ಲಾಭಗಳು:
- ವೃತ್ತಿಪರ ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು KVKK ಚೌಕಟ್ಟಿನೊಳಗೆ ಕ್ಲೈಂಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸಾಧನಗಳಿಗೆ ಯಾವ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀಡಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ
- ಸೆಶನ್ ವಿಷಯ ಮತ್ತು ಗುರುತಿನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಕ್ಲೌಡ್-ಆಧಾರಿತ ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿ ಸುರಕ್ಷಿತ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ರಚಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
- ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಬಳಕೆಗೆ ಮಾಹಿತಿ, ಸ್ಪಷ್ಟ ಒಪ್ಪಿಗೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ/ಅಳಿಸುವಿಕೆಯ ಜವಾಬ್ದಾರಿಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
ಮಾನಸಿಕ ಆರೋಗ್ಯ ವೃತ್ತಿಯ ಮೂಲದಲ್ಲಿ ಒಂದು ಮಾತು ಇದೆ: "ನೀವು ನನಗೆ ಏನು ಹೇಳುತ್ತೀರೋ ಅದು ಅಲ್ಲಿಯೇ ಇರುತ್ತದೆ." ಕ್ಲೈಂಟ್ ತನ್ನ ಜೀವನದ ಅತ್ಯಂತ ದುರ್ಬಲವಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನಿಮಗೆ ಹೇಳಲು ನಿಮ್ಮನ್ನು ನಂಬುತ್ತಾನೆ (ಆಘಾತಗಳು, ವ್ಯಸನಗಳು, ಸಂಬಂಧಗಳು, ಭಯಗಳು). ಈ ನಂಬಿಕೆಯು ವೃತ್ತಿಯ ಹೃದಯವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಒಮ್ಮೆ ಹಾನಿಗೊಳಗಾದರೆ ಅದನ್ನು ಪುನಃಸ್ಥಾಪಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AI) ಉಪಕರಣಗಳು ಈ ಟ್ರಸ್ಟ್ಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ಹೊಸ ಅಪಾಯವನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತವೆ: ಏಕೆಂದರೆ ನೀವು ಕ್ಲೌಡ್ನಲ್ಲಿ ಟೈಪ್ ಮಾಡುವ ವಾಕ್ಯವು ನಿಮ್ಮ ನಿಯಂತ್ರಣದಿಂದ ಹೊರಗುಳಿಯಬಹುದು ಮತ್ತು ಇನ್ನೊಂದು ಕಂಪನಿಯ ಸರ್ವರ್ನಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಸಹ ಬಳಸಬಹುದು. ಈ ಘಟಕದಲ್ಲಿ, AI ಯುಗದಲ್ಲಿ ಕ್ಲೈಂಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ರಕ್ಷಿಸುವುದು ಎಂದು ನೀವು ಕಲಿಯುವಿರಿ; KVKK (ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ ಸಂರಕ್ಷಣಾ ಕಾನೂನು; Türkiye ನಲ್ಲಿ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾದ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಕಾನೂನು ಸಂಖ್ಯೆ 6698) ಚೌಕಟ್ಟಿನೊಳಗೆ ಏನು ಅನುಮತಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಏನು ನಿಷೇಧಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ಕಲಿಯುವಿರಿ.
ಕ್ಲೈಂಟ್ ಡೇಟಾ "ವಿಶೇಷ ಗುಣಮಟ್ಟ" ಏಕೆ?
KVKK ಡೇಟಾವನ್ನು ಎರಡು ಭಾಗಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸುತ್ತದೆ: ಸಾಮಾನ್ಯ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ (ಹೆಸರು, ದೂರವಾಣಿ) ಮತ್ತು ವಿಶೇಷ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ. ಮಾನಸಿಕ ಆರೋಗ್ಯಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಯಾವುದೇ ಮಾಹಿತಿಯು (ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಚಿಕಿತ್ಸೆಯನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತಿದ್ದಾನೆ ಎಂಬ ಅಂಶವೂ ಸಹ) ಈ ಎರಡನೇ, ಅತ್ಯಂತ ಸಂರಕ್ಷಿತ ಗುಂಪಿಗೆ ಸೇರುತ್ತದೆ. ಆರೋಗ್ಯ ಡೇಟಾವು ಕಾನೂನಿನಲ್ಲಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಸಂರಕ್ಷಿತ ವರ್ಗವಾಗಿದೆ; ನಿಯಮದಂತೆ, ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟ ಒಪ್ಪಿಗೆ ಅಥವಾ ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ವಿನಾಯಿತಿಗಳ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಕ್ಲೈಂಟ್ನ ಸೆಷನ್ನ ವಿಷಯವನ್ನು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ AI ಸಾಧನವಾಗಿ ಟೈಪ್ ಮಾಡುವುದು ನೈತಿಕ ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಕಾನೂನು ಉಲ್ಲಂಘನೆಯೂ ಆಗಿರಬಹುದು.
ವೃತ್ತಿಪರ ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಬಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಸಹ ಇದಕ್ಕೆ ಸೇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕ್ಲೈಂಟ್ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಅನುಮತಿಯಿಲ್ಲದೆ ಮೂರನೇ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವುದನ್ನು ವೃತ್ತಿಪರ ನೀತಿಶಾಸ್ತ್ರವು ನಿಷೇಧಿಸುತ್ತದೆ. ಕ್ಲೌಡ್-ಆಧಾರಿತ AI ಉಪಕರಣವು ಕಾನೂನುಬದ್ಧವಾಗಿ "ಮೂರನೇ ವ್ಯಕ್ತಿ" ಆಗಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ ಪ್ರಶ್ನೆಯೆಂದರೆ: ಈ ಉಪಕರಣಕ್ಕೆ ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀಡಲು ನಾನು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಅಧಿಕಾರ ಹೊಂದಿದ್ದೇನೆಯೇ?
ಎಚ್ಚರಿಕೆ: "ಯಾರೂ ಅದನ್ನು ನೋಡುವುದಿಲ್ಲ" ಅಥವಾ "ನಾನು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ಹೇಳುತ್ತೇನೆ" ರಕ್ಷಣೆಯಲ್ಲ. ವಾಹನಕ್ಕೆ ಡೇಟಾ ಪ್ರವೇಶಿಸಿದ ಕ್ಷಣ, ಅದು ನಿಮ್ಮ ನಿಯಂತ್ರಣದಿಂದ ಹೊರಗಿರುತ್ತದೆ. ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಡೇಟಾವನ್ನು ಕಳುಹಿಸುವ ಮೊದಲು ಮಾಡಿದ ನಿರ್ಧಾರವಾಗಿದೆ; ನಂತರ ಹಿಂಪಡೆಯಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
ಡೇಟಾದ ಮೂರು ಸ್ಥಿತಿಗಳು: ಯಾವ ಡೇಟಾ, ಯಾವ ಮಾಧ್ಯಮಕ್ಕೆ
ಕ್ಲೈಂಟ್ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ, ಪ್ರತಿ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಮೂರು ವರ್ಗಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಿ:
ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರ
ಉದಾಹರಣೆ
ಇದನ್ನು AI ಗೆ ನೀಡಬಹುದೇ?
ನಿಯಮ
ನೇರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ
ಹೆಸರು-ಉಪನಾಮ, ಟಿಆರ್ ಐಡಿ, ದೂರವಾಣಿ, ವಿಳಾಸ, ಕೆಲಸದ ಸ್ಥಳ
ಇಲ್ಲ
ಅದರ ಕಚ್ಚಾ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಎಂದಿಗೂ ನೀಡಲಾಗಿಲ್ಲ
ಪರೋಕ್ಷ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ
ಅಪರೂಪದ ವೃತ್ತಿ, ಸಣ್ಣ ನೆಲೆ, ವಿಶಿಷ್ಟ ಘಟನೆ
ಇಲ್ಲ (ಐಡಿಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ತೆರೆಯುತ್ತದೆ)
ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ ಅಥವಾ ತೆಗೆದುಹಾಕಲಾಗಿದೆ
ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ವಿಷಯ (ಅನಾಮಧೇಯ)
ಲಕ್ಷಣಗಳು, ವಿಷಯಗಳು, ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ (ಗುರುತನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲಾಗಿದೆ)
ಷರತ್ತುಬದ್ಧವಾಗಿ ಹೌದು
ಅನಾಮಧೇಯ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತ ವಾಹನದಲ್ಲಿ
ಗುರಿಯು ಡಿ-ಐಡೆಂಟಿಫಿಕೇಶನ್ ಆಗಿದೆ: ನೀವು ಅಥವಾ ಬೇರೆ ಯಾರೂ ಅದನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ಲಿಂಕ್ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಂತಹ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮಾಡುವುದು. ಕೇವಲ ಹೆಸರನ್ನು ಅಳಿಸಿದರೆ ಸಾಕಾಗುವುದಿಲ್ಲ; "ಊರಿನಲ್ಲಿರುವ ಏಕೈಕ ದಂತವೈದ್ಯ" ಎಂಬ ವಾಕ್ಯವು ಹೆಸರನ್ನು ಅಳಿಸಿದರೂ ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ದೂರ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ: ಸುರಕ್ಷಿತ ಅನಾಮಧೇಯತೆ
- ನೇರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಿರಿ. ಹೆಸರು, ಉಪನಾಮ, ವಯಸ್ಸಿನ ಬದಲಿಗೆ ಶ್ರೇಣಿ ("30s"), ಸ್ಥಳ, ಕೆಲಸದ ಸ್ಥಳ, ಶಾಲೆ, ದಿನಾಂಕ, ಸಂಬಂಧಿಕರ ಹೆಸರುಗಳು.
