Napredne AI tehnologije analiziraju digitalne tragove i ličnost korisnika, EU pooštrava regulativu kroz AI Act i GDPR
Psihološko profilisanje korisnika pomoću digitalnih tragova postalo je ključna alatka za razvoj digitalnog marketinga i personalizovanih kampanja. Veštačka inteligencija sada, analizom podataka o ponašanju korisnika, omogućava kompanijama i institucijama da detaljno razumeju obrasce ponašanja i psihološke karakteristike pojedinaca. Ovaj proces koristi napredne algoritme koji prepoznaju skrivene korelacije između naših aktivnosti na mreži i standardnih psiholoških modela, što je otvorilo novu eru u načinu na koji se pristupa korisnicima na internetu.
EU jača regulaciju podataka kroz AI Act i GDPR
Evropska unija reagovala je na ove izazove primenom strožih pravila kroz AI Act i Opštu uredbu o zaštiti podataka (GDPR). Ovi propisi zahtevaju viši nivo transparentnosti i nadzora nad obradom ličnih podataka. S druge strane, Sjedinjene Američke Države nemaju jedinstven zakon na saveznom nivou o privatnosti podataka, već se oslanjaju na regulative saveznih država i samoregulaciju kompanija. Kao rezultat, nadzor nad razvojem i primenom ovih tehnologija varira u zavisnosti od jurisdikcije, što ima direktan uticaj na globalne digitalne servise i tržište podataka.
Psihološko profilisanje korisnika uz modele velikih podataka
U središtu psihološkog profilisanja nalazi se model „Velikih pet” (Big Five), koji meri osobine kao što su otvorenost, savesnost, ekstraverzija, saradljivost i neuroticizam. Nekada su za utvrđivanje ovih osobina bili potrebni opširni upitnici, dok danas veštačka inteligencija koristi analizu digitalnog ponašanja, bez potrebe za direktnim pitanjima. Pionirska istraživanja pokazala su da je već desetak lajkova na društvenim mrežama dovoljno da algoritam proceni osobine korisnika preciznije od poslovnih kolega. Sa stotinu i pedeset lajkova, sistem može bolje da razume korisnika od članova porodice, a sa nekoliko stotina čak i od bračnog partnera.
Preciznost i ograničenja: statistička analiza i etičke dileme
Ove tehnologije pokazuju visok nivo preciznosti na nivou grupa, omogućavajući kompanijama da identifikuju segmente potrošača sklone određenim ponašanjima, kao što su impulsivna kupovina ili podložnost anksioznosti. Međutim, individualna preciznost je ograničena zbog dinamične prirode ljudskog ponašanja i uticaja okruženja. Takođe, algoritmi su često pristrasni jer se treniraju na podacima iz zapadnih, industrijalizovanih društava. Kao rezultat, primena bez stručnog nadzora može dovesti do pogrešnih zaključaka na individualnom nivou, dok u masovnim kampanjama ti alati imaju izuzetnu efikasnost.
Korporativna primena i izazovi privatnosti
Korisnici digitalnih platformi svakodnevno ostavljaju podatke koji otkrivaju njihove lične osobine, političke sklonosti i mentalno zdravlje. Dostupnost open-source modela omogućava organizacijama i pojedincima da razvijaju vlastite alate za psihološko profilisanje, često izvan dometa regulatornih tela. Evropska unija insistira na nadzoru kroz AI Act, dok američko tržište nastavlja da se oslanja na tržišne mehanizme i samoregulaciju. Ovi trendovi postavljaju pitanje dugoročnih efekata na privatnost i transparentnost u digitalnoj ekonomiji.
