Dane to paliwo sztucznej inteligencji. Jednak w dobie wszechobecnych algorytmów generujących treści swobodny przepływ informacji rodzi poważne pytania o bezpieczeństwo. W tym artykule przyglądamy się sposobom, w jakie może być chroniona prywatność danych w GenAI.
Dane wchodzące do modelu – czy Twoje informacje są bezpieczne?
Korzystając z narzędzi typu ChatGPT, wiele osób “karmi” algorytm treściami o poufnym charakterze (np. fragmentami treści dokumentów firmowych do streszczenia, kodem źródłowym aplikacji w celu znalezienia błędu, danymi osobowymi klientów w celu wygenerowania raportu itp). Pojawia się więc pytanie, co dzieje się z tymi danymi po ich przekazaniu modelowi.
W przypadku większości publicznych usług GenAI (np. darmowa wersja ChatGPT czy Gemini) dane wpisywane przez użytkowników mogą być zapisywane na serwerach dostawcy i wykorzystywane do dalszego trenowania modeli lub ulepszania usługi. Oznacza to, że informacje, które wprowadzisz, nie znikają, a pracownicy firmy lub sam algorytm mogą je potencjalnie „zapamiętać”. Głośnym przypadkiem była sytuacja w firmie Samsung, gdzie pracownicy kilkukrotnie wprowadzili do ChatGPT wrażliwy kod źródłowy i notatki ze spotkań, nieświadomie przekazując tajemnice firmy obcemu podmiotowi. W efekcie Samsung musiał zakazać używania publicznych chatbotów przez swoich pracowników, a incydent wywołał branżową dyskusję o ryzyku wycieku danych przez tego typu narzędzia.
Dlatego nawet jeśli dostawca deklaruje, że nie wykorzystuje danych użytkowników do trenowania kolejnych modeli (jak to robi OpenAI w płatnej wersji ChatGPT Team i ChatGPT Enterprise i inne usługi biznesowe), to i tak dane są przetwarzane i przechowywane przynajmniej przez pewien czas. Istnieje zatem ryzyko ich wykradzenia przez osoby trzecie w razie ataku hakerskiego lub błędnej konfiguracji zabezpieczeń. Ponadto pracownicy firmy mogą mieć dostęp do danych.
Dlatego zasada jest prosta: w codziennej pracy nie wprowadzaj do zewnętrznych usług GenAI danych, których ujawnienie stanowiłoby dla Ciebie lub Twojej firmy problem (danych osobowych, tajemnic handlowych, niepublikowanych wyników badań). Jeśli już musisz – to tylko za zgodą osób decyzyjnych i po anonimizacji tych danych.
Rozwiązaniem dla firm może być korzystanie z zamkniętych, kontrolowanych wdrożeń GenAI: uruchamianie modeli na własnych serwerach (on-premise) lub korzystanie z ofert chmurowych gwarantujących, że dane nie są współdzielone z innymi klientami ani używane do treningu (wiele dużych firm oferuje teraz wersje „enterprise swoich modeli z takimi gwarancjami). Pojawiają się też narzędzia pozwalające mieć „własny ChatGPT” trenowany na wewnętrznych dokumentach i działającego całkowicie w obrębie infrastruktury firmy. Choć to rozwiązanie bywa kosztowne i skomplikowane, dla niektórych sektorów (np. bankowość, sektor publiczny) jest wręcz konieczne ze względu na wymagania prawne dotyczące ochrony danych.
Dane w modelu – czy GenAI zna Twoje prywatne informacje?
Kolejny wątek to kwestia danych osobowych, które mogły trafić do zbiorów treningowych modeli generatywnych. Modele językowe typu GPT były trenowane na kopiach znacznej części internetu. W tej masie tekstów znajdowały się zapewne dane osobowe – chociażby publiczne wpisy w mediach społecznościowych, fora dyskusyjne, bazy danych wyciekłe do sieci, informacje z Wikipedii, artykuły prasowe itd. To rodzi pytanie: czy AI może ujawnić czyjeś prywatne informacje, które gdzieś „wyczytała”?
Na szczęście modele nie mają bezpośredniego dostępu do bazy faktów jak wyszukiwarka – generują tekst na podstawie ogólnych wzorców, więc szansa, że wyplują konkretny numer telefonu czy adres e‑mail ze zbioru treningowego jest niewielka (choć nie niemożliwa, zwłaszcza jeśli coś pojawiało się w danych bardzo często).
Niemniej problem został dostrzeżony – w 2023 włoski organ nadzoru prywatności zablokował na pewien czas działanie ChatGPT w kraju, zarzucając mu naruszenie przepisów RODO (danych osobowych dzieci i brak podstawy prawnej do tak szerokiego przetwarzania danych osobowych). OpenAI musiało wprowadzić mechanizmy pozwalające użytkownikom żądać usunięcia dotyczących ich informacji z wyników modelu oraz wyjaśnienia polityki prywatności, po czym serwis został przywrócony.
Odrębną kwestią jest to, czy twórcy modeli powinni móc bez ograniczeń używać wszelkich danych dostępnych w sieci do treningu.
Jeśli w internecie znajduje się nasz wizerunek czy inne dane (nawet publikowane kiedyś za naszą zgodą), to czy mamy prawo sprzeciwić się, by pewnego dnia posłużyły do generowania np. naszego „klona”? To dylemat, nad którym pochylają się regulatorzy. Jak pogodzić rozwój AI z prawem do prywatności jednostki? Być może przyszłe prawo wprowadzi obowiązek lepszej anonimizacji danych wejściowych albo mechanizmy pozwalające osobom fizycznym dowiedzieć się, czy ich dane były częścią zbioru treningowego modelu i ewentualnie żądać ich usunięcia.
