Posso recusar que meus dados de entrada ou saída sejam usados para treinamento?
A mudança da Mistral para treinar, por padrão, com prompts de usuários em planos não empresariais gerou preocupações entre clientes pagantes que esperavam garantias de privacidade mais fortes, especialmente de um provedor europeu. Os comentaristas debatem a terminologia confusa “opt-in vs opt-out”, a remoção de uma alternância de privacidade em nível organizacional no plano Team e o quanto os usuários realmente podem confiar nas promessas de qualquer fornecedor de IA de não usar dados para treinamento. O tópico situa a abordagem da Mistral ao lado de concorrentes como Anthropic, Google e Grok, e destaca uma mudança mais ampla em direção ao uso local ou via proxy de LLMs para quem quer maior controle sobre dados sensíveis.
Mudança de política e padrões de treinamento
- A discussão gira em torno do fato de a Mistral agora usar, por padrão, entradas/saídas de usuários para treinamento em planos não empresariais, com um mecanismo de opt-out.
- Para Vibe (consumer/Team): os usuários estão “incluídos” por padrão e precisam desativar o treinamento por conta.
- Para Enterprise: o treinamento fica desativado por padrão e pode ser gerenciado centralmente pelos administradores.
- Alguns participantes veem isso como uma reversão em relação à documentação anterior, que afirmava que o Team vinha com opt-out por padrão.
Controles da organização e confusão sobre alternâncias
- Vários usuários relatam que antes havia uma alternância de administrador em toda a organização para desativar o treinamento; contas Team mais novas supostamente não a têm.
- Um comentarista diz que o suporte confirmou que a alternância em toda a organização foi movida apenas para Enterprise.
- Outros ainda veem alternâncias globais, sugerindo que o comportamento difere entre contas antigas e novas, o que é fonte de confusão.
- Segundo relatos, a documentação e a interface ficaram atrás da mudança de política, levando a treinamento não intencional em alguns prompts de teste.
Terminologia opt-in vs opt-out
- Um longo sub-thread debate o significado de “opt in by default”.
- O consenso entre muitos:
- “Opt-in” = desativado por padrão; o usuário precisa escolher ativá-lo.
- “Opt-out” = ativado por padrão; o usuário precisa escolher desativá-lo.
- Alguns argumentam que o marketing corporativo embaralhou esses termos de formas hostis ao usuário.
Comparações com outros provedores de IA
- Claude Team/Enterprise: citado como desativando o treinamento em prompts por padrão; indivíduos relatam o oposto em planos pessoais.
- Grok: elogiado por vir com o treinamento desativado por padrão, mas seus ToS são criticados por serem extremamente amplos.
- Google/Microsoft/Anthropic/OpenAI: muitos comentaristas dizem que padrões semelhantes de “ativado por padrão, opt-out disponível” são comuns.
Confiança, privacidade e aspectos legais
- Há forte ceticismo de que qualquer grande provedor realmente se abstenha de treinar com dados dos quais o usuário optou por sair; outros argumentam que risco contratual e de GDPR torna improvável um treinamento secreto.
- O GDPR é mencionado como tornando explicitamente ilegal o uso secundário não autorizado de dados, embora alguns duvidem da força da fiscalização.
- Surgem preocupações sobre PII em prompts, tempos de retenção, vazamentos e irreversibilidade depois que os dados entram em um modelo.
Por que usar ou evitar a Mistral
- Argumentos pró-Mistral: jurisdição da UE, soberania de dados, modelos locais, bons OCR/modelos pequenos, capacidade de servir modelos abertos de terceiros como GLM.
- Sentimento anti-Mistral: percepção de “enshittification”, padrões hostis à privacidade, parcerias com a Arábia Saudita, patentes e a sensação de que estão espelhando o comportamento das Big Techs dos EUA.
- Vários concluem que modelos locais/autohospedados são, no fim, a única maneira confiável de evitar o treinamento com seus dados.