8 دقیقه
مایکروسافت در برابر ادعاهایی که میگفتند گیمینگ کوپایلوت (Gaming Copilot) بهطور مخفیانه از گیمپلی اسکرینشات میگیرد تا مدلهای هوش مصنوعی را آموزش دهد، واکنش نشان داده و این اتهامات را رد کرده است. این جنجال پس از آن آغاز شد که کاربران در فرومها گزارش دادند لاگهای شبکه و برخی تنظیمات نشاندهندهٔ اسکرینشاتهای غیرمنتظره و پرچمهای اشتراکگذاری داده بودند، موضوعی که نگرانیهای جدی دربارهٔ حریم خصوصی بازیکنان و نحوهٔ پردازش دادهها برانگیخت.
چه چیزی اعتراضها را شعلهور کرد؟
یک تاپیک در سایت ResetEra جرقهٔ بحث را زد؛ کاربری ردهایی از ترافیک شبکه را منتشر کرد که ظاهراً نشان میداد گیمینگ کوپایلوت بدون رضایت صریح کاربر، اسکرینشاتهای گیمپلی را برای مایکروسافت ارسال میکند. در پست مربوطه تصویری از تنظیمات حریم خصوصی قرار داده شد که به نظر میرسید اجازهٔ جمعآوری داده را میدهد — تنظیماتی که نویسنده مدعی شد بدون اطلاع او فعال شدهاند. واکنشها خیلی سریع از حیرت به خشم و نگرانی دربارهٔ نفوذ به حریم خصوصی تبدیل شد و موضوع در بسیاری از انجمنها و شبکههای اجتماعی بازتاب گستردهای یافت.
در پس این واکنشها، سؤالات فنی و حقوقی متعددی مطرح شد: چه دادههایی ثبت شدهاند؟ آیا این تصاویر صرفاً برای فراهمسازی «زمینه» (context) موقتی استفاده میشوند یا برای «آموزش مدل» به سرورهای مرکزی فرستاده میشوند؟ آیا کاربران بهصراحت در جریان این فرایند قرار گرفتهاند و گزینهٔ خاموشکردن این قابلیت در دسترسشان بوده است؟ چنین پرسشهایی باعث شد تحلیلگران امنیت و روزنامهنگاران فناوری هم به بررسی لاگها و رفتار شبکه بپردازند و تنور بحث را داغتر کنند.
واکنش مایکروسافت: اسکرینشات برای زمینه، نه آموزش
سخنگوی مایکروسافت توضیح داد که گیمینگ کوپایلوت چگونه کار میکند: وقتی شما بهصورت فعال این قابلیت را از طریق Game Bar فراخوانی میکنید، ممکن است از لحظهٔ جاری بازی اسکرینشات بگیرد تا بهتر بفهمد چه اتفاقی در حال وقوع است و پاسخهای مرتبطتری ارائه دهد. نکتهٔ کلیدی که مایکروسافت بر آن تأکید کرده این است که این تصاویر برای آموزش مدلهای هوش مصنوعی استفاده نمیشوند. به بیان دیگر، تصویر بهعنوان «زمینه» محلی یا موقتی برای پاسخدهی به درخواست کاربر خوانده میشود و نه بهعنوان دادهٔ آموزشی برای بهروزرسانی مدلها در مراکز داده شرکت.
شرکت همچنین اضافه کرد که گفتگوهای متنی و صوتی با گیمینگ کوپایلوت ممکن است برای بهبود هوش مصنوعی مورد استفاده قرار گیرند، اما تنها در صورتی که کاربر بهصراحت با این موضوع موافقت (opt-in) کند. مسیر دسترسی و تغییر این ترجیحات از طریق Game Bar > Settings > Privacy Settings در دسترس است تا کاربران بتوانند سطح اشتراکگذاری داده را کنترل کنند. برخی از وبسایتهای مستقل مثل Neowin تستهایی روی چند دستگاه انجام دادند و گزارش دادند گزینههای مرتبط با آموزش (training) بهصورت پیشفرض غیرفعال هستند؛ هرچند نتایج متفاوتی در دستگاهها و نسخههای ویندوز ممکن است مشاهده شود و بررسیهای بیشتر لازم است.
