encorp.ai Logo
ИнструментиБЕЗПЛАТНОПортфолиоAI КнигаБЕЗПЛАТНОСъбитияNEW
Контакти
НачалоИнструментиБЕЗПЛАТНОПортфолио
AI КнигаБЕЗПЛАТНО
СъбитияNEW
ВидеаБлог
AI АкадемияNEW
За насКонтакти
encorp.ai Logo

Правим AI решенията достъпни за финтех и банкови организации от всякакъв мащаб.

Решения

  • Инструменти
  • Събития и уебинари
  • Портфолио

Компания

  • За нас
  • Контакти
  • AI АкадемияNEW
  • Блог
  • Видеа
  • Събития и уебинари
  • Кариери

Правна информация

  • Политика за поверителност
  • Условия на ползване

© 2026 encorp.ai. All rights reserved.

LinkedInGitHub
Доверие и безопасност в AI: Може ли AI да избегне enshittification?
Етика и Общество

Доверие и безопасност в AI: Може ли AI да избегне enshittification?

Martin Kuvandzhiev
17 октомври 2025 г.
3 мин. четене
Сподели:

Възходът на AI технологиите доведе до революционни иновации в индустриите. Но с тези подобрения, възникват и притеснения относно доверието и безопасността на AI. Тази статия разглежда понятието "enshittification"—термин, описващ влошаването на стойността, насочена към потребителя в полза на монетизацията, и изследва стратегии за гарантиране, че AI остава полезен и надежден.\n\n## Какво е Enshittification и защо е важно за AI\n\nДоверието и безопасността в AI са от съществено значение за предотвратяването на това, което писателят и критик Cory Doctorow нарича "enshittification". Това явление подчертава как платформите първоначално приоритизират удовлетворението на потребителя, но по-късно се насочват към максимизиране на печалбите за сметка на потребителя. AI е особено уязвим на тази промяна поради високите разходи за разработка на AI модели и потенциала за закрепване на потребители.\n\n## Как монетизацията и спонсорираното съдържание могат да изкривят AI препоръките\n\nПроцесите на вземане на решения от AI могат да бъдат изкривени от комерсиални интереси. Спонсорирано съдържание и скрити стимули често влошават неутралността на AI препоръчителните двигатели. Бизнесите трябва да бъдат бдителни срещу тези предразсъдъци, за да запазят личните данни на AI и доверието на потребителите.\n\n## Технически мерки за защита на доверието: поверителност, прозрачност и сигурно внедряване\n\nЗа да се поддържа доверието, решаващо е внедряването на сигурно AI приложение. Това включва защита на личните данни на AI и осигуряване на прозрачност в AI препоръките. Приемането на вътрешно внедряване и използването на конектори като API-first системи са ефективни стратегии.\n\n## Управление, политики и бизнес модели, които избягват Enshittification\n\nВключването на мерки за управление на AI, като надзор от трети страни и ясни SLAs, е жизненоважно. Бизнес моделите трябва да съгласуват стимулите с нуждите на потребителя, за да се намали рискът от злоупотреба и enshittification.\n\n## Ролята на потребителските AI агенти и дизайна на препоръките\n\nПроектирането на потребителски AI агенти, които приоритизират намерението на потребителя пред монетизацията, е от съществено значение. Прозрачност, като например маркиране на спонсорирани резултати, помага да се запази неутралността и доверието в AI препоръчителни двигатели.\n\n## Практически чеклист за бизнеси, за да се уверят, че AI остава полезен и надежден\n\nТози чеклист помага на бизнесите да навигират в изпълнението на AI, от моделиране на заплахи до управление:\n- Използвайте стратегии за управление на рисковете на AI.\n- Изберете доставчици, които предоставят ясни права за одит.\n- Осигурете сигурно внедряване и прозрачност в процесите.\n\n## Заключение: Поддържане на AI полезен — бъдещето за строителите и купувачите\n\nДоверието и безопасността на AI трябва да останат приоритети, докато технологията се развива. Чрез осигуряване на силно управление и прозрачни AI операции, бизнесите могат да предотвратят "еншиттификацията" на AI решенията. Научете повече за това как Encorp.ai може да помогне в изпълнението на AI решения, които приоритизират доверието и безопасността, като гарантират, че AI остава ценен инструмент за бизнеса.\n\nДопълнително, посетете нашата начална страница за повече информация за нашите AI услуги.

