacji są chatboty AI, zaawansowane agenty konwersacyjne obiecujące wszystko, od natychmiastowych odpowiedzi po kreatywną współpracę. Narzędzia takie jak ChatGPT szybko zdobyły oszałamiającą popularność, angażując podobno ponad 200 milionów aktywnych użytkowników tygodniowo. Jednak pod powierzchnią płynnej interakcji kryje się kluczowe pytanie, które wymaga analizy: Jaki jest koszt tej wygody, mierzony w walucie naszych danych osobowych? W miarę jak ci cyfrowi asystenci stają się coraz bardziej zintegrowani z naszym życiem, zrozumienie, które z nich są najbardziej żarłoczne w konsumpcji danych użytkowników, jest nie tylko roztropne, ale wręcz niezbędne.

Analiza ujawnień dotyczących prywatności, wymienionych na platformach takich jak Apple App Store, rzuca światło na ten narastający problem, ujawniając szerokie spektrum praktyk zbierania danych wśród najbardziej znanych obecnie dostępnych chatbotów AI. Te ujawnienia, wymagane w celu zapewnienia przejrzystości, oferują wgląd w rodzaje i ilość informacji, na których udostępnienie użytkownicy domyślnie się zgadzają. Wyniki malują złożony obraz, wskazując, że nie wszyscy towarzysze AI są sobie równi, jeśli chodzi o prywatność danych. Niektórzy stąpają lekko, podczas gdy inni wydają się gromadzić obszerne dossier na temat swoich użytkowników. Ta rozbieżność podkreśla znaczenie spojrzenia poza możliwości tych narzędzi, aby zrozumieć leżące u ich podstaw gospodarki danych.

Spektrum Zbierania Danych: Pierwsze Spojrzenie

Poruszanie się po rozwijającym się krajobrazie sztucznej inteligencji często przypomina eksplorację niezbadanego terytorium. Wśród najbardziej widocznych punktów orientacyjnych znajdują się chatboty AI, obiecujące bezprecedensowe poziomy interakcji i pomocy. Jednak bliższe badanie ujawnia znaczące różnice w sposobie działania tych bytów, szczególnie w odniesieniu do gromadzonych przez nie danych osobowych. Niedawna analiza polityk prywatności związanych z popularnymi aplikacjami chatbotów podkreśla wyraźną hierarchię pozyskiwania danych.

Na jednym końcu tego spektrum znajdujemy platformy wykazujące znaczny apetyt na informacje o użytkownikach, potencjalnie wykorzystujące ogromne zbiory danych do udoskonalania swoich algorytmów lub wspierania szerszych modeli biznesowych. Na przeciwnym końcu niektóre chatboty wydają się działać z bardziej powściągliwym podejściem, zbierając tylko to, co wydaje się niezbędne do podstawowego działania i ulepszania. Ta rozbieżność nie jest czysto akademicka; mówi wiele o filozofiach projektowania, priorytetach strategicznych, a być może nawet o podstawowych modelach przychodów firm stojących za tymi potężnymi narzędziami. Ustalenie wyraźnego lidera w zbieraniu danych i zidentyfikowanie tych z lżejszym podejściem stanowi kluczowy punkt wyjścia dla użytkowników pragnących dokonywać świadomych wyborów dotyczących swojej cyfrowej prywatności w erze AI. Lider w tym wyścigu danych, być może dla niektórych nie zaskakująco, pochodzi od giganta technologicznego z długą historią wykorzystywania danych, podczas gdy najbardziej konserwatywny gracz wyłania się z nowszego, choć głośnego, uczestnika areny AI.

Gemini od Google: Niekwestionowany Mistrz Danych

Wyraźnie wyróżniając się spośród swoich rówieśników, Gemini firmy Google (który pojawił się na scenie około marca 2023 r.) wykazuje najbardziej rozległe praktyki zbierania danych zidentyfikowane w ostatnich analizach. Zgodnie z ujawnieniami dotyczącymi prywatności, Gemini gromadzi imponujące 22 różne punkty danych, rozłożone na obszernej liście 10 kategorii. To pozycjonuje ofertę Google na szczycie pozyskiwania danych wśród badanych powszechnie używanych chatbotów.

