Apa yang terjadi
Digital Journal melaporkan pada tanggal 24 Agustus 2026, bahwa Cybernews AI Trustworthiness Ranking 2026 menilai 500 perusahaan AI di 36 negara dan menemukan kesenjangan yang luas dalam pengungkapan mengenai penggunaan dan penyimpanan data. Menurut Digital Journal, 63% perusahaan tidak mengungkapkan secara jelas apakah informasi pengguna digunakan untuk melatih model AI, dan 65% tidak mengungkapkan dengan jelas berapa lama data pengguna disimpan. Pemeringkatan yang mendasari dan tanggapan perusahaan tidak diberikan dalam teks sumber, sehingga temuan ini tidak dikonfirmasi secara independen di sini.
Digital Journal melaporkan bahwa Cybernews mengevaluasi 500 perusahaan AI yang beroperasi di 36 negara untuk Peringkat Kepercayaan AI 2026. Artikel tersebut mengatakan bahwa peringkat tersebut memeriksa empat bidang besar: privasi data, keamanan, transparansi organisasi, dan persepsi publik. Perusahaan dinilai menggunakan informasi yang tersedia untuk umum, dan analisis privasi data meninjau kebijakan privasi untuk penjelasan pengumpulan, pembagian, penggunaan, dan penyimpanan. Sumber tersebut menggambarkan penilaian tersebut sebagai salah satu tinjauan terbesar terhadap praktik privasi AI, namun tidak memberikan peringkat yang mendasarinya, daftar lengkap perusahaan, atau metodologi penilaian terperinci.
Digital Journal mengatakan kesenjangan terbesar yang dilaporkan berkaitan dengan apakah perusahaan menggunakan informasi pengguna untuk melatih model AI. Hal ini dikaitkan dengan temuan Cybernews bahwa 63% perusahaan tidak secara jelas mengungkapkan praktik ini. Dalam kelompok tersebut, artikel tersebut mengatakan 42% tidak menyebutkan pelatihan tentang data pengguna dalam kebijakan privasi mereka, sementara 21% memberikan penjelasan yang tidak jelas atau tidak lengkap. Artikel tersebut secara eksplisit memperingatkan bahwa hal ini tidak menetapkan bahwa perusahaan-perusahaan tersebut menggunakan data pelanggan untuk pelatihan; menurut laporan tersebut, ditetapkan bahwa pengguna tidak dapat dengan mudah menentukan apakah penggunaan tersebut terjadi.
Kesenjangan kedua yang dilaporkan berkaitan dengan retensi. Digital Journal mengatakan Cybernews menemukan bahwa 65% perusahaan tidak menyatakan dengan jelas berapa lama data pengguna disimpan. Artikel tersebut membagi kelompok tersebut menjadi perusahaan yang tidak menyebutkan kebijakan retensi atau penghapusan sama sekali, dilaporkan sebesar 9%, dan perusahaan yang menggunakan bahasa luas tanpa periode retensi tertentu, dilaporkan sebesar 56%. Sumber tersebut mengutip frasa seperti “selama diperlukan” dan “untuk tujuan bisnis yang sah” sebagai contoh bahasa yang mungkin tidak memberi tahu pengguna kapan informasi akan dihapus.
Artikel tersebut juga melaporkan bahwa perusahaan AI yang lebih besar umumnya memiliki kebijakan privasi yang lebih jelas dibandingkan perusahaan kecil. Jurnal Digital memberikan penjelasan yang mungkin, termasuk pengawasan peraturan yang lebih ketat, perhatian publik, dan kehadiran tim pengadaan perusahaan. Laporan tersebut tidak mengatakan bahwa perusahaan-perusahaan kecil kurang aman. Secara terpisah, artikel tersebut mengatakan peringkat Cybernews yang lebih luas mengidentifikasi keamanan sebagai kategori terlemah, dengan skor rata-rata 32 dari 100. Teks sumber tidak menjelaskan bagaimana skor tersebut dihitung atau bagaimana kaitannya dengan temuan privasi.
