కృత్రిమ మేధస్సు విప్లవం కేవలం తలుపు తట్టడం లేదు; అది మన డిజిటల్ నివాస గదులలో స్థిరంగా పాతుకుపోయింది. ఈ పరివర్తనకు కేంద్రంగా AI చాట్‌బాట్‌లు ఉన్నాయి, ఇవి తక్షణ సమాధానాల నుండి సృజనాత్మక సహకారం వరకు అన్నీ వాగ్దానం చేసే అధునాతన సంభాషణ ఏజెంట్లు. ChatGPT వంటి సాధనాలు వేగంగా అద్భుతమైన ప్రజాదరణను పొందాయి, ప్రతి వారం 200 మిలియన్లకు పైగా క్రియాశీల వినియోగదారులను నిమగ్నం చేస్తున్నాయని నివేదించబడింది. అయినప్పటికీ, అతుకులు లేని పరస్పర చర్య యొక్క ఉపరితలం క్రింద, పరిశీలన అవసరమయ్యే ఒక క్లిష్టమైన ప్రశ్న ఉంది: మన వ్యక్తిగత సమాచారం యొక్క కరెన్సీలో కొలవబడిన ఈ సౌలభ్యం యొక్క ధర ఏమిటి? ఈ డిజిటల్ సహాయకులు మన జీవితాల్లో మరింత సమగ్రంగా మారడంతో, వినియోగదారు డేటా వినియోగంలో ఏవి అత్యంత ఆకలితో ఉన్నాయో అర్థం చేసుకోవడం వివేకం మాత్రమే కాదు, ఇది అవసరం.
Apple App Store వంటి ప్లాట్‌ఫారమ్‌లలో జాబితా చేయబడిన గోప్యతా ప్రకటనల విశ్లేషణ ఈ పెరుగుతున్న సమస్యపై వెలుగునిస్తుంది, ప్రస్తుతం అందుబాటులో ఉన్న అత్యంత ప్రముఖ AI చాట్‌బాట్‌లలో డేటా సేకరణ పద్ధతుల యొక్క విస్తృత స్పెక్ట్రమ్‌ను వెల్లడిస్తుంది. పారదర్శకతను అందించడానికి తప్పనిసరి చేయబడిన ఈ ప్రకటనలు, వినియోగదారులు పంచుకోవడానికి పరోక్షంగా అంగీకరించే సమాచారం యొక్క రకాలు మరియు పరిమాణంలోకి ఒక కిటికీని అందిస్తాయి. కనుగొన్నవి సంక్లిష్టమైన చిత్రాన్ని చిత్రించాయి, డేటా గోప్యత విషయానికి వస్తే అన్ని AI సహచరులు సమానంగా సృష్టించబడలేదని సూచిస్తున్నాయి. కొందరు తేలికగా నడుస్తారు, మరికొందరు తమ వినియోగదారులపై విస్తృతమైన పత్రాలను సేకరిస్తున్నట్లు కనిపిస్తుంది. ఈ వైవిధ్యం ఈ సాధనాల సామర్థ్యాలకు అతీతంగా వాటిని శక్తివంతం చేసే అంతర్లీన డేటా ఆర్థిక వ్యవస్థలను అర్థం చేసుకోవడం యొక్క ప్రాముఖ్యతను నొక్కి చెబుతుంది.
డేటా సేకరణ స్పెక్ట్రమ్: మొదటి చూపు
కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క పెరుగుతున్న ప్రకృతి దృశ్యాన్ని నావిగేట్ చేయడం తరచుగా గుర్తించబడని భూభాగాన్ని అన్వేషించడం లాంటిది. అత్యంత కనిపించే మైలురాళ్లలో AI చాట్‌బాట్‌లు ఉన్నాయి, ఇవి అపూర్వమైన స్థాయి పరస్పర చర్య మరియు సహాయాన్ని వాగ్దానం చేస్తాయి. అయినప్పటికీ, నిశితంగా పరిశీలిస్తే, ఈ సంస్థలు ఎలా పనిచేస్తాయో, ముఖ్యంగా వారు సేకరించే వ్యక్తిగత సమాచారానికి సంబంధించి గణనీయమైన తేడాలను వెల్లడిస్తుంది. జనాదరణ పొందిన చాట్‌బాట్ అనువర్తనాలతో అనుబంధించబడిన గోప్యతా విధానాల యొక్క ఇటీవలి పరిశీలన డేటా సముపార్జన యొక్క విభిన్న సోపానక్రమాన్ని హైలైట్ చేస్తుంది.
ఈ స్పెక్ట్రమ్ యొక్క ఒక చివరలో, వినియోగదారు సమాచారం కోసం గణనీయమైన ఆకలిని ప్రదర్శించే ప్లాట్‌ఫారమ్‌లను మేము కనుగొంటాము, వారి అల్గారిథమ్‌లను మెరుగుపరచడానికి లేదా విస్తృత వ్యాపార నమూనాలకు మద్దతు ఇవ్వడానికి విస్తారమైన డేటాసెట్‌లను సమర్థవంతంగా ఉపయోగించుకుంటాము. వ్యతిరేక చివరలో, కొన్ని చాట్‌బాట్‌లు మరింత నిగ్రహంతో కూడిన విధానంతో పనిచేస్తున్నట్లు కనిపిస్తాయి, ప్రాథమిక ఆపరేషన్ మరియు మెరుగుదల కోసం అవసరమైన వాటిని మాత్రమే సేకరిస్తాయి. ఈ అసమానత కేవలం విద్యాపరమైనది కాదు; ఇది డిజైన్ తత్వాలు, వ్యూహాత్మక ప్రాధాన్యతలు మరియు బహుశా ఈ శక్తివంతమైన సాధనాల వెనుక ఉన్న కంపెనీల అంతర్లీన ఆదాయ నమూనాల గురించి వాల్యూమ్‌లను మాట్లాడుతుంది. డేటా సేకరణలో స్పష్టమైన నాయకుడిని స్థాపించడం మరియు తేలికపాటి స్పర్శతో ఉన్నవారిని గుర్తించడం AI యుగంలో వారి డిజిటల్ గోప్యత గురించి సమాచారంతో కూడిన ఎంపికలు చేయాలనుకునే వినియోగదారులకు కీలకమైన ప్రారంభ స్థానాన్ని అందిస్తుంది. ఈ డేటా రేసులో ముందంజలో ఉన్నది, బహుశా కొందరికి ఆశ్చర్యం కలిగించదు, డేటా వినియోగం యొక్క సుదీర్ఘ చరిత్ర కలిగిన టెక్ దిగ్గజం నుండి వచ్చింది, అయితే అత్యంత సంప్రదాయవాద ఆటగాడు AI రంగంలోకి కొత్తగా, అధిక-ప్రొఫైల్ ప్రవేశించినప్పటికీ ఉద్భవించాడు.
Google Gemini: తిరుగులేని డేటా ఛాంపియన్
దాని సహచరుల నుండి స్పష్టంగా నిలబడి, Google Gemini (ఇది మార్చి 2023 ప్రాంతంలో రంగంలోకి ప్రవేశించింది) ఇటీవలి విశ్లేషణలలో గుర్తించబడిన అత్యంత విస్తృతమైన డేటా సేకరణ పద్ధతులను ప్రదర్శిస్తుంది. గోప్యతా ప్రకటనల ప్రకారం, Gemini 10 వర్గాల సమగ్ర జాబితాలో విస్తరించి ఉన్న అద్భుతమైన 22 విభిన్న డేటా పాయింట్‌లను సేకరిస్తుంది. ఇది విస్తృతంగా ఉపయోగించే చాట్‌బాట్‌లలో డేటా సముపార్జన యొక్క శిఖరాగ్రంలో Google సమర్పణను ఉంచుతుంది.
Gemini ద్వారా సేకరించబడిన సమాచారం యొక్క విస్తృతి గమనించదగినది. ఇది వినియోగదారు యొక్క డిజిటల్ జీవితంలోని అనేక కోణాలను విస్తరించింది:
- సంప్రదింపు సమాచారం (Contact Info): పేరు లేదా ఇమెయిల్ చిరునామా వంటి ప్రామాణిక వివరాలు, తరచుగా ఖాతా సెటప్ కోసం అవసరం.
- స్థానం (Location): ఖచ్చితమైన లేదా స్థూల భౌగోళిక డేటా, స్థానికీకరించిన ప్రతిస్పందనలు లేదా విశ్లేషణల కోసం సమర్థవంతంగా ఉపయోగించబడుతుంది.
- పరిచయాలు (Contacts): వినియోగదారు యొక్క చిరునామా పుస్తకం లేదా పరిచయాల జాబితాకు ప్రాప్యత – ఈ నిర్దిష్ట పోలిక సమూహంలో Gemini ప్రత్యేకంగా నొక్కే వర్గం, వినియోగదారు నెట్‌వర్క్ గురించి ముఖ్యమైన గోప్యతా పరిగణనలను లేవనెత్తుతుంది.
- వినియోగదారు కంటెంట్ (User Content): ఈ విస్తృత వర్గం వినియోగదారులు ఇన్‌పుట్ చేసే ప్రాంప్ట్‌లు, వారు చాట్‌బాట్‌తో జరిపే సంభాషణలు మరియు సమర్థవంతంగా అప్‌లోడ్ చేయబడిన ఏవైనా ఫైల్‌లు లేదా పత్రాలను కలిగి ఉంటుంది. ఇది తరచుగా AI శిక్షణకు కీలకం కానీ చాలా సున్నితమైనది కూడా.
- చరిత్ర (History): బ్రౌజింగ్ చరిత్ర లేదా శోధన చరిత్ర, చాట్‌బాట్‌తో ప్రత్యక్ష పరస్పర చర్యకు మించి వినియోగదారు ఆసక్తులు మరియు ఆన్‌లైన్ కార్యకలాపాలపై అంతర్దృష్టులను అందిస్తుంది.
- గుర్తింపుదారులు (Identifiers): పరికర IDలు, వినియోగదారు IDలు లేదా ప్లాట్‌ఫారమ్ వినియోగ నమూనాలను ట్రాక్ చేయడానికి మరియు విభిన్న సేవలు లేదా సెషన్‌లలో కార్యాచరణను సమర్థవంతంగా లింక్ చేయడానికి అనుమతించే ఇతర ప్రత్యేక ట్యాగ్‌లు.
- డయాగ్నస్టిక్స్ (Diagnostics): పనితీరు డేటా, క్రాష్ లాగ్‌లు మరియు స్థిరత్వాన్ని పర్యవేక్షించడానికి మరియు సేవను మెరుగుపరచడానికి ఉపయోగించే ఇతర సాంకేతిక సమాచారం. అధ్యయనంలోని అన్ని బాట్‌లు ఈ రకమైన డేటాను సేకరించాయి.