Szerokość informacji zbieranych przez Gemini jest godna uwagi. Obejmuje ona kilka wymiarów cyfrowego życia użytkownika:

• Informacje Kontaktowe: Standardowe dane, takie jak imię i nazwisko lub adres e-mail, często wymagane do założenia konta.
• Lokalizacja: Precyzyjne lub przybliżone dane geograficzne, potencjalnie wykorzystywane do odpowiedzi zlokalizowanych lub analiz.
• Kontakty: Dostęp do książki adresowej lub listy kontaktów użytkownika – kategoria unikalnie wykorzystywana przez Gemini w tej konkretnej grupie porównawczej, co rodzi poważne obawy dotyczące prywatności sieci użytkownika.
• Treści Użytkownika: Ta szeroka kategoria prawdopodobnie obejmuje podpowiedzi wprowadzane przez użytkowników, rozmowy prowadzone z chatbotem oraz potencjalnie wszelkie przesłane pliki lub dokumenty. Jest to często kluczowe dla szkolenia AI, ale także bardzo wrażliwe.
• Historia: Historia przeglądania lub historia wyszukiwania, oferująca wgląd w zainteresowania użytkownika i działania online poza bezpośrednią interakcją z chatbotem.
• Identyfikatory: Identyfikatory urządzeń, identyfikatory użytkowników lub inne unikalne znaczniki, które pozwalają platformie śledzić wzorce użytkowania i potencjalnie łączyć aktywność w różnych usługach lub sesjach.
• Diagnostyka: Dane dotyczące wydajności, dzienniki awarii i inne informacje techniczne używane do monitorowania stabilności i ulepszania usługi. Wszystkie boty w badaniu zbierały tego typu dane.
• Dane Użytkowania: Informacje o tym, jak użytkownik wchodzi w interakcję z aplikacją – częstotliwość korzystania z funkcji, czas trwania sesji, wzorce interakcji itp.
• Zakupy: Historia transakcji finansowych lub informacje o zakupach. Obok Perplexity, Gemini wyróżnia się dostępem do tej kategorii, potencjalnie łącząc dane interakcji AI z zachowaniami konsumenckimi.
• Inne Dane: Kategoria zbiorcza, która może obejmować różne inne typy informacji nieokreślone gdzie indziej.

Sama objętość, a co ważniejsze, charakter danych zbieranych przez Gemini zasługują na staranne rozważenie. Dostęp do listy Kontaktów użytkownika stanowi znaczące rozszerzenie poza typowe wymagania chatbota. Podobnie, zbieranie historii Zakupów splata wykorzystanie AI z aktywnością finansową, otwierając drogi do bardzo specyficznego profilowania użytkowników lub ukierunkowanej reklamy, obszarów, w których Google posiada głęboką wiedzę specjalistyczną i ugruntowany model biznesowy. Podczas gdy dane diagnostyczne i dotyczące użytkowania są stosunkowo standardowe dla ulepszania usług, połączenie ich z lokalizacją, treściami użytkownika, historią i unikalnymi identyfikatorami maluje obraz systemu zaprojektowanego do budowania niezwykle szczegółowego zrozumienia swoich użytkowników. To rozległe zbieranie danych jest zgodne z szerszym ekosystemem Google, który rozwija się dzięki wykorzystywaniu informacji o użytkownikach do spersonalizowanych usług i przychodów z reklam. Dla użytkowników priorytetowo traktujących minimalną ekspozycję danych, pozycja Gemini jako lidera w zbieraniu punktów danych czyni go wyjątkiem wymagającym starannej oceny.

Mapowanie Środka: Claude, Copilot i DeepSeek

Przestrzeń pomiędzy rozległym zasięgiem Gemini a bardziej minimalistycznym podejściem innych zajmuje kilka prominentnych chatbotów AI: Claude, Copilot i DeepSeek. Platformy te reprezentują znaczną część rynku i wykazują praktyki zbierania danych, które, choć istotne, są mniej ekspansywne niż u lidera.

Claude, opracowany przez Anthropic (firmę znaną z nacisku na bezpieczeństwo AI), podobno zbiera 13 punktów danych. Jego zbiór obejmuje kategorie takie jak Informacje Kontaktowe, Lokalizacja, Treści Użytkownika, Identyfikatory, Diagnostyka i Dane Użytkowania. W porównaniu do Gemini, zauważalnie brakuje Kontaktów, Historii, Zakupów i niejednoznacznych ‘Innych Danych’. Chociaż nadal gromadzi wrażliwe informacje, takie jak Lokalizacja i Treści Użytkownika, profil Claude sugeruje nieco bardziej skoncentrowaną strategię pozyskiwania danych. Zbieranie Treści Użytkownika pozostaje kluczowym obszarem, niezbędnym do szkolenia i ulepszania modelu, ale także repozytorium potencjalnie prywatnych danych konwersacyjnych.

Copilot firmy Microsoft, głęboko zintegrowany z ekosystemami Windows i Microsoft 365, gromadzi 12 punktów danych. Jego profil zbierania danych ściśle odzwierciedla Claude, ale dodaje ‘Historię’ do mieszanki, obejmując Informacje Kontaktowe, Lokalizację, Treści Użytkownika, Historię, Identyfikatory, Diagnostykę i Dane Użytkowania. Włączenie ‘Historii’ sugeruje zainteresowanie podobne do Gemini w zrozumieniu aktywności użytkownika poza bezpośrednimi interakcjami z chatbotem, potencjalnie wykorzystując to do szerszej personalizacji w środowisku Microsoft. Jednak powstrzymuje się od dostępu do informacji o Kontaktach lub Zakupach, co odróżnia go od podejścia Google.

DeepSeek, pochodzący z Chin i odnotowany jako nowszy uczestnik (około stycznia 2025 r., chociaż harmonogramy wydań mogą być płynne), zbiera 11 punktów danych. Jego zgłoszone kategorie obejmują Informacje Kontaktowe, Treści Użytkownika, Identyfikatory, Diagnostykę i Dane Użytkowania. W porównaniu do Claude i Copilot, DeepSeek wydaje się nie zbierać danych Lokalizacji ani Historii, na podstawie tej konkretnej analizy. Jego koncentracja wydaje się węższa, skupiona głównie na tożsamości użytkownika, treści interakcji i metrykach operacyjnych. Zbieranie Treści Użytkownika pozostaje centralne, co jest zgodne z większością innych głównych chatbotów w wykorzystywaniu danych konwersacyjnych.

Ci zbieracze danych ze środka stawki podkreślają powszechne poleganie na Treściach Użytkownika, Identyfikatorach, Diagnostyce i Danych Użytkowania. Ten podstawowy zestaw wydaje się fundamentalny dla działania, ulepszania i potencjalnie personalizacji obecnej generacji chatbotów AI. Jednak różnice dotyczące Lokalizacji, Historii i innych kategorii ujawniają odmienne priorytety i potencjalnie różne akty równowagi między funkcjonalnością, personalizacją a prywatnością użytkownika. Użytkownicy wchodzący w interakcję z Claude, Copilot lub DeepSeek nadal udostępniają znaczące ilości informacji, w tym treść swoich interakcji, ale ogólny zakres wydaje się mniej wyczerpujący niż w przypadku Gemini, szczególnie w odniesieniu do dostępu do list kontaktów i działań finansowych.

Bardziej Powściągliwi Zbieracze: ChatGPT, Perplexity i Grok

Podczas gdy niektóre chatboty AI zarzucają szeroką sieć na dane użytkowników, inne wykazują bardziej wyważone podejście. Do tej grupy należą niezwykle popularny ChatGPT, skoncentrowany na wyszukiwaniu Perplexity oraz nowszy uczestnik Grok. Ich praktyki zbierania danych, choć nie nieistniejące, wydają się mniej wszechstronne niż te na szczycie skali.

ChatGPT, prawdopodobnie katalizator obecnego boomu na chatboty AI, zbiera zgłoszone 10 punktów danych. Pomimo ogromnej bazy użytkowników, jego apetyt na dane, odzwierciedlony w tych ujawnieniach, jest umiarkowany w porównaniu do Gemini, Claude czy Copilot. Kategorie wykorzystywane przez ChatGPT obejmują Informacje Kontaktowe, Treści Użytkownika, Identyfikatory, Diagnostykę i Dane Użytkowania. Lista ta wyraźnie wyklucza Lokalizację, Historię, Kontakty i Zakupy. Zbiór pozostaje znaczący, szczególnie włączenie Treści Użytkownika, które stanowią podstawę interakcji użytkownika i są kluczowe dla udoskonalania modelu przez OpenAI. Jednak brak śledzenia lokalizacji, eksploracji historii przeglądania, dostępu do listy kontaktów czy danych finansowych sugeruje potencjalnie bardziej skoncentrowany zakres, głównie dotyczący bezpośredniej interakcji użytkownik-chatbot i integralności operacyjnej. Dla milionów ChatGPT reprezentuje główny interfejs z generatywną AI, a jego praktyki dotyczące danych, choć nie minimalne, unikają niektórych bardziej inwazyjnych kategorii obserwowanych gdzie indziej.