Martin Kuvandzhiev

CEO and Founder of Encorp.io with expertise in AI and business transformation

Свързани Статии

Уроци по AI управление от конфликта между съоснователите на Thinking Machines

Уроци по AI управление от конфликта между съоснователите на Thinking Machines

Разгледайте ключовите уроци по AI управление от конфликта в Thinking Machines и вижте практични стъпки за ограничаване на етичните и сигурностни рискове в AI стартъпи.

17.01.2026 г.
Поверителност на данните при ИИ: Какво означават рекламите в ChatGPT

Поверителност на данните при ИИ: Какво означават рекламите в ChatGPT

Разберете как рекламите в ChatGPT влияят на поверителността на данните при ИИ и как предприятията могат да защитят информацията и да останат в съответствие.

16.01.2026 г.
AI доверие и безопасност: Предизвикателството пред Wikipedia

AI доверие и безопасност: Предизвикателството пред Wikipedia

Анализ на AI доверие и безопасност, рисковете за Wikipedia и практични стъпки за защита на отвореното знание за бизнес и платформи.

15.01.2026 г.

Search

Категории

  • All Categories
  • AI Новини и Тенденции
  • AI Инструменти и Софтуер
  • AI Употреба и Приложение
  • Изкуствен интелект
  • Етика и Общество
  • Научи AI
  • Мнения на лидери

Тагове

AIАсистентиАвтоматизацииОсновиБизнесЧатботовеОбразованиеЗдравеопазванеОбучениеМаркетингПрогнозен анализСтартъпиТехнологияВидео

Последни Статии

Уроци по AI управление от конфликта между съоснователите на Thinking Machines
Уроци по AI управление от конфликта между съоснователите на Thinking Machines

17.01.2026 г.

Поверителност на данните при ИИ: Какво означават рекламите в ChatGPT
Поверителност на данните при ИИ: Какво означават рекламите в ChatGPT

16.01.2026 г.

AI платформа за инсайти: Как Listen Labs скалира интервютата с клиенти
AI платформа за инсайти: Как Listen Labs скалира интервютата с клиенти

16.01.2026 г.

Абонирайте се за нашия newsfeed

RSS FeedAtom FeedJSON Feed
Доверие и безопасност в AI: Може ли AI да избегне enshittification?
Етика и Общество

Доверие и безопасност в AI: Може ли AI да избегне enshittification?

Martin Kuvandzhiev
17 октомври 2025 г.
3 мин. четене
Сподели:

