ಗೌಪ್ಯತೆ, ಡೇಟಾ ಭದ್ರತೆ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನೆ ಅಭ್ಯಾಸ

ಲಾಭಗಳು:

• ಡೇಟಾವನ್ನು ಅದರ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ (ಸಾರ್ವಜನಿಕ/ಆಂತರಿಕ/ಗೌಪ್ಯ/ನಿರ್ಣಾಯಕ) ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯ ಮತ್ತು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಸಾಧನಗಳಿಗೆ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸದೆ ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವುದು
• ಪರಿಶೀಲನೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿಫಲಿತವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸತ್ಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು, ಮೂಲಕ್ಕೆ ಹೋಗುವುದು ಮತ್ತು ಅಪಾಯಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ನೀಡಿದ ಮೂಲವನ್ನು ತೆರೆಯುವ ಹಂತಗಳನ್ನು ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು
• ಅಳಿಸುವಿಕೆಯು ರಕ್ಷಣೆಯಲ್ಲ ಮತ್ತು ಆ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ಮಾಧ್ಯಮಕ್ಕೆ ಆರೋಪಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ ಎಂದು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಪಾರದರ್ಶಕತೆ, ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆಯ ನೀತಿಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ.

ಈ ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ನ ಪ್ರತಿ ಘಟಕದಲ್ಲಿ ಎರಡು ತತ್ವಗಳು ಪುನರಾವರ್ತನೆಯಾಗಿದೆ: ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ಈ ಘಟಕವು ಆ ಎರಡು ತತ್ವಗಳನ್ನು ಒಂದು ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಶಿಸ್ತಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ - ಏಕೆಂದರೆ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಉತ್ಪಾದಕತೆಯಲ್ಲಿ AI ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ದೊಡ್ಡ ಅಪಾಯಗಳು ವೇಗ ಅಥವಾ ಗುಣಮಟ್ಟವಲ್ಲ, ಆದರೆ ಸೋರಿಕೆಯಾದ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲಿಸದ ಸುಳ್ಳು. ಒಂದು ತಪ್ಪಾದ ಇಮೇಲ್ ಅನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಬಹುದು; ಸರ್ವರ್‌ಗೆ ಕಳುಹಿಸಲಾದ ಗ್ರಾಹಕರ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದ ಧ್ವನಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಿದ ಸಂಖ್ಯೆಯು ಗಮನಕ್ಕೆ ಬರದಿದ್ದರೆ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ನಿರಾಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ದೃಢೀಕರಣವು ದಕ್ಷತೆಯ ಅಡಿಪಾಯವಾಗಿದ್ದು ಅದು ತಳದಿಂದ ನಿರ್ಮಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ, ಆದರೆ "ನಂತರ ಸೇರಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ."

ನಿಯಮಗಳು. ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವು ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮಾಹಿತಿಯಾಗಿದೆ - ಹೆಸರು, ID ಸಂಖ್ಯೆ, ಇಮೇಲ್, ಆರೋಗ್ಯ, ಸ್ಥಳ. KVKK/GDPR ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾದ ರಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಕಾನೂನುಗಳು (Türkiye ನಲ್ಲಿ KVKK, EU ನಲ್ಲಿ GDPR). ಡೇಟಾ ವರ್ಗೀಕರಣವು ಅದರ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಗೆ (ಸಾರ್ವಜನಿಕ, ಆಂತರಿಕ, ಗೌಪ್ಯ) ಪ್ರಕಾರ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುವ ಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ. ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯು ಡೇಟಾದಿಂದ ವೈಯಕ್ತಿಕವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಬಹುದಾದ ಅಂಶಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು. ಪರಿಶೀಲನೆಯು ಸ್ವತಂತ್ರ ಮೂಲದೊಂದಿಗೆ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ನ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ.