Perplexity, często pozycjonowany jako silnik odpowiedzi oparty na AI, rzucający wyzwanie tradycyjnym wyszukiwarkom, również zbiera 10 punktów danych, dorównując ChatGPT pod względem ilości, ale znacznie różniąc się typem. Zbiór Perplexity obejmuje Lokalizację, Identyfikatory, Diagnostykę, Dane Użytkowania i, co ciekawe, Zakupy. W przeciwieństwie do ChatGPT i większości innych w tym porównaniu (z wyjątkiem Gemini), Perplexity wykazuje zainteresowanie informacjami o zakupach. Jednak wyróżnia się tym, że podobno nie zbiera Treści Użytkownika ani Informacji Kontaktowych w taki sam sposób jak inni. Ten unikalny profil sugeruje inną koncentrację strategiczną – być może wykorzystanie lokalizacji do trafnych odpowiedzi i danych o zakupach do zrozumienia zachowań ekonomicznych lub preferencji użytkownika, jednocześnie potencjalnie kładąc mniejszy bezpośredni nacisk na samą treść konwersacyjną dla swojego podstawowego modelu lub obsługując ją w sposób niezadeklarowany w kategorii ‘Treści Użytkownika’ w ujawnieniach w sklepie z aplikacjami.

Wreszcie, Grok, opracowany przez xAI Elona Muska i wydany około listopada 2023 r., wyłania się jako najbardziej oszczędny pod względem danych chatbot w tej konkretnej analizie, zbierając tylko 7 unikalnych punktów danych. Gromadzone informacje ograniczają się do Informacji Kontaktowych, Identyfikatorów i Diagnostyki. Wyraźnie brakuje Lokalizacji, Treści Użytkownika, Historii, Zakupów, Kontaktów i Danych Użytkowania. To minimalistyczne podejście wyróżnia Grok. Sugeruje ono główną koncentrację na podstawowym zarządzaniu kontem (Informacje Kontaktowe), identyfikacji użytkownika/urządzenia (Identyfikatory) i kondycji systemu (Diagnostyka). Brak zadeklarowanego zbierania Treści Użytkownika jest szczególnie uderzający, rodząc pytania o to, jak model jest szkolony i ulepszany, lub czy te dane są obsługiwane inaczej. Dla użytkowników priorytetowo traktujących minimalne udostępnianie danych ponad wszystko inne, zadeklarowane praktyki Grok wydają się, na pierwszy rzut oka, najmniej inwazyjne spośród badanych głównych graczy. Może to odzwierciedlać jego nowszy status, inne filozoficzne stanowisko w sprawie danych lub po prostu inną fazę w jego strategii rozwoju i monetyzacji.

Dekodowanie Punktów Danych: Co Oni Naprawdę Biorą?

Listy kategorii danych zbieranych przez chatboty AI stanowią punkt wyjścia, ale zrozumienie rzeczywistych implikacji wymaga zagłębienia się w to, co te etykiety faktycznie oznaczają. Sama wiedza, że chatbot zbiera “Identyfikatory” lub “Treści Użytkownika”, nie oddaje w pełni potencjalnego wpływu na prywatność.

• Identyfikatory: To często więcej niż tylko nazwa użytkownika. Może obejmować unikalne identyfikatory urządzeń (takie jak identyfikator reklamowy telefonu), identyfikatory kont użytkowników specyficzne dla usługi, adresy IP i potencjalnie inne znaczniki, które pozwalają firmie rozpoznawać Cię w różnych sesjach, na różnych urządzeniach, a nawet w różnych usługach w ramach ich ekosystemu. Są to podstawowe narzędzia do śledzenia zachowań użytkowników, personalizowania doświadczeń, a czasami łączenia aktywności w celach reklamowych. Im więcej zebranych identyfikatorów, tym łatwiej zbudować kompleksowy profil.