- వినియోగ డేటా (Usage Data): వినియోగదారు అనువర్తనంతో ఎలా సంకర్షణ చెందుతారనే దాని గురించి సమాచారం – ఫీచర్ వినియోగ ఫ్రీక్వెన్సీ, సెషన్ వ్యవధి, పరస్పర చర్య నమూనాలు మొదలైనవి.
- కొనుగోళ్లు (Purchases): ఆర్థిక లావాదేవీ చరిత్ర లేదా కొనుగోలు సమాచారం. Perplexity తో పాటు, Gemini ఈ వర్గాన్ని యాక్సెస్ చేయడంలో విభిన్నంగా ఉంటుంది, వినియోగదారు ప్రవర్తనతో AI పరస్పర చర్య డేటాను సమర్థవంతంగా లింక్ చేస్తుంది.
- ఇతర డేటా (Other Data): మరెక్కడా పేర్కొనబడని వివిధ ఇతర రకాల సమాచారాన్ని కలిగి ఉండే క్యాచ్-ఆల్ వర్గం.
Gemini ద్వారా సేకరించబడిన డేటా యొక్క పరిమాణం మరియు, మరింత విమర్శనాత్మకంగా, ప్రకృతి జాగ్రత్తగా పరిశీలించాల్సిన అవసరం ఉంది. వినియోగదారు యొక్క పరిచయాల (Contacts) జాబితాను యాక్సెస్ చేయడం సాధారణ చాట్‌బాట్ అవసరాలకు మించి గణనీయమైన విస్తరణను సూచిస్తుంది. అదేవిధంగా, కొనుగోలు (Purchase) చరిత్రను సేకరించడం AI వినియోగాన్ని ఆర్థిక కార్యకలాపాలతో ముడిపెడుతుంది, అత్యంత నిర్దిష్ట వినియోగదారు ప్రొఫైలింగ్ లేదా లక్ష్య ప్రకటనల కోసం మార్గాలను తెరుస్తుంది, ఈ రంగాలలో Google లోతైన నైపుణ్యం మరియు బాగా స్థిరపడిన వ్యాపార నమూనాను కలిగి ఉంది. డయాగ్నస్టిక్ మరియు వినియోగ డేటా సేవా మెరుగుదల కోసం సాపేక్షంగా ప్రామాణికంగా ఉన్నప్పటికీ, స్థానం, వినియోగదారు కంటెంట్, చరిత్ర మరియు ప్రత్యేక ఐడెంటిఫైయర్‌లతో కలయిక దాని వినియోగదారుల గురించి అద్భుతంగా వివరణాత్మక అవగాహనను రూపొందించడానికి రూపొందించబడిన వ్యవస్థ యొక్క చిత్రాన్ని చిత్రించింది. ఈ విస్తృతమైన డేటా సేకరణ Google యొక్క విస్తృత పర్యావరణ వ్యవస్థతో సమలేఖనం చేయబడింది, ఇది వ్యక్తిగతీకరించిన సేవలు మరియు ప్రకటనల ఆదాయం కోసం వినియోగదారు సమాచారాన్ని ఉపయోగించడంపై వృద్ధి చెందుతుంది. కనీస డేటా బహిర్గతానికి ప్రాధాన్యతనిచ్చే వినియోగదారుల కోసం, డేటా పాయింట్ సేకరణలో నాయకుడిగా Gemini యొక్క స్థానం దానిని జాగ్రత్తగా మూల్యాంకనం చేయాల్సిన అవసరం ఉంది.
మధ్య మార్గాన్ని చార్ట్ చేయడం: Claude, Copilot, మరియు DeepSeek
Gemini యొక్క విస్తృతమైన పరిధి మరియు ఇతరుల మరింత మినిమలిస్ట్ విధానం మధ్య స్థలాన్ని ఆక్రమించడం అనేక ప్రముఖ AI చాట్‌బాట్‌లు: Claude, Copilot, మరియు DeepSeek. ఈ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు మార్కెట్‌లో గణనీయమైన భాగాన్ని సూచిస్తాయి మరియు డేటా సేకరణ పద్ధతులను ప్రదర్శిస్తాయి, ఇవి గణనీయమైనవి అయినప్పటికీ, నాయకుడి కంటే తక్కువ విస్తృతమైనవి.
Anthropic (AI భద్రతపై దాని ప్రాధాన్యతకు ప్రసిద్ధి చెందిన సంస్థ) ద్వారా అభివృద్ధి చేయబడిన Claude, 13 డేటా పాయింట్‌లను సేకరిస్తుందని నివేదించబడింది. దాని సేకరణ సంప్రదింపు సమాచారం (Contact Info), స్థానం (Location), వినియోగదారు కంటెంట్ (User Content), గుర్తింపుదారులు (Identifiers), డయాగ్నస్టిక్స్ (Diagnostics), మరియు వినియోగ డేటా (Usage Data) సహా వర్గాలను విస్తరించింది. Gemini తో పోలిస్తే, పరిచయాలు (Contacts), చరిత్ర (History), కొనుగోళ్లు (Purchases), మరియు అస్పష్టమైన ‘ఇతర డేటా (Other Data)’ ముఖ్యంగా లేవు. స్థానం (Location) మరియు వినియోగదారు కంటెంట్ (User Content) వంటి సున్నితమైన సమాచారాన్ని ఇప్పటికీ సేకరిస్తున్నప్పటికీ, Claude యొక్క ప్రొఫైల్ కొంచెం ఎక్కువ కేంద్రీకృత డేటా సముపార్జన వ్యూహాన్ని సూచిస్తుంది. వినియోగదారు కంటెంట్ (User Content) సేకరణ కీలకమైన ప్రాంతంగా మిగిలిపోయింది, మోడల్ శిక్షణ మరియు మెరుగుదలకు కీలకం, కానీ సమర్థవంతంగా ప్రైవేట్ సంభాషణ డేటా యొక్క రిపోజిటరీ కూడా.