Detail sumber: digitaljournal.com ↗
Mengapa itu penting
Kesenjangan yang dilaporkan memengaruhi kemampuan individu dan organisasi dalam mengambil keputusan yang tepat mengenai pengiriman percakapan, dokumen, informasi kesehatan, catatan keuangan, atau data bisnis kepemilikan ke layanan AI. Pengungkapan penggunaan pelatihan dan retensi yang jelas sangat penting karena alat AI terintegrasi dengan email, kalender, database pelanggan, dan alur kerja keuangan. Temuan ini juga menunjukkan bahwa kejelasan kebijakan privasi masih belum merata di seluruh industri AI, meskipun pengungkapan yang tidak jelas tidak serta merta membuktikan bahwa perusahaan menyalahgunakan data pelanggan.
Persoalan praktisnya bukan hanya apakah perusahaan AI memiliki kebijakan privasi, namun apakah kebijakan tersebut memungkinkan pengguna memahami siklus hidup informasi yang dikirimkan ke layanan. Akun Jurnal Digital berfokus pada dua keputusan yang sulit diambil tanpa pengungkapan spesifik: apakah informasi dapat berkontribusi pada pelatihan model dan berapa lama penyedia dapat menyimpannya. Pertanyaan-pertanyaan tersebut penting bagi pengguna biasa, perusahaan, sekolah, organisasi kesehatan, dan bisnis yang menangani materi rahasia. Temuan yang dilaporkan sangat relevan karena artikel tersebut menjelaskan sistem AI digunakan untuk laporan bisnis, dokumen sensitif, penjadwalan, kode, dan diskusi pribadi. Jika pengguna tidak dapat menentukan apakah informasi tersebut disimpan atau digunakan untuk perbaikan model, mereka mungkin kesulitan menilai risiko kerahasiaan dan kepatuhan sebelum menerapkannya.
Sumber tersebut tidak menghitung pelanggaran, penyalahgunaan, kerugian finansial, atau pelanggaran peraturan yang diakibatkannya, sehingga yang dimaksud di sini adalah masalah transparansi dan tata kelola, bukan bukti adanya insiden berbahaya tertentu. Penyimpanan informasi dapat memengaruhi kontrol yang diterapkan organisasi pada layanan AI. Periode penghapusan yang tepat, penjelasan yang jelas tentang pencadangan, dan perbedaan antara log layanan dan data pelatihan dapat mengubah penilaian risiko secara signifikan. Sebaliknya, pernyataan umum tentang menyimpan data selama diperlukan mungkin membuat pengguna tidak dapat menentukan kapan informasi akan hilang atau apakah permintaan penghapusan mencakup setiap salinan. Digital Journal menghubungkan kekhawatiran ini dengan prinsip minimalisasi data yang terkait dengan GDPR Uni Eropa, namun artikel tersebut tidak menganalisis kepatuhan hukum perusahaan tertentu.
Perbedaan yang dilaporkan antara perusahaan besar dan kecil juga mempunyai implikasi praktis terhadap pengadaan. Kebijakan yang lebih jelas mungkin membuat penyedia lebih mudah untuk dievaluasi, namun kejelasan tidak sama dengan implementasi yang aman atau penanganan data yang bertanggung jawab. Sebaliknya, kebijakan yang tidak jelas tidak membuktikan bahwa penyedia layanan kesehatan yang lebih kecil tidak aman. Sumber ini tidak memberikan audit independen, pengujian teknis, tindakan penegakan hukum, atau perbandingan perusahaan per perusahaan yang memungkinkan pembaca menarik kesimpulan yang lebih kuat tentang kinerja keamanan atau privasi sebenarnya.