• Dane Użytkowania i Diagnostyka: Często przedstawiane jako niezbędne do płynnego działania usługi, kategorie te mogą być dość odkrywcze. Diagnostyka może obejmować raporty o awariach, dzienniki wydajności i specyfikacje urządzeń. Dane Użytkowania zagłębiają się jednak w to, jak korzystasz z usługi: klikane funkcje, czas spędzony na określonych zadaniach, częstotliwość użytkowania, wzorce interakcji, naciskane przyciski i długości sesji. Chociaż pozornie nieszkodliwe, zagregowane dane użytkowania mogą ujawnić wzorce behawioralne, preferencje i poziomy zaangażowania, cenne dla rozwoju produktu, ale także potencjalnie dla profilowania użytkowników.

• Treści Użytkownika: To prawdopodobnie najbardziej wrażliwa kategoria dla chatbota. Obejmuje tekst Twoich podpowiedzi, odpowiedzi AI, cały przebieg Twoich rozmów oraz potencjalnie wszelkie pliki (dokumenty, obrazy), które możesz przesłać. Te dane są siłą napędową szkolenia i ulepszania modeli AI – im więcej danych konwersacyjnych posiadają, tym stają się lepsze. Jednak jest to również bezpośredni zapis Twoich myśli, pytań, obaw, twórczych przedsięwzięć i potencjalnie poufnych informacji udostępnianych chatbotowi. Ryzyko związane ze zbieraniem, przechowywaniem i potencjalnym naruszeniem lub niewłaściwym wykorzystaniem tych treści jest znaczne. Co więcej, wnioski wyciągnięte z treści użytkownika mogą być nieocenione dla ukierunkowanej reklamy, nawet jeśli surowy tekst nie jest bezpośrednio udostępniany reklamodawcom.

• Lokalizacja: Zbieranie może obejmować zakres od przybliżonego (miasto lub region, pochodzący z adresu IP) do precyzyjnego (dane GPS z urządzenia mobilnego). Chatboty mogą prosić o lokalizację w celu uzyskania odpowiedzi specyficznych dla kontekstu (np. “restauracje w pobliżu”). Jednak trwałe śledzenie lokalizacji dostarcza szczegółowego obrazu Twoich ruchów, nawyków i miejsc, które często odwiedzasz, co jest bardzo cenne dla ukierunkowanego marketingu i analizy behawioralnej.

• Informacje Kontaktowe i Kontakty: Informacje Kontaktowe (imię i nazwisko, e-mail, numer telefonu) są standardem przy tworzeniu konta i komunikacji. Ale gdy usługa taka jak Gemini żąda dostępu do listy Kontaktów Twojego urządzenia, zyskuje wgląd w Twoją osobistą i zawodową sieć. Uzasadnienie potrzeby tego poziomu dostępu w chatbocie jest często niejasne i stanowi znaczące naruszenie prywatności, potencjalnie ujawniając informacje o osobach, które nawet nie są użytkownikami usługi.

• Zakupy: Dostęp do informacji o tym, co kupujesz, jest bezpośrednim oknem na Twoje zachowania finansowe, styl życia i preferencje konsumenckie. Dla platform takich jak Gemini i Perplexity, dane te mogą być wykorzystywane do wnioskowania o zainteresowaniach, przewidywania przyszłych zachowań zakupowych lub kierowania reklam z niezwykłą precyzją. Łączy to lukę między Twoimi interakcjami online a Twoją rzeczywistą aktywnością gospodarczą.

Zrozumienie tych niuansów jest kluczowe. Każdy punkt danych reprezentuje fragment Twojej cyfrowej tożsamości lub zachowania, który jest przechwytywany, przechowywany i potencjalnie analizowany lub monetyzowany. Skumulowany efekt zbierania wielu kategorii, zwłaszcza wrażliwych, takich jak Treści Użytkownika, Kontakty, Lokalizacja i Zakupy, może skutkować tworzeniem niezwykle szczegółowych profili użytkowników przechowywanych przez firmy dostarczające te narzędzia AI.

