Роботы Xiaomi начали работу на сборочной линии автомобилей, освоив операции с гибкими деталями

Дискуссии о конфиденциальности в сфере искусственного интеллекта обострились после того, как Google и Meta продемонстрировали, каким образом данные пользователей могут применяться для совершенствования моделей ИИ. Теперь проблема выходит за рамки просто поисковых запросов; компании, занимающиеся разработкой ИИ, проявляют растущий интерес к данным, которые пользователи генерируют при взаимодействии с их сервисами, включая чаты, фотографии, голосовые записи, документы и активность в поиске.

Новые изменения от Google

Google начал внедрение новых настроек Истории служб поиска 26 мая, отделив управление поисковой активностью от более старых настроек Активности в Интернете и приложениях. Согласно этой новой системе, изображения, аудиозаписи, видео и файлы, используемые в таких сервисах, как Поиск, Карты, Переводчик, Новости и Lens, могут храниться и потенциально использоваться для улучшения систем ИИ, если пользователь не отключит соответствующую опцию. Google сообщил, что этот процесс развертывания будет продолжаться в течение следующих нескольких месяцев.

Расширение функций Meta

В первую неделю июля 2026 года внимание привлекли инструменты ИИ от Meta. Компания расширила свои функции, включив Muse Image, который способен создавать изображения, сгенерированные ИИ, используя подходящие общедоступные фотографии из Instagram, если пользователи не откажутся от этого.

Позиции компаний

Google защищает эти изменения, утверждая, что они предоставляют пользователям «больше контроля» над настройками персонализации и истории поиска. Компания подчеркнула, что пользователи могут полностью деактивировать Историю служб поиска или выбрать, сохранять ли изображения, файлы и аудиозаписи. В официальном документе поддержки Google заявила: «Мы серьезно относимся к вашей конфиденциальности и предпринимаем шаги для ее защиты при использовании ваших данных Истории служб поиска для обучения наших моделей ИИ».

Meta же утверждает, что ее функции ИИ предназначены для помощи пользователям в создании и редактировании изображений, и что люди могут управлять соответствующими настройками ИИ через средства управления конфиденциальностью, доступные на ее платформах. Meta сообщила: «В любое время вы можете отключить или разрешить повторное использование для рилсов, видео в ленте и фотографий во всей вашей учетной записи».

Другие платформы и типы данных

Более широкая проблема затрагивает не только Google и Meta. ChatGPT от OpenAI позволяет использовать многие диалоги потребительских аккаунтов для улучшения модели, если пользователи не отключат соответствующие настройки обучения. Microsoft Copilot собирает подсказки, документы и данные об использовании для улучшения сервисов, хотя коммерческие клиенты получают более сильную защиту. Кроме того, Claude от Anthropic и Grok от xAI также могут использовать некоторые взаимодействия и загрузки потребителей для улучшения моделей, в зависимости от их настроек конфиденциальности и возможностей отказа.

Влияние подписки на использование данных

Не всегда оплата за сервис гарантирует, что данные не будут использованы. Подписки для потребителей в основном предоставляют дополнительные возможности и более высокие лимиты использования. Наиболее строгие ограничения обычно предусмотрены в корпоративных, образовательных и коммерческих планах, где провайдеры берут на себя договорные обязательства не обучать модели на данных клиентов.

Рекомендации для пользователей

Специалисты по конфиденциальности советуют пользователям, обеспокоенным обучением ИИ, проверять свои настройки, а не полагаться на стандартные параметры. В сервисах Google это означает проверку настроек Истории служб поиска, Активности в Интернете и приложениях, а также настроек автоматического удаления. Пользователи ChatGPT могут отключить «История чата и обучение», если не желают, чтобы их разговоры использовались для улучшения модели. Пользователям Meta следует проверить настройки конфиденциальности Instagram и Meta AI и отказаться от функций ИИ, использующих общедоступные фотографии, где это возможно. Пользователи Claude могут проверить элементы управления данными в настройках и отключить участие в улучшении модели, если такая возможность предлагается, а пользователи Grok должны просмотреть настройки конфиденциальности на X и избегать обмена конфиденциальной личной информацией.

Большинство компаний воспринимают ежемесячный счет за облачные сервисы как расход, который нужно оплатить и забыть. Однако стартап CloudLens AI предлагает иной взгляд: скрытая в этом счете сумма может стать бюджетом для следующего проекта на базе искусственного интеллекта.

Принцип работы платформы

Компания, основанная Абхиджитом Рудрой и Нишей Шривастава, разработала платформу для оптимизации затрат в облаке, которая работает без прямого доступа к инфраструктуре клиента. Вместо того чтобы вмешиваться в рабочую среду, компания трансформирует шестимесячную сводку по выставлению счетов в дорожную карту для реинвестирования.

Этот подход актуален на фоне роста расходов конечных пользователей на публичные облачные сервисы. По оценкам Gartner, мировые расходы достигли 723,4 миллиарда долларов США в 2025 году, а ожидаемый рост рынка в 2026 году составит 21,3%. В Индии, одном из самых быстрорастущих рынков, прогнозируется увеличение расходов на публичное облако на 28,1% до 17,5 миллиардов долларов США в 2026 году. Тем не менее, основатели CloudLens AI полагают, что почти четверть глобальных облачных расходов расходуется неэффективно или неправильно распределяется, и компании продолжают платить за это месяцами, поскольку не видят этих средств.

Анализ без доступа к инфраструктуре

Ключевая особенность продукта заключается в том, что он не требует запроса доступа. В отличие от большинства инструментов FinOps и оптимизации затрат, которые нуждаются в API-доступе к активной облачной среде клиента — требование, которое часто отклоняется в ходе проверок безопасности и соответствия, особенно для организаций, работающих с конфиденциальными данными по стандартам вроде HIPAA, — CloudLens AI обходит эту проблему полностью. Клиенты регистрируются на SaaS-платформе и загружают сводку по выставлению счетов AWS, которая обычно представляет собой документ на 25–28 страниц.

Искусственный интеллект платформы, построенный на моделях от Anthropic, OpenAI и Google, анализирует паттерны расходов за шесть месяцев и генерирует отчет объемом около 30 страниц всего за две минуты. Этот отчет выявляет ресурсы, которые используются избыточно, неактивные сервисы и неиспользованную мощность в таких компонентах, как EC2 и RDS. Важно отметить, что платформа не ограничивается фиксацией потерь; она переосмысливает эти находки как инвестиционные возможности. Вместо сообщения типа «Вы тратите 20 000 долларов в месяц впустую», система указывает: «Вот 240 000 долларов в год, которые вы могли бы направить на новый рабочий процесс ИИ».

Применение и влияние на руководство

Ниша Шривастава отмечает, что подобная картина регулярно обнаруживается при реальных оценках. Один клиент потратил шесть месяцев, пытаясь получить финансирование для проекта ИИ, но обнаружил, что 18 000 долларов в месяц, или 216 000 долларов в год, просто лежали в виде облачных отходов. Другой клиент перенаправил 20 000 долларов ежемесячно на платформу обслуживания клиентов на базе ИИ. Третий использовал 8 000 долларов в месяц, высвобожденных из неиспользуемых ресурсов, для найма инженера по данным. Она подчеркивает: «Ваш следующий бюджет на ИИ находится в вашем счете за облако, а не в совете директоров».

Радра утверждает, что традиционно управление облачными расходами было заботой инженерного отдела, но ситуация стремительно меняется. Это связано с тем, что облачные расходы заняли второе или третье место среди статей баланса большинства компаний, уступая только заработной плате. Когда дискуссия смещается от «облачных затрат» к «240 000 долларам годовой экономии, доступной для реинвестирования», то у финансового директора (CFO), генерального директора (CEO) и технического директора (CTO) появляется повод участвовать в обсуждении.

Модель без агентов также важна с точки зрения скорости. Поскольку не требуется доступ к инфраструктуре, исключаются споры о владении или управлении, позволяя руководству провести оценку и принять решение о перераспределении в рамках одного заседания совета директоров. CloudLens AI также позиционирует себя как инструмент для расширения экосистемы партнеров AWS. Радра указывает, что AWS давно желает, чтобы клиенты, использующие прямую оплату, переходили на биллинг через партнеров, однако партнеры, предлагающие оптимизацию затрат, часто сталкиваются с отказом из-за вопроса доступа. Партнер, прибывающий с оценкой, требующей лишь сводки по выставлению счетов, открывает диалог с клиентом, переход на биллинг и, в конечном итоге, новые рабочие нагрузки на AWS.

За первые два месяца работы компания сообщила о работе с более чем 20 клиентами в США, на Ближнем Востоке и в Индии, получив при этом очень положительные отзывы. Пятилетняя цель компании амбициозна: создать мир, где компании будут читать свои счета за облако так же, как балансовый отчет, а ИИ будет в режиме реального времени отмечать потери и рекомендовать перераспределения. Основатели рассматривают этот продукт, созданный в Индии и продаваемый по всему миру, как типичную историю индийского стартапа, который добивается большего с имеющимися ресурсами.