Dobre praktyki ochrony prywatności przy korzystaniu z GenAI
W obliczu powyższych wyzwań, zarówno firmy, jaki i użytkownicy indywidualni powinni przyjąć pewne zasady, by chronić wrażliwe informacje:
Świadome udostępnianie
Zakładaj, że wszystko, co wpisujesz do publicznie dostępnej AI, może stać się publiczne lub przynajmniej zostać na zawsze na serwerach dostawcy. Nie wprowadzaj tam sekretów firmy, danych osobowych klientów, loginów, haseł itp. nawet jeśli wydaje Ci się to wygodne (np. zamiast poprosić AI o podsumowanie prywatnego e‑maila zrób to sam lub zanonimizuj treść).
Anonimizacja i zmiana danych
Jeśli już testujesz GenAI na firmowych danych, usuń lub zmień kluczowe identyfikatory (nazwy, liczby, szczegóły). Zamiast „Umowa z ABC S.A. z dnia 10.05.2025 na kwotę 200 tys. zł.” napisz „Umowa z [firma] o wartości X zł z miesiąca Y” – tak, by model nie przechwycił konkretnych informacji.
Polityka korzystania z AI w firmie
Warto, aby organizacje opracowały wewnętrzne wytyczne dla pracowników. Kto i do jakich celów może używać narzędzi GenAI? Jakie dane wolno wprowadzać, a jakie są kategorycznie zabronione? Czy trzeba uzyskać zgody przed użyciem AI do niektórych zadań? Takie wytyczne (połączone ze szkoleniem z zagrożeń) pomogą uniknąć incydentów typu „pracownik wkleił do ChatGPT tabelkę z danymi klientów, a miesiąc później fragmenty tych danych wyciekły w odpowiedzi modelu komuś innemu”.
Wybór zaufanych rozwiązań
Jeśli firma chce poważnie korzystać z GenAI, lepiej zainwestować w rozwiązania zaprojektowane z myślą o biznesie: czy to wersje enterprise popularnych modeli (gdzie dostawca gwarantuje poufność danych), czy to wdrożenia open-source’owych modeli na własnych zasobach. Należy też upewnić się, że dostawca narzędzia przestrzega przepisów o ochronie danych (RODO/GDPR i inne) i ma odpowiednie certyfikaty bezpieczeństwa.
Monitoring i audyt
Warto monitorować, jak AI jest używana w organizacji. Czy ktoś przetwarza treści zawierające dane osobowe? Czy model wygenerował zastrzeżone fragmenty bazy danych w swoich odpowiedziach? Regularne audyty konfiguracji (na przykład sprawdzenie, czy historia czatów w usłudze jest wyłączona, jeśli to możliwe) oraz testy „co model wie o naszej firmie?” mogą pomóc wychwycić potencjalne wycieki.
Prywatność danych w GenAI — podsumowanie
Ochrona prywatności w erze GenAI wymaga dodatkowej czujności i nowych praktyk. Dane stanowią zarówno wkład, jak i produkt modeli generatywnych, więc musimy kontrolować, jakie informacje powierzamy algorytmom oraz rozumieć, co algorytmy mogą „wiedzieć” na nasz temat. Firmy powinny traktować narzędzia GenAI z podobną ostrożnością, tak jak zewnętrznych konsultantów, a więc nie ujawniać im więcej, niż to konieczne, i zawierać jasne umowy (w tym przypadku wybierać usługi z gwarancjami prywatności).
Dzięki rozsądnej polityce i technicznym zabezpieczeniom można czerpać z generatywnej AI korzyści, nie narażając się na wycieki poufnych danych czy naruszenia prawa do prywatności swoich klientów i pracowników.
Czy dane wpisywane do narzędzi typu ChatGPT są bezpieczne?
Nie zawsze. W przypadku darmowych lub publicznych wersji GenAI dane użytkowników mogą być zapisywane, analizowane, a nawet wykorzystywane do trenowania modeli. Zaleca się, aby nie wprowadzać tam danych poufnych – szczególnie jeśli nie ma gwarancji ich ochrony przez dostawcę.
Czy generatywna AI może ujawnić moje dane osobowe?
Modele GenAI generują odpowiedzi na podstawie wzorców, a nie konkretnych baz danych. Jednak jeśli dane osobowe były obecne w materiałach treningowych, istnieje ryzyko, że pojawią się w odpowiedzi. Takie przypadki są rzadkie, ale możliwe, co budzi obawy regulatorów, np. RODO.
Jakie praktyki pomagają chronić dane przy korzystaniu z GenAI?
Kluczowe jest unikanie wpisywania danych wrażliwych, anonimizacja informacji, stosowanie firmowych polityk dotyczących użycia AI oraz wybieranie rozwiązań z gwarancjami prywatności. Dobrą praktyką jest też monitorowanie i audytowanie sposobów użycia narzędzi AI w organizacji.
Czy firma może mieć własnego ChatGPT działającego wewnętrznie?
Tak. Możliwe jest uruchomienie modeli GenAI lokalnie (on-premises) lub w dedykowanej chmurze, gdzie dane nie są współdzielone ani wykorzystywane do trenowania innych modeli. To kosztowne rozwiązanie, ale szczególnie rekomendowane dla branż regulowanych, takich jak finanse czy administracja publiczna.
Jakie ryzyko wiąże się z używaniem GenAI w pracy z danymi klientów?
Wprowadzenie danych klientów do publicznych modeli może skutkować ich utratą poufności lub przypadkowym ujawnieniem. Może też naruszać przepisy RODO. Zaleca się stosowanie dedykowanych, bezpiecznych rozwiązań GenAI i dokładne regulacje wewnętrzne dotyczące ich użycia.
