A Samsung começou a implementar uma nova política de privacidade para o Samsung Health que vincula a sincronização dos dados ao consentimento para o uso das informações no treinamento de inteligência artificial. Os usuários estão recebendo um aviso informando que, caso não aceitem os novos termos, não será mais possível sincronizar os dados com a conta Samsung.
Segundo a empresa, quem recusar o compartilhamento também terá o histórico armazenado na nuvem excluído, exceto nos casos em que a retenção seja exigida por lei. O consentimento pode ser revogado a qualquer momento, mas isso interrompe a sincronização dos dados em todos os dispositivos conectados à mesma Conta Samsung.
Isso afeta funções de backup e o uso do aplicativo em múltiplos dispositivos, o que gerou críticas por condicionar um recurso básico à autorização para o treinamento de modelos de inteligência artificial.
A medida também levanta preocupações sobre o tratamento de dados médicos e outras informações consideradas sensíveis. Ainda mais porque não se sabe se a Samsung está anonimizando os dados para que não sejam associados a usuários específicos.
A mudança faz parte da atualização do Samsung Health para novos recursos de IA, como recomendações de treinos, análises mais detalhadas do sono e acompanhamento nutricional. As novidades devem estrear com a linha Galaxy Watch 9, apresentada no Galaxy Unpacked de 22 de julho, antes de chegar a outros relógios da marca.
Quais dados serão usados para treinar a IA?
A Samsung informa que poderá utilizar diferentes categorias de informações de saúde para aprimorar seus modelos de IA, desde que o usuário autorize o compartilhamento. Entre os dados estão:
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medições corporais, atividade física, passos, alimentação e sono;
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informações sobre medicamentos, incluindo prescrições e dosagens;
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registros médicos, como diagnósticos, exames, tratamentos e histórico clínico;
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dados de acompanhamento do ciclo menstrual e indicadores fisiológicos, como frequência cardíaca.
De acordo com os termos, essas informações poderão ser analisadas tanto por sistemas automatizados quanto por revisores humanos para aprimorar os algoritmos e os recursos de saúde.
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