برای درک بهتر، باید تفاوت سه سطح پردازش داده را در نظر گرفت: (۱) پردازش محلی و موقتی روی خود دستگاه برای تولید پاسخ در همان لحظه، (۲) انتقال امن داده برای تحلیلهای فنی یا رفع اشکال (telemetry) که معمولاً با شناسههای مجهز به حریم خصوصی انجام میشود، و (۳) جمعآوری داده برای آموزش مدلها که معمولاً شامل ذخیرهٔ بلندمدت و پردازش گسترده در مراکز داده است. بر اساس توضیحات مایکروسافت و مشاهدات گزارششده، اسکرینشاتهایی که از طریق فراخوانی مستقیم کاربر گرفته میشود عمدتاً در دستهٔ اول قرار میگیرند؛ اما نگرانی اصلی کاربران دربارهٔ شفافیتِ دقیقِ این جریانها و اطمینان از این است که آیا هیچیک از این تصاویر یا محتوای مکالمات به دستهٔ سوم منتقل نمیشوند یا خیر.
پس گیمرها باید چه چیزهایی بدانند؟
- گیمینگ کوپایلوت میتواند اسکرینشات بگیرد، اما مایکروسافت اصرار دارد که این تصاویر برای آموزش مدلهای هوش مصنوعی استفاده نمیشوند و عمدتاً بهعنوان «زمینه» برای پاسخگویی در همان جلسه کاربرد دارند.
- تعاملات متنی و صوتی ممکن است تنها در صورتی برای بهبود هوش مصنوعی استفاده شوند که کاربر بهصورت صریح آن را فعال کرده باشد (opt-in). بنابراین کنترل صریح کاربر روی جمعآوری دادههای مکالمهای اهمیت دارد.
- طبق گزارشها و آزمایشهای مستقل، تنظیمات مرتبط با آموزش مدل و اشتراکگذاری داده معمولاً بهصورت پیشفرض خاموش هستند، اما وضعیت میتواند بسته به نسخهٔ ویندوز، منطقه و آپدیتها متفاوت باشد؛ بنابراین بررسی دستی توصیه میشود.
- گیمینگ کوپایلوت از طریق Game Bar اجرا میشود؛ در نتیجه حذف کامل کوپایلوت در حال حاضر تنها با حذف یا غیرفعالکردن کامل Game Bar ممکن است، اما این کار بهمعنای از دستدادن ابزارها و امکانات مفید دیگری است که کاربرانِ بازیهای رایانهای به آنها تکیه میکنند.
نکتهٔ آخر اهمیت زیادی دارد: حذف کامل گیمینگ کوپایلوت چندان ساده نیست. حذف یا غیرفعالکردن Game Bar، مجموعهای از ابزارهای مفید مانند پوششها (overlays)، ویجتهای عملکرد، کنترلهای ضبط و قابلیتهای کپچر را غیرقابلاستفاده میکند که بسیاری از بازیکنان برای ضبط گیمپلی، مشاهده عملکرد سیستم و مدیریت نشستهای بازی به آنها وابستهاند. بهعلاوه، راهحلهای جایگزین معمولاً نیازمند نصب نرمافزارهای مستقل و تنظیمات اضافی هستند که ممکن است برای برخی کاربران مطلوب نباشد.
در عمل، برای کسانی که دغدغهٔ حریم خصوصی دارند، چند راهکار عملی پیشنهاد میشود: پیش از هر چیز تنظیمات Game Bar > Settings > Privacy Settings را بررسی و در صورت نیاز گفتگوها و اشتراکگذاری دادهها را غیرفعال کنند؛ از دسترسی بیمورد میکروفون یا دسترسیهای پسزمینه جلوگیری کنند؛ و در صورت تمایل به حذف کامل قابلیتها، نسخههای پشتیبان از تنظیمات و پارامترهای سفارشیسازی را نگهداری کنند تا در صورت بازگشت به استفاده از Game Bar، تجربهٔ کاربریشان قابل بازیابی باشد. همچنین مانیتور کردن لاگهای شبکه توسط ابزارهای معتبر و خواندن دقیق اعلانهای حریم خصوصی هر آپدیت، به شفافیت بیشتر کمک میکند.
چرا واکنش منفی ادامه دارد
حتی با توضیحات مایکروسافت، این رخداد نشاندهندهٔ یک نگرانی عمیقتر است: بازیکنان نسبت به قابلیتهای هوش مصنوعی که به دادههای شخصی یا دادههای بازی دسترسی دارند، محتاطاند—خصوصاً زمانی که رفتار پیشفرض سیستمها و واکنشهای آنها شفاف و روشن نباشد. اعتماد کاربران وابسته به شفافیت است؛ و وقتی قابلیتی در طول بازی زنده اسکرینشاتی میگیرد یا بهصورت پسزمینه داده میفرستد، سؤالاتی مطرح میشود که پاسخهای کوتاه و فوری همیشه آنها را رفع نمیکنند.
تصور کنید در یک جلسهٔ خصوصی بازی میکنید و ناگهان یک پوشش جدید تصویری از صفحه میگیرد: حتی اگر مایکروسافت تأکید کند که آن تصویر صرفاً برای ایجاد زمینه محلی استفاده شده است، بسیاری از کاربران خواهان تأیید صریح، قابلمشاهده و زماندار خواهند بود که نشان دهد تصویر هیچگاه از دستگاه خارج نمیشود مگر با رضایت آنها. بهطور خلاصه، کاربران خواهان اعلانهای واضح، کنترلهای دقیق و مستندسازی بهتر در مورد اینکه چه دادههایی جمعآوری میشود، چگونه ذخیره و پردازش میشود و چه مدت نگهداری میشود، هستند.
در میدان حقوقی و نظارتی نیز پیامدهایی وجود دارد: در حوزههایی که قوانین حفاظت داده مانند GDPR اروپا اعمال میشوند، استفاده از دادههای شخصی برای آموزش مدلهای هوش مصنوعی معمولاً نیازمند مبنای قانونی روشن و اطلاعرسانی شفاف است. بنابراین شرکتهای نرمافزاری باید فرایندهای جمعآوری، ذخیرهسازی و پردازش داده را مستندسازی کنند و امکان دسترسی، حذف یا محدودسازی دادهها را برای کاربران فراهم نمایند. در نتیجه، نهتنها جنبهٔ فنی، بلکه جنبهٔ حقوقی و اعتماد عمومی نیز نقش مهمی در ادامهٔ بحث خواهد داشت.
برای حفظ تعادل بین قابلیتهای هوشمند و حریم خصوصی، چند اصل کلیدی پیشنهاد میشود: حداقلسازی داده (data minimization) به این معنی که تنها اطلاعات ضروری جمعآوری شود؛ پردازش محلی هر جا ممکن است بهکار گرفته شود تا دادهٔ خام کمتر به سرورهای ابری فرستاده شود؛ شفافیت در اعلانها بهصورتی که کاربران دقیقاً بدانند چه چیزی جمعآوری میشود؛ و ارائهٔ گزینههای روشن برای موافقت یا مخالفت با استفاده از دادهها (opt-in/opt-out). اعمال این اصول میتواند به بازیابی اعتماد کاربران و کاهش تأثیرات منفی بر تجربهٔ بازی منجر شود.
در پایان، تا زمانی که کاربران به کنترل بیشتری بر تنظیمات حریم خصوصی و اطلاعات دریافتی دست یابند و سازندگان نرمافزار شفافیت بیشتری در سیاستهای دادهای خود ارائه دهند، همچنان تردیدها و بحثها پیرامون ویژگیهای هوش مصنوعی در محیطهای بازی ادامه خواهد داشت. بررسیهای مستقل، گزارشهای شفاف و گفتوگوی سازنده بین شرکتها، جامعهٔ گیمرها و تنظیمکنندهها برای یافتن تعادل میان نوآوری و حریم خصوصی ضروری است.
منبع: neowin
ارسال نظر