Отчёт Science: нейрогарнитуры тайно передают данные мозга пользователей для обучения нейросетей

Что обнаружил отчёт Science

Журнал Science выявил скрытую практику сбора данных у производителей потребительских устройств, отслеживающих активность мозга. Несколько компаний, выпускающих гарнитуры с электроэнцефалографией (ЭЭГ), используют анонимизированные показатели пользователей для обучения моделей искусственного интеллекта, не предупреждая об этом. Показательный пример — устройство Muse от InteraXon стоимостью $475, которое помогает улучшать сон и концентрацию: производитель признался, что передаёт данные, только после прямого запроса издания.

Масштаб скрытой практики

Аудит политик конфиденциальности десятков аналогичных компаний показал, что около 33% из них не разъясняют, куда именно направляются записанные мозговые сигналы. В 11 случаях документы касались лишь взаимодействия с веб-сайтом, а у четырёх разработчиков политики защиты данных отсутствовали полностью. По отдельным данным, InteraXon обучила ИИ примерно на 50 тысячах часов ЭЭГ-записей пользователей Muse, не упомянув это в политике конфиденциальности.

Зачем производителям мозговые сигналы

Сама индустрия потребительских нейроинтерфейсов существует с начала 2010-х годов, однако приток инвестиций в искусственный интеллект изменил подход к использованию собираемой информации. Производители обосновывают сбор необходимостью тренировать алгоритмы на массивах пользовательских сигналов — по их словам, это повышает точность продуктов. Например, стартап Piramidal в пилотном исследовании прошлого года успешно определил 9 из 10 приступов эпилепсии, обучив модель на тысячах часов записей.

Технологические ограничения

Эксперты отмечают, что потребительские гарнитуры сильно уступают медицинским аппаратам по качеству сигнала. Устройства вроде Muse оснащены всего несколькими датчиками ради комфорта, тогда как лабораторные шапки содержат до 24 электродов. Кроме того, исследования, лежащие в основе большинства коммерческих продуктов, часто не соответствуют высоким научным стандартам.

Долгосрочные риски для приватности

Несмотря на технические ограничения текущих сенсоров, специалисты по цифровой безопасности предупреждают о долгосрочных рисках. Если алгоритмы уже способны анализировать паттерны поведения по кликам в интернете, то обработка прямых мозговых сигналов может стать следующим рубежом защиты личной информации. Отсутствие прозрачных правил передачи биометрических данных создаёт вакуум, который могут использовать рекламные сети или ИИ-корпорации для создания более точных профилей пользователей.

Регуляторный вакуум

Ситуация демонстрирует пробел в регулировании рынка носимых устройств нового поколения. Пока законодательство не успевает за развитием нейроинтерфейсов, пользователи вынуждены полагаться на добровольную прозрачность производителей. Публикация отчёта Science запускает дискуссию о необходимости стандартов обработки биометрической информации, которая в будущем может потребовать отдельного правового статуса — наравне с генетическими данными.

Источники: ixbt.com, pasqualepillitteri.it