La nouvelle fonction d'IA de Tinder parcourt votre bibliothèque de photos
Tinder lance une fonction qui utilisera l'intelligence artificielle pour scanner les pellicules des utilisateurs — la bibliothèque de photos locale complète sur leur téléphone — pour aider à construire des profils de rendez-vous. Au lieu de sélectionner manuellement des photos et de remplir des champs d'intérêt, les utilisateurs pourront laisser l'IA de Tinder analyser leurs images pour déduire qui ils sont, ce qu'ils aiment et comment ils veulent se présenter aux correspondances potentielles.
La fonction, destinée à être lancée aux US plus tard ce printemps, demandera aux utilisateurs d'accorder à Tinder l'accès à leurs photos stockées localement. L'IA analysera ensuite le contenu de ces images — y compris les selfies de salle de sport, les photos de voyage, les rassemblements sociaux et tout ce qui se trouve dans la bibliothèque — pour suggérer des photos de profil et générer des signaux d'intérêt et de valeur qui indiquent comment l'application met en correspondance les utilisateurs avec des partenaires potentiels.
Le calcul de la vie privée
Les implications en matière de confidentialité sont importantes et largement sans précédent dans les applications grand public de ce type. Une pellicule est l'un des référentiels les plus intimes d'informations personnelles qui existent sur n'importe quel appareil. Elle contient non seulement des photos sociales curées mais l'enregistrement complet et non filtré de la vie d'une personne: les membres de la famille, y compris les mineurs, les documents sensibles photographiés à titre de référence, les images liées à la santé, les métadonnées de localisation intégrées dans les fichiers image et le contenu que les utilisateurs ne partageraient jamais intentionnellement avec un tiers.
Tinder positionne la fonction comme une commodité. Mais le mécanisme requis pour fournir cette commodité consiste à donner au système d'IA d'une entreprise un large accès à des données visuelles profondément personnelles, avec des politiques de conservation incertaines et des utilisations en aval peu claires.
Tinder a déclaré que le scan de photos se fait sur l'appareil pour la phase d'analyse initiale. Cependant, les détails sur les données transmises, la durée de conservation et la façon dont elles pourraient être utilisées pour entraîner les modèles futurs n'ont pas été complètement divulgués avant le lancement.
L'IA envahit l'écosystème des applications de rencontre
La fonction arrive dans un contexte de préoccupation croissante quant à l'impact de l'IA sur les rencontres en ligne. Les applications de rencontre ont dû faire face à un afflux de profils générés par l'IA, de bots de conversation automatisés et de messages assistés par l'IA qui ont érodé la confiance des utilisateurs dans l'authenticité des interactions. Dans ce contexte, la fonction de pellicule de Tinder représente une intervention à double tranchant: utiliser l'IA pour créer des profils utilisateur plus authentiques, tout en approfondissant simultanément le rôle de l'IA dans ce qui est censé être une expérience de connexion humaine à humaine.
La tendance plus large vers la moisson de données ambiantes
La fonction de pellicule de Tinder fait partie d'une tendance plus large du secteur vers des applications cherchant un accès de plus en plus profond aux données personnelles sous la bannière de la personnalisation et de la commodité. Les chercheurs en confidentialité notent que la combinaison des capacités de reconnaissance faciale, des métadonnées de localisation dans les photos, des informations de graphe social visibles dans les photos de groupe et des signaux comportementaux dérivés du contenu des photos crée un profil remarquablement détaillé qui va bien au-delà de tout ce que les utilisateurs fourniraient intentionnellement dans un flux traditionnel de construction de profil.
Le schéma est bien établi: une fonction est lancée, présentée comme entièrement optionnelle et bénéfique pour l'utilisateur; les premiers utilisateurs fournissent des données comportementales riches; les systèmes d'IA s'améliorent; la proposition de valeur se renforce; et la fonction devient difficile à refuser sans sacrifier la fonctionnalité essentielle.
Cet article est basé sur les rapports de 404 Media. Lisez l'article original.