Възходът на AI технологиите доведе до революционни иновации в индустриите. Но с тези подобрения, възникват и притеснения относно доверието и безопасността на AI. Тази статия разглежда понятието "enshittification"—термин, описващ влошаването на стойността, насочена към потребителя в полза на монетизацията, и изследва стратегии за гарантиране, че AI остава полезен и надежден.\n\n## Какво е Enshittification и защо е важно за AI\n\nДоверието и безопасността в AI са от съществено значение за предотвратяването на това, което писателят и критик Cory Doctorow нарича "enshittification". Това явление подчертава как платформите първоначално приоритизират удовлетворението на потребителя, но по-късно се насочват към максимизиране на печалбите за сметка на потребителя. AI е особено уязвим на тази промяна поради високите разходи за разработка на AI модели и потенциала за закрепване на потребители.\n\n## Как монетизацията и спонсорираното съдържание могат да изкривят AI препоръките\n\nПроцесите на вземане на решения от AI могат да бъдат изкривени от комерсиални интереси. Спонсорирано съдържание и скрити стимули често влошават неутралността на AI препоръчителните двигатели. Бизнесите трябва да бъдат бдителни срещу тези предразсъдъци, за да запазят личните данни на AI и доверието на потребителите.\n\n## Технически мерки за защита на доверието: поверителност, прозрачност и сигурно внедряване\n\nЗа да се поддържа доверието, решаващо е внедряването на сигурно AI приложение. Това включва защита на личните данни на AI и осигуряване на прозрачност в AI препоръките. Приемането на вътрешно внедряване и използването на конектори като API-first системи са ефективни стратегии.\n\n## Управление, политики и бизнес модели, които избягват Enshittification\n\nВключването на мерки за управление на AI, като надзор от трети страни и ясни SLAs, е жизненоважно. Бизнес моделите трябва да съгласуват стимулите с нуждите на потребителя, за да се намали рискът от злоупотреба и enshittification.\n\n## Ролята на потребителските AI агенти и дизайна на препоръките\n\nПроектирането на потребителски AI агенти, които приоритизират намерението на потребителя пред монетизацията, е от съществено значение. Прозрачност, като например маркиране на спонсорирани резултати, помага да се запази неутралността и доверието в AI препоръчителни двигатели.\n\n## Практически чеклист за бизнеси, за да се уверят, че AI остава полезен и надежден\n\nТози чеклист помага на бизнесите да навигират в изпълнението на AI, от моделиране на заплахи до управление:\n- Използвайте стратегии за управление на рисковете на AI.\n- Изберете доставчици, които предоставят ясни права за одит.\n- Осигурете сигурно внедряване и прозрачност в процесите.\n\n## Заключение: Поддържане на AI полезен — бъдещето за строителите и купувачите\n\nДоверието и безопасността на AI трябва да останат приоритети, докато технологията се развива. Чрез осигуряване на силно управление и прозрачни AI операции, бизнесите могат да предотвратят "еншиттификацията" на AI решенията. Научете повече за това как Encorp.ai може да помогне в изпълнението на AI решения, които приоритизират доверието и безопасността, като гарантират, че AI остава ценен инструмент за бизнеса.\n\nДопълнително, посетете нашата начална страница за повече информация за нашите AI услуги.

Martin Kuvandzhiev

CEO and Founder of Encorp.io with expertise in AI and business transformation

Свързани Статии

Уроци по AI управление от конфликта между съоснователите на Thinking Machines

Уроци по AI управление от конфликта между съоснователите на Thinking Machines

Разгледайте ключовите уроци по AI управление от конфликта в Thinking Machines и вижте практични стъпки за ограничаване на етичните и сигурностни рискове в AI стартъпи.

17.01.2026 г.
Поверителност на данните при ИИ: Какво означават рекламите в ChatGPT

Поверителност на данните при ИИ: Какво означават рекламите в ChatGPT

Разберете как рекламите в ChatGPT влияят на поверителността на данните при ИИ и как предприятията могат да защитят информацията и да останат в съответствие.

16.01.2026 г.
AI доверие и безопасност: Предизвикателството пред Wikipedia

AI доверие и безопасност: Предизвикателството пред Wikipedia

Анализ на AI доверие и безопасност, рисковете за Wikipedia и практични стъпки за защита на отвореното знание за бизнес и платформи.

15.01.2026 г.

Search

Категории

  • All Categories
  • AI Новини и Тенденции
  • AI Инструменти и Софтуер
  • AI Употреба и Приложение
  • Изкуствен интелект
  • Етика и Общество
  • Научи AI
  • Мнения на лидери

Тагове

AIАсистентиАвтоматизацииОсновиБизнесЧатботовеОбразованиеЗдравеопазванеОбучениеМаркетингПрогнозен анализСтартъпиТехнологияВидео

Последни Статии

Уроци по AI управление от конфликта между съоснователите на Thinking Machines
Уроци по AI управление от конфликта между съоснователите на Thinking Machines

17.01.2026 г.

Поверителност на данните при ИИ: Какво означават рекламите в ChatGPT
Поверителност на данните при ИИ: Какво означават рекламите в ChatGPT

16.01.2026 г.

AI платформа за инсайти: Как Listen Labs скалира интервютата с клиенти
AI платформа за инсайти: Как Listen Labs скалира интервютата с клиенти

16.01.2026 г.

Абонирайте се за нашия newsfeed

RSS FeedAtom FeedJSON Feed