ราคาปัญญา: แชทบอท AI กับการเก็บข้อมูลผู้ใช้

การปฏิวัติปัญญาประดิษฐ์ไม่ได้เพียงแค่เคาะประตูบ้านเราเท่านั้น แต่มันได้เข้ามาตั้งมั่นอยู่ในห้องนั่งเล่นดิจิทัลของเราอย่างมั่นคงแล้ว หัวใจสำคัญของการเปลี่ยนแปลงนี้คือ AI chatbots หรือตัวแทนสนทนาที่ซับซ้อน ซึ่งให้คำมั่นสัญญาตั้งแต่การตอบคำถามทันทีไปจนถึงการทำงานร่วมกันอย่างสร้างสรรค์ เครื่องมืออย่าง ChatGPT ได้รับความนิยมอย่างรวดเร็วจนน่าตกใจ โดยมีรายงานว่ามีผู้ใช้งานมากกว่า 200 ล้านคนต่อสัปดาห์ ทว่า ภายใต้พื้นผิวของการโต้ตอบที่ราบรื่นนั้น มีคำถามสำคัญที่ต้องการการตรวจสอบอย่างละเอียด: อะไรคือต้นทุนของความสะดวกสบายนี้ ซึ่งวัดค่าด้วยสกุลเงินของข้อมูลส่วนบุคคลของเรา? ในขณะที่ผู้ช่วยดิจิทัลเหล่านี้เข้ามาผสมผสานกับชีวิตของเรามากขึ้น การทำความเข้าใจว่าตัวใดมีความกระหายในการบริโภคข้อมูลผู้ใช้มากที่สุดจึงไม่ใช่แค่เรื่องรอบคอบ แต่เป็นสิ่งจำเป็น

การวิเคราะห์การเปิดเผยข้อมูลความเป็นส่วนตัวที่ระบุไว้บนแพลตฟอร์มอย่าง Apple App Store ช่วยให้เห็นภาพประเด็นที่กำลังเติบโตนี้ โดยเผยให้เห็นถึงแนวปฏิบัติในการรวบรวมข้อมูลที่หลากหลายในหมู่ AI chatbots ที่โดดเด่นที่สุดในปัจจุบัน การเปิดเผยข้อมูลเหล่านี้ ซึ่งบังคับใช้เพื่อให้เกิดความโปร่งใส เสมือนเป็นหน้าต่างที่เปิดให้เห็นประเภทและปริมาณของข้อมูลที่ผู้ใช้ตกลงที่จะแบ่งปันโดยปริยาย ผลการวิเคราะห์แสดงให้เห็นภาพที่ซับซ้อน บ่งชี้ว่าไม่ใช่เพื่อนร่วมทาง AI ทุกตัวจะเหมือนกันเมื่อพูดถึงความเป็นส่วนตัวของข้อมูล บางตัวดำเนินการอย่างระมัดระวัง ในขณะที่บางตัวดูเหมือนจะรวบรวมข้อมูลผู้ใช้อย่างละเอียดและกว้างขวาง ความแตกต่างนี้เน้นย้ำถึงความสำคัญของการมองให้ไกลกว่าความสามารถของเครื่องมือเหล่านี้ เพื่อทำความเข้าใจเศรษฐกิจข้อมูลที่ขับเคลื่อนอยู่เบื้องหลัง

สเปกตรัมการรวบรวมข้อมูล: ภาพรวมแรก

การสำรวจภูมิทัศน์ที่กำลังเติบโตของปัญญาประดิษฐ์มักให้ความรู้สึกเหมือนการสำรวจดินแดนที่ไม่เคยมีใครรู้จัก หนึ่งในจุดสังเกตที่เห็นได้ชัดเจนที่สุดคือ AI chatbots ซึ่งให้คำมั่นสัญญาถึงระดับการโต้ตอบและความช่วยเหลือที่ไม่เคยมีมาก่อน อย่างไรก็ตาม การตรวจสอบอย่างใกล้ชิดเผยให้เห็นความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในวิธีการทำงานของหน่วยงานเหล่านี้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเกี่ยวกับข้อมูลส่วนบุคคลที่พวกเขารวบรวม การตรวจสอบนโยบายความเป็นส่วนตัวที่เกี่ยวข้องกับแอปพลิเคชันแชทบอทยอดนิยมเมื่อเร็วๆ นี้ เน้นให้เห็นถึงลำดับชั้นที่แตกต่างกันของการได้มาซึ่งข้อมูล

ที่ปลายด้านหนึ่งของสเปกตรัมนี้ เราพบแพลตฟอร์มที่แสดงความต้องการข้อมูลผู้ใช้อย่างมาก ซึ่งอาจใช้ประโยชน์จากชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อปรับปรุงอัลกอริทึมหรือสนับสนุนรูปแบบธุรกิจที่กว้างขึ้น ที่ปลายอีกด้านหนึ่ง แชทบอทบางตัวดูเหมือนจะทำงานด้วยแนวทางที่จำกัดมากขึ้น โดยรวบรวมเฉพาะสิ่งที่ดูเหมือนจำเป็นสำหรับการทำงานพื้นฐานและการปรับปรุงเท่านั้น ความแตกต่างนี้ไม่ใช่แค่เรื่องทางวิชาการ แต่ยังบ่งบอกถึงปรัชญาการออกแบบ ลำดับความสำคัญเชิงกลยุทธ์ และบางทีอาจรวมถึงรูปแบบรายได้พื้นฐานของบริษัทที่อยู่เบื้องหลังเครื่องมืออันทรงพลังเหล่านี้ การระบุผู้นำที่ชัดเจนในการรวบรวมข้อมูลและการระบุผู้ที่มีแนวทางที่เบากว่า ถือเป็นจุดเริ่มต้นที่สำคัญสำหรับผู้ใช้ที่ต้องการตัดสินใจอย่างมีข้อมูลเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวทางดิจิทัลในยุค AI ผู้นำในการแข่งขันด้านข้อมูลนี้ ซึ่งอาจไม่น่าแปลกใจสำหรับบางคน มาจากยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีที่มีประวัติศาสตร์ยาวนานในการใช้ข้อมูล ในขณะที่ผู้เล่นที่อนุรักษ์นิยมที่สุดมาจากผู้เข้ามาใหม่ในวงการ AI แม้จะเป็นที่รู้จักก็ตาม

Google’s Gemini: แชมป์เปี้ยนด้านข้อมูลอย่างไม่มีข้อโต้แย้ง

Google’s Gemini (ซึ่งเปิดตัวประมาณเดือนมีนาคม 2023) โดดเด่นแตกต่างจากคู่แข่งอย่างชัดเจน โดยแสดงแนวปฏิบัติในการรวบรวมข้อมูลที่กว้างขวางที่สุดที่ระบุได้ในการวิเคราะห์ล่าสุด ตามการเปิดเผยข้อมูลความเป็นส่วนตัว Gemini รวบรวม ข้อมูลที่แตกต่างกันถึง 22 จุด ซึ่งกระจายอยู่ในรายการ 10 หมวดหมู่ ที่ครอบคลุม สิ่งนี้ทำให้ข้อเสนอของ Google อยู่ในจุดสูงสุดของการได้มาซึ่งข้อมูลในหมู่แชทบอทที่ใช้กันอย่างแพร่หลายที่ตรวจสอบ

ความกว้างของข้อมูลที่ Gemini รวบรวมนั้นน่าสังเกต มันครอบคลุมหลายมิติของชีวิตดิจิทัลของผู้ใช้:

• ข้อมูลติดต่อ (Contact Info): รายละเอียดมาตรฐาน เช่น ชื่อหรือที่อยู่อีเมล ซึ่งมักจำเป็นสำหรับการตั้งค่าบัญชี
• ตำแหน่งที่ตั้ง (Location): ข้อมูลทางภูมิศาสตร์ที่แม่นยำหรือคร่าวๆ ซึ่งอาจใช้สำหรับการตอบสนองที่ปรับให้เข้ากับท้องถิ่นหรือการวิเคราะห์
• รายชื่อติดต่อ (Contacts): การเข้าถึงสมุดที่อยู่หรือรายชื่อผู้ติดต่อของผู้ใช้ – หมวดหมู่ที่ Gemini เข้าถึงโดยเฉพาะในกลุ่มเปรียบเทียบนี้ ซึ่งก่อให้เกิดข้อกังวลด้านความเป็นส่วนตัวอย่างมีนัยสำคัญเกี่ยวกับเครือข่ายของผู้ใช้
• เนื้อหาของผู้ใช้ (User Content): หมวดหมู่กว้างๆ นี้มีแนวโน้มที่จะครอบคลุมถึงข้อความแจ้ง (prompts) ที่ผู้ใช้ป้อน การสนทนาที่พวกเขามีกับแชทบอท และอาจรวมถึงไฟล์หรือเอกสารใดๆ ที่อัปโหลด นี่มักมีความสำคัญต่อการฝึก AI แต่ก็มีความละเอียดอ่อนสูงเช่นกัน
• ประวัติ (History): ประวัติการเข้าชมเว็บหรือประวัติการค้นหา ซึ่งให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับความสนใจของผู้ใช้และกิจกรรมออนไลน์นอกเหนือจากการโต้ตอบโดยตรงกับแชทบอท
• ตัวระบุ (Identifiers): ID อุปกรณ์, ID ผู้ใช้ หรือแท็กเฉพาะอื่นๆ ที่ช่วยให้แพลตฟอร์มสามารถติดตามรูปแบบการใช้งานและอาจเชื่อมโยงกิจกรรมข้ามบริการหรือเซสชันต่างๆ
• ข้อมูลการวินิจฉัย (Diagnostics): ข้อมูลประสิทธิภาพ บันทึกข้อขัดข้อง และข้อมูลทางเทคนิคอื่นๆ ที่ใช้ในการตรวจสอบความเสถียรและปรับปรุงบริการ บอททั้งหมดในการศึกษานี้รวบรวมข้อมูลประเภทนี้
• ข้อมูลการใช้งาน (Usage Data): ข้อมูลเกี่ยวกับวิธีที่ผู้ใช้โต้ตอบกับแอป – ความถี่ในการใช้ฟีเจอร์ ระยะเวลาเซสชัน รูปแบบการโต้ตอบ ฯลฯ
• การซื้อ (Purchases): ประวัติการทำธุรกรรมทางการเงินหรือข้อมูลการซื้อ ควบคู่ไปกับ Perplexity แล้ว Gemini มีความโดดเด่นในการเข้าถึงหมวดหมู่นี้ ซึ่งอาจเชื่อมโยงข้อมูลการโต้ตอบ AI กับพฤติกรรมผู้บริโภค
• ข้อมูลอื่นๆ (Other Data): หมวดหมู่ที่ครอบคลุมทุกอย่าง ซึ่งอาจรวมถึงข้อมูลประเภทอื่นๆ ที่ไม่ได้ระบุไว้ที่อื่น

ปริมาณที่แท้จริง และที่สำคัญกว่านั้นคือ ลักษณะ ของข้อมูลที่ Gemini รวบรวมนั้นสมควรได้รับการพิจารณาอย่างรอบคอบ การเข้าถึงรายการ รายชื่อติดต่อ (Contacts) ของผู้ใช้ถือเป็นการขยายขอบเขตที่สำคัญเกินกว่าข้อกำหนดทั่วไปของแชทบอท ในทำนองเดียวกัน การรวบรวมประวัติ การซื้อ (Purchase) เป็นการเชื่อมโยงการใช้งาน AI เข้ากับกิจกรรมทางการเงิน เปิดช่องทางสำหรับการสร้างโปรไฟล์ผู้ใช้ที่เฉพาะเจาะจงอย่างยิ่งหรือการโฆษณาที่ตรงเป้าหมาย ซึ่งเป็นส่วนที่ Google มีความเชี่ยวชาญอย่างลึกซึ้งและมีรูปแบบธุรกิจที่มั่นคงอยู่แล้ว ในขณะที่ข้อมูลการวินิจฉัยและการใช้งานค่อนข้างเป็นมาตรฐานสำหรับการปรับปรุงบริการ การรวมเข้ากับตำแหน่งที่ตั้ง เนื้อหาของผู้ใช้ ประวัติ และตัวระบุเฉพาะ กลับวาดภาพของระบบที่ออกแบบมาเพื่อสร้างความเข้าใจที่ละเอียดอย่างน่าทึ่งเกี่ยวกับผู้ใช้ การรวบรวมข้อมูลที่กว้างขวางนี้สอดคล้องกับระบบนิเวศที่กว้างขึ้นของ Google ซึ่งเติบโตจากการใช้ประโยชน์จากข้อมูลผู้ใช้สำหรับบริการส่วนบุคคลและรายได้จากการโฆษณา สำหรับผู้ใช้ที่ให้ความสำคัญกับการเปิดเผยข้อมูลน้อยที่สุด ตำแหน่งของ Gemini ในฐานะผู้นำในการรวบรวมจุดข้อมูลทำให้เป็นตัวเลือกที่โดดเด่นซึ่งต้องการการประเมินอย่างรอบคอบ

การสำรวจพื้นที่กลาง: Claude, Copilot และ DeepSeek

ในพื้นที่ระหว่างการเข้าถึงที่กว้างขวางของ Gemini และแนวทางที่เรียบง่ายกว่าของตัวอื่นๆ มี AI chatbots ที่โดดเด่นหลายตัว ได้แก่ Claude, Copilot และ DeepSeek แพลตฟอร์มเหล่านี้เป็นตัวแทนของส่วนสำคัญของตลาดและแสดงให้เห็นถึงแนวปฏิบัติในการรวบรวมข้อมูลที่แม้จะมาก แต่ก็ไม่กว้างขวางเท่าผู้นำ

Claude ซึ่งพัฒนาโดย Anthropic (บริษัทที่รู้จักกันดีในเรื่องการเน้นความปลอดภัยของ AI) มีรายงานว่ารวบรวม 13 จุดข้อมูล การรวบรวมครอบคลุมหมวดหมู่ต่างๆ รวมถึง ข้อมูลติดต่อ (Contact Info), ตำแหน่งที่ตั้ง (Location), เนื้อหาของผู้ใช้ (User Content), ตัวระบุ (Identifiers), ข้อมูลการวินิจฉัย (Diagnostics) และ ข้อมูลการใช้งาน (Usage Data) สิ่งที่ขาดหายไปอย่างเห็นได้ชัดเมื่อเทียบกับ Gemini คือ รายชื่อติดต่อ (Contacts), ประวัติ (History), การซื้อ (Purchases) และ ‘ข้อมูลอื่นๆ’ (Other Data) ที่คลุมเครือ แม้ว่าจะยังคงรวบรวมข้อมูลที่ละเอียดอ่อน เช่น ตำแหน่งที่ตั้งและเนื้อหาของผู้ใช้ แต่โปรไฟล์ของ Claude บ่งชี้ถึงกลยุทธ์การได้มาซึ่งข้อมูลที่มุ่งเน้นมากขึ้นเล็กน้อย การรวบรวมเนื้อหาของผู้ใช้ยังคงเป็นส่วนสำคัญ ซึ่งมีความสำคัญต่อการฝึกอบรมและปรับปรุงโมเดล แต่ก็เป็นแหล่งเก็บข้อมูลการสนทนาที่อาจเป็นส่วนตัวได้

Copilot ของ Microsoft ซึ่งผสานรวมเข้ากับระบบนิเวศของ Windows และ Microsoft 365 อย่างลึกซึ้ง รวบรวม 12 จุดข้อมูล โปรไฟล์การรวบรวมของมันคล้ายกับ Claude อย่างใกล้ชิด แต่เพิ่ม ‘ประวัติ’ (History) เข้ามาด้วย ซึ่งประกอบด้วย ข้อมูลติดต่อ (Contact Info), ตำแหน่งที่ตั้ง (Location), เนื้อหาของผู้ใช้ (User Content), ประวัติ (History), ตัวระบุ (Identifiers), ข้อมูลการวินิจฉัย (Diagnostics) และ ข้อมูลการใช้งาน (Usage Data) การรวม ‘ประวัติ’ บ่งชี้ถึงความสนใจที่คล้ายคลึงกับ Gemini ในการทำความเข้าใจกิจกรรมของผู้ใช้นอกเหนือจากการโต้ตอบโดยตรงกับแชทบอท ซึ่งอาจใช้ประโยชน์จากสิ่งนี้เพื่อการปรับแต่งส่วนบุคคลที่กว้างขึ้นภายในสภาพแวดล้อมของ Microsoft อย่างไรก็ตาม มันละเว้นจากการเข้าถึงข้อมูลรายชื่อติดต่อหรือการซื้อ ซึ่งแตกต่างจากแนวทางของ Google

DeepSeek ซึ่งมีต้นกำเนิดจากประเทศจีนและถูกบันทึกว่าเป็นผู้เข้ามาใหม่ล่าสุด (ประมาณเดือนมกราคม 2025 แม้ว่าไทม์ไลน์การเปิดตัวอาจมีการเปลี่ยนแปลง) รวบรวม 11 จุดข้อมูล หมวดหมู่ที่รายงาน ได้แก่ ข้อมูลติดต่อ (Contact Info), เนื้อหาของผู้ใช้ (User Content), ตัวระบุ (Identifiers), ข้อมูลการวินิจฉัย (Diagnostics) และ ข้อมูลการใช้งาน (Usage Data) เมื่อเทียบกับ Claude และ Copilot แล้ว DeepSeek ดูเหมือนจะ ไม่ รวบรวมข้อมูลตำแหน่งที่ตั้งหรือประวัติ จากการวิเคราะห์เฉพาะนี้ จุดสนใจของมันดูเหมือนจะแคบลง โดยเน้นไปที่ตัวตนของผู้ใช้ เนื้อหาของการโต้ตอบ และเมตริกการดำเนินงานเป็นหลัก การรวบรวมเนื้อหาของผู้ใช้ยังคงเป็นศูนย์กลาง ซึ่งสอดคล้องกับแชทบอทรายใหญ่อื่นๆ ส่วนใหญ่ในการใช้ประโยชน์จากข้อมูลการสนทนา

ผู้รวบรวมระดับกลางเหล่านี้เน้นให้เห็นถึงการพึ่งพาทั่วไปใน เนื้อหาของผู้ใช้ (User Content), ตัวระบุ (Identifiers), ข้อมูลการวินิจฉัย (Diagnostics) และ ข้อมูลการใช้งาน (Usage Data) ชุดข้อมูลหลักนี้ดูเหมือนจะเป็นพื้นฐานสำหรับการทำงาน การปรับปรุง และอาจรวมถึงการปรับแต่งส่วนบุคคลของ AI chatbots รุ่นปัจจุบัน อย่างไรก็ตาม ความแตกต่างเกี่ยวกับตำแหน่งที่ตั้ง ประวัติ และหมวดหมู่อื่นๆ เผยให้เห็นถึงลำดับความสำคัญที่แตกต่างกัน และอาจเป็นการสร้างสมดุลที่แตกต่างกันระหว่างฟังก์ชันการทำงาน การปรับแต่งส่วนบุคคล และความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้ ผู้ใช้ที่โต้ตอบกับ Claude, Copilot หรือ DeepSeek ยังคงแบ่งปันข้อมูลจำนวนมาก รวมถึงเนื้อหาของการโต้ตอบของพวกเขา แต่ขอบเขตโดยรวมดูเหมือนจะครอบคลุมน้อยกว่าของ Gemini โดยเฉพาะอย่างยิ่งเกี่ยวกับการเข้าถึงรายชื่อผู้ติดต่อและกิจกรรมทางการเงิน

ผู้รวบรวมที่สงวนท่าทีมากขึ้น: ChatGPT, Perplexity และ Grok

ในขณะที่ AI chatbots บางตัวเหวี่ยงแหจับข้อมูลผู้ใช้อย่างกว้างขวาง ตัวอื่นๆ กลับแสดงแนวทางที่วัดผลได้มากกว่า กลุ่มนี้รวมถึง ChatGPT ที่ได้รับความนิยมอย่างล้นหลาม, Perplexity ที่เน้นการค้นหา และ Grok ผู้เข้ามาใหม่ แนวปฏิบัติในการรวบรวมข้อมูลของพวกเขา แม้จะไม่ใช่ศูนย์ แต่ดูเหมือนจะครอบคลุมน้อยกว่าผู้ที่อยู่บนสุดของมาตรวัด

ChatGPT ซึ่งอาจเป็นตัวเร่งปฏิกิริยาสำหรับความเฟื่องฟูของ AI chatbot ในปัจจุบัน รวบรวมข้อมูลตามรายงาน 10 จุดข้อมูล แม้จะมีฐานผู้ใช้ขนาดใหญ่ แต่ความต้องการข้อมูลของมัน ดังที่สะท้อนในการเปิดเผยเหล่านี้ อยู่ในระดับปานกลางเมื่อเทียบกับ Gemini, Claude หรือ Copilot หมวดหมู่ที่ ChatGPT เข้าถึง ได้แก่ ข้อมูลติดต่อ (Contact Info), เนื้อหาของผู้ใช้ (User Content), ตัวระบุ (Identifiers), ข้อมูลการวินิจฉัย (Diagnostics) และ ข้อมูลการใช้งาน (Usage Data) รายการนี้ไม่รวม ตำแหน่งที่ตั้ง (Location), ประวัติ (History), รายชื่อติดต่อ (Contacts) และ การซื้อ (Purchases) อย่างเห็นได้ชัด การรวบรวมยังคงมีความสำคัญ โดยเฉพาะอย่างยิ่งการรวม เนื้อหาของผู้ใช้ (User Content) ซึ่งเป็นพื้นฐานของการโต้ตอบของผู้ใช้และมีความสำคัญต่อการปรับปรุงโมเดลของ OpenAI อย่างไรก็ตาม การไม่มีการติดตามตำแหน่ง การขุดประวัติการเข้าชม การเข้าถึงรายชื่อผู้ติดต่อ หรือข้อมูลทางการเงิน บ่งชี้ถึงขอบเขตที่อาจมุ่งเน้นมากขึ้น โดยหลักๆ แล้วเกี่ยวข้องกับการโต้ตอบโดยตรงระหว่างผู้ใช้กับแชทบอทและความสมบูรณ์ของการดำเนินงาน สำหรับผู้คนนับล้าน ChatGPT เป็นอินเทอร์เฟซหลักกับ generative AI และแนวปฏิบัติด้านข้อมูลของมัน แม้จะไม่น้อย แต่ก็หลีกเลี่ยงหมวดหมู่ที่ล่วงล้ำมากกว่าบางประเภทที่เห็นในที่อื่น

Perplexity ซึ่งมักถูกวางตำแหน่งให้เป็นเครื่องมือตอบคำถามที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งท้าทายการค้นหาแบบดั้งเดิม ก็รวบรวม 10 จุดข้อมูล เช่นกัน ซึ่งเท่ากับ ChatGPT ในเชิงปริมาณ แต่แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญใน ประเภท การรวบรวมของ Perplexity รวมถึง ตำแหน่งที่ตั้ง (Location), ตัวระบุ (Identifiers), ข้อมูลการวินิจฉัย (Diagnostics), ข้อมูลการใช้งาน (Usage Data) และที่น่าสนใจคือ การซื้อ (Purchases) แตกต่างจาก ChatGPT และส่วนใหญ่ในกลุ่มเปรียบเทียบนี้ (ยกเว้น Gemini) Perplexity แสดงความสนใจในข้อมูลการซื้อ อย่างไรก็ตาม มันสร้างความแตกต่างด้วยการรายงานว่า ไม่ รวบรวม เนื้อหาของผู้ใช้ (User Content) หรือ ข้อมูลติดต่อ (Contact Info) ในลักษณะเดียวกับที่อื่นๆ โปรไฟล์ที่เป็นเอกลักษณ์นี้บ่งชี้ถึงจุดสนใจเชิงกลยุทธ์ที่แตกต่างกัน – บางทีอาจใช้ประโยชน์จากตำแหน่งที่ตั้งสำหรับคำตอบที่เกี่ยวข้องและข้อมูลการซื้อเพื่อทำความเข้าใจพฤติกรรมทางเศรษฐกิจหรือความชอบของผู้ใช้ ในขณะที่อาจให้ความสำคัญโดยตรงน้อยลงกับเนื้อหาการสนทนาสำหรับโมเดลหลัก หรือจัดการในลักษณะที่ไม่ได้ประกาศภายใต้หมวดหมู่ ‘เนื้อหาของผู้ใช้’ ในการเปิดเผยของ app store

สุดท้าย Grok ซึ่งพัฒนาโดย xAI ของ Elon Musk และเปิดตัวประมาณเดือนพฤศจิกายน 2023 กลายเป็นแชทบอทที่อนุรักษ์ข้อมูลมากที่สุดในการวิเคราะห์เฉพาะนี้ โดยรวบรวมเพียง 7 จุดข้อมูลที่ไม่ซ้ำกัน ข้อมูลที่รวบรวมจำกัดอยู่ที่ ข้อมูลติดต่อ (Contact Info), ตัวระบุ (Identifiers) และ ข้อมูลการวินิจฉัย (Diagnostics) สิ่งที่ขาดหายไปอย่างเห็นได้ชัดคือ ตำแหน่งที่ตั้ง (Location), เนื้อหาของผู้ใช้ (User Content), ประวัติ (History), การซื้อ (Purchases), รายชื่อติดต่อ (Contacts) และ ข้อมูลการใช้งาน (Usage Data) แนวทางที่เรียบง่ายนี้ทำให้ Grok แตกต่างออกไป มันบ่งชี้ถึงการมุ่งเน้นหลักไปที่การจัดการบัญชีพื้นฐาน (ข้อมูลติดต่อ), การระบุผู้ใช้/อุปกรณ์ (ตัวระบุ) และสุขภาพของระบบ (ข้อมูลการวินิจฉัย) การขาดการรวบรวมที่ประกาศไว้สำหรับเนื้อหาของผู้ใช้เป็นสิ่งที่น่าทึ่งเป็นพิเศษ ทำให้เกิดคำถามว่าโมเดลได้รับการฝึกฝนและปรับปรุงอย่างไร หรือข้อมูลนี้ถูกจัดการแตกต่างกันหรือไม่ สำหรับผู้ใช้ที่ให้ความสำคัญกับการแบ่งปันข้อมูลน้อยที่สุดเหนือสิ่งอื่นใด แนวปฏิบัติที่ประกาศไว้ของ Grok ดูเหมือนจะเป็นการบุกรุกน้อยที่สุดในบรรดาผู้เล่นรายใหญ่ที่ตรวจสอบ ซึ่งอาจสะท้อนถึงสถานะที่ใหม่กว่า จุดยืนทางปรัชญาที่แตกต่างกันเกี่ยวกับข้อมูล หรือเพียงแค่ช่วงที่แตกต่างกันในกลยุทธ์การพัฒนาและการสร้างรายได้

ถอดรหัสจุดข้อมูล: พวกเขากำลังเอาอะไรไปจริงๆ?

รายการหมวดหมู่ข้อมูลที่ AI chatbots รวบรวมเป็นเพียงจุดเริ่มต้น แต่การทำความเข้าใจผลกระทบในโลกแห่งความเป็นจริงนั้นต้องเจาะลึกว่าป้ายกำกับเหล่านี้หมายถึงอะไรจริงๆ การรู้เพียงว่าแชทบอทรวบรวม “ตัวระบุ” หรือ “เนื้อหาของผู้ใช้” ไม่ได้สื่อถึงผลกระทบด้านความเป็นส่วนตัวที่อาจเกิดขึ้นได้อย่างเต็มที่

• ตัวระบุ (Identifiers): สิ่งนี้มักเป็นมากกว่าแค่ชื่อผู้ใช้ อาจรวมถึงตัวระบุอุปกรณ์ที่ไม่ซ้ำกัน (เช่น ID โฆษณาของโทรศัพท์ของคุณ), ID บัญชีผู้ใช้เฉพาะสำหรับบริการ, ที่อยู่ IP และอาจรวมถึงเครื่องหมายอื่นๆ ที่ช่วยให้บริษัทจดจำคุณได้ในเซสชัน อุปกรณ์ หรือแม้แต่บริการต่างๆ ภายในระบบนิเวศของตน สิ่งเหล่านี้เป็นเครื่องมือพื้นฐานสำหรับการติดตามพฤติกรรมผู้ใช้ การปรับแต่งประสบการณ์ส่วนบุคคล และบางครั้ง การเชื่อมโยงกิจกรรมเพื่อวัตถุประสงค์ในการโฆษณา ยิ่งรวบรวมตัวระบุมากเท่าไหร่ ก็ยิ่งง่ายต่อการสร้างโปรไฟล์ที่ครอบคลุม

• ข้อมูลการใช้งานและข้อมูลการวินิจฉัย (Usage Data & Diagnostics): มักถูกนำเสนอว่าจำเป็นเพื่อให้บริการทำงานได้อย่างราบรื่น หมวดหมู่เหล่านี้อาจเปิดเผยข้อมูลได้ค่อนข้างมาก ข้อมูลการวินิจฉัย (Diagnostics) อาจรวมถึงรายงานข้อขัดข้อง บันทึกประสิทธิภาพ และข้อมูลจำเพาะของอุปกรณ์ อย่างไรก็ตาม ข้อมูลการใช้งาน (Usage Data) จะเจาะลึกถึง วิธี ที่คุณใช้บริการ: ฟีเจอร์ที่คลิก เวลาที่ใช้ในงานบางอย่าง ความถี่ในการใช้งาน รูปแบบการโต้ตอบ ปุ่มที่กด และความยาวของเซสชัน แม้จะดูไม่มีพิษภัย แต่ข้อมูลการใช้งานที่รวบรวมไว้สามารถเปิดเผยรูปแบบพฤติกรรม ความชอบ และระดับการมีส่วนร่วม ซึ่งมีค่าสำหรับการพัฒนาผลิตภัณฑ์ แต่ก็อาจมีค่าสำหรับการสร้างโปรไฟล์ผู้ใช้ด้วย

• เนื้อหาของผู้ใช้ (User Content): นี่อาจเป็นหมวดหมู่ที่ละเอียดอ่อนที่สุดสำหรับแชทบอท มันครอบคลุมข้อความของข้อความแจ้งของคุณ การตอบสนองของ AI โฟลว์ทั้งหมดของการสนทนาของคุณ และอาจรวมถึงไฟล์ใดๆ (เอกสาร, รูปภาพ) ที่คุณอาจอัปโหลด ข้อมูลนี้เป็นเลือดหล่อเลี้ยงสำหรับการฝึกอบรมและปรับปรุงโมเดล AI – ยิ่งมีข้อมูลการสนทนามากเท่าไหร่ พวกมันก็จะยิ่งดีขึ้นเท่านั้น อย่างไรก็ตาม มันยังเป็นบันทึกโดยตรงของความคิด คำถาม ข้อกังวล ความพยายามสร้างสรรค์ และข้อมูลที่เป็นความลับที่อาจแบ่งปันกับแชทบอท ความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับการรวบรวม การจัดเก็บ และการละเมิดหรือการใช้ในทางที่ผิดของเนื้อหานี้มีอยู่มาก นอกจากนี้ ข้อมูลเชิงลึกที่ได้จากเนื้อหาของผู้ใช้สามารถมีค่าอย่างยิ่งสำหรับการโฆษณาที่ตรงเป้าหมาย แม้ว่าข้อความดิบจะไม่ถูกแบ่งปันโดยตรงกับผู้โฆษณาก็ตาม

• ตำแหน่งที่ตั้ง (Location): การรวบรวมอาจมีตั้งแต่แบบคร่าวๆ (เมืองหรือภูมิภาค ซึ่งได้มาจากที่อยู่ IP) ไปจนถึงแบบแม่นยำ (ข้อมูล GPS จากอุปกรณ์มือถือของคุณ) แชทบอทอาจขอตำแหน่งที่ตั้งสำหรับคำตอบเฉพาะบริบท (เช่น “ร้านอาหารใกล้ฉัน”) อย่างไรก็ตาม การติดตามตำแหน่งที่ตั้งอย่างต่อเนื่องให้ภาพโดยละเอียดของการเคลื่อนไหว นิสัย และสถานที่ที่คุณไปบ่อย ซึ่งมีค่าอย่างยิ่งสำหรับการตลาดที่ตรงเป้าหมายและการวิเคราะห์พฤติกรรม

• ข้อมูลติดต่อและรายชื่อติดต่อ (Contact Info & Contacts): ข้อมูลติดต่อ (Contact Info) (ชื่อ, อีเมล, หมายเลขโทรศัพท์) เป็นมาตรฐานสำหรับการสร้างบัญชีและการสื่อสาร แต่เมื่อบริการอย่าง Gemini ขอเข้าถึงรายการ รายชื่อติดต่อ (Contacts) ของอุปกรณ์ของคุณ มันจะมองเห็นเครือข่ายส่วนตัวและเครือข่ายอาชีพของคุณ เหตุผลที่ต้องการการเข้าถึงระดับนี้ในแชทบอทมักไม่ชัดเจนและแสดงถึงการบุกรุกความเป็นส่วนตัวอย่างมีนัยสำคัญ ซึ่งอาจเปิดเผยข้อมูลเกี่ยวกับผู้ที่ไม่ได้เป็นผู้ใช้บริการด้วยซ้ำ

• การซื้อ (Purchases): การเข้าถึงข้อมูลเกี่ยวกับสิ่งที่คุณซื้อเป็นหน้าต่างโดยตรงสู่พฤติกรรมทางการเงิน ไลฟ์สไตล์ และความชอบของผู้บริโภคของคุณ สำหรับแพลตฟอร์มอย่าง Gemini และ Perplexity ข้อมูลนี้สามารถใช้เพื่ออนุมานความสนใจ คาดการณ์พฤติกรรมการซื้อในอนาคต หรือกำหนดเป้าหมายโฆษณาด้วยความแม่นยำที่น่าทึ่ง มันเชื่อมช่องว่างระหว่างการโต้ตอบออนไลน์ของคุณกับกิจกรรมทางเศรษฐกิจในโลกแห่งความเป็นจริงของคุณ

การทำความเข้าใจความแตกต่างเหล่านี้เป็นสิ่งสำคัญ แต่ละจุดข้อมูลแสดงถึงส่วนหนึ่งของตัวตนดิจิทัลหรือพฤติกรรมของคุณที่ถูกจับ จัดเก็บ และอาจถูกวิเคราะห์หรือสร้างรายได้ ผลกระทบสะสมของการรวบรวมหลายหมวดหมู่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งหมวดหมู่ที่ละเอียดอ่อน เช่น เนื้อหาของผู้ใช้ รายชื่อติดต่อ ตำแหน่งที่ตั้ง และการซื้อ สามารถส่งผลให้เกิดโปรไฟล์ผู้ใช้ที่มีรายละเอียดอย่างไม่น่าเชื่อซึ่งบริษัทที่ให้บริการเครื่องมือ AI เหล่านี้ถือครองอยู่

การแลกเปลี่ยนที่มองไม่เห็น: ความสะดวกสบาย ปะทะ ความลับ

การนำ AI chatbots มาใช้อย่างรวดเร็วเน้นย้ำถึงธุรกรรมพื้นฐานที่เกิดขึ้นในยุคดิจิทัล: การแลกเปลี่ยนข้อมูลส่วนบุคคลกับบริการที่ซับซ้อน เครื่องมือ AI ที่ทรงพลังที่สุดหลายตัวมีให้ใช้งานฟรีหรือในราคาต่ำ แต่การเข้าถึงได้ง่ายนี้มักบดบังราคาที่แท้จริง – ข้อมูลของเรา การแลกเปลี่ยนระหว่างความสะดวกสบายและความลับนี้อยู่ใจกลางของการถกเถียงเกี่ยวกับการรวบรวมข้อมูล AI

ผู้ใช้แห่กันไปที่แพลตฟอร์มเหล่านี้เพื่อความสามารถอันน่าทึ่งในการสร้างข้อความ ตอบคำถามที่ซับซ้อน เขียนโค้ด ร่างอีเมล และแม้กระทั่งเป็นเพื่อน คุณค่าที่รับรู้ได้นั้นมหาศาล ช่วยประหยัดเวลาและปลดล็อกศักยภาพสร้างสรรค์ใหม่ๆ เมื่อเผชิญกับประโยชน์ใช้สอยดังกล่าว รายละเอียดที่ซ่อนอยู่ในนโยบายความเป็นส่วนตัวที่ยืดยาวมักจะจางหายไปในพื้นหลัง มีความรู้สึกที่ชัดเจนของความเหนื่อยล้าจากการ ‘คลิกเพื่อยอมรับ’ ซึ่งผู้ใช้รับทราบข้อกำหนดโดยไม่ได้ซึมซับขอบเขตของข้อมูลที่พวกเขากำลังสละไปอย่างเต็มที่ นี่คือความยินยอมที่ได้รับแจ้ง หรือเป็นเพียงการยอมจำนนต่อการแบ่งปันข้อมูลที่ดูเหมือนหลีกเลี่ยงไม่ได้ในระบบนิเวศเทคโนโลยีสมัยใหม่?

ความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับการรวบรวมข้อมูลที่กว้างขวางนี้มีหลายแง่มุม การละเมิดข้อมูล (Data breaches) ยังคงเป็นภัยคุกคามที่เกิดขึ้นอย่างต่อเนื่อง ยิ่งบริษัทถือครองข้อมูลมากเท่าไหร่ ก็ยิ่งกลายเป็นเป้าหมายที่น่าสนใจสำหรับผู้ไม่หวังดีมากขึ้นเท่านั้น การละเมิดที่เกี่ยวข้องกับเนื้อหาของผู้ใช้ที่ละเอียดอ่อนหรือตัวระบุที่เชื่อมโยงกันอาจส่งผลร้ายแรงได้ นอกเหนือจากการละเมิดแล้ว ยังมีความเสี่ยงของ การใช้ข้อมูลในทางที่ผิด (data misuse) ข้อมูลที่รวบรวมเพื่อการปรับปรุงบริการอาจถูกนำไปใช้ใหม่เพื่อการโฆษณาที่ล่วงล้ำ การชักจูงผู้ใช้ หรือแม้แต่การให้คะแนนทางสังคมในบางบริบท การสร้างโปรไฟล์ส่วนบุคคลที่มีรายละเอียดสูงเกินไป ซึ่งรวมข้อมูลการโต้ตอบเข้ากับตำแหน่งที่ตั้ง ประวัติการซื้อ และเครือข่ายผู้ติดต่อ ทำให้เกิดคำถามทางจริยธรรมอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับการสอดส่องและความเป็นอิสระ

นอกจากนี้ ข้อมูลที่รวบรวมในวันนี้ยังเป็นเชื้อเพลิงในการพัฒนาระบบ AI ที่ทรงพลังยิ่งขึ้นในวันพรุ่งนี้ ด้วยการโต้ตอบกับเครื่องมือเหล่านี้ ผู้ใช้กำลังมีส่วนร่วมอย่างแข็งขันในกระบวนการฝึกอบรม ซึ่งเป็นการสนับสนุนวัตถุดิบที่หล่อหลอมความสามารถของ AI ในอนาคต แง่มุมของการทำงานร่วมกันนี้มักถูกมองข้าม แต่มันเน้นย้ำว่าข้อมูลผู้ใช้ไม่ใช่แค่ผลพลอยได้ แต่เป็นทรัพยากรพื้นฐานสำหรับอุตสาหกรรม AI ทั้งหมด

ท้ายที่สุดแล้ว ความสัมพันธ์ระหว่างผู้ใช้และ AI chatbots เกี่ยวข้องกับการเจรจาต่อรองอย่างต่อเนื่อง ผู้ใช้เข้าถึงเทคโนโลยีที่ทรงพลัง ในขณะที่บริษัทเข้าถึงข้อมูลที่มีค่า อย่างไรก็ตาม ภูมิทัศน์ปัจจุบันบ่งชี้ว่าการเจรจานี้มักเป็นไปโดยปริยายและอาจไม่สมดุล ความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในแนวปฏิบัติการรวบรวมข้อมูล ตั้งแต่ความเรียบง่ายสัมพัทธ์ของ Grok ไปจนถึงการรวบรวมที่กว้างขวางของ Gemini บ่งชี้ว่ารูปแบบที่แตกต่างกันนั้นเป็นไปได้ มันเน้นย้ำถึงความจำเป็นในความโปร่งใสที่มากขึ้นจากบริษัทเทคโนโลยีและการตระหนักรู้ที่สูงขึ้นในหมู่ผู้ใช้ การเลือก AI chatbot ไม่ใช่แค่การประเมินประสิทธิภาพอีกต่อไป มันต้องการการประเมินผลกระทบด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูลอย่างมีสติ และการคำนวณส่วนบุคคลว่าความสะดวกสบายที่ได้รับนั้นคุ้มค่ากับข้อมูลที่สละไปหรือไม่ ในขณะที่ AI ยังคงเดินหน้าอย่างไม่หยุดยั้ง การนำทางการแลกเปลี่ยนนี้อย่างชาญฉลาดจะเป็นสิ่งสำคัญยิ่งสำหรับการรักษาความเป็นส่วนตัวและการควบคุมส่วนบุคคลในโลกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมากขึ้นเรื่อยๆ ข้อมูลเชิงลึกที่ได้จากการเปรียบเทียบแพลตฟอร์มเหล่านี้ทำหน้าที่เป็นเครื่องเตือนใจที่สำคัญว่าในขอบเขตของบริการดิจิทัล ‘ฟรี’ ข้อมูลของผู้ใช้มักเป็นผลิตภัณฑ์ที่แท้จริงที่ถูกเก็บเกี่ยว ความระมัดระวังและการตัดสินใจอย่างมีข้อมูลยังคงเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพที่สุดของเราในการกำหนดอนาคตที่นวัตกรรมและความเป็นส่วนตัวสามารถอยู่ร่วมกันได้