Niewidoczny Kompromis: Wygoda kontra Poufność

Szybkie przyjęcie chatbotów AI podkreśla fundamentalną transakcję zachodzącą w erze cyfrowej: wymianę danych osobowych na zaawansowane usługi. Wiele z najpotężniejszych narzędzi AI jest oferowanych pozornie za darmo lub po niskich kosztach, ale ta dostępność często maskuje prawdziwą cenę – nasze informacje. Ten kompromis między wygodą a poufnością leży u podstaw debaty dotyczącej zbierania danych przez AI.

Użytkownicy gromadzą się na tych platformach ze względu na ich niezwykłą zdolność do generowania tekstu, odpowiadania na złożone pytania, pisania kodu, tworzenia wersji roboczych wiadomości e-mail, a nawet oferowania towarzystwa. Postrzegana wartość jest ogromna, oszczędza czas i odblokowuje nowy potencjał twórczy. W obliczu takiej użyteczności szczegóły ukryte w długich politykach prywatności często schodzą na dalszy plan. Istnieje wyczuwalne poczucie zmęczenia “kliknij, aby zaakceptować”, gdzie użytkownicy potwierdzają warunki, nie przyswajając w pełni zakresu danych, które udostępniają. Czy jest to świadoma zgoda, czy po prostu rezygnacja z postrzeganej nieuchronności udostępniania danych we współczesnym ekosystemie technologicznym?

Ryzyka związane z tym rozległym zbieraniem danych są wieloaspektowe. Naruszenia danych pozostają stałym zagrożeniem; im więcej danych posiada firma, tym bardziej atrakcyjnym celem staje się dla złośliwych aktorów. Naruszenie obejmujące wrażliwe Treści Użytkownika lub powiązane Identyfikatory może mieć katastrofalne konsekwencje. Poza naruszeniami istnieje ryzyko nadużycia danych. Informacje zebrane w celu ulepszenia usługi mogą potencjalnie zostać ponownie wykorzystane do inwazyjnej reklamy, manipulacji użytkownikami, a nawet oceny społecznej w niektórych kontekstach. Tworzenie hiper-szczegółowych profili osobistych, łączących dane interakcji z lokalizacją, historią zakupów i sieciami kontaktów, rodzi głębokie pytania etyczne dotyczące nadzoru i autonomii.

Co więcej, dane zbierane dzisiaj napędzają rozwój jeszcze potężniejszych systemów AI jutro. Wchodząc w interakcję z tymi narzędziami, użytkownicy aktywnie uczestniczą w procesie szkolenia, dostarczając surowca, który kształtuje przyszłe możliwości AI. Ten aspekt współpracy jest często pomijany, ale podkreśla, jak dane użytkownika nie są tylko produktem ubocznym, ale podstawowym zasobem dla całej branży AI.

Ostatecznie relacja między użytkownikami a chatbotami AI obejmuje ciągłe negocjacje. Użytkownicy zyskują dostęp do potężnej technologii, podczas gdy firmy zyskują dostęp do cennych danych. Obecny krajobraz sugeruje jednak, że negocjacje te są często dorozumiane i potencjalnie niezrównoważone. Znaczne zróżnicowanie praktyk zbierania danych, od względnego minimalizmu Grok po rozległe gromadzenie przez Gemini, wskazuje, że możliwe są różne modele. Podkreśla to potrzebę większej przejrzystości ze strony firm technologicznych i zwiększonej świadomości wśród użytkowników. Wybór chatbota AI to już nie tylko ocena jego wydajności; wymaga świadomej oceny implikacji dla prywatności danych i osobistej kalkulacji, czy oferowana wygoda jest warta przekazanych informacji. W miarę jak AI kontynuuje swój nieustanny marsz, mądre poruszanie się po tym kompromisie będzie miało zasadnicze znaczenie dla utrzymania indywidualnej prywatności i kontroli w coraz bardziej zorientowanym na dane świecie. Wnioski wyciągnięte z porównania tych platform służą jako krytyczne przypomnienie, że w dziedzinie “darmowych” usług cyfrowych dane użytkownika są często prawdziwym produktem zbieranym. Czujność i świadome wybory pozostają naszymi najskuteczniejszymi narzędziami w kształtowaniu przyszłości, w której innowacja i prywatność mogą współistnieć.