Mekanisme Interaktif: Cara Kerja Sebenarnya
Jelajahi teknologi yang mendasari di balik perkembangan ini secara interaktif.
crm_get_transaction(id='4092').Why can ethical evaluation not be reduced to one model score?
Apa yang harus ditonton selanjutnya
Langkah penting berikutnya adalah verifikasi metodologi pemeringkatan Cybernews, sampel perusahaan, aturan penilaian, tanggal peninjauan, dan bukti yang mendasarinya. Pengguna dan pembeli perusahaan harus mencari jawaban spesifik tentang apakah perintah dan unggahan digunakan untuk pelatihan, berapa lama informasi disimpan, apa arti penghapusan, siapa yang menerima data, dan apakah pengaturan berbeda menurut produk atau jenis akun. Pelaporan lebih lanjut juga harus menentukan apakah perusahaan merevisi kebijakan mereka, apakah regulator memberikan respons, dan apakah vendor kecil meningkatkan pengungkapan.
Prioritas verifikasi pertama adalah laporan Cybernews itu sendiri. Pembaca harus dapat memeriksa sampel 500 perusahaan, negara dan jenis produk yang diwakili, tanggal peninjauan kebijakan, kriteria yang digunakan untuk mengklasifikasikan pengungkapan sebagai jelas atau tidak jelas, dan bobot empat kategori peringkat. Tanpa rincian tersebut, persentase tersebut memberikan sinyal peringatan yang berguna namun hanya memiliki sedikit bukti tentang industri AI secara keseluruhan.
Perusahaan harus ditekan untuk mendapatkan jawaban yang konkrit dan spesifik terhadap produk. Pertanyaan penting mencakup apakah perintah, file yang diunggah, percakapan, dan keluaran yang dihasilkan digunakan untuk pelatihan; apakah pengguna dapat memilih untuk tidak ikut serta; berapa lama log operasional dan cadangan disimpan; apa yang tercakup dalam penghapusan; apakah peninjau manusia atau kontraktor dapat mengakses data; dan apakah istilah perusahaan dan konsumen berbeda. Sumber tersebut tidak melaporkan jawaban dari perusahaan yang dinilai, sehingga setiap klaim bahwa penyedia tertentu menggunakan atau tidak menggunakan data pelanggan untuk pelatihan memerlukan konfirmasi terpisah.
Cakupan di masa depan harus memeriksa apakah vendor mengubah kebijakan mereka setelah pemeringkatan, apakah regulator atau otoritas privasi menyelidiki kesenjangan yang dilaporkan, dan apakah standar pengadaan mulai mewajibkan periode penyimpanan yang ditentukan dan pengungkapan penggunaan pelatihan secara eksplisit. Artikel tersebut menunjukkan semakin berkembangnya integrasi AI dengan kalender, email, database pelanggan, dan alur kerja keuangan, namun artikel tersebut tidak mendokumentasikan penerapan baru atau tindakan regulasi apa pun. Oleh karena itu, perkembangan tersebut harus diperlakukan sebagai isu yang harus dipantau dan bukan sebagai konsekuensi yang sudah ditetapkan dalam pemeringkatan.
Hasil yang mendasarinya juga harus diuji berdasarkan bukti teknis dan hukum. Bahasa kebijakan mungkin tidak sepenuhnya menggambarkan aliran data, sementara kebijakan yang jelas mungkin masih mengizinkan praktik yang tidak terduga oleh pengguna. Audit independen, ketentuan kontrak, pengujian penghapusan, penilaian keamanan, dan perubahan yang terdokumentasi dari waktu ke waktu akan membantu membedakan komunikasi yang buruk dari penanganan yang berbahaya. Berdasarkan sumbernya saja, hal yang belum diketahui mencakup apakah persentase yang dilaporkan tetap berlaku, apakah sampel tersebut mewakili pasar yang lebih luas, dan berapa banyak perusahaan yang benar-benar menggunakan data pelanggan untuk pelatihan meskipun pengungkapannya tidak jelas.