ಗೌಪ್ಯತೆ: ಯಾವುದನ್ನು ಅಂಟಿಸಬೇಕು, ಯಾವುದನ್ನು ಅಂಟಿಸಬಾರದು

ನೀವು AI ಉಪಕರಣದಲ್ಲಿ ಟೈಪ್ ಮಾಡುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಸರ್ವರ್‌ಗೆ ಹೋಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕೆಲವು ಸೇವೆಯಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಬಳಸಬಹುದು. ಆದ್ದರಿಂದ ಮೂಲಭೂತ ಪ್ರಶ್ನೆಯೆಂದರೆ: ಈ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಅಪರಿಚಿತ ಮೂರನೇ ವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ನೀಡಲು ನೀವು ಸಿದ್ಧರಿದ್ದೀರಾ? ಉತ್ತರ ಇಲ್ಲ ಎಂದಾದರೆ, ಅದನ್ನು AI ಗೆ ನೀಡಬೇಡಿ.

ಸರಳ ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ಬಳಸಿ:

ವರ್ಗ

ಉದಾಹರಣೆ

ಇದು AI ಗೆ ಬೀಳುತ್ತದೆಯೇ?

ಸಾಮಾನ್ಯ

ಪ್ರಕಟಿತ ಮಾಹಿತಿ, ಕರಡು ಪಠ್ಯ

ಉಚಿತ

ಆಂತರಿಕ

ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಟಿಪ್ಪಣಿ, ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಭೆಯ ಸಾರಾಂಶ

ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ

ರಹಸ್ಯ

ಗ್ರಾಹಕರ ಡೇಟಾ, ಹಣಕಾಸು ದಾಖಲೆ, ತಂತ್ರ

ಸಂಸ್ಥೆ-ಅನುಮೋದಿತ ವಾಹನಗಳು ಮಾತ್ರ

ನಿರ್ಣಾಯಕ

ಪಾಸ್ವರ್ಡ್, API ಕೀ, ಒಪ್ಪಂದ, ಆರೋಗ್ಯ

ಎಂದಿಗೂ

ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ರಕ್ಷಣೆಗಳು: ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಿ ("ವ್ಯಕ್ತಿ A", ಕಂಪನಿ "ಕಂಪನಿ X" ಹೆಸರುಗಳನ್ನು ಮಾಡಿ); ನಿಮ್ಮ ಸಂಸ್ಥೆಯ ಅನುಮೋದಿತ AI ಉಪಕರಣವನ್ನು ಬಳಸಿ (ಉದ್ಯಮ ಆವೃತ್ತಿಗಳು ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಖಾತರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ); ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ AI ಬಳಕೆಯ ನೀತಿಯನ್ನು ಓದಿ - ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಎಚ್ಚರಿಕೆ.

ಎಚ್ಚರಿಕೆ: "ನಾನು ಚಾಟ್ ಅನ್ನು ಅಳಿಸಿದ್ದೇನೆ, ಅದು ಈಗ ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿದೆ" ಎಂಬ ಊಹೆಯು ತಪ್ಪಾಗಿದೆ. ಅಳಿಸುವಿಕೆಯು ಅದನ್ನು ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ನಿಂದ ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಸರ್ವರ್ನಲ್ಲಿನ ದಾಖಲೆಯನ್ನು ಅಥವಾ ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪುನಃಸ್ಥಾಪಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಬಂಧದ ಮೊದಲು ರಕ್ಷಣೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ; ನಂತರ ಅಲ್ಲ.

ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ: ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಅಭ್ಯಾಸ

"ನಾನು ಯೋಚಿಸಿದರೆ ನಾನು ಅದನ್ನು ಮಾಡುತ್ತೇನೆ" ಎಂಬ ಬದಲು ಪರಿಶೀಲನೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿಫಲಿತವಾಗಿ ಮಾಡಿ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪರಿಶೀಲನೆಯ ಶಿಸ್ತು ಇಲ್ಲಿದೆ:

1. ಸತ್ಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ. ಪ್ರತಿ ಹೆಸರು, ದಿನಾಂಕ, ಸಂಖ್ಯೆ, ಉಲ್ಲೇಖ, ಶಾಸನದ ತುಣುಕು, ಮುದ್ರಣದಲ್ಲಿ ಹಕ್ಕು - ಇವುಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
2. ಮೂಲಕ್ಕೆ ಹೋಗಿ. ಸ್ವತಂತ್ರ, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮೂಲದೊಂದಿಗೆ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸತ್ಯವನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸಿ. AI ನೀಡಿದ ಮೂಲವನ್ನು ತೆರೆಯಿರಿ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಓದಿ; ಅದು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದೆಯೇ, ಅದು ಆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆಯೇ?
3. ಅಪಾಯದ ಪ್ರಕಾರ ಅಳೆಯಿರಿ. ಕಡಿಮೆ ಅಪಾಯದ ಆಂತರಿಕ ಟಿಪ್ಪಣಿಯಲ್ಲಿ ಸ್ವಲ್ಪ ನಿಯಂತ್ರಣ; ಹೆಚ್ಚಿನ ಹಕ್ಕನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಪ್ರಸ್ತುತಿ ಅಥವಾ ಬಾಹ್ಯ ಸಂವಹನದ ಸಂಪೂರ್ಣ ನಿಯಂತ್ರಣ.
4. ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಿ. AI "ಖಾತ್ರಿಯಿಲ್ಲ" ಎಂದು ಹೇಳಿದರೆ ಅಥವಾ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸಲಾಗದಿದ್ದರೆ, ಖಾಲಿ ಜಾಗವನ್ನು ಫ್ಯಾಬ್ರಿಕೇಶನ್‌ನೊಂದಿಗೆ ತುಂಬಬೇಡಿ; ಇದನ್ನು "ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ" ಎಂದು ಬಿಡಿ.

ಪ್ರಮುಖ ವ್ಯತ್ಯಾಸ: ನೀವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ AI ನ ಭಾಷಾ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ನಂಬಬಹುದು (ನಿರರ್ಗಳ ವಾಕ್ಯ, ಅಚ್ಚುಕಟ್ಟಾದ ರಚನೆ, ಸೂಕ್ತವಾದ ಧ್ವನಿ). AI ಯ ಸತ್ಯದ ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ಕುರುಡಾಗಿ ನಂಬಬೇಡಿ (ಈ ಸಂಖ್ಯೆ, ಈ ದಿನಾಂಕ, ಈ ಮೂಲ). ಮೌಲ್ಯೀಕರಣವು ಎರಡನ್ನೂ ಬೇರ್ಪಡಿಸುತ್ತಿದೆ.

ನೀತಿಶಾಸ್ತ್ರ: ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿ

ದಕ್ಷತೆಗಾಗಿ AI ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು ನೈತಿಕ ಸಮಸ್ಯೆಯಲ್ಲ - ಆದರೆ ನೀವು ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುತ್ತೀರಿ. ಮೂರು ತತ್ವಗಳು: ಪಾರದರ್ಶಕತೆ - ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ (ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಕೆಲಸ, ಪತ್ರಿಕೋದ್ಯಮ, ಅಧಿಕೃತ ದಾಖಲೆ) ನೀವು AI ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿರುವಿರಿ ಎಂದು ನೀವು ಸೂಚಿಸಬೇಕಾಗಬಹುದು. ಗುಣಲಕ್ಷಣ - AI ಮೂಲಕ ಬೇರೊಬ್ಬರ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡು ಅದನ್ನು ನಿಮ್ಮದೇ ಎಂದು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುವುದು ಕೃತಿಚೌರ್ಯವಾಗಿದೆ, ಮಾಧ್ಯಮವು ಬದಲಾದರೂ ಸಹ. ಜವಾಬ್ದಾರಿ - ನೀವು ಪೋಸ್ಟ್ ಮಾಡುವ ಎಲ್ಲವೂ ನಿಮ್ಮ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯಾಗಿದೆ; "AI ಬರೆದಿದ್ದಾರೆ" ಎಂಬುದು ಕ್ಷಮಿಸಿಲ್ಲ.

ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ: ಸುರಕ್ಷಿತ AI ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋ ನಿಯಂತ್ರಣ

1. ಅಂಟಿಸುವ ಮೊದಲು ವಿಂಗಡಿಸಿ. ಈ ಡೇಟಾ ಯಾವ ವರ್ಗದಲ್ಲಿದೆ? ರಹಸ್ಯ/ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದ್ದರೆ ನಿಲ್ಲಿಸಿ.
2. ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸು. ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ವೈಯಕ್ತಿಕ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಿ.
3. ಸತ್ಯಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಿ ಮತ್ತು ಗುರುತಿಸಿ. ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲು ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಐಟಂಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ.
4. ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ಅಪಾಯ-ಸ್ಕೇಲ್ಡ್, ಮೂಲ-ಆಧಾರಿತ ದೃಢೀಕರಣ.
5. ಅದನ್ನು ಹೊಂದಿ. ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಧ್ವನಿಯೊಂದಿಗೆ ರೀಟಚ್ ಮಾಡಿ, ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ.
6. ನಿಮ್ಮ ಗುರುತು ತಿಳಿಯಿರಿ. ನೀವು ಎಲ್ಲಿ ಅಂಟಿಸಿದಿರಿ ಮತ್ತು ಯಾವ ಸಾಧನವು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಿ.

ನಾಲ್ಕು ನಕಲಿಸಬಹುದಾದ ಭದ್ರತೆ/ದೃಢೀಕರಣ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ಗಳು

AI ಗೆ ನೀಡುವ ಮೊದಲು ಕೆಳಗಿನ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಿ:- ಹೆಸರುಗಳನ್ನು "ವ್ಯಕ್ತಿ A/B" ಮತ್ತು ಕಂಪನಿಗಳನ್ನು "ಕಂಪನಿ" ಎಂದು ಬದಲಾಯಿಸಿ

ಈ AI ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕಾದ ಎಲ್ಲಾ ಸಂಗತಿಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ:- ಪ್ರತಿ ಹೆಸರು, ದಿನಾಂಕ, ಸಂಖ್ಯೆ, ಅಂಕಿಅಂಶ, ಉಲ್ಲೇಖ ಮತ್ತು ಹಕ್ಕುಗಳಿಗೆ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಬುಲೆಟ್ ಪಾಯಿಂಟ್ ಮಾಡಿ.- "ನಾನು ಹೇಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು?" ಎಂದು ಕೇಳಿ. ಪ್ರತಿಯೊಂದಕ್ಕೂ. ಸೂಚಿಸಿ (ಯಾವ ಮೂಲ).- ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗದ/ಸಂಶಯಾಸ್ಪದವಾದವುಗಳನ್ನು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಿ. ಔಟ್‌ಪುಟ್: """[ಅಂಟಿಸಿ]"""

ನೀವು ನೀಡಿದ ಮೂಲದ ಪ್ರಕಾರ ಈ ಕೆಳಗಿನ ಕ್ಲೈಮ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ: ಕ್ಲೈಮ್: [ಸಂಖ್ಯೆ/ವಾಸ್ತವ].- ನೀವು ಹೇಳಿದ ಮೂಲದಲ್ಲಿ ಈ ಕ್ಲೈಮ್ ಅನ್ನು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಸೇರಿಸಲಾಗಿದೆಯೇ?- ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, "ಈ ಮೂಲದಲ್ಲಿ ಇದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ನನಗೆ ಸಾಧ್ಯವಾಗಲಿಲ್ಲ" ಎಂದು ಹೇಳಿ, ಅದನ್ನು ಮಾಡಿ.- ನಿಮಗೆ ಖಚಿತವಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಖಚಿತವಾಗಿ ಮಾತನಾಡಬೇಡಿ.

ಈ ಕಾರ್ಯದಲ್ಲಿ ಯಾವ ಗೌಪ್ಯತೆ ಅಪಾಯಗಳಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ: ಕಾರ್ಯ: [AI ಯೊಂದಿಗೆ ನಾನು ಮಾಡಲು ಉದ್ದೇಶಿಸಿರುವ ಕೆಲಸ, ಯಾವ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ].- ಇದು ಯಾವ ಡೇಟಾ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ಸೇರುತ್ತದೆ (ಸಾರ್ವಜನಿಕ/ಆಂತರಿಕ/ಗೌಪ್ಯ/ನಿರ್ಣಾಯಕ)?- ಇದು ಸಾರ್ವಜನಿಕ AI ಸಾಧನಕ್ಕೆ ಹೋಗಬೇಕೇ ಅಥವಾ ಬೇಡವೇ?- ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಸುರಕ್ಷಿತ ಪರ್ಯಾಯ ಯಾವುದು?

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್

ದುರ್ಬಲ: "ಗ್ರಾಹಕರ ದೂರಿನ ಇಮೇಲ್ ಅನ್ನು ಸಾರಾಂಶಗೊಳಿಸಿ." (ಇದು ಗ್ರಾಹಕರ ಹೆಸರು, ಆರ್ಡರ್ ಐಡಿ, ಬಹುಶಃ ಫೋನ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ - ಇದು ನೇರವಾಗಿ ಸರ್ವರ್‌ಗೆ ಹೋಗುತ್ತದೆ.)

ಪ್ರಬಲ: ಮೊದಲು ಪಠ್ಯವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಿ ("ಗ್ರಾಹಕ ಎ, ಆರ್ಡರ್ [ಐಡಿ ಮರೆಮಾಡಲಾಗಿದೆ], ಈ ಉತ್ಪನ್ನದ ಬಗ್ಗೆ ದೂರು"), ನಂತರ "ಈ ಅನಾಮಧೇಯ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಸಾರಾಂಶಗೊಳಿಸಿ" ಎಂದು ಹೇಳಿ. ಅದೇ ದಕ್ಷತೆ, ಶೂನ್ಯ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ ಸೋರಿಕೆ. ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಔಟ್ಪುಟ್ನಲ್ಲಿ ಅಲ್ಲ, ಆದರೆ ಇನ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಲ್ಲಿ.

ಮೂರು ಸಣ್ಣ ಪ್ರಕರಣಗಳು

ಪ್ರಕರಣ 1 - ಬದಲಾಯಿಸಲಾಗದ ಸೋರಿಕೆ. ಉದ್ಯೋಗಿಯು ಸಂಪೂರ್ಣ ಗ್ರಾಹಕರ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು (ಹೆಸರು, ಫೋನ್, ಖರ್ಚು) "ಅವರನ್ನು ವಿಭಾಗಿಸಲು" ಜೆನೆರಿಕ್ AI ಸಾಧನಕ್ಕೆ ಅಂಟಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಸಂಸ್ಥೆಯು ಇದನ್ನು KVKK ಯ ಉಲ್ಲಂಘನೆ ಎಂದು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿದೆ; ಡೇಟಾ ಈಗ ಮೂರನೇ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಸರ್ವರ್‌ನಲ್ಲಿದೆ ಮತ್ತು ಹಿಂಪಡೆಯಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಲಿಲ್ಲ. ಅದೇ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯ ಡೇಟಾ ಅಥವಾ ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ ಟೂಲ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಅಪಾಯ-ಮುಕ್ತವಾಗಿ ಮಾಡಬಹುದು.

ಪ್ರಕರಣ 2 - ಇದು ಪರಿಶೀಲನೆ ಪ್ರತಿಫಲಿತವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಒಬ್ಬ ಪತ್ರಕರ್ತನು ಪ್ರಕಟಣೆಯ ಮೊದಲು ಅದರ ಮೂಲ ಮೂಲದಲ್ಲಿ AI ನೀಡಿದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಅಂಕಿಅಂಶ ಮತ್ತು ಉಲ್ಲೇಖವನ್ನು ಸತ್ಯ-ಪರಿಶೀಲಿಸುವಂತೆ ನಿಯಮವನ್ನು ಮಾಡಿದನು. ಒಂದು ವಾರದಲ್ಲಿ, AI ನೀಡಿದ 5 ರಲ್ಲಿ 2 "ವಾಸ್ತವಗಳು" ನಕಲಿ ಎಂದು ಅವರು ಕಂಡುಕೊಂಡರು. ಈ ಪ್ರತಿಫಲಿತವು ಸಂಭವನೀಯ ಸುಳ್ಳು ಸುದ್ದಿ ಮತ್ತು ಖ್ಯಾತಿಯ ನಷ್ಟವನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ.

