🔗Wired AI•較早收集於 25m
如何關閉 Google Search 的 AI 資料訓練功能
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💡了解 Google 如何收集使用者搜尋資料進行 AI 訓練，以及如何保護您的隱私。
⚡ 30-Second TL;DR
有什麼變化
Google Search 現在將使用者上傳的媒體內容用於 AI 模型訓練。
為什麼重要
此變更凸顯了使用者隱私與訓練多模態 AI 模型所需龐大資料之間的日益緊張關係。開發者在建立類似的回饋機制時，應注意資料來源與使用者同意的相關影響。
下一步行動
請檢查您的 Google 帳戶「資料與隱私權」設定，確保您的搜尋紀錄與媒體上傳內容未被用於 AI 模型訓練。
誰應關注：Developers & AI Engineers
關鍵要點
- •Google Search 現在將使用者上傳的媒體內容用於 AI 模型訓練。
- •此政策特別影響以圖搜尋等輸入的資料。
- •使用者必須手動進入帳戶設定，以選擇退出此訓練資料的使用。
🧠 深度解析
本篇為 AI 生成分析，非原文內容。
🔑 增強重點摘要
- •Google 的這項政策調整與其隱私權政策（Privacy Policy）的更新同步，旨在擴大 Gemini 等生成式 AI 模型的訓練數據來源。
- •除了以圖搜尋（Google Lens）外，此項資料收集範圍亦涵蓋使用者在 Google 搜尋中提交的文字查詢與互動回饋，除非使用者主動關閉。
- •此舉引發了歐盟與美國隱私權監管機構的關注，質疑其是否符合 GDPR 中關於資料最小化與使用者知情同意的原則。
- •Google 強調，在將使用者上傳的媒體內容納入訓練集之前，會透過自動化工具移除部分可識別的個人身份資訊（PII）。
- •企業版（Google Workspace）與教育版帳戶預設不參與此類 AI 模型訓練，與個人帳戶的預設設定有所區隔。
📊 競品分析▸ Show
| 特色 | Google Search (AI 訓練) | OpenAI (ChatGPT) | Microsoft (Bing AI) |
|---|---|---|---|
| 資料訓練預設 | 需手動退出 (Opt-out) | 需手動退出 (Opt-out) | 需手動退出 (Opt-out) |
| 企業隱私保護 | 預設不訓練 | 預設不訓練 | 預設不訓練 |
| 資料透明度 | 透過隱私權中心揭露 | 透過設定頁面揭露 | 透過服務條款揭露 |
🛠️ 技術深入
- Google 採用聯邦學習（Federated Learning）與差分隱私（Differential Privacy）技術，試圖在模型訓練與隱私保護間取得平衡。
- 針對媒體內容，Google 使用預訓練的分類器（Classifiers）過濾掉包含敏感個人資訊或不當內容的圖像，防止其進入訓練管道。
- 訓練流程中包含資料去識別化（De-identification）步驟，將使用者帳戶 ID 與上傳的媒體內容進行解耦（Decoupling）。
- 系統架構利用 Google Cloud 的 TPU 叢集進行大規模分散式訓練，並透過自動化資料管線（Data Pipeline）定期更新模型權重。
🔮 前景展望AI analysis grounded in cited sources
全球隱私監管機構將對 Google 發起針對性調查
由於將搜尋行為與媒體上傳納入 AI 訓練涉及大規模資料處理，預計歐盟數據保護委員會將審查其合規性。
使用者對於搜尋引擎的信任度將出現分化
隱私意識較高的使用者將加速轉向 DuckDuckGo 或 Brave Search 等強調不追蹤與不訓練的替代方案。
⏳ 時間線
2023-07
Google 更新隱私權政策，明確指出將公開資訊用於訓練 AI 模型。
2024-05
Google 在 I/O 大會宣布將 AI 搜尋功能全面整合至搜尋引擎。
2025-02
Google 強化帳戶設定，提供更細緻的 AI 資料訓練退出選項。
2026-03
Google 擴大資料收集範圍，正式將以圖搜尋等媒體互動納入訓練計畫。
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原始來源： Wired AI ↗
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