Концепция портативного кошелька памяти для искусственного интеллекта звучит очень привлекательно и вдохновляюще. Идея состоит в том, чтобы пользователь мог контролировать и переносить свой персональный «контекст» — предпочтения, знания и особенности поведения — между различными ИИ-агентами. Подобно тому, как Plaid обеспечивает доступ к финансовым данным с согласия пользователей, «Plaid для ИИ» обещает мгновенную и защищённую передачу персональной информации, позволяя новым приложениям быстро понимать пользователя и эффективно помогать ему без необходимости обучать систему с нуля. Кажется, что такой подход способен разрушить традиционные «оконные сады» больших технологических компаний, вернуть владельцам данных контроль над своими цифровыми личностями и снизить зависимость от конкретных платформ. Однако, несмотря на привлекательность идеи, практика демонстрирует фундаментальные сложности, делающие массовое внедрение переносимой памяти крайне маловероятным.
Эти сложности лежат не в плоскости технической реализации, а глубоко в экономических, поведенческих, технических и вопросах безопасности, с которыми сталкиваются разработчики и пользователи. Одной из главных идеологий, стоящих за портативными кошельками памяти, является разрыв существующего замкнутого круга привязки пользователя к конкретной платформе ИИ. Действительно, ИИ-агенты накапливают данные об интеракциях, знания о предпочтениях и узкопрофессиональную информацию, что порождает мощный эффект персонализации. Чем больше взаимодействий, тем точнее рекомендации и дешевле их сделать, тем выше вовлечённость пользователя и ценность данных, что стимулирует ещё больше персонализации и создает прямую зависимость от конкретной платформы. Перейти на другую систему означает фактически начать все заново без накопленного контекста — не просто сменить инструмент, а потерять ценное цифровое наследство.
Портативный кошелек памяти теоретически разрывает эту цикличность, предоставляя пользователям право владеть своими данными и переносить их куда угодно, но на практике это сталкивается с рядом серьезных препятствий. Во-первых, с экономической точки зрения у компаний, создающих ИИ-агентов, отсутствуют стимулы добровольно делиться своей ключевой конкурентной информацией. В отличие от банковской сферы до появления Plaid, когда финансовые учреждения зарабатывали на услугах, а не на торговле пользовательскими транзакциями, в индустрии ИИ именно персональные данные пользователей являются основным активом. Компании, такие как OpenAI и SnapChat, используют память ИИ для персонализации, повышения вовлеченности и тренировки моделей. Сохранение уникальной информации о пользователях — их преимущество, основной ресурс для бизнеса.
Как отмечают эксперты, лаборатории ИИ целенаправленно строят свои «внутренние сады», чтобы удержать пользователя, собирая и храня максимальный объем личных данных, препятствуя переносу профилей на другие платформы. Заставить эти компании отказаться от своего конкурентного преимущества ради универсального кошелька памяти — задача практически невыполнимая без серьёзного регулирующего давления. Во-вторых, пользователи сами не готовы и не хотят брать на себя бремя управления своей персональной памятью. Известен так называемый «парадокс приватности»: люди заявляют, что хотят контролировать свои данные и защищать конфиденциальность, но фактически часто поступают наоборот. После скандала с Cambridge Analytica об отказе от Фейсбука говорили тысячи, но активность на площадке только росла.
Модель портативной памяти подразумевает, что пользователь постоянно принимает сложные, крошечные решения о том, кто и на каких условиях может получить доступ к фрагментам его личного опыта, будь то рост обуви, политические взгляды или детали работы. Как отмечают эксперты по праву, такой уровень контроля требует постоянного внимания и занятости и просто не масштабируется для широкой аудитории. Пользователи склонны предпочесть удобство и автоматизацию, даже если это означает потерю контроля. Успех механизма на подобие Apple App Tracking Transparency объясняется простотой выбора и ясной ценностью — пользователи делают единое, разовое решение против отслеживания. В случае портативной памяти речь идет о бесконечном многоаспектном управлении, что отпугивает любого обычного пользователя.
В итоге большинство либо предоставят универсальный доступ, лишая систему смысла, либо полностью откажутся ею пользоваться. Третья проблема связана с технической природой данных памяти ИИ. В то время как финансовые транзакции легко стандартизировать и передавать — они имеют фиксированные поля и структуры, — контекст ИИ-агента является сложным, многомерным и строго доменно-специфичным. Память чат-бота, предназначенного для психотерапии, радикально отличается от того, что хранит помощник по покупкам или автономный транспорт. Каждая область предъявляет уникальные требования, и данные зачастую не только не взаимозаменяемы, но и подвержены опасности некорректного толкования при неправильном переносе.
Попытка унифицировать подобную память наталкивается на вызовы смысловой интероперабельности — передача информации должна гарантировать, что значение и намерение не исказятся или не вызовут негативных последствий. К примеру, желание пользователя «чувствовать себя здоровым» в одном приложении может означать покупку витаминов, а в другом — необходимость записаться к врачу. Без корректного контекстуального понимания подобные данные становятся фактически бесполезными или даже опасными. Универсальный стандарт либо будет слишком поверхностным и бесполезным, либо излишне сложным для внедрения. В результате компании будут вынуждены продолжать собирать собственные детальные данные, а идея обмена памяти в целом окажется невостребованной.
Четвёртая, и не менее важная, проблема касается безопасности и ответственности. Расширение возможности переносить и объединять память открывает огромные уязвимости для атак, таких как «инъекции памяти», при которых злоумышленники через специально подготовленные взаимодействия вводят вредоносные инструкции в память агента. Исследования уже показали, что, например, автономный водительский ИИ можно подчинить опасным командами, способным спровоцировать аварийные ситуации. В экосистеме с множеством взаимосвязанных агентов опасность значительно возрастает, ведь заражённые фрагменты памяти могут вызвать цепную реакцию сдвоенных сбоев. В такой ситуации определить ответственного чрезвычайно сложно: виной может быть продавец платформы памяти, сам поставщик ИИ-агента или пользователь, предоставивший разрешение.
Размывание ответственности приводит к невозможности страхования и усложняет разработку бизнеса. Законодательные акты, вроде Европейского закона об ИИ, скорее всего, признали бы подобные платформы «высокорисковыми» с соответствующим контрольно-надзорным режимом, что сделало бы коммерческое существование таких сервисов крайне трудным. Вместо того чтобы пытаться решать все эти вопросы исключительно технологическими средствами, всё больше экспертов сходятся на необходимости грамотного регулирования. Простые требования о переносимости данных — слишком упрощённый ответ на сложную проблему приватности и безопасности в эпоху ИИ. Более перспективны автоматические механизмы защиты, прозрачность и разумные дефолтные настройки, которые освобождают пользователей от рутины постоянного управления разрешениями.
Можно представить систему, где ИИ автоматически ограничивает срок хранения памяти, предоставляет понятные отчёты о том, какие данные сохранены и с возможностью удалять целые категории контента, например здоровье или рабочие записи. Такие решения в духе периодических «проверок безопасности», демонстрируемых Google и другими компаниями, заметно упрощают взаимодействие с приватностью без чрезмерной нагрузки на пользователей. Идея состоит в том, чтобы дать людям эффективный контроль внутри одного сервиса, с которым они уже взаимодействуют, а не заставлять их управлять сложной матрицей прав в нескольких платформах одновременно. Таким образом, будущее персональной памяти ИИ, вероятно, будет направлено скорее на создание ответственности и автоматизации защиты, нежели на универсальное право передачи данных как есть. Это менее амбициозно, но более реалистично и отвечает тому, как человечество реально взаимодействует с вопросами приватности.
