当你使用“免费”的ChatGPT或其他(服务)时,有些事情值得思考……(所谓的免费)从来都不是免费的,你是在用自己的数据付费,这些数据被用于训练(模型)。
讨论总结
原帖指出使用ChatGPT等免费服务并非真正免费,而是以用户数据为代价用于训练。评论中有人认同这种观点,如认为免费服务中用户就是产品;也有人提出不同看法,像质疑原帖缺乏OpenAI隐私政策依据。此外,还讨论了数据隐私保护的方式,如本地部署、使用本地引擎,以及数据价值、免费服务背后的利益逻辑、是否接受数据被使用等话题,整体氛围理性且多元。
主要观点
- 👍 免费服务虽用数据支付但比付费且数据被用于训练要好
- 支持理由:未明确提及,可能基于成本对比的考虑。
- 反对声音:无。
- 🔥 使用ChatGPT等免费服务其实是用数据付费,用户是产品
- 正方观点:免费服务背后用户数据被用于训练等操作,相当于用户用数据付费。
- 反方观点:有观点认为自己的数据是免费的,不认同用数据付费的说法。
- 💡 付费使用ChatGPT Pro也不能避免被当作产品
- 解释:无论付费还是免费使用ChatGPT类服务,都要以数据被利用为代价。
- 👍 存在像deepseek API之类的替代方案
- 支持理由:可作为ChatGPT的替代,避免相关数据使用问题。
- 反对声音:无。
- 💡 免费服务用数据付费并用于训练这种模式从互联网诞生起就存在
- 解释:说明这种现象不是新出现的,有其历史根源。
金句与有趣评论
- “😂 Still better than paying for the service while your data is still being used for training.”
- 亮点:用简洁的语言对比免费和付费服务在数据使用上的情况。
- “🤔 You didn’t realize that words can have more than one meaning. ‘Free’ here means ’no money required,’ not ’the universe gifts it to you with zero consequences.’”
- 亮点:从语义理解的角度对原帖中“免费”概念进行纠正。
- “👀 Literally selling the data openly to ai providers 😂”
- 亮点:以一种诙谐的方式指出Reddit售卖数据给人工智能供应商。
- “🤔 If it’s free, you are the product.”
- 亮点:简洁地表达出免费服务中用户与产品的关系。
- “😂 Take my data 🎀”
- 亮点:以轻松幽默的态度看待数据被使用的情况。
情感分析
总体情感倾向较为复杂。多数人对原帖观点持理性态度,有认同、质疑和补充。主要分歧点在于是否认为数据被用于训练是一种公平的“付费”方式,以及对免费概念的理解。认同者认为这是使用免费服务的必然代价,质疑者则可能从隐私保护、数据价值等角度出发,不认可这种说法。
趋势与预测
- 新兴话题:对开源模型云提供商的不信任,以及本地保存个人AI作为隐私保护方式。
- 潜在影响:可能促使更多人关注数据隐私,对相关服务提供商在数据使用政策上更加谨慎,也可能影响用户在选择服务(如ChatGPT和本地服务)时的决策。
详细内容:
标题:关于“免费”服务背后的数据使用争议
在 Reddit 上,一个题为“ It’s not free; you pay with your data, and it is used for training. ”的帖子引发了热烈讨论。此帖指出,当我们使用“免费”的 ChatGPT 等服务时,其实并非真正免费,而是以数据作为代价,且该帖获得了众多关注,评论数众多。
帖子引发的主要讨论方向包括:是否愿意以数据换取免费服务、数据使用的透明度、如何确保数据隐私以及本地部署服务的可能性等。文章将要探讨的核心问题是,在享受“免费”服务的同时,我们如何权衡数据被使用所带来的潜在风险。
在讨论中,观点纷呈。有人认为,即便数据被用于训练,总比付费且数据仍被使用要好,而且还可以选择本地部署来保证隐私。但也有人表示,即便能关闭数据用于训练的选项,也难以完全信任。
有用户指出,如果不得不出售数据,更愿意卖给支持开源软件的公司,但仍希望了解数据的具体用途。还有用户称,即使是“商业”平台,数据仍会被卖给广告商。
有人提到,删除账号是确保未来聊天不再用于训练的唯一办法,但仍有人对此表示怀疑。也有人认为,所谓的“免费”服务其实一直都存在问题,就像“免费啤酒”和“自由言论”的区别。
关于数据隐私,有人提出疑问,当与他人谈论本地 AI 时,对方往往认为既然邮件、代码等都已在网上托管,为何还要特别在意 AI 的隐私。
有人认为,人们将技能融入这些模型,可能会被公司利用而非造福人类。但也有人认为,让模型训练自己的简历和求职信,或许能在未来招聘中获得优势。
总体而言,讨论中的共识是认识到没有真正免费的服务,数据使用存在潜在风险。而特别有见地的观点是,提醒人们要注意数据被用于分析和归类,从而影响个人的自由和权益。
在这场讨论中,我们看到了大家对于数据隐私和服务免费背后代价的关注与思考。这也提醒我们,在享受科技带来便利的同时,要更加谨慎地对待个人数据的使用。
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