На LinkedIn подали в суд за использование личных данных клиентов для обучения моделей ИИ

На компанию LinkedIn от Microsoft подали в суд клиенты с подпиской Premium. Они утверждают, что ориентированная на бизнес социальная медиа-платформа раскрыла их личные сообщения третьим лицам без разрешения, с целью обучения генеративных моделей искусственного интеллекта.

Согласно групповому иску, поданному от имени миллионов клиентов LinkedIn Premium, в августе прошлого года компания незаметно ввела настройки конфиденциальности, которые позволяли пользователям включать или отключать передачу своих личных данных.

18 сентября LinkedIn без предупреждения обновила свою политику конфиденциальности, введя новые условия, по которым данные могут быть использованы для обучения моделей искусственного интеллекта. При этом в разделе «Часто задаваемые вопросы» говорится, что отказ от этой настройки «не влияет на уже проведенное обучение».

Эта попытка «замести следы» говорит о том, что LinkedIn осознавала, что нарушает конфиденциальность клиентов и свое обещание использовать личные данные только для поддержки и улучшения своей платформы. По мнению пользователей, это было сделано для того, чтобы свести к минимуму общественный резонанс и юридические последствия.

Иск был подан в федеральный суд Сан-Хосе штата Калифорния, от имени клиентов LinkedIn Premium, которые отправляли или получали сообщения InMail. От компании сейчас требуют возмещения неустановленных убытков за нарушение закона Калифорнии о недобросовестной конкуренции, а также $1 тыс. на человека за нарушение федерального закона о сохраненных сообщениях.

«Это ложные претензии, не имеющие под собой никаких оснований» — ответили в LinkedIn на обвинения.

Напомним, что ранее LinkedIn получила выговор и штраф в размере $335 млн за нарушения конфиденциальности, связанные с ее бизнесом по отслеживанию рекламы. Административные штрафы были наложены Комиссией по защите данных Ирландии в соответствии с Общим регламентом по защите данных Европейского союза. Регулятор обнаружил целый ряд нарушений, включая прозрачность обработки данных в этой области.