ИИ и приватность: вы даже не представляете, сколько он о вас знает.

1. Как ИИ накапливает информацию

1.1. Невидимые механизмы сбора

Современные цифровые экосистемы постоянно собирают информацию о пользователях, зачастую незаметно для них. Эти невидимые механизмы сбора данных формируют основу для сложных алгоритмов и систем, которые анализируют и интерпретируют нашу активность, предпочтения и даже эмоциональное состояние.

Одним из наиболее распространенных методов является сквозное отслеживание в интернете. Веб-сайты и мобильные приложения используют различные технологии для мониторинга поведения пользователя:

Файлы cookie и пиксели отслеживания: Эти небольшие фрагменты кода позволяют идентифицировать пользователя и следить за его перемещениями между различными ресурсами. Они фиксируют посещенные страницы, просмотренные товары, время, проведенное на сайте.
Цифровые отпечатки устройств (device fingerprinting): Создаются уникальные профили устройств на основе совокупности их характеристик, таких как тип браузера, операционная система, установленные шрифты, разрешение экрана и даже уровень заряда батареи. Это позволяет идентифицировать пользователя, даже если он удалил cookie-файлы.
Супер-cookie и кэш-файлы: Некоторые механизмы используют более устойчивые формы отслеживания, сохраняющие данные в областях, которые пользователь обычно не очищает.

Помимо явного взаимодействия, системы собирают данные о неочевидных аспектах поведения. Это включает в себя анализ:

Движения мыши и прокрутки: Паттерны перемещения курсора, скорость прокрутки страницы, задержки над определенными элементами могут указывать на уровень интереса, затруднения или даже когнитивную нагрузку.
Скорости и стиля набора текста: Эти параметры могут быть использованы для идентификации пользователя или выявления его эмоционального состояния.
Взаимодействия с элементами интерфейса: Куда пользователь нажимает, какие ссылки игнорирует, как долго просматривает определенный контент.

Смартфоны, будучи постоянно подключенными устройствами, представляют собой богатейший источник скрытых данных. Встроенные сенсоры непрерывно генерируют информацию:

GPS и данные о местоположении: Позволяют отслеживать перемещения пользователя в реальном времени и строить карты его повседневных маршрутов.
Акселерометры и гироскопы: Фиксируют физическую активность, такую как ходьба, бег, вождение автомобиля, а также положение устройства.
Микрофоны и камеры: Даже если не производится прямая запись контента, метаданные о звуках окружения или условиях освещения могут быть собраны и проанализированы.

Эти разрозненные потоки данных затем обрабатываются и интегрируются сложными алгоритмами. Они способны выявлять неочевидные взаимосвязи и формировать исчерпывающие цифровые профили. На основе анализа поведения, покупок, поисковых запросов и даже манеры взаимодействия с устройством, системы могут с высокой точностью предсказывать предпочтения, финансовое положение, состояние здоровья, политические взгляды, а также семейный статус. Таким образом, даже без прямого ввода личной информации, о человеке формируется объемное досье, которое постоянно обновляется и детализируется. Это знание используется для персонализации сервисов, целевой рекламы, формирования рекомендаций и даже для влияния на принятие решений.

1.2. Распространение систем ИИ

Современный ландшафт цифровых технологий демонстрирует беспрецедентное распространение систем искусственного интеллекта, которые глубоко интегрированы в повседневную жизнь и профессиональную деятельность. ИИ перестал быть исключительно сферой научных лабораторий и специализированных вычислительных центров, трансформировавшись в повсеместный феномен. Его присутствие ощущается практически во всех аспектах взаимодействия человека с технологиями, часто оставаясь незаметным для конечного пользователя.

Масштабное внедрение ИИ происходит по нескольким основным направлениям. Во-первых, это потребительские устройства и сервисы: от смартфонов, которые используют ИИ для обработки естественного языка, распознавания лиц и оптимизации работы батареи, до умных домашних систем, управляющих освещением, климатом и безопасностью. Голосовые помощники, встроенные в колонки и мобильные устройства, постоянно обрабатывают аудиоданные для выполнения команд и обучения. Онлайн-платформы, такие как социальные сети, поисковые системы и интернет-магазины, активно применяют ИИ для персонализации контента, рекомендаций товаров и услуг, а также для целевой рекламы, анализируя каждое действие пользователя.

Во-вторых, ИИ активно внедряется в корпоративный сектор. Системы искусственного интеллекта автоматизируют процессы в финансовой сфере, включая обнаружение мошенничества и высокочастотный трейдинг. В здравоохранении ИИ помогает в диагностике заболеваний, разработке лекарств и персонализации лечения, анализируя огромные объемы медицинских данных. В транспортной отрасли системы автономного вождения и оптимизации логистики основаны на сложных алгоритмах ИИ. Производственные предприятия используют ИИ для предиктивного обслуживания оборудования и контроля качества продукции.

В-третьих, распространение ИИ затрагивает государственные и общественные сферы, включая системы видеонаблюдения с функцией распознавания лиц, системы анализа больших данных для оценки рисков и обеспечения безопасности. Развитие облачных технологий и доступность мощных вычислительных ресурсов значительно упростили внедрение ИИ даже для малых и средних предприятий, снизив порог входа для использования сложных алгоритмов.

Каждое из этих направлений, будь то личное устройство, онлайн-сервис или государственная инфраструктура, представляет собой точку сбора данных. Распространение ИИ означает экспоненциальный рост объемов собираемой информации, включая:

Поведенческие данные: история запросов, просмотренный контент, маршруты передвижения, покупательские привычки, взаимодействие с приложениями.
Биометрические данные: отпечатки пальцев, сканы лица, голосовые слепки.
Коммуникационные данные: анализ текстовых сообщений, электронных писем, голосовых звонков.
Данные о состоянии здоровья и физической активности через носимые устройства.

Эта постоянная и глубокая интеграция ИИ в нашу жизнь приводит к формированию чрезвычайно детализированных цифровых профилей каждого человека, часто без его явного осознания полного масштаба собираемой информации.

2. Разновидности собираемых сведений

2.1. Идентификационные сведения

2.1.1. Личные данные и контакты

Как эксперт в области цифровой безопасности, я должен подчеркнуть критическое значение понимания того, как искусственный интеллект обрабатывает наши личные данные и контакты. Это не просто информация, которую мы добровольно предоставляем при регистрации на сайтах или в приложениях; это обширный массив сведений, собираемых из множества источников, часто без нашего явного осознания.

