Lo que los LLM saben sobre sus usuarios

El análisis de Simon Willison sobre la función de dossier de memoria de ChatGPT revela las prácticas extensivas de recopilación de datos de los modelos de lenguaje grandes (LLM). Esta función, diseñada para personalizar interacciones, almacena información detallada del usuario, incluyendo historial de conversaciones, preferencias y metadatos conductuales. Si bien mejora la experiencia del usuario, plantea preocupaciones significativas de privacidad y ciberseguridad.

Willison destaca un comando revelador que extrae datos almacenados en formato JSON, categorizándolos bajo encabezados como Preferencias de Respuesta del Asistente, Temas Destacados de Conversaciones Anteriores, Información Útil del Usuario y Metadatos de Interacción del Usuario. Estos datos estructurados incluyen:

• Preferencias personales (ej. tono, longitud de respuestas)
• Temas frecuentes (ej. consultas técnicas, hobbies)
• Patrones conductuales (ej. horarios de uso, solicitudes comunes)
• Metadatos de interacción (ej. duración de sesión, tasas de error)

Para profesionales de ciberseguridad, esto subraya los riesgos de la agregación de datos por proveedores de IA. El dossier podría explotarse para perfiles, ataques dirigidos o acceso no autorizado en caso de brecha. La transparencia en el manejo de datos y cifrado robusto son críticos para mitigar estos riesgos. Además, los usuarios deben auditar y eliminar datos almacenados regularmente.

Las implicaciones van más allá de la privacidad. El cumplimiento regulatorio (ej. GDPR, CCPA) puede requerir consentimiento explícito para dicha recopilación. Las organizaciones que implementan LLM deben asegurar alineación con leyes de protección de datos y controles de acceso estrictos. El artículo exige mayor responsabilidad de los desarrolladores de IA para equilibrar personalización y confianza del usuario.