Microsoft యొక్క Copilot, Windows మరియు Microsoft 365 పర్యావరణ వ్యవస్థలలో లోతుగా విలీనం చేయబడింది, 12 డేటా పాయింట్‌లను సేకరిస్తుంది. దాని సేకరణ ప్రొఫైల్ Claude ను దగ్గరగా ప్రతిబింబిస్తుంది కానీ మిశ్రమానికి ‘చరిత్ర (History)’ ను జోడిస్తుంది, సంప్రదింపు సమాచారం (Contact Info), స్థానం (Location), వినియోగదారు కంటెంట్ (User Content), చరిత్ర (History), గుర్తింపుదారులు (Identifiers), డయాగ్నస్టిక్స్ (Diagnostics), మరియు వినియోగ డేటా (Usage Data) ను కలిగి ఉంటుంది. ‘చరిత్ర (History)’ ను చేర్చడం ప్రత్యక్ష చాట్‌బాట్ పరస్పర చర్యలకు మించి వినియోగదారు కార్యాచరణను అర్థం చేసుకోవడంలో Gemini మాదిరిగానే ఆసక్తిని సూచిస్తుంది, Microsoft వాతావరణంలో విస్తృత వ్యక్తిగతీకరణ కోసం దీనిని సమర్థవంతంగా ఉపయోగించుకుంటుంది. అయినప్పటికీ, ఇది పరిచయాలు (Contacts) లేదా కొనుగోలు (Purchase) సమాచారాన్ని యాక్సెస్ చేయకుండా నిరోధిస్తుంది, ఇది Google విధానం నుండి దానిని వేరు చేస్తుంది.
చైనా నుండి ఉద్భవించిన మరియు ఇటీవలి ప్రవేశకుడిగా గుర్తించబడిన DeepSeek (జనవరి 2025 ప్రాంతంలో, విడుదల కాలక్రమాలు ద్రవంగా ఉండవచ్చు), 11 డేటా పాయింట్‌లను సేకరిస్తుంది. దాని నివేదించబడిన వర్గాలలో సంప్రదింపు సమాచారం (Contact Info), వినియోగదారు కంటెంట్ (User Content), గుర్తింపుదారులు (Identifiers), డయాగ్నస్టిక్స్ (Diagnostics), మరియు వినియోగ డేటా (Usage Data) ఉన్నాయి. Claude మరియు Copilot తో పోలిస్తే, DeepSeek ఈ నిర్దిష్ట విశ్లేషణ ఆధారంగా స్థానం (Location) లేదా చరిత్ర (History) డేటాను సేకరించినట్లు కనిపించదు. దాని దృష్టి ప్రాథమికంగా వినియోగదారు గుర్తింపు, పరస్పర చర్యల కంటెంట్ మరియు కార్యాచరణ కొలమానాలపై కేంద్రీకృతమై, గట్టిగా ఉన్నట్లు కనిపిస్తుంది. వినియోగదారు కంటెంట్ (User Content) సేకరణ కేంద్రంగా మిగిలిపోయింది, సంభాషణ డేటాను ఉపయోగించడంలో చాలా ఇతర ప్రధాన చాట్‌బాట్‌లతో దానిని సమలేఖనం చేస్తుంది.
ఈ మధ్య-స్థాయి కలెక్టర్లు వినియోగదారు కంటెంట్ (User Content), గుర్తింపుదారులు (Identifiers), డయాగ్నస్టిక్స్ (Diagnostics), మరియు వినియోగ డేటా (Usage Data) పై సాధారణ ఆధారపడటాన్ని హైలైట్ చేస్తారు. ఈ కోర్ సెట్ ప్రస్తుత తరం AI చాట్‌బాట్‌ల ఆపరేషన్, మెరుగుదల మరియు సమర్థవంతంగా వ్యక్తిగతీకరణకు ప్రాథమికంగా కనిపిస్తుంది. అయినప్పటికీ, స్థానం (Location), చరిత్ర (History), మరియు ఇతర వర్గాలకు సంబంధించిన వైవిధ్యాలు విభిన్న ప్రాధాన్యతలను మరియు కార్యాచరణ, వ్యక్తిగతీకరణ మరియు వినియోగదారు గోప్యత మధ్య సమర్థవంతంగా విభిన్న సమతుల్య చర్యలను వెల్లడిస్తాయి. Claude, Copilot, లేదా DeepSeek తో సంకర్షణ చెందుతున్న వినియోగదారులు ఇప్పటికీ వారి పరస్పర చర్యల యొక్క సారాంశంతో సహా గణనీయమైన మొత్తంలో సమాచారాన్ని పంచుకుంటున్నారు, కానీ మొత్తం పరిధి Gemini కంటే తక్కువ సమగ్రంగా కనిపిస్తుంది, ముఖ్యంగా సంప్రదింపు జాబితాలు మరియు ఆర్థిక కార్యకలాపాలకు ప్రాప్యతకు సంబంధించి.
మరింత రిజర్వ్డ్ కలెక్టర్లు: ChatGPT, Perplexity, మరియు Grok
కొన్ని AI చాట్‌బాట్‌లు వినియోగదారు డేటా కోసం విస్తృత వల విసురుతుండగా, మరికొన్ని మరింత కొలవబడిన విధానాన్ని ప్రదర్శిస్తాయి. ఈ సమూహంలో అపారమైన ప్రజాదరణ పొందిన ChatGPT, శోధన-కేంద్రీకృత Perplexity, మరియు కొత్తగా ప్రవేశించిన Grok ఉన్నాయి. వారి డేటా సేకరణ పద్ధతులు, ఉనికిలో లేనప్పటికీ, స్కేల్ పైభాగంలో ఉన్న వాటి కంటే తక్కువ విస్తృతంగా కనిపిస్తాయి.
ప్రస్తుత AI చాట్‌బాట్ విజృంభణకు వాదించదగిన ఉత్ప్రేరకం అయిన ChatGPT, నివేదించబడిన 10 డేటా పాయింట్‌లను సేకరిస్తుంది. దాని భారీ వినియోగదారు స్థావరం ఉన్నప్పటికీ, ఈ ప్రకటనలలో ప్రతిబింబించే దాని డేటా ఆకలి, Gemini, Claude, లేదా Copilot తో పోలిస్తే మితంగా ఉంటుంది. ChatGPT ద్వారా నొక్కబడిన వర్గాలలో సంప్రదింపు సమాచారం (Contact Info), వినియోగదారు కంటెంట్ (User Content), గుర్తింపుదారులు (Identifiers), డయాగ్నస్టిక్స్ (Diagnostics),మరియు వినియోగ డేటా (Usage Data) ఉన్నాయి. ఈ జాబితా ముఖ్యంగా స్థానం (Location), చరిత్ర (History), పరిచయాలు (Contacts), మరియు కొనుగోళ్లు (Purchases) ను మినహాయిస్తుంది. సేకరణ ముఖ్యమైనదిగా మిగిలిపోయింది, ముఖ్యంగా వినియోగదారు కంటెంట్ (User Content) ను చేర్చడం, ఇది వినియోగదారు పరస్పర చర్యలకు ఆధారం మరియు OpenAI యొక్క మోడల్ మెరుగుదలకు కీలకమైనది. అయినప్పటికీ, స్థాన ట్రాకింగ్, బ్రౌజింగ్ చరిత్ర మైనింగ్, సంప్రదింపు జాబితా యాక్సెస్ లేదా ఆర్థిక డేటా లేకపోవడం సంభావ్యంగా మరింత కేంద్రీకృత పరిధిని సూచిస్తుంది, ప్రధానంగా ప్రత్యక్ష వినియోగదారు-చాట్‌బాట్ పరస్పర చర్య మరియు కార్యాచరణ సమగ్రతకు సంబంధించినది. లక్షలాది మందికి, ChatGPT ఉత్పాదక AI తో ప్రాథమిక ఇంటర్‌ఫేస్‌ను సూచిస్తుంది, మరియు దాని డేటా పద్ధతులు, కనిష్టంగా లేనప్పటికీ, మరెక్కడా కనిపించే కొన్ని మరింత చొరబాటు వర్గాలను నివారిస్తాయి.
తరచుగా సాంప్రదాయ శోధనను సవాలు చేసే AI- శక్తితో కూడిన సమాధాన ఇంజిన్‌గా ఉంచబడిన Perplexity, పరిమాణంలో ChatGPT తో సరిపోలుతూ 10 డేటా పాయింట్‌లను కూడా సేకరిస్తుంది కానీ రకంలో గణనీయంగా భిన్నంగా ఉంటుంది. Perplexity సేకరణలో స్థానం (Location), గుర్తింపుదారులు (Identifiers), డయాగ్నస్టిక్స్ (Diagnostics), వినియోగ డేటా (Usage Data), మరియు, ఆసక్తికరంగా, కొనుగోళ్లు (Purchases) ఉన్నాయి. ChatGPT మరియు ఈ పోలికలోని చాలా మంది ఇతరుల మాదిరిగా కాకుండా (Gemini మినహా), Perplexity కొనుగోలు సమాచారంపై ఆసక్తిని చూపుతుంది. అయినప్పటికీ, ఇది వినియోగదారు కంటెంట్ (User Content) లేదా సంప్రదింపు సమాచారం (Contact Info) ను ఇతరులు చేసే విధంగా సేకరించకుండా నివేదించడం ద్వారా తనను తాను వేరు చేసుకుంటుంది. ఈ ప్రత్యేక ప్రొఫైల్ భిన్నమైన వ్యూహాత్మక దృష్టిని సూచిస్తుంది – బహుశా సంబంధిత సమాధానాల కోసం స్థానాన్ని మరియు వినియోగదారు ఆర్థిక ప్రవర్తన లేదా ప్రాధాన్యతలను అర్థం చేసుకోవడానికి కొనుగోలు డేటాను ఉపయోగించడం, దాని కోర్ మోడల్ కోసం సంభాషణ కంటెంట్‌పై తక్కువ ప్రత్యక్ష ప్రాధాన్యతనివ్వడం లేదా యాప్ స్టోర్ ప్రకటనలలో ‘వినియోగదారు కంటెంట్ (User Content)’ వర్గం క్రింద ప్రకటించబడని విధంగా దానిని నిర్వహించడం.
చివరగా, Elon Musk యొక్క xAI ద్వారా అభివృద్ధి చేయబడిన మరియు నవంబర్ 2023 ప్రాంతంలో విడుదల చేయబడిన Grok, ఈ నిర్దిష్ట విశ్లేషణలో అత్యంత డేటా-సంప్రదాయవాద చాట్‌బాట్‌గా ఉద్భవించింది, కేవలం 7 ప్రత్యేక డేటా పాయింట్‌లను మాత్రమే సేకరిస్తుంది. సేకరించిన సమాచారం సంప్రదింపు సమాచారం (Contact Info), గుర్తింపుదారులు (Identifiers), మరియు డయాగ్నస్టిక్స్ (Diagnostics) కు పరిమితం చేయబడింది. స్థానం (Location), వినియోగదారు కంటెంట్ (User Content), చరిత్ర (History), కొనుగోళ్లు (Purchases), పరిచయాలు (Contacts), మరియు వినియోగ డేటా (Usage Data) స్పష్టంగా లేవు. ఈ మినిమలిస్ట్ విధానం Grok ను వేరు చేస్తుంది. ఇది ప్రాథమిక ఖాతా నిర్వహణ (సంప్రదింపు సమాచారం), వినియోగదారు/పరికర గుర్తింపు (గుర్తింపుదారులు), మరియు సిస్టమ్ ఆరోగ్యం (డయాగ్నస్టిక్స్) పై ప్రాథమిక దృష్టిని సూచిస్తుంది. వినియోగదారు కంటెంట్ (User Content) కోసం ప్రకటించబడిన సేకరణ లేకపోవడం ముఖ్యంగా ఆశ్చర్యకరమైనది, మోడల్ ఎలా శిక్షణ పొందింది మరియు మెరుగుపరచబడింది లేదా ఈ డేటా విభిన్నంగా నిర్వహించబడితే అనే ప్రశ్నలను లేవనెత్తుతుంది. అన్నింటికంటే కనీస డేటా భాగస్వామ్యానికి ప్రాధాన్యతనిచ్చే వినియోగదారుల కోసం, Grok యొక్క ప్రకటించబడిన పద్ధతులు, ఉపరితలంపై, పరిశీలించిన ప్రధాన ఆటగాళ్లలో అతి తక్కువ చొరబాటుగా కనిపిస్తాయి. ఇది దాని కొత్త స్థితి, డేటాపై భిన్నమైన తాత్విక వైఖరి లేదా దాని అభివృద్ధి మరియు మోనటైజేషన్ వ్యూహంలో భిన్నమైన దశను ప్రతిబింబిస్తుంది.
డేటా పాయింట్‌లను డీకోడ్ చేయడం: వారు నిజంగా ఏమి తీసుకుంటున్నారు?
AI చాట్‌బాట్‌ల ద్వారా సేకరించబడిన డేటా వర్గాల జాబితాలు ఒక ప్రారంభ స్థానాన్ని అందిస్తాయి, కానీ వాస్తవ-ప్రపంచ చిక్కులను అర్థం చేసుకోవడానికి ఈ లేబుల్‌లు వాస్తవానికి ఏమి సూచిస్తాయో లోతుగా త్రవ్వడం అవసరం. ఒక చాట్‌బాట్ ‘గుర్తింపుదారులు (Identifiers)’ లేదా ‘వినియోగదారు కంటెంట్ (User Content)’ ను సేకరిస్తుందని తెలుసుకోవడం సంభావ్య గోప్యతా ప్రభావాన్ని పూర్తిగా తెలియజేయదు.
గుర్తింపుదారులు (Identifiers): ఇది తరచుగా కేవలం వినియోగదారు పేరు కంటే ఎక్కువ. ఇది ప్రత్యేక పరికర ఐడెంటిఫైయర్‌లను (మీ ఫోన్ యొక్క ప్రకటనల ID వంటివి), సేవకు నిర్దిష్టమైన వినియోగదారు ఖాతా IDలు, IP చిరునామాలు మరియు సెషన్‌లు, పరికరాలు లేదా వారి పర్యావరణ వ్యవస్థలోని విభిన్న సేవలలో మిమ్మల్ని గుర్తించడానికి కంపెనీని అనుమతించే ఇతర మార్కర్‌లను కలిగి ఉంటుంది. ఇవి వినియోగదారు ప్రవర్తనను ట్రాక్ చేయడానికి, అనుభవాలను వ్యక్తిగతీకరించడానికి మరియు కొన్నిసార్లు, ప్రకటనల ప్రయోజనాల కోసం కార్యాచరణను లింక్ చేయడానికి ప్రాథమిక సాధనాలు. ఎక్కువ ఐడెంటిఫైయర్‌లు సేకరించబడితే, సమగ్ర ప్రొఫైల్‌ను రూపొందించడం సులభం అవుతుంది.
వినియోగ డేటా & డయాగ్నస్టిక్స్ (Usage Data & Diagnostics): తరచుగా సేవను సజావుగా నడపడానికి అవసరమైనవిగా ప్రదర్శించబడతాయి, ఈ వర్గాలు చాలా వెల్లడిస్తాయి. డయాగ్నస్టిక్స్ (Diagnostics) క్రాష్ నివేదికలు, పనితీరు లాగ్‌లు మరియు పరికర నిర్దేశాలను కలిగి ఉండవచ్చు. వినియోగ డేటా (Usage Data), అయితే, మీరు సేవను ఎలా ఉపయోగిస్తారనే దానిలోకి లోతుగా వెళుతుంది: క్లిక్ చేసిన ఫీచర్‌లు, నిర్దిష్ట పనులపై గడిపిన సమయం, వినియోగ ఫ్రీక్వెన్సీ, పరస్పర చర్య నమూనాలు, నొక్కిన బటన్లు మరియు సెషన్ నిడివి. అకారణంగా హానికరం కానిదిగా అనిపించినప్పటికీ, సమగ్ర వినియోగ డేటా ప్రవర్తనా నమూనాలు, ప్రాధాన్యతలు మరియు నిమగ్నత స్థాయిలను వెల్లడిస్తుంది, ఉత్పత్తి అభివృద్ధికి విలువైనది కానీ వినియోగదారు ప్రొఫైలింగ్ కోసం కూడా సంభావ్యంగా ఉంటుంది.
వినియోగదారు కంటెంట్ (User Content): ఇది చాట్‌బాట్ కోసం వాదించదగిన అత్యంత సున్నితమైన వర్గం. ఇది మీ ప్రాంప్ట్‌ల వచనం, AI యొక్క ప్రతిస్పందనలు, మీ సంభాషణల మొత్తం ప్రవాహం మరియు మీరు అప్‌లోడ్ చేయగల ఏవైనా ఫైల్‌లను (పత్రాలు, చిత్రాలు) కలిగి ఉంటుంది. ఈ డేటా AI మోడళ్లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి మరియు మెరుగుపరచడానికి జీవనాధారం – వారికి ఎంత ఎక్కువ సంభాషణ డేటా ఉంటే, అవి అంత మెరుగ్గా మారతాయి. అయినప్పటికీ, ఇది మీ ఆలోచనలు, ప్రశ్నలు, ఆందోళనలు, సృజనాత్మక ప్రయత్నాలు మరియు చాట్‌బాట్‌తో పంచుకున్న సంభావ్య గోప్య సమాచారం యొక్క ప్రత్యక్ష రికార్డు కూడా. ఈ కంటెంట్ యొక్క సేకరణ, నిల్వ మరియు సంభావ్య ఉల్లంఘన లేదా దుర్వినియోగంతో సంబంధం ఉన్న నష్టాలు గణనీయమైనవి. ఇంకా, వినియోగదారు కంటెంట్ నుండి సేకరించిన అంతర్దృష్టులు లక్ష్య ప్రకటనల కోసం అమూల్యమైనవి కావచ్చు, ముడి వచనం నేరుగా ప్రకటనదారులతో భాగస్వామ్యం చేయబడనప్పటికీ.
స్థానం (Location): సేకరణ స్థూల (నగరం లేదా ప్రాంతం, IP చిరునామా నుండి ఉద్భవించింది) నుండి ఖచ్చితమైన (మీ మొబైల్ పరికరం నుండి GPS డేటా) వరకు ఉంటుంది. చాట్‌బాట్‌లు సందర్భ-నిర్దిష్ట సమాధానాల కోసం స్థానాన్ని అభ్యర్థించవచ్చు (ఉదా., ‘నా దగ్గర రెస్టారెంట్లు’). అయినప్పటికీ, నిరంతర స్థాన ట్రాకింగ్ మీ కదలికలు, అలవాట్లు మరియు మీరు తరచుగా సందర్శించే ప్రదేశాల యొక్క వివరణాత్మక చిత్రాన్ని అందిస్తుంది, ఇది లక్ష్య మార్కెటింగ్ మరియు ప్రవర్తనా విశ్లేషణకు చాలా విలువైనది.
సంప్రదింపు సమాచారం & పరిచయాలు (Contact Info & Contacts): సంప్రదింపు సమాచారం (Contact Info) (పేరు, ఇమెయిల్, ఫోన్ నంబర్) ఖాతా సృష్టి మరియు కమ్యూనికేషన్ కోసం ప్రామాణికం. కానీ Gemini వంటి సేవ మీ పరికరం యొక్క పరిచయాల (Contacts) జాబితాకు ప్రాప్యతను అభ్యర్థించినప్పుడు, అది మీ వ్యక్తిగత మరియు వృత్తిపరమైన నెట్‌వర్క్‌లోకి దృశ్యమానతను పొందుతుంది. చాట్‌బాట్‌లో ఈ స్థాయి యాక్సెస్ అవసరం యొక్క సమర్థన తరచుగా అస్పష్టంగా ఉంటుంది మరియు ఇది గణనీయమైన గోప్యతా చొరబాటును సూచిస్తుంది, సేవ యొక్క వినియోగదారులు కాని వ్యక్తుల గురించి సమాచారాన్ని సమర్థవంతంగా బహిర్గతం చేస్తుంది.
కొనుగోళ్లు (Purchases): మీరు ఏమి కొనుగోలు చేస్తారనే దాని గురించి సమాచారాన్ని యాక్సెస్ చేయడం మీ ఆర్థిక ప్రవర్తన, జీవనశైలి మరియు వినియోగదారు ప్రాధాన్యతలలోకి ప్రత్యక్ష కిటికీ. Gemini మరియు Perplexity వంటి ప్లాట్‌ఫారమ్‌ల కోసం, ఈ డేటా ఆసక్తులను ఊహించడానికి, భవిష్యత్ కొనుగోలు ప్రవర్తనను అంచనా వేయడానికి లేదా అద్భుతమైన ఖచ్చితత్వంతో ప్రకటనలను లక్ష్యంగా చేసుకోవడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. ఇది మీ ఆన్‌లైన్ పరస్పర చర్యలు మరియు మీ వాస్తవ-ప్రపంచ ఆర్థిక కార్యకలాపాల మధ్య అంతరాన్ని తగ్గిస్తుంది.
ఈ సూక్ష్మ నైపుణ్యాలను అర్థం చేసుకోవడం కీలకం. ప్రతి డేటా పాయింట్ మీ డిజిటల్ గుర్తింపు లేదా ప్రవర్తన యొక్క భాగాన్ని సంగ్రహించడం, నిల్వ చేయడం మరియు సమర్థవంతంగా విశ్లేషించడం లేదా మోనటైజ్ చేయడాన్ని సూచిస్తుంది. బహుళ వర్గాలను, ముఖ్యంగా వినియోగదారు కంటెంట్ (User Content), పరిచయాలు (Contacts), స్థానం (Location), మరియు కొనుగోళ్లు (Purchases) వంటి సున్నితమైన వాటిని సేకరించడం యొక్క సంచిత ప్రభావం ఈ AI సాధనాలను అందించే కంపెనీలచే నిర్వహించబడే నమ్మశక్యం కాని వివరణాత్మక వినియోగదారు ప్రొఫైల్‌లకు దారితీస్తుంది.
కనిపించని లావాదేవీ: సౌలభ్యం వర్సెస్ గోప్యత
AI చాట్‌బాట్‌ల వేగవంతమైన స్వీకరణ డిజిటల్ యుగంలో సంభవిస్తున్న ఒక ప్రాథమిక లావాదేవీని నొక్కి చెబుతుంది: అధునాతన సేవల కోసం వ్యక్తిగత డేటా మార్పిడి. అత్యంత శక్తివంతమైన AI సాధనాల్లో చాలా వరకు ఉచితంగా లేదా తక్కువ ధరకు అందించబడుతున్నట్లు కనిపిస్తాయి, కానీ ఈ ప్రాప్యత తరచుగా నిజమైన ధరను – మన సమాచారాన్ని – దాచిపెడుతుంది. సౌలభ్యం మరియు గోప్యత మధ్య ఈ లావాదేవీ AI డేటా సేకరణ చుట్టూ ఉన్న చర్చకు గుండెకాయ.
వినియోగదారులు వచనాన్ని రూపొందించడానికి, సంక్లిష్ట ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇవ్వడానికి, కోడ్ రాయడానికి, ఇమెయిల్‌లను డ్రాఫ్ట్ చేయడానికి మరియు సహచరత్వాన్ని అందించడానికి వారి అద్భుతమైన సామర్థ్యం కోసం ఈ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లకు తరలివస్తారు. గ్రహించిన విలువ అపారమైనది, సమయాన్ని ఆదా చేస్తుంది మరియు కొత్త సృజనాత్మక సామర్థ్యాన్ని అన్‌లాక్ చేస్తుంది. అటువంటి ప్రయోజనం నేపథ్యంలో, సుదీర్ఘ గోప్యతా విధానాలలో పాతిపెట్టబడిన వివరాలు తరచుగా నేపథ్యంలోకి మసకబారుతాయి. ‘క్లిక్-టు-యాక్సెప్ట్’ అలసట యొక్క స్పష్టమైన భావన ఉంది, ఇక్కడ వినియోగదారులు తాము వదులుకుంటున్న డేటా యొక్క పరిధిని పూర్తిగా అంతర్గతీకరించకుండా నిబంధనలను అంగీకరిస్తారు. ఇది సమాచారంతో కూడిన సమ్మతియా, లేదా ఆధునిక టెక్ పర్యావరణ వ్యవస్థలో డేటా భాగస్వామ్యం యొక్క గ్రహించిన అనివార్యతకు కేవలం రాజీనామాయా?
ఈ విస్తృతమైన డేటా సేకరణతో సంబంధం ఉన్న నష్టాలు బహుముఖమైనవి. డేటా ఉల్లంఘనలు నిరంతర ముప్పుగా మిగిలిపోయాయి; ఒక కంపెనీ ఎంత ఎక్కువ డేటాను కలిగి ఉంటే, అది హానికరమైన నటులకు అంత ఆకర్షణీయమైన లక్ష్యంగా మారుతుంది. సున్నితమైన వినియోగదారు కంటెంట్ (User Content) లేదా లింక్ చేయబడిన గుర్తింపుదారులు (Identifiers) ను కలిగి ఉన్న ఉల్లంఘన వినాశకరమైన పరిణామాలను కలిగి ఉంటుంది. ఉల్లంఘనలకు మించి, డేటా దుర్వినియోగం ప్రమాదం ఉంది. సేవా మెరుగుదల కోసం సేకరించిన సమాచారం చొరబాటు ప్రకటనలు, వినియోగదారు తారుమారు లేదా కొన్ని సందర్భాల్లో సామాజిక స్కోరింగ్ కోసం సమర్థవంతంగా పునర్నిర్మించబడుతుంది. పరస్పర చర్య డేటాను స్థానం, కొనుగోలు చరిత్ర మరియు సంప్రదింపు నెట్‌వర్క్‌లతో కలపడం ద్వారా హైపర్-వివరణాత్మక వ్యక్తిగత ప్రొఫైల్‌ల సృష్టి, నిఘా మరియు స్వయంప్రతిపత్తి గురించి లోతైన నైతిక ప్రశ్నలను లేవనెత్తుతుంది.
ఇంకా, ఈ రోజు సేకరించిన డేటా రేపు మరింత శక్తివంతమైన AI వ్యవస్థల అభివృద్ధికి ఆజ్యం పోస్తుంది. ఈ సాధనాలతో సంకర్షణ చెందడం ద్వారా, వినియోగదారులు శిక్షణా ప్రక్రియలో చు