Facebook платила подрядчикам за расшифровку голосовых чатов пользователей Messenger

По сообщениям сетевых источников, в целях соблюдения правил конфиденциальности компания Facebook прекратила расшифровку голосовых чатов пользователей приложения Messenger. Представители компании подтвердили факт того, что транскрибированием пользовательских аудиозаписей занимались подрядные организации. Это делалось для того, чтобы определить, правильно ли интерпретируются сообщения, но данная практика была «приостановлена» несколько дней назад. Также сообщается, что все записи были анонимны и получены от людей, которые добровольно дали согласие на расшифровку голосовых чатов.

В сообщении говорится о том, что основная проблема практики транскрибирования пользовательских сообщений заключается в отсутствии прозрачности. Подрядчики, занимающиеся прослушиванием голосовых сообщений, не знали, откуда приходят записи и для чего их нужно транскрибировать. Это привело к тому, что часть сотрудников подрядной организации посчитала свою работу «неэтичной». Кроме того, политика конфиденциальности Facebook также не даёт понять того, что пользователи могут контролировать контент.

Неудивительно, что в компании решили приостановить расшифровку записей пользователей. Как и в случае с голосовыми помощниками, есть вероятность того, что сотрудники могут прослушивать конфиденциальную информацию и потенциально злоупотреблять ей в собственных целях. Кроме того, недавно Федеральная комиссия по торговле США оштрафовала Facebook на $5 млрд за нарушения конфиденциальности. На этом фоне Facebook, вероятно, не хочет, чтобы правительство и дальше осуществляло проверку деятельности компании.

Главная задача заключается в том, чтобы сбалансировать уровень конфиденциальности с техническими потребностями. Процесс автоматического транскрибирования алгоритмами компании далёк от идеала и нуждается в дальнейшем совершенствовании, но делать это без наглядных примеров непросто. Если Facebook полностью свернёт программу транскрибирования голосовых сообщений, то компании придётся искать иные способы улучшения алгоритмов или же точность распознавания останется на сегодняшнем уровне ещё длительное время.

Источник: