的 舉措出了什麼問題

服務條款的更新通常不會成為頭條新聞,即使對於最大的品牌也是如此。

然而,過去的一年卻講述了一個不同的故事。

今年 6 月, Adob​​​​e因抓取用於其人工智慧學 的 舉措出了什麼問題 習模型的內容,然後更改其服務條款以允許使用而陷入困境。幾週前,Meta 也遇到了類似的挑戰,當時它更改了隱私權政策條款,允許在其人工智慧學習模型中使用客戶資料。 2023 年 8 月,Zoom因其更新的人工智慧培訓服務條款而受到批評,隨後不得不撰寫部落格文章來澄清其計劃。

所有這些頭條新聞是否對其他大品牌來說是一個警示,讓他們遠離人工智慧相關的服務條款爭議?詢問領英。

B2B 領域社交媒體的寵兒本月因自動選擇用戶加入一個用用戶資料訓練生成人工智慧模型的程式而受到批評。一些 LinkedIn 用戶對這項變化並不滿意。

因此,我們詢問了 CMI 首席策略顧問羅伯特·羅斯 (Robert Rose) 的看法。他所說的引起強烈抗議的原因可能會讓你感到驚訝。繼續閱讀或觀看影片:

 

LinkedIn 的服務條款引人注目

大驚小怪有道理嗎?您是否關心 LinkedIn 正在使用您在 LinkedIn 上的內容來讓 LinkedIn 更具 LinkedIn 風格?或者,正如我妻子所說,「這不是問題。這就是事情的原理嗎?

404 Media報導了有關人工智慧內容挖 電話號碼資料庫 掘的故事,並報告 LinkedIn 將「很快」更新其服務條款。

公司做出更改後,服務條款中包含了這段話(就像今天的許多公司一樣):

電話號碼資料庫

「我們可能會使用您的個人資料 以創新為重點塑造未來業務 來改進、開發和提供產品和服務,開發和訓練人工智慧 (AI) 模型,開發、提供和個性化我們的服務,並藉助人工智慧、自動化系統和推斷,以便我們的服務對您和其他人來說更加相關和有用。

我將其翻譯為:“我們使用您的數據讓事情變得更好,並教導電腦幫助我們的服務對您和其他人更有用。”

然而,問題似乎並不是 LinkedIn 將此部分添 中國新聞 加到其服務條款中,甚至不是它要求用戶選擇退出而不是選擇加入該計劃。

這才是LinkedIn陷入困境的真正原因

正如Tech Crunch 上週報導的那樣,批評來自 LinkedIn 似乎開始更新服務條款後就更新了服務條款。

法律、行銷和企業傳播團隊之間發生了什麼事?我不明白為什麼這些事情沒有更好地協調,即使是像 LinkedIn 這樣規模的公司。

他們應該從 Zoom、Meta 以及最近的 Adob​​e 的公開失敗中吸取教訓。

您會發現,問題不在於 LinkedIn 使用客戶資料。大多數人應該假設公司會這樣做。

LinkedIn 內容的全部意義不就是讓每個人都能看到它、從中學習並重視它嗎?任何能幫助您在 LinkedIn 上塑造符合您對世界觀點的最終內容的東西難道不會帶來正面的影響嗎?

我不想用你孩子、家人和住所的照片,或者你在 Facebook 上的私人資訊來教育 Meta 的人工智慧,但 LinkedIn 不同。還是我錯過了什麼?

好吧,回到真正的要點。糟糕的視覺效果之所以發生,是因為這些品牌未能與現有受眾溝通。失誤似乎困擾著這些公司。

您可能錯過了服務條款新聞,因為 LinkedIn 對此保持沉默。但我確信你注意到了 LinkedIn 貼文下出現的笨拙的人工智慧提示,即「建議評論」。在 LinkedIn 聽到用戶對這些提示的荒謬性的強烈抗議後,它們現在已經消失了。這項新的人工智慧數據更新舉措似乎是LinkedIn試圖讓平台變得更加智能,要么返回更新更好的建議評論版本,要么提供新的人工智慧生成功能。

期待更多相同,希望有更好的溝通

教訓是這是不可避免的。平台將利用您的行為和內容來學習如何更深入參與並激勵您更頻繁地使用它。

如今,它是 Netflix、Adobe、Google、Meta 和 LinkedIn。明天,它就是您的商業軟體供應商、您的航空公司、您最喜歡的連鎖飯店、您的銀行或您的醫療保健提供者。

我們只是希望這些公司能夠吸取教訓,以便更好地協調他們的內容、人工智慧學習和訊息傳遞。正如我多年來所說,90% 的智慧內容策略與內容無關;這是您與世界溝通方式的協調與協作。

也許,就像使用夏令時作為每年兩次更換煙霧警報器電池的提醒一樣,您可以使用平台對其服務條款的更改作為檢查內容策略的提醒。

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封面圖片由 Joseph Kalinowski/內容行銷研究所提供

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