ಪ್ರಕರಣ 3 — "AI ಬರೆದಿದ್ದಾರೆ" ಕ್ಷಮಿಸಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲಿಲ್ಲ. ಒಬ್ಬ ಸಲಹೆಗಾರನು AI- ರಚಿತವಾದ ವರದಿಯನ್ನು ಕ್ಲೈಂಟ್‌ಗೆ ಅದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸದೆ ಕಳುಹಿಸಿದನು; ಅದರಲ್ಲಿನ ಸುಳ್ಳು ಕಾನೂನು ಹಕ್ಕು ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ದಾರಿ ತಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆ. "ಇದು AI ನಿಂದ ಬಂದಿದೆ" ರಕ್ಷಣೆಯು ಗ್ರಾಹಕ ಅಥವಾ ನಿಯಂತ್ರಕದೊಂದಿಗೆ ನೀರನ್ನು ಹಿಡಿದಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಲಿಲ್ಲ; ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಸಲಹೆಗಾರರ ​​ಮೇಲಿತ್ತು. ಪಾಠ: ಉಪಕರಣವು ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ, ಜವಾಬ್ದಾರಿಯು ಬದಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.

ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು

• ಗೌಪ್ಯ/ನಿರ್ಣಾಯಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಂಟಿಸುವುದು: ಅತ್ಯಂತ ದುಬಾರಿ ಮತ್ತು ಬದಲಾಯಿಸಲಾಗದ ತಪ್ಪು; ಮೊದಲು ವರ್ಗೀಕರಿಸಿ.
• "ನಾನು ಅದನ್ನು ಅಳಿಸಿದ್ದೇನೆ, ನಾನು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿದ್ದೇನೆ" ಎಂದು ಯೋಚಿಸುವುದು: ಅಳಿಸುವಿಕೆಯು ಸರ್ವರ್ ನೋಂದಣಿಯನ್ನು ರದ್ದುಗೊಳಿಸುವುದಿಲ್ಲ; ಅಂಟಿಸುವ ಮೊದಲು ರಕ್ಷಣೆ.
• ಭಾಷೆಯೊಂದಿಗೆ ಗೊಂದಲಮಯ ಸತ್ಯ: ಭಾಷೆಯನ್ನು ನಂಬಿ, ಸತ್ಯವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ-ಎರಡನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಿ.
• AI ನೀಡಿದ ಮೂಲವನ್ನು ತೆರೆಯುತ್ತಿಲ್ಲ: ನಕಲಿ ಮುದ್ರೆಯನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು; ಮೂಲವನ್ನು ನೋಡಿ.
• ಉಪಕರಣದ ಮೇಲೆ ಆರೋಪವನ್ನು ಹಾಕುವುದು: "AI ಅದನ್ನು ಬರೆದಿದೆ" ಯಾವುದೇ ಕ್ಷಮಿಸಿಲ್ಲ.
• ನೀತಿ ತಿಳಿಯುತ್ತಿಲ್ಲ: ಸಂಸ್ಥೆಯ AI ಬಳಕೆಯ ನೀತಿಯನ್ನು ಓದಿ; ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಜಾಗರೂಕರಾಗಿರಿ.

ಸಲಹೆ: ನೀವೇ ಒಂದು ಸರಳವಾದ ವೈಯಕ್ತಿಕ ನಿಯಮವನ್ನು ನೀಡಿ: "ಸಾರ್ವಜನಿಕ AI ಪರಿಕರದಲ್ಲಿ ನಾನು ಗೌಪ್ಯ ಅಥವಾ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಯಾವುದನ್ನೂ ಅಂಟಿಸುವುದಿಲ್ಲ; ಅದನ್ನು ಕಳುಹಿಸುವ ಮೊದಲು ನಾನು ಪ್ರತಿ ಅಂಕಿ ಮತ್ತು ಮೂಲವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತೇನೆ." ಈ ಎರಡು ವಾಕ್ಯಗಳ ನಿಯಮವು ಬ್ಯಾಟ್‌ನಿಂದಲೇ ಈ ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ನಲ್ಲಿನ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಕಡಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ

• ಅತಿದೊಡ್ಡ AI ಅಪಾಯಗಳು ವೇಗ ಅಥವಾ ಗುಣಮಟ್ಟವಲ್ಲ, ಆದರೆ ಸೋರಿಕೆಯಾದ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲಿಸದ ನಿಖರತೆ.
• ಡೇಟಾವನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಿ (ಸಾರ್ವಜನಿಕ/ಆಂತರಿಕ/ಗೌಪ್ಯ/ನಿರ್ಣಾಯಕ); ಸಾರ್ವಜನಿಕ AI ಪರಿಕರಗಳಿಗೆ ಗೌಪ್ಯ ಮತ್ತು ನಿರ್ಣಾಯಕವನ್ನು ನೀಡಬೇಡಿ, ಅದನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಿ.
• ಅಳಿಸುವಿಕೆ ರಕ್ಷಣೆಯಲ್ಲ; ಅಂಟಿಸುವ ಮೊದಲು ರಕ್ಷಣೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ.
• ಪರಿಶೀಲನೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿಫಲಿತವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಿ: ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಫ್ಯಾಕ್ಟ್ಸ್, ಮೂಲಕ್ಕೆ ಹೋಗಿ, AI ನ ಮೂಲವನ್ನು ತೆರೆಯಿರಿ, ಅಪಾಯದ ಪ್ರಕಾರ ಅಳೆಯಿರಿ.
• AI ನ ಭಾಷೆಯನ್ನು ನಂಬಿರಿ, ಅದರ ಸತ್ಯಗಳನ್ನು ನಂಬಿರಿ; ಜವಾಬ್ದಾರಿ ವಾಹನದ ಮೇಲೆ ಬೀಳುವುದಿಲ್ಲ, ಅದು ಯಾವಾಗಲೂ ನಿಮ್ಮದೇ.

ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ

ಈ ವಾರ ನೀವು AI ಗೆ ನೀಡುವ ನಿಜವಾದ ಪಠ್ಯವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ. ನಾಲ್ಕನೇ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ, ಮೊದಲು ಗೌಪ್ಯತೆ ವರ್ಗವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಿ; ಗೌಪ್ಯ ಡೇಟಾ ಇದ್ದರೆ, ಅದನ್ನು ಮೊದಲ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಿ. AI ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಿದ ನಂತರ, ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕಾದ ಸತ್ಯಗಳನ್ನು ಎರಡನೇ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದನ್ನಾದರೂ ಮೂಲ ಮೂಲದಲ್ಲಿ ದೃಢೀಕರಿಸಿ. ನೀವೇ ಎರಡು ವಾಕ್ಯಗಳ ಗೌಪ್ಯತೆ-ಪರಿಶೀಲನೆ ನಿಯಮವನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಎಲ್ಲೋ ಪೋಸ್ಟ್ ಮಾಡಿ.

ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ

• [ ] ನಾನು ಅಂಟಿಸುವ ಮೊದಲು ಡೇಟಾವನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ಸಾರ್ವಜನಿಕ AI ಉಪಕರಣಕ್ಕೆ ಗೌಪ್ಯ/ನಿರ್ಣಾಯಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒದಗಿಸಿಲ್ಲ; ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ ನಾನು ಅದನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಿದೆ.
• [ ] ನಾನು ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಸತ್ಯವನ್ನು (ಹೆಸರು, ದಿನಾಂಕ, ಸಂಖ್ಯೆ, ಮೂಲ) ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು AI ನೀಡಿದ ಮೂಲವನ್ನು ತೆರೆದಿದ್ದೇನೆ ಮತ್ತು ಅದು ನಿಜವಾಗಿ ಹೊಂದಿದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದೆ.
• [ ] ನಾನು ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ AI ನೀತಿಯನ್ನು ತಿಳಿದಿದ್ದೇನೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಂಡೆ.
• [ ] ನಾನು ಅಂತಿಮ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ನ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡೆ.