Slack의 개인정보 보호 원칙: 검색, 학습 및 인공지능
개요
-
Slack의 사명: Slack은 업무를 더 간단하고, 즐겁고, 생산적으로 만드는 제품을 만드는 것을 목표로 함. 이 제품을 개발하는 동안 고객 데이터의 개인정보 보호와 보안이 매우 중요함.
-
AI/ML 활용: Slack은 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)을 제한적으로 사용하여 제품 목표를 향상시킴. 이를 위해 고객 데이터(메시지, 콘텐츠, 파일 등)와 기타 정보(사용 정보 포함)를 분석함.
개인정보 보호 원칙
-
데이터 유출 방지: 모델이 모든 고객에게 널리 사용될 경우, 고객 데이터를 학습하거나 기억하거나 재생산할 수 없도록 모델을 구축함.
-
접근 방지 기술: AI/ML 모델을 개발하거나 고객 데이터를 분석할 때, Slack은 기본 콘텐츠에 접근할 수 없도록 다양한 기술적 조치를 취함.
-
고객 선택권 제공: 고객이 Slack 글로벌 모델에서 자신의 데이터를 제외하고 싶다면, 옵트아웃할 수 있음. 옵트아웃 시, 해당 워크스페이스의 데이터는 자체 워크스페이스 경험을 개선하는 데만 사용됨.
옵트아웃 방법
-
옵트아웃 요청: 옵트아웃을 원할 경우, 조직 또는 워크스페이스 소유자가 고객 경험 팀에 연락하여 요청할 수 있음. 요청이 완료되면 응답을 받을 수 있음.
고객 데이터와 기타 정보
-
데이터 사용 예시: Slack은 다음과 같은 방법으로 서비스를 개선함.
-
채널 추천: 사용자가 새로운 공개 채널에 가입하도록 추천함. 채널 멤버십, 활동, 주제 중복 등을 기반으로 추천함.
-
검색 결과: 검색 머신러닝 모델이 사용자가 찾고자 하는 결과를 식별함. 이전 검색 결과와 참여도를 기반으로 함.
-
자동 완성: 검색 쿼리나 다른 텍스트를 자동 완성함. 공용 메시지 문구를 기반으로 함.
-
이모지 추천: 메시지의 내용과 감정을 기반으로 이모지 반응을 추천함. 특정 이모지가 해당 워크스페이스에서 자주 사용되는지 고려함.
개인정보 보호
-
고객 데이터 소유권: 고객이 자신의 데이터를 소유함. Slack은 고객 데이터를 집계하고 비식별화하여 서비스 업데이트에 사용함.
GN⁺의 의견
-
개인정보 보호 중요성: Slack이 고객 데이터의 개인정보 보호와 보안을 중요시하는 점은 매우 긍정적임. 이는 사용자 신뢰를 높이는 데 기여함.
-
AI/ML의 제한적 사용: AI와 ML을 제한적으로 사용하여 개인정보 보호를 강화하는 접근 방식은 매우 현명함. 이는 데이터 유출 위험을 줄임.
-
옵트아웃 기능: 고객이 자신의 데이터를 글로벌 모델에서 제외할 수 있는 선택권을 제공하는 것은 매우 유용함. 이는 사용자의 데이터 통제권을 강화함.
-
기술적 조치: 기본 콘텐츠에 접근할 수 없도록 하는 다양한 기술적 조치는 데이터 보안을 강화함. 이는 데이터 유출을 방지하는 데 효과적임.
-
경쟁 제품: Microsoft Teams와 같은 경쟁 제품도 유사한 기능을 제공함. 사용자는 자신의 필요에 맞는 제품을 선택할 수 있음.