ಲಾಭಗಳು:
- AI ಉಪಕರಣವನ್ನು ಖರೀದಿಸುವ ಮೊದಲು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿ
- ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಒಪ್ಪಂದ (DPA) ಮತ್ತು ಮಾಡೆಲ್ ಕಾರ್ಡ್ನಲ್ಲಿ ನೋಡಬೇಕಾದ ಐಟಂಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು
- ಅನುಮೋದಿತ ವಾಹನ ಪಟ್ಟಿ ಮತ್ತು ಮಾರಾಟಗಾರರ ಅಪಾಯದ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಿ
ವ್ಯಾಪಾರ ಘಟಕವು ನಿಮ್ಮ ಮನೆ ಬಾಗಿಲಿಗೆ ಬಂದಾಗ ಮತ್ತು "ನಾವು ಹೊಸ AI ಉಪಕರಣವನ್ನು ಬಳಸಲು ಬಯಸುತ್ತೇವೆ, ಅದು ತುಂಬಾ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ" ಎಂದು ಹೇಳಿದಾಗ ನೀವು ಏನು ಮಾಡುತ್ತೀರಿ? "ಯಾವುದೇ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಇಲ್ಲ" ಎಂದು ಹೇಳುವುದು ನೆರಳು AI ಅನ್ನು ಪೋಷಿಸುತ್ತದೆ; "ಸರಿ" ಎಂದು ಹೇಳುವುದು ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ಅಪಾಯವನ್ನು ತೆರೆಯುತ್ತದೆ. ವಾಹನ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನಡೆಸುವುದು ಸರಿಯಾದ ಉತ್ತರವಾಗಿದೆ. ಈ ಘಟಕದಲ್ಲಿ ನಾವು AI ವಾಹನವನ್ನು ಖರೀದಿಸುವ/ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸುವ ಮೊದಲು ಯಾವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳಬೇಕು, ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಒಪ್ಪಂದ (DPA) ಮತ್ತು ಮಾಡೆಲ್ ಕಾರ್ಡ್ನಲ್ಲಿ ಏನನ್ನು ನೋಡಬೇಕು ಮತ್ತು ಅನುಮೋದಿತ ವಾಹನ ಪಟ್ಟಿ ಮತ್ತು ಮಾರಾಟಗಾರರ ಅಪಾಯದ ಸ್ಕೋರ್ನಲ್ಲಿ ಇವೆಲ್ಲವನ್ನು ಬಟ್ಟಿ ಇಳಿಸುವುದು ಹೇಗೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಕಲಿಯುತ್ತೇವೆ.
ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಏಕೆ ಅಗತ್ಯ?
ಪ್ರತಿ AI ಉಪಕರಣವು ಡೇಟಾ ಪ್ರೊಸೆಸರ್ ಆಗಿದೆ: ಇದು ಸಂಸ್ಥೆಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ತಪ್ಪು ಸಾಧನವನ್ನು ಅನುಮೋದಿಸುವುದು ಎಂದರೆ ಸಂಸ್ಥೆಯ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮೂರನೇ ವ್ಯಕ್ತಿಗೆ (ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ವಿದೇಶದಲ್ಲಿ) ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹಸ್ತಾಂತರಿಸುವುದು ಎಂದರ್ಥ. ಉಪಕರಣವನ್ನು ಅನುಮೋದಿಸುವ ಮೊದಲು ಉತ್ತರಿಸಲು ಮುಖ್ಯ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು:
- ಇದು ಡೇಟಾವನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ (ಯಾವ ದೇಶ)?
- ಇದು ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ನಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆಯೇ? ಇದನ್ನು ಆಫ್ ಮಾಡಬಹುದೇ (ಆಯ್ಕೆಯಿಂದ ಹೊರಗುಳಿಯುವುದು)?
- ಇದು ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಒಪ್ಪಂದವನ್ನು (DPA) ನೀಡುತ್ತದೆಯೇ?
- ಭದ್ರತಾ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣಗಳಿವೆಯೇ (ಉದಾ. ISO 27001)?
- ಚಾಟ್ ಇತಿಹಾಸವನ್ನು ಎಷ್ಟು ಸಮಯದವರೆಗೆ ಇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಅಳಿಸಬಹುದೇ?
- ಭದ್ರತಾ ಉಲ್ಲಂಘನೆಯಿದ್ದರೆ ನಮಗೆ ತಿಳಿಸಲು ಬದ್ಧತೆ ಇದೆಯೇ?
ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಒಪ್ಪಂದ (DPA)
ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಒಪ್ಪಂದ (ಡಿಪಿಎ) ಎನ್ನುವುದು ಡೇಟಾ ನಿಯಂತ್ರಕ (ಸಂಸ್ಥೆ) ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಪ್ರೊಸೆಸರ್ (ಎಐ ಪೂರೈಕೆದಾರ) ನಡುವೆ ಸಹಿ ಮಾಡಲಾದ ಒಪ್ಪಂದವಾಗಿದ್ದು ಅದು ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತದೆ. KVKK ಮತ್ತು GDPR ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಇದನ್ನು ಕಡ್ಡಾಯಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ. ಡಿಪಿಎಯಲ್ಲಿ ನೋಡಬೇಕಾದ ವಸ್ತುಗಳು:
ವಿಷಯ
ಅದು ಏನು ಒದಗಿಸಬೇಕು?
ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ವ್ಯಾಪ್ತಿ ಮತ್ತು ಉದ್ದೇಶ
ಒದಗಿಸುವವರು ನಮ್ಮ ಸೂಚನೆಗಳ ಮೇಲೆ ಮಾತ್ರ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲಿ
ಉಪಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳು
ಯಾರಿಗೆ ವರ್ಗಾಯಿಸಲಾಗಿದೆ? ಇದನ್ನು ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ತಿಳಿಸಲಾಗಿದೆಯೇ?
ವರ್ಗಾವಣೆ ಭರವಸೆ
ಪ್ರಮಾಣಿತ ಒಪ್ಪಂದದ ಷರತ್ತುಗಳು ಅಥವಾ ಸಮಾನ
ಭದ್ರತಾ ಕ್ರಮಗಳು
ಗೂಢಲಿಪೀಕರಣ, ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣ, ISO 27001
ಉಲ್ಲಂಘನೆ ಅಧಿಸೂಚನೆ
ಉಲ್ಲಂಘನೆಯ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅವಧಿಯೊಳಗೆ ನಮಗೆ ತಿಳಿಸುವುದು
ಅಳಿಸುವಿಕೆ/ಹಿಂತಿರುಗುವಿಕೆ
ಒಪ್ಪಂದದ ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಳಿಸಲು / ಹಿಂತಿರುಗಿಸಲು ಬದ್ಧತೆ
ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆಯ ಹಕ್ಕು
ಪೂರೈಕೆದಾರರನ್ನು ಆಡಿಟ್ ಮಾಡುವ ಅಥವಾ ವರದಿಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
ಹುಷಾರಾಗಿರು: ಹೆಚ್ಚಿನ "ಉಚಿತ" ಮತ್ತು "ವೈಯಕ್ತಿಕ" AI ಯೋಜನೆಗಳು DPA ಅನ್ನು ನೀಡುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ ಬಳಕೆಗಾಗಿ, DPA ಮತ್ತು ಶಿಕ್ಷಣದ ಆಯ್ಕೆಯಿಂದ ಹೊರಗುಳಿಯುವುದನ್ನು ಖಾತರಿಪಡಿಸುವ ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್/ವ್ಯಾಪಾರ ಯೋಜನೆಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಬೇಕು. ಉಚಿತ ಯೋಜನೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು "ಪಾವತಿಸಿದ" ಯೋಜನೆಯಾಗಿದೆ.
ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಡ್ ಮತ್ತು ಪಾರದರ್ಶಕತೆ
ಮಾಡೆಲ್ ಕಾರ್ಡ್ ಎನ್ನುವುದು AI ಮಾದರಿಯನ್ನು ಯಾವುದಕ್ಕಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ, ಯಾವ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗಿದೆ, ಅದರ ಮಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ತಿಳಿದಿರುವ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ದಾಖಲೆಯಾಗಿದೆ. ಉತ್ತಮ ಪೂರೈಕೆದಾರರು ಇದನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ. ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಡ್ನಲ್ಲಿ ನೋಡಬೇಕಾದ ವಿಷಯಗಳು: ಮಾದರಿಯ ಉದ್ದೇಶಿತ ಬಳಕೆ, ತಿಳಿದಿರುವ ಮಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ಪಕ್ಷಪಾತದ ಅಪಾಯಗಳು, ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡದ ಬಳಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ/ಸುರಕ್ಷತಾ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು. ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಡ್ ಕಾಣೆಯಾಗಿದೆ ಅಥವಾ ತುಂಬಾ ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದ್ದರೆ, ಅದು ಸ್ವತಃ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ಸಂಕೇತವಾಗಿದೆ.
ಮೂರು ಸಣ್ಣ ಪ್ರಕರಣಗಳು
ಪ್ರಕರಣ 1 - ಉಚಿತ ಯೋಜನೆಯ ವೆಚ್ಚ. ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧಕ ತಂಡವು ಉಚಿತ AI ಉಪಕರಣದೊಂದಿಗೆ ಗ್ರಾಹಕರ ಹಣಕಾಸಿನ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತದೆ. ಉಪಕರಣವು DPA ಅನ್ನು ನೀಡುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು ಎಂದು ಅದರ ನಿಯಮಗಳಲ್ಲಿ ಹೇಳುತ್ತದೆ. ಅನುಸರಣೆ ಅಧಿಕಾರಿ ಇದನ್ನು ಗಮನಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಸಾಧನವನ್ನು ನಿಷೇಧಿಸುತ್ತಾರೆ, DPA ನೀಡುವ ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ ಪರ್ಯಾಯವನ್ನು ಅನುಮೋದಿಸುತ್ತಾರೆ. ವ್ಯತ್ಯಾಸ: ಪರವಾನಗಿ ಇತ್ಯಾದಿಗಾಗಿ ತಿಂಗಳಿಗೆ ಕೆಲವು ನೂರು TL. ಮಿಲಿಯನ್ ಪೌಂಡ್ಗಳ ಸಂಭವನೀಯ ದಂಡಗಳು.
ಪ್ರಕರಣ 2 - ಸಬ್ಪ್ರೊಸೆಸರ್ ಆಶ್ಚರ್ಯ. ಕಂಪನಿಯೊಂದು ತಿಂಗಳ ನಂತರ ಆಡಿಟ್ನಲ್ಲಿ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಿದೆ, ಅದು ಅನುಮೋದಿಸಿದ AI ಉಪಕರಣವು ಮೂರು ವಿಭಿನ್ನ ದೇಶಗಳಲ್ಲಿನ ಸಬ್ಪ್ರೊಸೆಸರ್ಗಳಿಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ವರ್ಗಾಯಿಸಿದೆ. ಡಿಪಿಎಯಲ್ಲಿ "ಸಬ್-ಪ್ರೊಸೆಸರ್ಗಳಿಗೆ ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ತಿಳಿಸಲಾಗುವುದು" ಎಂಬ ಷರತ್ತು ಇಲ್ಲದಿರುವುದರಿಂದ, ಕಂಪನಿಯು ಅದರ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳಿದಿರಲಿಲ್ಲ. ಪಾಠ: ಸಬ್ಪ್ರೊಸೆಸರ್ ಸರಪಳಿಯನ್ನು ಗೋಚರಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುವ ಡಿಪಿಎಯಲ್ಲಿ ಒಂದು ಷರತ್ತು ಅತ್ಯಗತ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಪ್ರಕರಣ 3 - ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ಮೂಲಕ ನಿರ್ಧಾರ. ಮೂರು AI ಪರಿಕರಗಳನ್ನು (DPA, ಡೇಟಾ ಸ್ಥಳ, ತರಬೇತಿ ಹೊರಗುಳಿಯುವಿಕೆ, ISO 27001, ಉಲ್ಲಂಘನೆ ಅಧಿಸೂಚನೆ, ಅಳಿಸುವಿಕೆ, ಪ್ಯಾಟರ್ನ್ ಕಾರ್ಡ್, ಬೆಲೆ) ಹೋಲಿಸಲು ಸಂಸ್ಥೆಯು 8-ಮಾನದಂಡ ವೆಂಡರ್ ರಿಸ್ಕ್ ಸ್ಕೋರ್ ಟೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುತ್ತದೆ. ರೇಟಿಂಗ್ ಫಲಿತಾಂಶವು ಹೆಚ್ಚು ಜನಪ್ರಿಯವಲ್ಲದ, ಆದರೆ ಹೆಚ್ಚು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಸಾಧನವನ್ನು ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ನಿರ್ಧಾರವು "ನಾನು ಇಷ್ಟಪಟ್ಟಿದ್ದೇನೆ" ಎಂಬ ವ್ಯಕ್ತಿನಿಷ್ಠಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ದಾಖಲಿಸಬಹುದಾದ ಸ್ಕೋರ್ ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ.
ಸಲಹೆ: ಅನುಮೋದಿತ ವಾಹನಗಳ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು "ಶ್ವೇತಪಟ್ಟಿ" ಎಂದು ನಿರ್ವಹಿಸಿ: ಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿರುವ ವಾಹನಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಅನುಮತಿಸಿ. ಪ್ರತಿ ಹೊಸ ಉಪಕರಣದೊಂದಿಗೆ ಕಪ್ಪುಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ನವೀಕರಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಯಾವಾಗಲೂ ಒಂದು ಹೆಜ್ಜೆ ಹಿಂದೆ ಇರುತ್ತದೆ; ಶ್ವೇತಪಟ್ಟಿಯು ಪೂರ್ವನಿಯೋಜಿತವಾಗಿ ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿದೆ.
ನಿರ್ಗಮನ ಮತ್ತು ವ್ಯಸನದ ಅಪಾಯ
ವಾಹನವನ್ನು ಅನುಮೋದಿಸುವಾಗ ಹೆಚ್ಚಿನ ಏಜೆನ್ಸಿಗಳು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುವ ಪ್ರಶ್ನೆಯೆಂದರೆ: "ನಾವು ಈ ವಾಹನದಿಂದ ನಿರ್ಗಮಿಸಲು ಬಯಸಿದರೆ ಏನಾಗುತ್ತದೆ?" ಉತ್ತಮ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವು ನಿರ್ಗಮನ ಮತ್ತು ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತದೆ. ಎರಡು ಅಪಾಯಗಳು ಎದ್ದು ಕಾಣುತ್ತವೆ. ಮೊದಲನೆಯದು ಡೇಟಾ ಪೋರ್ಟೆಬಿಲಿಟಿ: ನೀವು ಪೂರೈಕೆದಾರರನ್ನು ತೊರೆದಾಗ, ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿ ಮರಳಿ ಪಡೆಯಬಹುದೇ ಅಥವಾ ಒದಗಿಸುವವರಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಲಾಕ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆಯೇ? ಎರಡನೆಯದು ಮಾರಾಟಗಾರರ ಲಾಕ್-ಇನ್: ವ್ಯಾಪಾರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ಸಾಧನಕ್ಕೆ ಜೋಡಿಸಬಹುದು, ಪೂರೈಕೆದಾರರು ಬೆಲೆಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿದಾಗ ಅಥವಾ ಸೇವೆಯನ್ನು ಅಡ್ಡಿಪಡಿಸಿದಾಗ ನಿರ್ಗಮನ ವೆಚ್ಚವು ಅಸಹನೀಯವಾಗುತ್ತದೆ.
ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ದೃಢೀಕರಣ ದಾಖಲೆಗೆ "ನಿರ್ಗಮನ ಯೋಜನೆ" ಸಾಲನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸವಾಗಿದೆ: ನಾವು ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಮರಳಿ ಪಡೆಯುತ್ತೇವೆ, ಪರ್ಯಾಯ ಸಾಧನ ಯಾವುದು, ಪರಿವರ್ತನೆಯು ಎಷ್ಟು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಪೂರೈಕೆದಾರರು ಒಂದು ದಿನ ಸೇವೆಯನ್ನು ಸ್ಥಗಿತಗೊಳಿಸಿದರೂ, ಸಂಸ್ಥೆಯು ಸಿದ್ಧವಾಗುತ್ತದೆ.
ಎಚ್ಚರಿಕೆ: ವಾಹನವು ಜನಪ್ರಿಯವಾಗಿದೆ ಅಥವಾ ಅಗ್ಗವಾಗಿದೆ ಎಂದ ಮಾತ್ರಕ್ಕೆ ಅದು ಸಮರ್ಥನೀಯವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಅರ್ಥವಲ್ಲ. ಸಣ್ಣ ಪೂರೈಕೆದಾರರು ತಮ್ಮ ನೀತಿಗಳನ್ನು ಮುಚ್ಚಬಹುದು, ಸ್ವಾಧೀನಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಅಥವಾ ಇದ್ದಕ್ಕಿದ್ದಂತೆ ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು. ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಒಂದೇ ಉಪಕರಣಕ್ಕೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ ಮೊದಲು, ನಿರ್ಗಮನ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ.
ನಕಲು ಮಾಡಬಹುದಾದ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ಗಳು
ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ 1 — ಮಾರಾಟಗಾರರ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಪ್ರಶ್ನೆ ಸೆಟ್: "ಹೊಸ AI ಪರಿಕರವನ್ನು ಅನುಮೋದಿಸುವ ಮೊದಲು ಮಾರಾಟಗಾರರನ್ನು ಕೇಳಲು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ತಯಾರಿಸಿ. ಇವುಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ: ಡೇಟಾ ಸ್ಥಳ, ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ಬಳಕೆ ಮತ್ತು ಆಯ್ಕೆಯಿಂದ ಹೊರಗುಳಿಯುವುದು, DPA ಉಪಸ್ಥಿತಿ, ಭದ್ರತಾ ಪ್ರಮಾಣಪತ್ರಗಳು, ಧಾರಣ ಅವಧಿ, ಉಲ್ಲಂಘನೆ ಅಧಿಸೂಚನೆ, ಸಬ್ಪ್ರೊಸೆಸರ್ಗಳು, ಅಳಿಸುವಿಕೆ ಬದ್ಧತೆ. ಪ್ರತಿ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಉತ್ತರವನ್ನು ಸೇರಿಸಿ.
ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ 2 — DPA ಷರತ್ತು ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ: "ಕೆಳಗಿನ ಷರತ್ತುಗಳಿಗಾಗಿ [ಅಂಟಿಸಿ ಪಠ್ಯ] ಕೆಳಗಿನ DPA ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ: ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ವ್ಯಾಪ್ತಿ, ಉಪ-ಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳು, ವರ್ಗಾವಣೆ ಭರವಸೆ, ಭದ್ರತಾ ಕ್ರಮಗಳು, ಉಲ್ಲಂಘನೆ ಅಧಿಸೂಚನೆಯ ಅವಧಿ, ಅಳಿಸುವಿಕೆ/ಹಿಂತಿರುಗುವಿಕೆ, ಆಡಿಟ್ನ ಹಕ್ಕು. ಮಾರ್ಕ್ 'ಪ್ರಸ್ತುತ / ಕಾಣೆಯಾಗಿದೆ / ಅನಿಶ್ಚಿತವಾಗಿದೆ' ಎಂದು ಗುರುತಿಸಿ; ಪ್ರತಿ ಷರತ್ತುಗಳಿಗೆ ಅನುಮೋದನೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ 3 — ವೆಂಡರ್ ರಿಸ್ಕ್ ಸ್ಕೋರ್ಬೋರ್ಡ್: "3 AI ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸಲು 8-ಮಾನದಂಡ ಅಪಾಯದ ಸ್ಕೋರ್ಬೋರ್ಡ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ: DPA, ಡೇಟಾ ಸ್ಥಳ, ತರಬೇತಿ ಆಯ್ಕೆಯಿಂದ ಹೊರಗುಳಿಯುವಿಕೆ, ISO 27001, ಉಲ್ಲಂಘನೆ ಅಧಿಸೂಚನೆ, ಅಳಿಸುವಿಕೆ, ಪ್ಯಾಟರ್ನ್ ಕಾರ್ಡ್, ವೆಚ್ಚ. ಪ್ರತಿ ಮಾನದಂಡವು 0-3 ಅಂಕಗಳಾಗಿರಲಿ, ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಅನ್ನು ಒಟ್ಟು ಸೇರಿಸಿ ಮತ್ತು ಶಿಫಾರಸು ಕಾಲಮ್ ಅನ್ನು ನೀಡಿ."
ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ 4 — ಅನುಮೋದಿತ ಪರಿಕರ ಪಟ್ಟಿ ನಮೂದು: "ಅನುಮೋದಿತ AI ಪರಿಕರ ಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಹೊಸ ನಮೂದನ್ನು ರಚಿಸಿ: ಉಪಕರಣದ ಹೆಸರು, ಅನುಮೋದಿತ ಉದ್ದೇಶಿತ ಬಳಕೆ, ಯಾವ ಡೇಟಾ ತರಗತಿಗಳನ್ನು ಅನುಮತಿಸಲಾಗಿದೆ (ಸಾರ್ವಜನಿಕ/ಆಂತರಿಕ/ಗೌಪ್ಯ), ನಿಷೇಧಿತ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳು, ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ಘಟಕ, ಅನುಮೋದನೆ ದಿನಾಂಕ, ಪರಿಶೀಲನೆ ದಿನಾಂಕ. ಏಕ-ಸಾಲಿನ ದಾಖಲೆ ರೂಪದಲ್ಲಿ."
ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್
ದುರ್ಬಲ: "ಈ AI ಉಪಕರಣವು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿದೆಯೇ?"-> ಮಾದರಿ ಉಪಕರಣದ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಭರವಸೆಯನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ; ಇದು DPA, ಡೇಟಾ ಸ್ಥಳ, ತರಬೇತಿ ಬಳಕೆಯಂತಹ ಕಾಂಕ್ರೀಟ್ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ. STRONG: "ನಾನು ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್ ಬಳಕೆಗಾಗಿ ಈ AI ಪರಿಕರವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತೇನೆ. ಈ ಕೆಳಗಿನ 8 ಮಾನದಂಡಗಳ (DPA, ಡೇಟಾ ಸ್ಥಳ, ತರಬೇತಿ ಆಯ್ಕೆಯಿಂದ ಹೊರಗುಳಿಯುವಿಕೆ, ISO 27001, ಉಲ್ಲಂಘನೆ ಅಧಿಸೂಚನೆ, ಸಂಗ್ರಹಣೆ, ಸಬ್ಪ್ರೊಸೆಸರ್, ಮಾಡೆಲ್ ಕಾರ್ಡ್) ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಾನು ಒದಗಿಸುವವರಿಂದ ಯಾವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ವಿನಂತಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಚೆಕ್ಶೀಟ್ನಲ್ಲಿ 'ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹ' ಮಿತಿ ಏನಾಗಿರಬೇಕು? -> ಮಾದರಿಯು ಕಾಂಕ್ರೀಟ್, ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದಾದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ.
ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು
- ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಉಚಿತ/ವೈಯಕ್ತಿಕ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು; ಡಿಪಿಎ ಇಲ್ಲ ಮತ್ತು ಆಯ್ಕೆಯಿಂದ ಹೊರಗುಳಿಯುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ತಿಳಿಯುತ್ತಿಲ್ಲ.
- ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಭರವಸೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಉಪಕರಣವನ್ನು ಅನುಮೋದಿಸುವುದು, ಡೇಟಾ ಸ್ಥಳ ಮತ್ತು ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಕೇಳುವುದಿಲ್ಲ.
- ಡಿಪಿಎಗೆ ಸಹಿ ಮಾಡದೆ ಅಥವಾ ಸಬ್ಪ್ರೊಸೆಸರ್ ಷರತ್ತು ಪರಿಶೀಲಿಸದೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವುದು.
- ಯಾವುದೇ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಲ್ಲದೆ/ಅನಿಶ್ಚಿತ ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಡ್ ಹೊಂದಿರುವ ವಾಹನವನ್ನು ಅನುಮೋದಿಸುವುದು.
- ಬಿಳಿ ಪಟ್ಟಿಯ ಬದಲಿಗೆ ನಿಷೇಧ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಇಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಹೊಸ ವಾಹನದ ಹಿಂದೆ ಉಳಿಯುವುದು.
- ಅನುಮೋದನೆಯ ನಂತರ ವಾಹನವನ್ನು ಮತ್ತೊಮ್ಮೆ ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ (ಷರತ್ತುಗಳು ಬದಲಾವಣೆ).
- ವ್ಯಕ್ತಿನಿಷ್ಠ ಆದ್ಯತೆಯ ಮೇಲೆ ಮಾರಾಟಗಾರರ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ, ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಬಹುದಾದ ಸ್ಕೋರ್ ಅಲ್ಲ.
ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ
- ಪ್ರತಿ AI ಉಪಕರಣವು ಡೇಟಾ ಪ್ರೊಸೆಸರ್ ಆಗಿದೆ; ಅನುಮೋದನೆಗೆ ಮುನ್ನ ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಅತ್ಯಗತ್ಯ.
- ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಒಪ್ಪಂದವು (DPA) ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಂಧಿಸುವ ಮೂಲ ದಾಖಲೆಯಾಗಿದೆ; ಇದು ವ್ಯಾಪ್ತಿ, ಉಪಪ್ರೊಸೆಸರ್, ಭದ್ರತೆ, ಉಲ್ಲಂಘನೆ ಮತ್ತು ಅಳಿಸುವಿಕೆ ಷರತ್ತುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬೇಕು.
- ಉಚಿತ/ವೈಯಕ್ತಿಕ ಯೋಜನೆಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ DPA ನೀಡುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುವುದಿಲ್ಲ; ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ ಯೋಜನೆಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಬೇಕು.
- ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಡ್ ಮಾದರಿಯ ಮಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ; ಅದರ ಅನುಪಸ್ಥಿತಿಯು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ಸಂಕೇತವಾಗಿದೆ.
- ಅನುಮೋದಿತ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಶ್ವೇತಪಟ್ಟಿಯಂತೆ ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ದಾಖಲಾತಿ ಅಪಾಯದ ಅಂಕದೊಂದಿಗೆ ಮಾರಾಟಗಾರರನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕು.
ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ
ನಿಮ್ಮ ಸಂಸ್ಥೆಯು ಬಳಸಲು ಬಯಸುವ ಮೂರು ನೈಜ AI ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ. ಎಂಟು ಮಾನದಂಡಗಳೊಂದಿಗೆ ವೆಂಡರ್ ರಿಸ್ಕ್ ಸ್ಕೋರ್ ಟೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ (DPA, ಡೇಟಾ ಸ್ಥಳ, ತರಬೇತಿ ಆಯ್ಕೆಯಿಂದ ಹೊರಗುಳಿಯುವಿಕೆ, ಭದ್ರತಾ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣ, ಉಲ್ಲಂಘನೆ ಅಧಿಸೂಚನೆ, ಧಾರಣ, ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಡ್, ವೆಚ್ಚ) ಮತ್ತು ಈ ಮಾನದಂಡಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಪ್ರತಿ ವಾಹನವನ್ನು 0-3 ರಿಂದ ಸ್ಕೋರ್ ಮಾಡಿ. ನಂತರ ಅತಿ ಹೆಚ್ಚು ಅಂಕ ಗಳಿಸಿದ ವಾಹನಕ್ಕಾಗಿ ಅನುಮೋದಿತ ವಾಹನ ಪಟ್ಟಿ ನಮೂದನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ: ಅನುಮೋದಿತ ಉದ್ದೇಶಿತ ಬಳಕೆ, ಅನುಮತಿಸಲಾದ ಡೇಟಾ ತರಗತಿಗಳು, ನಿಷೇಧಿತ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳು, ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ಘಟಕ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನೆ ದಿನಾಂಕ. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ವಾಹನದ DPA ಯಲ್ಲಿ ನೀವು ಖಂಡಿತವಾಗಿಯೂ ನೋಡಲು ಬಯಸುವ ಐದು ಐಟಂಗಳನ್ನು ಗಮನಿಸಿ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ಏಕೆ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.
ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ
- [ ] ನಾನು ಉಪಕರಣವನ್ನು ಅನುಮೋದಿಸುವ ಮೊದಲು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳಿದೆ.
- [ ] ನಾನು ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಸ್ಥಳ ಮತ್ತು ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣವನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸಿದೆ.
- [ ] ನಾನು DPA ಮತ್ತು ಅದರ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಂಶಗಳ ಅಸ್ತಿತ್ವವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದೆ.
- [ ] ನಾನು ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಡ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದೆ; ನಾನು ಮಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ನೋಡಿದೆ.
- [ ] ನಾನು ದಾಖಲಾತಿ ಅಪಾಯದ ಸ್ಕೋರ್ನೊಂದಿಗೆ ಮಾರಾಟಗಾರರನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿದ್ದೇನೆ.
- [ ] ಅನುಮತಿಸಲಾದ ಡೇಟಾ ತರಗತಿಗಳೊಂದಿಗೆ ನಾನು ಉಪಕರಣವನ್ನು ಶ್ವೇತಪಟ್ಟಿಗೆ ಸೇರಿಸಿದ್ದೇನೆ.
- [ ] ನಾನು ಪರಿಶೀಲನೆಯ ದಿನಾಂಕವನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸಿದೆ.