Google тихо поменял настройки приватности и по умолчанию расширил обучение ИИ Google за счет пользовательских медиа: теперь в историю поисковых сервисов могут сохраняться не только запросы, но и изображения, файлы, аудио и видеозаписи. Для русскоязычной IT-аудитории это важный сигнал: продуктовая логика крупных платформ все чаще строится так, что пользователь сначала попадает в новую схему сбора данных, а уже потом ищет кнопку отказа.
Об изменении, как пишет TechCrunch, компания сообщила клиентам в июне по электронной почте. Формально апдейт подан как способ дать людям больше контроля над сохраненной историей и персональными рекомендациями. По факту Google добавил две новые настройки: Search Services History и Personalized Recommendations. Первая отвечает за то, какие действия в поисковых сервисах сохраняются, вторая — за персонализацию опыта внутри экосистемы Google. Проблема в том, что новый контур настроек включен по умолчанию и живет отдельно от давно знакомого переключателя Web & App Activity, на который многие раньше и опирались, когда пытались ограничить сбор данных.
Речь идет не только о классическом поиске. Обновление затрагивает Maps, Shopping, Flights, Hotels, Translate и News, то есть значительную часть сервисов, которые для многих уже давно стали инфраструктурой, а не приложениями. Если пользователь ищет товар картинкой через Google Lens, снимок может быть сохранен. Если он использует Search Live или обычный голосовой поиск в приложении Google, запись голоса тоже может попасть в историю. Если тренирует произношение в Google Translate, аудио может сохраниться там же. И это уже не абстрактная телеметрия, а пользовательский контент, который сам по себе куда чувствительнее поисковых фраз.
Сам Google формулирует цель без особой двусмысленности: сохраненные медиа используются для развития и улучшения сервисов и технологий компании, включая AI-модели и меры безопасности. В справочных материалах логика еще прямее: история нужна не только для работы рекомендаций, но и для разработки сервисов, включая обучение генеративных моделей, а также для защиты пользователей и публичных интересов с участием человеческих проверяющих. Это важная деталь. Когда компания говорит про безопасность, часть аудитории автоматически успокаивается. Но в этой конструкции безопасность и продуктовая разработка оказываются в одном пакете, а значит, согласие на сохранение истории одновременно работает и как согласие на подпитку моделей.
Что именно изменилось в управлении данными
До этого апдейта настройка Web & App Activity для многих была главным рубильником: выключил или сократил срок хранения, и считал вопрос закрытым. Теперь Google разнес управление историей по разным сущностям. Старые параметры не покрывают новые данные Search Services в полном объеме, потому что у поиска появился отдельный слой настроек. В практическом смысле это классический прием современных платформ: не ломать старую схему в лоб, а поверх нее добавить новую, менее заметную, но включенную по умолчанию. В результате даже дисциплинированный пользователь, который когда-то уже проходил по privacy-меню и чистил хвосты, может остаться в иллюзии, что все под контролем, хотя правила уже поменялись.
Отключение есть, но оно не особенно интуитивное. На странице Search Services History можно отдельно снять флажок Save Media, не отключая целиком историю поисковых сервисов, либо выключить и медиа, и саму историю. Там же задается автоудаление данных: через 3, 18 или 36 месяцев. Это лучше, чем бессрочное хранение, но по умолчанию вопрос все равно ставится не так, как хотелось бы privacy-first аудитории: не «разрешить ли сбор», а «как долго хранить уже собираемое». Затем пользователь может перейти к другим настройкам — Web & App Activity, Timeline, YouTube History и так далее, но уже сам этот маршрут показывает, насколько фрагментированной стала архитектура контроля.
Для разработчиков и продактов здесь сразу несколько практических выводов. Первый: интерфейсы согласия на сбор данных становятся частью конкурентной стратегии AI-компаний, а не только юридической обвязкой. Второй: если ваш продукт зависит от Google Search, Maps, Translate или рекламного стека, стоит заново проверить, как вы объясняете пользователям связь между пользовательским контентом, историей активности и ML-функциями. Третий: корпоративным IT-командам и HR в компаниях, где сотрудники активно используют личные Google-аккаунты для рабочих задач, полезно пересмотреть внутренние рекомендации. Скриншоты, голосовые заметки, изображения товаров, фото с мероприятий и другие вроде бы бытовые данные все чаще превращаются в обучающий материал, пусть и не в том объеме, который пользователь себе представлял.
Контекст у этой истории шире одного Google. Рынок генеративного ИИ быстро выжимает пределы из данных, которые можно было просто собрать из открытого веба. Следующий логичный источник — то, что люди сами загружают в продукты и создают внутри них. TechCrunch в этом же контексте упоминает Meta, которая масштабно обучает свои модели на пользовательских изображениях и другом медиа-контенте, а также использует данные, записанные AI-очками. Для больших платформ это уже почти базовый паттерн: если сервис получает полезный пользовательский сигнал, он рано или поздно оказывается внутри контура обучения моделей, пусть даже под вывеской «улучшения опыта».
Поэтому история не сводится к очередной галочке в настройках. Обучение ИИ Google все заметнее опирается не только на открытый интернет, но и на контент, который пользователи создают в ходе обычной работы с сервисами. Для отрасли это означает простую вещь: граница между использованием продукта и поставкой данных для модели продолжит размываться, а главным вопросом станет уже не наличие opt-out, а то, насколько заметным и честным этот opt-out будет сделан. Пока ответ у индустрии скорее инженерный, чем пользовательский.