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Imagens, legendas, publicações e comentários públicos em perfis do Instagram e do Facebook são usados para aprimorar assistente de IA integrado a plataformas da Meta, com aval do governo brasileiro.
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A Meta usa dados públicos de usuários, como fotos e publicações, para treinar sua inteligência artificial e melhorar recursos no Instagram, no WhatsApp e no Facebook.
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É possível proibir a coleta das informações ao inserir o e-mail da sua conta em um formulário no site da Meta.
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A política da Meta que prevê o uso de dados de usuários para treinar IA está em vigor desde 9 de outubro, após a empresa realizar ajustes a pedido da Autoridade Nacional de Proteção de Dados (ANPD) do Brasil.
Meta AI, assistente com inteligência artificial integrado ao WhatsApp, ao Instagram e ao Facebook — Foto: Divulgação/Meta
É possível impedir o uso dos dados a qualquer momento. Para isso, é preciso acessar o formulário disponível neste link. Insira o e-mail da sua conta e, se desejar, explique como o processamento de dados pessoais para treinar inteligência artificial afeta você. Em seguida, confirme em "Enviar".
Além da conta principal, o pedido vale para seus outros perfis de Instagram e Facebook que possam estar integrados ao e-mail pela Central de Contas. Para saber quais perfis estão vinculados, clique neste link.
Mas lembre-se: mesmo com sua oposição ou se você não usar redes sociais da Meta, a empresa ainda usa informações sobre você se elas apareceram em fotos ou publicações de outra pessoa.
A empresa também usa outras informações públicas na internet e diz que não treina sua inteligência artificial com usa conteúdo de mensagens privadas.
A política da Meta que prevê o uso de dados de usuários para treinar sua IA está em vigor desde 9 de outubro. A empresa tinha anunciado a mudança em junho, mas precisou adiá-la.
A Meta afirma que coleta informações públicas de seus usuários para criar e melhorar seus modelos de inteligência artificial generativa, capazes de gerar fotos e textos a partir de comandos.
Segundo a Meta, essas informações são analisadas para aprender sobre as ligações entre elas e, assim, permitir que o modelo seja capaz de criar conteúdo a partir de instruções dos usuários.
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