К личным данным и контактам относятся не только очевидные сведения, такие как полное имя, дата рождения, номера телефонов и адреса электронной почты. Этот сегмент охватывает также адреса проживания, данные паспортов и водительских удостоверений, сведения о месте работы и занимаемой должности, ссылки на профили в социальных сетях, а также контактные данные наших друзей и коллег, если они хранятся в наших адресных книгах, к которым получают доступ различные приложения. Искусственный интеллект способен агрегировать эти данные из самых разнообразных источников.

Источники сбора этой информации многогранны. Во-первых, это прямые вводы: формы регистрации, профили пользователей, участие в опросах. Во-вторых, это данные, собираемые пассивно: история просмотров web страниц, IP-адреса, геолокационные данные, файлы cookie и пиксели отслеживания, встроенные в web сайты и электронные письма. В-третьих, ИИ активно анализирует общедоступную информацию из социальных сетей: ваши посты, фотографии, списки друзей, комментарии и даже данные, которые вы лайкаете или которыми делитесь. Более того, существует практика приобретения агрегированных данных у сторонних брокеров, которые специализируются на сборе и продаже обширных пользовательских досье. Устройства интернета вещей (IoT), такие как умные колонки, фитнес-трекеры и системы умного дома, также постоянно собирают сведения о нашей повседневной жизни, включая голосовые команды и биометрические данные.

Целью сбора такого объема личных данных является не только персонализация услуг или таргетированная реклама. Эти сведения используются для создания детализированных цифровых профилей, способных предсказывать наше поведение, предпочтения и даже эмоциональное состояние. На основе этих профилей ИИ может:

Формировать индивидуальные рекомендации контента, товаров и услуг.
Оптимизировать пользовательский интерфейс и функциональность приложений.
Осуществлять верификацию личности и предотвращение мошенничества.
Проводить углубленный маркетинговый анализ и сегментацию аудитории.
Влиять на принятие решений в различных сферах, от кредитования до трудоустройства.

Таким образом, сбор и анализ личных данных и контактов искусственным интеллектом выходят далеко за рамки простого удобства. Он создает комплексный цифровой отпечаток каждого человека, который может быть использован для манипуляции, дискриминации или даже несанкционированного доступа к личной жизни. Понимание этого масштаба сбора данных является первым шагом к осознанному управлению собственной цифровой приватностью.

2.1.2. Биометрические признаки

Биометрические признаки представляют собой уникальные, измеримые физиологические или поведенческие характеристики человека, используемые для его идентификации или верификации. В отличие от традиционных методов аутентификации, таких как пароли или ключи, биометрия не может быть легко украдена, забыта или передана. Эти данные присущи самому индивиду, что делает их чрезвычайно ценными для систем, стремящихся к точной и надежной идентификации.

Различают два основных типа биометрических признаков. К физиологическим относятся свойства, обусловленные анатомическим строением тела, которые остаются относительно неизменными на протяжении жизни. Примеры включают отпечатки пальцев, геометрию лица, рисунок радужной оболочки глаза, сетчатки, узора вен ладони, а также ДНК. Каждый из этих признаков обладает высокой степенью индивидуальности. Поведенческие биометрические признаки, напротив, основаны на уникальных манерах или стилях выполнения действий. Сюда относятся походка, тембр голоса, динамика набора текста на клавиатуре, подпись и характерные жесты. Эти признаки могут изменяться со временем и зависят от состояния человека, но при этом сохраняют достаточную уникальность для идентификации.

Искусственный интеллект демонстрирует выдающиеся способности в обработке и анализе этих сложных данных. Алгоритмы машинного обучения и глубокие нейронные сети обучены распознавать мельчайшие нюансы и паттерны в биометрических данных, позволяя с высокой точностью сопоставлять их с эталонными образцами. Системы ИИ способны не только идентифицировать личность по лицу или отпечатку пальца, но и выявлять эмоциональное состояние по голосу, определять возраст и пол по походке, или даже предполагать состояние здоровья по изменениям в физиологических параметрах. Сбор и анализ таких данных осуществляется в реальном времени, зачастую без явного согласия или даже ведома человека.

Использование биометрических признаков системами искусственного интеллекта порождает серьезные вопросы конфиденциальности. Главная проблема заключается в необратимости этих данных. Отпечаток пальца или рисунок радужки нельзя изменить, как пароль, если они скомпрометированы. Утечка биометрических данных означает постоянный риск несанкционированной идентификации или использования. Распространение камер видеонаблюдения с функциями распознавания лиц, сканеров отпечатков пальцев на мобильных устройствах и других биометрических систем приводит к повсеместному и непрерывному сбору информации о каждом из нас. Такая обширная база данных, попадая под управление мощных алгоритмов ИИ, создает беспрецедентные возможности для тотального надзора, отслеживания перемещений, анализа поведения и профилирования личностей. Информация, извлекаемая ИИ из биометрических данных, выходит далеко за рамки простой идентификации, раскрывая детали, которые человек мог бы предпочесть сохранить в тайне, и ставя под угрозу его личную свободу и автономию.

2.2. Поведенческие сведения

2.2.1. Онлайн-активность

Как эксперт в области цифровой приватности, я вынужден констатировать: наша онлайн-активность является одним из самых обширных и ценных источников данных, используемых современными интеллектуальными системами. Каждый клик, каждый поисковый запрос, каждое взаимодействие в социальных сетях, каждая онлайн-покупка - все это не просто единичные действия, а элементы гигантской мозаики, из которой искусственный интеллект формирует детальный портрет каждого пользователя.

Объем и детализация информации, которую мы неосознанно предоставляем, поражают. Сюда относится не только история вашего браузера и поисковые запросы, раскрывающие ваши интересы и потребности, но и более глубокие слои данных. К ним относятся:

Активность в социальных сетях: лайки, комментарии, публикации, группы, подписки, даже время, проведенное на определенных страницах.
Геолокационные данные: маршруты перемещений, посещаемые места, частота пребывания в определенных локациях.
Потоковое потребление контента: фильмы, сериалы, музыка, подкасты, отражающие ваши предпочтения и даже эмоциональное состояние.
Взаимодействие с мобильными приложениями: частота использования, функции, к которым вы обращаетесь, и данные, которые вы в них вводите.
Электронная почта и мессенджеры: в некоторых случаях, при определенных условиях использования сервисов, содержимое ваших коммуникаций может быть анализировано для выявления ключевых слов, настроений и связей.

Искусственный интеллект не просто собирает эти данные; он их агрегирует, анализирует и интерпретирует с беспрецедентной скоростью и точностью. Алгоритмы способны выявлять тончайшие паттерны поведения, предсказывать будущие действия, определять ваши политические взгляды, финансовую состоятельность, состояние здоровья, а также потенциальные уязвимости. На основе этой информации создаются крайне детализированные цифровые профили, которые затем используются для различных целей. Это может быть персонализация рекламных предложений, адаптация новостных лент, формирование рекомендаций по продуктам или услугам. Однако спектр применения значительно шире и затрагивает аспекты, напрямую влияющие на нашу жизнь, такие как кредитный скоринг, оценка рисков при страховании, даже принятие решений о приеме на работу.

Масштаб этого процесса часто недооценивается. Данные, которые кажутся разрозненными и незначительными на индивидуальном уровне, при объединении и анализе мощными ИИ-системами превращаются в мощный инструмент для понимания и даже предсказания человеческого поведения. Это поднимает фундаментальные вопросы о границах приватности, о контроле над собственной цифровой идентичностью и о потенциальных злоупотреблениях, когда столь обширные и интимные сведения о каждом из нас находятся в распоряжении алгоритмов и корпораций. Наша онлайн-активность - это не просто след, это постоянно обновляющаяся цифровая копия нас самих, находящаяся вне нашего прямого контроля.

2.2.2. Географическое положение

Географическое положение представляет собой один из наиболее фундаментальных аспектов информации, которую искусственный интеллект способен собирать и анализировать о каждом человеке. Данные о местонахождении поступают из множества источников, часто незаметных для пользователя. Это могут быть сигналы GPS с мобильных устройств, данные о подключении к сетям Wi-Fi, информация о ближайших вышках сотовой связи, IP-адреса, а также метаданные фотографий и публикации в социальных сетях, содержащие геометки. Даже посещение web сайтов или использование приложений, которые запрашивают доступ к местоположению, непрерывно поставляют эти сведения.

Искусственный интеллект не просто фиксирует отдельные точки на карте; он обрабатывает эти разрозненные данные, выявляя сложные закономерности. Алгоритмы способны определить домашний адрес человека, его рабочее место, маршруты ежедневных поездок, а также часто посещаемые места, такие как магазины, медицинские учреждения, спортивные залы или образовательные заведения. Анализ совокупности таких данных позволяет ИИ формировать детальные профили, описывающие не только перемещения, но и образ жизни, интересы, социальные связи и даже потенциальные состояния здоровья пользователя.

Например, регулярные посещения определённых медицинских клиник могут указывать на хронические заболевания, а частое пребывание в определённых районах может свидетельствовать о социально-экономическом статусе. ИИ способен выявлять аномалии в обычных маршрутах, что может быть использовано для обнаружения непредвиденных событий или изменения поведенческих паттернов. Сопоставление местоположений нескольких лиц позволяет ИИ строить карты социальных взаимодействий, определяя, с кем и как часто человек встречается. Эти возможности выходят далеко за рамки простого отслеживания, позволяя машинам делать глубокие выводы о личности человека.

Таким образом, географическое положение становится мощным инструментом для создания всеобъемлющего цифрового двойника. Информация о вашем перемещении, собранная и проанализированная искусственным интеллектом, раскрывает невообразимое количество сведений о вашей повседневной жизни, привычках и предпочтениях, формируя основу для прогнозирования будущих действий и даже манипулирования поведением.

2.2.3. Потребительские привычки

Потребительские привычки представляют собой устойчивые модели поведения человека, связанные с выбором, приобретением и использованием товаров и услуг. Эти привычки формируются под влиянием множества факторов, включая личные предпочтения, культурные нормы, экономические условия и маркетинговые воздействия. Для бизнеса понимание потребительских привычек имеет первостепенное значение, поскольку позволяет оптимизировать ассортимент, ценообразование, каналы сбыта и рекламные стратегии. Однако в эпоху цифровизации и повсеместного распространения искусственного интеллекта (ИИ) анализ этих привычек достиг беспрецедентного уровня глубины и детализации, что вызывает серьезные вопросы относительно приватности каждого индивидуума.

Современные системы искусственного интеллекта обладают феноменальной способностью собирать и обрабатывать огромные массивы данных, генерируемых нашей повседневной активностью. Каждый клик в интернете, каждая просмотренная страница, каждая покупка, совершенная как онлайн, так и офлайн, каждый маршрут движения, зафиксированный мобильным устройством, становятся элементами сложного цифрового профиля. ИИ не просто фиксирует эти действия; он анализирует их взаимосвязи, временные интервалы, финансовые параметры и даже эмоциональный отклик, если доступны соответствующие сенсорные данные. Таким образом, алгоритмы способны выявлять неявные закономерности, которые остаются незаметными для человеческого глаза.

На основе этих данных ИИ строит детальные модели потребительского поведения, которые охватывают широкий спектр информации:

Предпочитаемые категории товаров и услуг, а также конкретные бренды.
Ценовая чувствительность и готовность платить за определенные характеристики.
Частота покупок и типичные циклы потребления.
Предпочитаемые каналы покупок: онлайн, физические магазины, мобильные приложения.
Время суток и дни недели, когда совершаются покупки.
Влияние рекламных кампаний и скидок на принятие решений.
Методы оплаты и финансовые привычки.

Более того, ИИ способен выходить за рамки непосредственно потребительских действий, делая выводы о гораздо более личных аспектах жизни человека. Анализируя поисковые запросы, просмотренный контент, местоположение и даже данные с носимых устройств, алгоритмы могут с высокой степенью точности предсказывать состояние здоровья, уровень дохода, семейное положение, политические взгляды, религиозные убеждения и даже эмоциональное состояние. Например, частые запросы о детских товарах или изменение маршрутов могут указывать на пополнение в семье, а регулярные посещения определенных медицинских сайтов - на наличие хронических заболеваний.

Эти глубокие знания о потребительских привычках и сопутствующих личных данных используются компаниями для максимально персонализированного взаимодействия. Это проявляется в индивидуальных рекомендациях товаров, динамическом ценообразовании, когда цена на один и тот же продукт может варьироваться для разных пользователей, а также в создании узконаправленной рекламы, которая появляется только у тех, кто с наибольшей вероятностью отреагирует на нее. Хотя это может показаться удобным для потребителя, невидимая для него сторона заключается в том, что каждое его действие формирует все более полную и точную цифровую копию, которая используется для прогнозирования и, потенциально, для манипулирования его будущими решениями. Отсутствие прозрачности в сборе и использовании такой информации, а также сложность контроля над собственными данными ставят под сомнение само понятие приватности в современном мире, где каждое потребительское предпочтение становится открытой книгой для алгоритмов.

2.3. Сведения с сенсоров

2.3.1. Аудиозаписи

Аудиозаписи представляют собой один из наиболее инвазивных и информативных типов данных, активно собираемых и анализируемых современными системами. Источники этих записей повсеместны: это могут быть смартфоны, умные колонки и бытовые приборы с голосовым управлением, устройства интернета вещей, а также записи телефонных разговоров с колл-центрами. Пользователи зачастую недооценивают объем и глубину информации, извлекаемой из звуковых файлов.

Искусственный интеллект обладает обширными возможностями по анализу аудиоданных. Современные алгоритмы способны не просто преобразовать устную речь в текст с высокой точностью, но и осуществить гораздо более сложный анализ. Ключевые направления обработки включают:

Биометрическую идентификацию голоса, позволяющую однозначно определить личность говорящего.
Детектирование эмоционального состояния, выявляющее стресс, радость, гнев или усталость по интонации и тембру.
Распознавание ключевых слов и фраз, что дает возможность фильтровать и категоризировать огромные массивы аудиоинформации.
Диаризацию дикторов, разделяющую речь разных участников разговора.
Детектирование акустических событий, таких как шум транспорта, лай собак, плач ребенка или даже звуки бытовых приборов, что дополняет картину о местонахождении и деятельности человека.

Подобный глубокий анализ аудиозаписей позволяет формировать чрезвычайно детализированные профили пользователей. Из голоса можно извлечь сведения о состоянии здоровья, например, наличие кашля или хрипоты, свидетельствующие о простуде или хронических заболеваниях. Тон голоса может выдать признаки стресса, депрессии или других психоэмоциональных состояний. Содержание разговоров, даже фрагментарное, раскрывает личные интересы, финансовое положение, семейные отношения и профессиональную деятельность.

Последствия для конфиденциальности данных пользователей оказываются весьма серьезными. Информация, полученная из аудиозаписей, может быть использована для персонализированной рекламы, целевого маркетинга, а также для более изощренных форм социальной инженерии. Например, знание о привычках или эмоциональном состоянии человека, полученное из анализа его голоса, может быть использовано для манипуляции. Отсутствие прозрачности в отношении того, как устройства и сервисы обрабатывают голосовые данные, создает значительные риски. Многие системы постоянно "слушают" окружающую среду в ожидании активационной фразы, и даже если запись не передается на серверы постоянно, потенциал для несанкционированного сбора данных остается. Уникальность голоса делает его сложным для анонимизации, что еще больше усиливает угрозу приватности.

2.3.2. Визуальные данные

Визуальные данные, охватывающие изображения и видеоматериалы, стали одним из наиболее обширных и информативных источников информации, доступных для анализа с помощью искусственного интеллекта. Они проникают во все сферы нашей жизни, от публичных пространств до наших домов, формируя невидимую сеть наблюдения, способную фиксировать и интерпретировать каждое наше движение.

Источники этих данных разнообразны и постоянно расширяются. К ним относятся повсеместные системы видеонаблюдения, камеры смартфонов, носимые устройства, такие как нательные камеры правоохранительных органов, а также датчики в умных домах и автомобилях. Социальные сети также служат огромным хранилищем личных фотографий и видео, добровольно загружаемых пользователями. Кроме того, спутниковые снимки и данные с дронов предоставляют макроскопические визуальные данные о перемещениях и инфраструктуре, дополняя общую картину.

Искусственный интеллект обладает исключительными возможностями по обработке и интерпретации визуальных данных. Системы компьютерного зрения способны не только распознавать лица с высокой точностью, идентифицируя людей даже в толпе, но и анализировать их мимику для определения эмоционального состояния. Помимо лиц, ИИ идентифицирует объекты, транспортные средства, одежду и даже мелкие детали окружения. Он может отслеживать траектории движения, анализировать походку, оценивать возраст и пол, а также выявлять аномалии в поведении или окружающей среде. Способность ИИ к пространственному пониманию позволяет ему создавать подробные карты помещений и открытых пространств, отслеживая перемещения и активность с беспрецедентной детализацией.

Повсеместное использование и продвинутая аналитика визуальных данных ставят под угрозу фундаментальные аспекты приватности. Анонимность, некогда неотъемлемая часть пребывания в публичном пространстве, стремительно исчезает. Каждое наше появление перед камерой потенциально может быть зафиксировано, идентифицировано и сопоставлено с другими данными. Это позволяет создавать исчерпывающие профили личности, включающие информацию о наших привычках, маршрутах, социальном окружении, покупательских предпочтениях и даже эмоциональном состоянии, формируя цифровой двойник, о котором мы можем даже не подозревать.

Последствия такого сбора и анализа данных могут быть далекоидущими. Отслеживание перемещений для целевой рекламы, предиктивная аналитика поведения, потенциальная дискриминация на основе визуальных характеристик или даже несанкционированное использование изображений для генерации дипфейков - все это реальные угрозы. Часто сбор визуальных данных происходит без явного согласия субъекта, что создает этические и юридические дилеммы. Накопление огромных массивов этих данных также увеличивает риски утечек и неправомерного доступа, открывая путь для злоупотреблений и нарушения безопасности личной информации, которая, однажды попав в цифровой мир, становится практически невозможно контролируемой.

3. Применение полученной ИИ информации

3.1. Индивидуализация предложений

Индивидуализация предложений представляет собой одну из наиболее заметных и широко применяемых функций искусственного интеллекта в повседневной жизни. Суть данного процесса заключается в адаптации продуктов, услуг и контента под уникальные предпочтения и поведенческие паттерны каждого отдельного пользователя. Это достигается за счет непрерывного сбора, обработки и анализа обширных объемов данных, формирующих детальный цифровой профиль человека.

Для эффективной индивидуализации ИИ-системы аккумулируют информацию из множества источников. К ним относятся история просмотров и покупок, поисковые запросы, геолокационные данные, взаимодействие с контентом (лайки, репосты, комментарии), время, проведенное на определенных страницах или в приложениях, а также демографические сведения и даже данные о финансовом поведении. Эти сведения позволяют алгоритмам не просто классифицировать пользователя, но и предсказывать его будущие действия и потребности с высокой степенью точности.

