Google заплатит $170 млн за незаконный сбор данных детей на YouTube

Google заплатит $170 млн за незаконный сбор данных детей на YouTube

Google заплатит $170 млн за незаконный сбор данных детей на YouTube

Google согласился уладить конфликт о незаконном сборе и обороте данных несовершеннолетних пользователей YouTube, выплатив $170 миллионов. Правозащитники считают, что интернет-гигант понёс слишком мягкое наказание.

Федеральная торговая комиссия, участвовавшая в решении вопроса, отметила, что это крупнейшая выплата по делу, связанному с законом о защите конфиденциальности детей в интернете (Children's Online Privacy Protection Act или COPPA).

Напомним, что COPPA — американский федеральный закон, защищающий неприкосновенность частной жизни. Он вступил в действие в апреле 2000 года.

По словам чиновников, YouTube нарушил закон, который обязывает онлайн-сервисы получить разрешение родителей несовершеннолетнего ребёнка, прежде чем собирать его персональные данные. Это касается лиц, не достигших 13 лет.

По словам Федеральной торговой комиссии, YouTube продавал собранные данные производителям игрушек, которые ориентировались на потребности и предпочтения маленьких пользователей.

Джо Симонс, председатель регулятора, заявил, что крупный штраф поможет Google и YouTube воздержаться от подобных практик в будущем.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru