Для большинства пользователей Meta 2024 интеграция ИИ во всех инструментах социальных сетей было просто очередным обновлением. Но в школах Пуно (Перу) — преимущественно сельского региона, где 79% учителей широко полагаться на WhatsApp для получения инструкций — это подняло неудобный вопрос. Что происходит с данными учащихся, когда основная инфраструктура развивается без согласия?
Эти учителя годами использовали WhatsApp для координации расписаний, обмена заданиями и общения с семьями, поскольку он не использует мобильные данные, что является критическим преимуществом в их области с низким уровнем подключения. Но теперь платформа предоставляет ИИ доступ к образовательному взаимодействию без школьного надзора или контроля над конфиденциальными данными учащихся.
Эта динамика не уникальна для Перу. Недавние юридические жалобы показывают, что поставщики внедрили ИИ в классах США по существующим контрактам без повторного согласия. И когда эти инструменты становятся инфраструктурой, будь то из-за финансовых ограничений, проблем с подключением или нежелания меняться, школы теряют возможность сказать «нет», когда ИИ становится частью пакета.
Но эволюция платформ — это только часть проблемы. В то время как округа борются с поставщиками, добавляющими функции искусственного интеллекта, сотрудники полностью обходят институциональное управление, используя неутвержденные инструменты искусственного интеллекта на своих личных устройствах. Недавний опрос показывает, что 78% сотрудников сферы образования знают о коллегах, использующих неавторизованные инструменты искусственного интеллекта, и проблема растет.
В этой статье рассматривается, как школы теряют контроль над данными учащихся, когда ИИ проникает в классы как через платформы поставщиков, так и через несанкционированное внедрение персонала, и почему существующие политики управления данными плохо подходят для решения любого из этих путей.
Три способа, которыми интеграция искусственного интеллекта подрывает конфиденциальность данных учащихся
Когда общественность думает об искусственном интеллекте в школах, она может представить себе незаконное использование ChatGPT для написания эссе и решения сложных математических уравнений. Но лидеры образования знают, что варианты использования ИИ гораздо более обширны и разнообразны: функции, встроенные в программное обеспечение для выставления оценок, аналитику обучения и другие инструменты, которым школы уже доверили данные учащихся.
К сожалению, эти платформы теперь могут добавлять функции искусственного интеллекта без повторного согласия. Все — от Google Classroom и Microsoft Teams до систем управления обучением (LMS) и WhatsApp — теперь может анализировать вопросы учащихся, ответы на оценивания и модели поведения благодаря интеграции ИИ.
Это влияет на управление данными учащихся тремя способами:
1. Данные учащихся становятся постоянными.
Когда данные учащихся используются для обучения систем искусственного интеллекта, модели сохраняют закономерности и информацию, полученную на основе этих точек данных. Современные методы отучения могут удалять отдельные записи из баз данных, но не изученное поведение, сохраняемое сложными нейронными сетями. Это означает, что даже если школа запросит удаление, выходные данные ИИ все равно могут содержать детали, полученные на основе успеваемости учащихся, стиля письма или профилей обучения.
Аналитики предупредили что внедрение студенческих качеств повышает долгосрочные риски идентичности и справедливости, особенно если их повторно использовать для обучения коммерческих моделей ИИ. В новых системах по-прежнему отсутствуют эффективные механизмы, позволяющие гарантировать, что модели «забудут» после обучения — важнейшая проблема в образовании, где согласие чаще делегируется учреждениями, чем отдельными лицами.
2. Поведенческое профилирование происходит без согласия
Хотя такие платформы, как WhatsApp, используют сквозное шифрование контента, метаданные (например, время сообщения, частота взаимодействия классов или длина вопросов-ответов) остаются видимыми для серверов и аналитических систем.
Исследование MIT по защите метаданных показывает, что эти вторичные данные могут выявить поведенческие и эмоциональные модели, такие как трудности в обучении или тенденции прогулов, даже без раскрытия содержания сообщения. При анализе вместе с журналами LMS или данными камер в классе метаданные могут построить поведенческую карту учащихся с высоким разрешением, эффективно профилируя модели когнитивной и социальной активности без прямого согласия.
3. Привязка к поставщику исключает надзор
Поскольку школы внедряют готовые к искусственному интеллекту экосистемы от Microsoft, Google и Meta, они могут все больше зависеть от проприетарных API для выставления оценок, анализа посещаемости или обучения с помощью чат-ботов. Последние отчеты Обратите внимание, что эта зависимость ограничивает пересмотр контрактов: у небольших округов нет возможности проверять алгоритмы или требовать детальных сроков удаления данных, фактически принимая условия конфиденциальности «как есть», продиктованные поставщиками.
Даже хорошо обеспеченные ресурсами учреждения могут столкнуться с трудностями при выходе из системы или ее миграции, если конвейеры данных и рабочие процессы оценки тесно интегрированы. Эта зависимость усиливает власть поставщиков и размывает подотчетность, делая надзор скорее реактивным, чем превентивным.
Дела 2024 года против IXL Learning и других компаний демонстрируют все три этих риска на практике: функции искусственного интеллекта были добавлены к широко используемым платформам в рамках существующих контрактов, что привело к постоянному хранению данных, поведенческому профилированию с помощью метаданных и ограниченному институциональному обращению за помощью для школ, уже зависящих от этих систем.
Пока округа борются с последствиями эволюции платформ, одновременно разворачивается еще один кризис: преподаватели внедряют инструменты искусственного интеллекта, которые полностью обходят управление.
Как теневой ИИ ухудшает ситуацию
Последствия непроверенной интеграции ИИ усугубляются, когда сотрудники используют неавторизованные инструменты ИИ. И 78%, которые знают о несанкционированном использовании, — это только начало: 62% сотрудников сферы образования загрузили связанный с работой контент в ИИ без одобрения округа, а 50% сообщают о большем количестве несанкционированного использования, чем год назад.
Основная причина заключается в опасном разрыве между тем, насколько уверенно сотрудники используют инструменты ИИ, и тем, насколько мало организаций на самом деле уверены в безопасности, точности или соответствии этих инструментов.
Восемьдесят четыре процента считают, что несанкционированный ИИ защищает их информацию, 52% видят небольшой риск или вообще не видят риска в несанкционированном использовании, а 42% не знали, что требуется одобрение.
Этот разрыв в доверии и соблюдении требований создает серьезный институциональный риск. Когда сотрудники вводят данные учащихся в неавторизованные инструменты искусственного интеллекта (например, выдержки из данных оценок в ChatGPT для создания комментариев к табелям успеваемости), они могут непреднамеренно нарушить такие законы, как FERPA и COPPA.
И ИТ-лидеры в сфере образования изо всех сил стараются не отставать:
- 84% согласны с тем, что сотрудники внедряют ИИ быстрее, чем ИТ-специалисты могут оценить.
- 83% говорят, что контролировать несанкционированное использование ИИ сложно.
- Только 40% говорят, что в их школах действует четкая и соблюдаемая политика в области ИИ, а это означает, что 60% работают без эффективного управления.
В некотором смысле несанкционированное использование ИИ персоналом кажется более вопиющим, чем риски интеграции платформы. Легче обвинить учителя, использующего ИИ на личном устройстве для создания вопросов викторины и ключей к ответам, чем школьный округ, заключивший контракты с Microsoft или Google.
Но такое мышление упускает из виду суть. Обе проблемы проистекают из одного и того же провала: школам не хватает механизмов для решения проблемы ИИ, который проникает через существующую инфраструктуру или через внедрение персонала, опережающее надзор. И то, и другое приводит к одним и тем же последствиям: постоянному внедрению данных, раскрытию метаданных и потере институционального контроля.
Вопрос не в том, кто виноват. Речь идет о том, как построить управление, учитывающее оба пути, прежде чем закроется окно для вмешательства.
4 способа сохранить контроль над данными
Для большинства округов разработка политики управления данными — это процесс, продолжающийся от нескольких месяцев до нескольких лет, который включает в себя оценку текущих инструментов, потребностей и ресурсов с последующей разработкой проекта, рассмотрением заинтересованных сторон и утверждением советом директоров. Но независимо от того, насколько тщательно лидеры образования разрабатывают эту политику, правда в том, что она не предназначена для ИИ.
Традиционная политика обработки данных предполагает, что платформы остаются статичными, что внедрение инструментов происходит только после их одобрения и что первоначального согласия достаточно для дальнейшего использования. Они направлены на предотвращение выхода данных за пределы утвержденных систем, но не могут решить, что происходит, когда те же самые системы реализуют функции искусственного интеллекта или когда сотрудники полностью обходят одобрение.
Эта политика не может учитывать постоянство данных, раскрытие метаданных или подрыв институциональных рычагов. Вместо этого эффективное управление ИИ требует подхода, основанного на следующих четырех столпах:
1. Установите четкие правила ввода конфиденциальных данных.
Руководящие принципы должны определять, какие данные учащихся могут или не могут попадать в системы ИИ, независимо от того, авторизованы эти системы или нет. Например, школы могут запретить учителям вводить имена учеников, оценки или текст эссе во внешние инструменты искусственного интеллекта, такие как ChatGPT, если этот инструмент специально не одобрен или не регулируется округом.
Вопросы к вашему району:
- Какие типы данных учащихся наша политика прямо запрещает вводить в инструменты ИИ?
- Существуют ли для сотрудников четкие письменные инструкции относительно того, какие данные считаются конфиденциальными или защищенными?
2. Установите протоколы надзора за платформой.
Школы должны решить, как отслеживать и реагировать, когда поставщики добавляют функции искусственного интеллекта. Это может выглядеть так, будто ИТ-отдел ежеквартально проверяет обновления поставщиков, чтобы определить, были ли добавлены новые функции ИИ, и уведомляет персонал о любых изменениях, влияющих на конфиденциальность данных.
Вопросы к вашему району:
- Как мы узнаем, когда поставщики добавляют или изменяют функции ИИ на наших платформах?
- Кто отвечает за мониторинг обновлений платформы и информирование персонала о рисках?
3. Поощрять обязательное обучение персонала
Очень важно, чтобы школы понимали значение данных, риски, связанные с метаданными, и почему одобрение имеет значение. Это может выглядеть так, как будто все учителя проходят ежегодный онлайн-модуль о рисках передачи данных учащихся неавторизованным инструментам искусственного интеллекта и признают проблемы конфиденциальности метаданных.
Вопросы к вашему району:
- Все ли сотрудники прошли базовое обучение по рискам данных ИИ в прошлом году?
- Охватывает ли наше обучение возникающие риски, такие как раскрытие метаданных, и использует ли он реальные примеры в классе?
4. Обеспечить правоприменение и утвержденные альтернативы
Школы должны предоставлять проверенные альтернативы, а не полный запрет. Например, округ может предоставить проверенного помощника по письму с искусственным интеллектом, интегрированного в систему управления обучением, чтобы учителям не приходилось использовать неподдерживаемые внешние инструменты.
Вопросы к вашему району:
- Имеют ли сотрудники легкий доступ к списку одобренных инструментов ИИ и знают ли они, как запросить новые?
- Как мы обеспечиваем соблюдение политик – каковы действия в случае сообщения о несанкционированном использовании ИИ?
Вместе эти четыре столпа создают структуру управления, которая учитывает как развитие платформы, так и несанкционированное внедрение. Вопрос в том, будут ли школы внедрять их активно или подождут, пока утечка данных, нарушение нормативных требований или общественный кризис не заставят принять ответные меры.
Восстановление контроля
Школы могут восстановить контроль над данными учащихся, установив четкую политику, внедрив протоколы надзора за платформой, обучив персонал рискам ИИ и предоставив проверенные альтернативы. Но окно для действий закрывается. Поставщики продолжают добавлять функции ИИ, несанкционированное использование растет, и каждая задержка создает зависимость, как это видно в школах от Перу до США.
Школы, которые сейчас принимают упреждающие меры, по-прежнему могут определять, что ИИ делает с данными учащихся и какие инструменты входят в классы. Те, кто ждет, обнаружат, что эти решения приняты за них.
2025-11-21 10:00:00
1763739319
#способа #помощью #которых #школы #могут #контролировать #свои #данные #помощью #платформ #искусственного #интеллекта
Читайте также