Результатом такого глубокого анализа является формирование предложений, которые максимально соответствуют текущим интересам пользователя. Это могут быть рекомендации товаров в интернет-магазинах, персонализированные новостные ленты, индивидуальные рекламные сообщения, адаптированные музыкальные плейлисты или видеоконтент. Цель - создать ощущение, что предложение было создано специально для вас, повышая вероятность взаимодействия и конверсии.

Однако за этой кажущейся удобством скрывается беспрецедентный уровень осведомленности систем искусственного интеллекта о частной жизни человека. Алгоритмы способны выявлять неочевидные связи и закономерности в поведении, формируя представление о ваших привычках, предпочтениях, финансовом положении, состоянии здоровья и даже эмоциональном фоне. Создается цифровой двойник, который обладает информацией, зачастую более полной и детализированной, чем та, которой владеет сам человек о себе.

Таким образом, индивидуализация предложений, будучи мощным инструментом для бизнеса и источником персонализированного опыта для потребителя, одновременно ставит под вопрос границы приватности. Объем знаний, накопленный искусственным интеллектом о каждом из нас, открывает новые возможности для целевого воздействия и манипуляции, требуя от общества глубокого осмысления этических и регуляторных аспектов использования таких технологий.

3.2. Прогнозирование действий

Современные системы искусственного интеллекта обладают уникальной и порой тревожной способностью, известной как прогнозирование действий. Это не просто анализ прошлых событий, но проактивное предсказание будущего поведения человека, основанное на глубоком понимании его цифрового следа и поведенческих паттернов. Алгоритмы способны с высокой степенью вероятности определить, какой товар вы купите следующим, куда направитесь после работы, о чем подумаете или даже кому позвоните.

Для реализации этой функции алгоритмы обрабатывают колоссальные массивы данных, зачастую получаемых без явного согласия или даже ведома пользователя. Сюда относятся:

Геолокационные данные, отслеживающие каждое перемещение.
История поисковых запросов и web браузинга, раскрывающая интересы и намерения.
Данные о покупках и финансовых транзакциях, рисующие картину потребительских привычек.
Содержание коммуникаций, включая сообщения, электронные письма и звонки.
Взаимодействие с социальными сетями, выявляющее круг общения и эмоциональное состояние.
Биометрические данные, такие как распознавание лиц, голоса и даже анализ походки.
Информация о состоянии здоровья, данные с носимых устройств, фиксирующие физиологические реакции. Интегрированный анализ этих разрозненных источников позволяет ИИ создавать чрезвычайно детализированные профили личности, которые по своей полноте превосходят любое представление о себе, которое может иметь сам человек.

Применение прогнозирования действий охватывает широкий спектр областей. В коммерции это приводит к гиперперсонализированной рекламе и рекомендациям, которые кажутся почти телепатическими, предлагая продукты и услуги еще до того, как пользователь осознает в них потребность. В финансовом секторе системы оценивают кредитоспособность и прогнозируют риски невозврата долгов на основе поведенческих индикаторов. Сферы общественной безопасности и правоохранительных органов используют прогнозирование для выявления потенциально опасных лиц или предотвращения преступлений, что поднимает серьезные вопросы о презумпции невиновности и предвзятости алгоритмов. Наконец, в сфере государственного управления эти технологии могут быть задействованы для формирования общественного мнения или управления поведением граждан.

Однако за этой впечатляющей прогностической мощью скрываются глубокие угрозы для приватности и личной свободы. Способность ИИ предсказывать действия означает, что наши будущие выборы и решения могут быть известны и даже предопределены внешними системами. Это порождает риск манипуляции, когда алгоритмы не просто рекомендуют, но активно подталкивают к определенным действиям, используя наши предсказанные слабости и предпочтения. Постоянное наблюдение и анализ каждого аспекта жизни создают ощущение, что человек лишен возможности принимать решения свободно, без невидимого влияния. Формирование цифровых двойников, настолько точных и всеобъемлющих, что они могут быть использованы для дискриминации, слежки или даже подавления инакомыслия, становится реальной угрозой. В конечном итоге, всепроникающее прогнозирование действий разрушает само понятие личной автономии, ставя под сомнение, кто на самом деле контролирует наше будущее - мы сами или безликие алгоритмы.

3.3. Анализ эмоционального состояния

Современные системы искусственного интеллекта значительно продвинулись в способности к анализу эмоционального состояния человека, что представляет собой одну из наиболее инвазивных форм сбора данных. Эти технологии выходят за рамки простого распознавания лиц или речи, проникая в сферу наших внутренних переживаний. Они позволяют алгоритмам не только идентифицировать базовые эмоции, такие как радость, гнев, печаль или удивление, но и улавливать более тонкие оттенки настроения и даже когнитивные состояния, например, уровень внимания или усталости.

Механизмы, задействованные в этом процессе, весьма разнообразны и часто работают в комбинации. Видеоанализ способен распознавать микровыражения лица, невербальные сигналы, позу тела и жесты, которые выдают наше истинное эмоциональное состояние, зачастую до того, как мы сами его осознаем. Аудиоанализ исследует интонации, тембр голоса, скорость речи и паузы, выявляя эмоциональные паттерны, которые могут указывать на стресс, возбуждение или разочарование. Обработка естественного языка (NLP) анализирует текстовые данные - наши сообщения, посты в социальных сетях, электронные письма - для определения тональности и сентимента, выявляя скрытые эмоции и мнения. Более того, интеграция с биометрическими данными, получаемыми от носимых устройств, таких как умные часы или фитнес-трекеры, позволяет отслеживать физиологические реакции: частоту сердечных сокращений, потоотделение, изменения температуры кожи, которые являются непосредственными индикаторами эмоционального возбуждения.

Применение таких технологий чрезвычайно широко. В сфере обслуживания клиентов они используются для оценки удовлетворенности звонящего или выявления признаков его недовольства, что позволяет операторам адаптировать свое поведение. В маркетинге анализ эмоций помогает создавать более персонализированную рекламу, способную вызвать желаемую реакцию, или оптимизировать пользовательский интерфейс web сайтов для максимального вовлечения. Системы видеонаблюдения в общественных местах или на рабочих местах могут быть запрограммированы на выявление "подозрительного" эмоционального поведения или индикаторов стресса у сотрудников.

Однако именно эта всепроникающая способность вызывает серьезные опасения относительно приватности. Когда алгоритмы могут точно определять наше эмоциональное состояние без нашего ведома и согласия, формируется новый уровень уязвимости. Информация о наших эмоциях, собранная в больших объемах, может быть использована для создания глубоких психологических профилей, которые раскрывают наши слабости, страхи и предпочтения. Это открывает путь к беспрецедентным формам манипуляции, будь то целевая реклама, которая эксплуатирует наше текущее настроение, или даже политическая пропаганда, адаптированная под эмоциональный фон конкретных групп населения. Возникает риск дискриминации, когда решения о приеме на работу, предоставлении кредита или страховых услуг могут быть приняты на основе предполагаемого эмоционального состояния человека, а не его объективных качеств. Отсутствие прозрачности в сборе и использовании этих данных означает, что большинство людей даже не подозревают о том, насколько детально их эмоциональная жизнь анализируется и каталогизируется, что подрывает основы личной автономии и ментальной неприкосновенности.

4. Угрозы для личной сферы

4.1. Утечки и взломы данных

Утечки и взломы данных представляют собой одну из наиболее серьезных угроз в современном цифровом ландшафте, затрагивая как крупные корпорации, так и частных лиц. Эти инциденты означают несанкционированный доступ к конфиденциальной информации, ее раскрытие, изменение или уничтожение. Причины могут быть разнообразны: от кибератак, таких как фишинг, вредоносное ПО и атаки методом подбора паролей, до внутренних угроз, включая ошибки сотрудников или недобросовестные действия инсайдеров.

Масштаб проблемы постоянно растет. Ежегодно фиксируются сотни миллионов случаев компрометации данных, включая персональную информацию, финансовые записи, медицинские данные и коммерческие тайны. Каждый такой инцидент несет в себе риски, начиная от прямых финансовых потерь и ущерба репутации организаций, заканчивая кражей личных данных, мошенничеством и даже шантажом в отношении индивидуальных пользователей.

Современные системы, особенно те, что используют искусственный интеллект, оперируют колоссальными объемами данных, включая чрезвычайно чувствительную информацию о поведении, предпочтениях и даже биометрические данные. Это делает их особенно привлекательными целями для злоумышленников. Чем больше данных собирает и обрабатывает такая система, тем выше потенциальный ущерб от ее компрометации. Скомпрометированные наборы данных, используемые для обучения моделей искусственного интеллекта, могут привести не только к утечке приватной информации, но и к деградации или искажению работы самой системы.

Злоумышленники активно применяют передовые алгоритмы для автоматизации атак, выявления уязвимостей и проведения сложных фишинговых кампаний, которые становятся практически неотличимыми от легитимных коммуникаций. Это позволяет им масштабировать атаки и повышать их эффективность. В то же время, искусственный интеллект является мощным инструментом для кибербезопасности, позволяя обнаруживать аномалии, прогнозировать угрозы и оперативно реагировать на инциденты. Однако даже самые совершенные защитные механизмы не гарантируют абсолютной безопасности перед лицом постоянно эволюционирующих угроз.

Предотвращение утечек и взломов требует комплексного подхода. Это включает внедрение строгих политик безопасности, регулярное обновление программного обеспечения, использование многофакторной аутентификации, шифрование данных как в состоянии покоя, так и при передаче, а также постоянное обучение персонала основам кибергигиены. Особое внимание следует уделять защите данных, используемых для обучения и функционирования систем искусственного интеллекта, поскольку их компрометация может иметь далеко идущие последствия для приватности и безопасности цифрового мира.

4.2. Алгоритмическая предвзятость

В эпоху, когда искусственный интеллект проникает во все сферы нашей жизни, от финансовых решений до медицинских диагнозов, критически важно осознавать его потенциальные недостатки. Одним из наиболее коварных и трудноуловимых аспектов является алгоритмическая предвзятость - систематическое и повторяющееся несправедливое или дискриминационное отношение, которое алгоритм демонстрирует по отношению к определенным группам или индивидуумам. Это не является случайной ошибкой; это глубоко укорененный дефект, способный нанести серьезный ущерб.

Предвзятость алгоритмов чаще всего берет свое начало в данных, на которых обучаются эти системы. Если обучающие наборы данных отражают исторические или существующие социальные предубеждения, стереотипы или неравномерное распределение информации, то ИИ неизбежно усвоит и воспроизведет эти искажения. Например, если данные о найме в прошлом демонстрировали предпочтение определенным демографическим группам, алгоритм, обученный на этих данных, может автоматически отклонять кандидатов из недостаточно представленных групп, даже если они обладают необходимой квалификацией. Аналогично, системы распознавания лиц могут показывать значительно более высокий уровень ошибок для людей с темным цветом кожи или женщин, если они были недостаточно представлены в обучающих наборах.

Последствия алгоритмической предвзятости для приватности и индивидуальных свобод колоссальны. Когда алгоритм принимает предвзятые решения, он фактически формирует неверное или несправедливое цифровое досье на человека. Это может проявляться в отказе в доступе к кредитам, неверной оценке рисков в судебной системе, ограничении возможностей трудоустройства или даже ошибочных медицинских рекомендациях. Каждый такой случай - это не просто технический сбой, а прямое нарушение приватности, поскольку система на основе некорректных или несправедливых выводов вмешивается в личную жизнь и ограничивает возможности человека. ИИ, действующий с такой предвзятостью, не просто "знает" о вас, он "определяет" вас через призму своих искажений, что может привести к стигматизации, дискриминации и подрыву доверия.

Проявления алгоритмической предвзятости многообразны и затрагивают различные аспекты жизни:

Финансовые услуги: Системы оценки кредитоспособности могут необоснованно отказывать в займах определенным этническим группам или жителям определенных районов.
Найм и карьера: Алгоритмы фильтрации резюме могут автоматически отсеивать кандидатов на основе их имени, пола или возраста, если эти признаки коррелируют с историческими предубеждениями в данных.
Правосудие и правоохранительные органы: Прогностические модели для оценки риска рецидива или распределения полицейских патрулей могут предвзято относиться к меньшинствам, усиливая социальное неравенство.
Здравоохранение: Диагностические системы могут быть менее точными для определенных демографических групп, что приводит к ошибочным диагнозам и неэффективному лечению.
Социальные медиа и реклама: Алгоритмы могут формировать "эхо-камеры" или показывать дискриминационную рекламу, усиливая стереотипы и ограничивая доступ к информации.

Борьба с алгоритмической предвзятостью требует комплексного подхода. Это включает в себя не только тщательную проверку и очистку обучающих данных для обеспечения их репрезентативности и справедливости, но и разработку алгоритмов, способных к обнаружению и минимизации предубеждений. Необходимы механизмы прозрачности, позволяющие понять, как ИИ принимает решения, а также регулярный аудит систем для выявления и исправления потенциальных искажений. Только через осознанное проектирование, непрерывный мониторинг и этическое регулирование мы сможем гарантировать, что искусственный интеллект служит обществу, а не увековечивает его недостатки, защищая при этом фундаментальное право каждого на приватность и справедливое обращение.

4.3. Потенциал для воздействия

Сегодня мы стоим на пороге эпохи, где искусственный интеллект, обрабатывая колоссальные объемы данных о каждом из нас, обретает беспрецедентный потенциал для воздействия. Это не просто сбор информации; это глубокое проникновение в суть человеческого поведения, предпочтений и даже предсказание будущих действий.

Каждый клик, каждая покупка, каждое взаимодействие в цифровом пространстве - все это становится частью обширной базы данных, которую ИИ анализирует с поразительной скоростью и точностью. На основе этих данных создаются детализированные цифровые профили, выходящие далеко за рамки демографических показателей. Они включают в себя психологические портреты, поведенческие паттерны, финансовые привычки, политические взгляды и даже эмоциональные состояния.

Обладая таким уровнем понимания, ИИ может быть использован для целенаправленного влияния. Это проявляется в нескольких аспектах:

Манипуляция потребительским поведением: Персонализированная реклама, идеально подобранные предложения и даже динамическое ценообразование, адаптированное под индивидуальную готовность платить, могут незаметно подталкивать к определенным решениям.
Политическое и социальное влияние: Анализ данных позволяет выявлять уязвимости электората, формировать персонализированные сообщения и распространять информацию, способную изменять общественное мнение или влиять на результаты выборов.
Алгоритмическая дискриминация: На основе данных об отдельных лицах или группах могут быть приняты решения, ограничивающие доступ к кредитам, рабочим местам, жилью или даже медицинским услугам, часто без явных на то оснований, лишь по корреляциям, выявленным алгоритмом.
Надзор и контроль: Непрерывный мониторинг цифровой активности и физического перемещения может привести к созданию системы всеобъемлющего надзора, где каждый шаг и каждое действие потенциально отслеживаются и оцениваются. Это подрывает фундаментальные свободы и право на частную жизнь.

Этот потенциал для воздействия распространяется и на нашу автономию. Когда алгоритмы постоянно рекомендуют, что нам смотреть, слушать или читать, основываясь на том, что, по их расчетам, нам понравится, это постепенно сужает наш кругозор и ограничивает знакомство с новыми идеями или противоположными мнениями. Мы рискуем оказаться в так называемом «информационном пузыре», где выбор иллюзорен, а предпочтения формируются внешним воздействием.

Осознание масштаба этого потенциала критически важно. Неконтролируемое использование таких возможностей ИИ может привести к серьезным общественным последствиям: углублению социального неравенства, эрозии доверия к институтам, потере индивидуальной свободы и даже формированию общества, где граждане оцениваются и ранжируются на основе своих цифровых следов. Защита приватности становится не просто вопросом личного комфорта, но фундаментальной необходимостью для сохранения демократических принципов и человеческого достоинства.

5. Меры по сохранению личных данных

5.1. Нормативное регулирование

Расширение возможностей систем искусственного интеллекта в области сбора, обработки и анализа данных неизбежно ставит перед обществом и законодателями острые вопросы приватности. Объем и глубина информации, которую ИИ способен извлечь или вывести о человеке, зачастую превосходит осознание самого субъекта данных. В этой связи, нормативное регулирование выступает как фундаментальный инструмент для обеспечения защиты прав и свобод граждан в цифровую эпоху.

Существующие законодательные акты о защите персональных данных, такие как Общий регламент по защите данных Европейского союза (GDPR) или Калифорнийский закон о защите конфиденциальности потребителей (CCPA), формируют основу для регулирования ИИ. Они распространяют свое действие на данные, используемые алгоритмами, требуя соблюдения принципов законности, справедливости, прозрачности и целевого использования. Однако, специфика работы ИИ, включая его способность к самообучению, выводу новых данных и непрозрачность алгоритмических решений, создает уникальные вызовы для традиционного правоприменения.

Одним из ключевых затруднений является определение того, что именно составляет "персональные данные" в контексте ИИ. Системы могут генерировать высокоточные профили и прогнозы, основываясь на, казалось бы, обезличенной информации, тем самым потенциально создавая новые категории идентифицируемых данных. Проблематика также затрагивает принципы минимизации данных и ограничения цели: ИИ часто требует обширных массивов информации для эффективного обучения, и его применение может эволюционировать, выходя за рамки первоначально заявленных целей сбора данных. Сложности возникают и с реализацией прав субъектов данных, таких как право на доступ, исправление или удаление информации, а также право на объяснение решения, принятого алгоритмом. Прозрачность процессов принятия решений ИИ, особенно в системах глубокого обучения, остается серьезным технологическим и регуляторным барьером.

В ответ на эти вызовы, мировое сообщество активно разрабатывает специализированные законодательные акты, непосредственно регулирующие искусственный интеллект. Примером служит Проект Закона ЕС об искусственном интеллекте (EU AI Act), который предлагает классификацию систем ИИ по уровню риска и устанавливает соответствующие обязательства для разработчиков и пользователей. Подобные инициативы направлены на создание комплексной правовой рамки, которая не только защитит приватность, но и обеспечит безопасность, этичность и надежность систем ИИ.

Ключевые принципы, закладываемые в новое нормативное регулирование, включают:

Приватность по замыслу и по умолчанию: Требование к разработчикам интегрировать меры по защите данных на всех этапах жизненного цикла ИИ-систем.
Подотчетность: Возложение на организации ответственности за соблюдение законодательства и демонстрацию этого соблюдения.
Человеческий надзор: Обеспечение возможности для человека вмешиваться в процессы принятия решений ИИ, особенно в высокорисковых областях.
Недискриминация: Предотвращение предвзятости и несправедливого отношения, которые могут возникать в результате алгоритмических ошибок или предубеждений в данных.
Прозрачность: Обязательство раскрывать информацию о работе систем ИИ, их возможностях, ограничениях и используемых данных.

Эффективность нормативного регулирования напрямую зависит от действенных механизмов правоприменения. Это требует не только адекватных законодательных актов, но и наличия квалифицированных регуляторных органов, способных понимать сложные технологические процессы и обеспечивать соблюдение установленных норм. Постоянное развитие технологий искусственного интеллекта обуславливает необходимость гибкости и адаптивности законодательства, чтобы оно могло оперативно реагировать на новые вызовы, не сдерживая при этом инновации. Достижение баланса между технологическим прогрессом и защитой фундаментальных прав человека является центральной задачей в формировании правовой базы для ИИ.

5.2. Инструменты для защиты приватности

В условиях стремительного развития технологий искусственного интеллекта и их повсеместного внедрения, объемы собираемых и анализируемых персональных данных достигли беспрецедентного уровня. В этой ситуации защита личной приватности становится не просто рекомендацией, но жизненно важной необходимостью. Существует широкий спектр инструментов, разработанных для минимизации цифрового следа и обеспечения конфиденциальности информации.

Основополагающим шагом является использование приватных web браузеров или тщательная настройка существующих. Браузеры, такие как Brave, DuckDuckGo Privacy Browser или Firefox с усиленными настройками приватности, предлагают встроенные функции блокировки трекеров, рекламных сетей и отпечатков браузера (fingerprinting). Дополнительно рекомендуется применять расширения, повышающие безопасность:

uBlock Origin или AdGuard для блокировки рекламы и нежелательного контента.
Privacy Badger для автоматической блокировки невидимых трекеров.
HTTPS Everywhere для обеспечения зашифрованного соединения со всеми сайтами, где это возможно.
NoScript для контроля выполнения скриптов на web страницах, что снижает риски от вредоносного кода и трекеров.

Для анонимизации сетевого трафика и скрытия реального IP-адреса незаменимы виртуальные частные сети (VPN) и сеть Tor. VPN шифрует весь интернет-трафик пользователя и маршрутизирует его через удаленный сервер, скрывая реальное местоположение и затрудняя отслеживание активности. Сеть Tor, в свою очередь, обеспечивает многослойное шифрование и маршрутизацию трафика через множество узлов по всему миру, что делает практически невозможным отслеживание источника данных. Выбор надежного VPN-провайдера с политикой отсутствия логов является критически важным.

Шифрование данных представляет собой фундаментальный аспект цифровой безопасности. Использование полнодискового шифрования, такого как VeraCrypt (для Windows, macOS, Linux) или встроенные BitLocker (для Windows) и FileVault (для macOS), обеспечивает защиту информации на устройстве от несанкционированного доступа в случае его утери или кражи. Для обмена конфиденциальными сообщениями и звонками следует использовать мессенджеры с сквозным шифрованием по умолчанию, такие как Signal, Threema или Element. Эти приложения гарантируют, что только отправитель и получатель могут прочитать сообщения.

Управление паролями является еще одним критически важным элементом. Использование менеджеров паролей, таких как Bitwarden, KeePass или 1Password, позволяет генерировать и безопасно хранить уникальные и сложные пароли для каждого сервиса, а также упрощает их использование. Это значительно снижает риск компрометации аккаунтов. Активация двухфакторной аутентификации (2FA) везде, где это возможно, добавляет дополнительный уровень защиты.

Важно также регулярно пересматривать и настраивать параметры приватности в операционных системах (Windows, macOS, Android, iOS) и в приложениях. Многие системы по умолчанию собирают обширные данные об использовании, которые можно ограничить через соответствующие настройки. Для продвинутых пользователей существуют специализированные операционные системы, такие как Tails (The Amnesic Incognito Live System), которая спроектирована для работы в режиме анонимности и не оставляет следов на компьютере, или Qubes OS, обеспечивающая изоляцию различных рабочих сред.

Наконец, необходимо активно управлять своим цифровым следом, регулярно проверяя, какие данные о вас доступны в публичном доступе, и используя сервисы для удаления персональной информации из баз данных брокеров данных. Это требует постоянной бдительности и проактивных действий. Эффективная защита приватности требует многослойного подхода, где технические инструменты служат одним из компонентов комплексной стратегии.

5.3. Ответственное отношение пользователей

В современном цифровом мире осознание личной ответственности пользователей за свои данные становится критически важным. Пользователи часто недооценивают объем информации, которую они генерируют, и глубину анализа, доступного передовым алгоритмам. Искусственный интеллект способен извлекать выводы из разрозненных фрагментов данных, формируя детальные профили, которые могут раскрывать гораздо больше, чем было намерено.

Понимание принципов работы систем ИИ и их способности к построению сложных моделей поведения требует от каждого из нас повышенной бдительности. Недостаточно просто принять условия использования сервиса; необходимо активно управлять своими цифровыми следами. Это начинается с осознанного подхода к предоставляемой информации. Пользователям следует задавать себе вопрос: действительно ли сервис или приложение требует доступ ко всей запрашиваемой информации? Предоставление лишь необходимого минимума значительно снижает потенциальные риски.

Ключевым аспектом ответственного отношения является регулярный пересмотр настроек конфиденциальности на всех платформах и устройствах. Это включает в себя управление доступом приложений к личным данным, геолокации, микрофону и камере. Использование надежных, уникальных паролей для каждого сервиса и активация многофакторной аутентификации представляют собой базовые, но крайне эффективные меры цифровой гигиены, которые каждый пользователь обязан применять.

Не менее значимым является развитие критического мышления по отношению к рекомендациям и выводам, генерируемым ИИ. Информация, которую мы потребляем и распространяем, формирует не только наш цифровой профиль, но и может быть использована для дальнейшего уточнения моделей поведения. Осознанность в отношении того, как наши действия и предпочтения интерпретируются системами ИИ, позволяет избежать непреднамеренного раскрытия чувствительных сведений или манипуляций.

Пользователи должны быть осведомлены о своих правах на данные, включая право на доступ, исправление и удаление личной информации. Активное использование этих прав, а также своевременное реагирование на запросы о согласии на обработку данных, укрепляет личную цифровую безопасность. Таким образом, ответственное отношение пользователей не является пассивным принятием условий, но представляет собой непрерывный процесс активного управления своей цифровой идентичностью и защитой приватности в условиях повсеместного распространения искусственного интеллекта.