- ಪರೋಕ್ಷ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಿ. "ನಗರದಲ್ಲಿ ಕೃಷಿ ವಲಯದಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ" ಬದಲಿಗೆ "ಟ್ರಾಬ್ಝೋನ್ನಲ್ಲಿ ಹ್ಯಾಝೆಲ್ನಟ್ ರಫ್ತುದಾರ". ಅಮೂರ್ತ ಅನನ್ಯ ಘಟನೆಗಳು.
- ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಮಸುಕುಗೊಳಿಸಿ. ನಿಖರವಾದ ದಿನಾಂಕದ ಬದಲಿಗೆ "ಸುಮಾರು 6 ತಿಂಗಳ ಹಿಂದೆ".
- ವಾಹನವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ. ನೀವು ಬಳಸುವ AI ಉಪಕರಣವು ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆಯೇ? "ಉದ್ಯಮ/ಗೌಪ್ಯತೆ ಮೋಡ್" ಇದೆಯೇ? ಡೇಟಾವನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗಿದೆ?
- ಕನಿಷ್ಠ ಡೇಟಾ ನೀತಿ. ಕಾರ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕನಿಷ್ಠ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸಿ; ಹೆಚ್ಚು ನೀಡಬೇಡಿ.
- ಒಪ್ಪಿಗೆ ಮತ್ತು ಪಾರದರ್ಶಕತೆ. ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಆಡಳಿತಾತ್ಮಕ/ಡ್ರಾಫ್ಟಿಂಗ್ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ನೀವು AI ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿರುವ ಕ್ಲೈಂಟ್ಗೆ ಶಿಕ್ಷಣ ನೀಡಿ.
ಸಲಹೆ: ಪಠ್ಯವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಿದ ನಂತರ, ಈ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ನೀವೇ ಕೇಳಿಕೊಳ್ಳಿ: "ಈ ಕ್ಲೈಂಟ್ ಈ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಓದಿದರೆ, ಅವನು ತನ್ನನ್ನು ಗುರುತಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾನೆಯೇ? ಬೇರೆ ಯಾರಾದರೂ ಅವನನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತಾರೆಯೇ?" ನೀವು ಎರಡಕ್ಕೂ "ಇಲ್ಲ" ಎಂದು ಹೇಳಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದರೆ, ಅನಾಮಧೇಯತೆಯು ಪೂರ್ಣಗೊಂಡಿಲ್ಲ.
ಮೂರು ಸಣ್ಣ ಪ್ರಕರಣಗಳು
ಪ್ರಕರಣ 1 - ಸಣ್ಣ ತಪ್ಪು, ಪ್ರಮುಖ ಉಲ್ಲಂಘನೆ. ಪರಿಣಿತರು AI ಅನ್ನು ಸೆಷನ್ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ಸಾರಾಂಶಗೊಳಿಸಿದರೆ, ಕ್ಲೈಂಟ್ನ ಹೆಸರು "M.Y." ಮತ್ತು ಉಳಿದವುಗಳನ್ನು ಈ ಕೆಳಗಿನಂತೆ ಬಿಡುತ್ತದೆ: "ಕಡಿಕೋಯ್ನಲ್ಲಿರುವ ಹಾಸ್ಪಿಟಲ್ ಎಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ನರ್ಸ್, ಮಗಳ ಹೆಸರು ಎಲಿಫ್, ವಿಚ್ಛೇದನ ಪ್ರಕರಣ..." ಹೆಸರನ್ನು ಚಿಕ್ಕದಾಗಿದ್ದರೂ, ಈ ವಿವರಗಳು ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಗುರುತಿಸುತ್ತವೆ. ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ವಿಫಲವಾಗಿದೆ; ಉಲ್ಲಂಘನೆ ಸಂಭವಿಸಿದೆ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗಿದೆ. ಸರಿಯಾದ ಮಾರ್ಗ: ಪಾತ್ರವನ್ನು "ಆರೋಗ್ಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಕೆಲಸಗಾರ", ಮಗು "ಮಗುವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ", ಪ್ರಕರಣವನ್ನು "ಕಾನೂನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ" ಎಂದು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಿ.
ಪ್ರಕರಣ 2 - ವಾಹನದ ಆಯ್ಕೆಯು ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನುಂಟು ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇಬ್ಬರು ಮನಶ್ಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಒಂದೇ ಕೆಲಸವನ್ನು ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಒಂದು ವೈಯಕ್ತಿಕ, ಉಚಿತ ಚಾಟ್ ಟೂಲ್ ಆಗಿ ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಟೈಪ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ; ಉಪಕರಣದ ಒಪ್ಪಂದವು "ಸೇವೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಇನ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು" ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತದೆ. ಇನ್ನೊಂದು ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಒಪ್ಪಂದದೊಂದಿಗೆ ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್ ಟೂಲ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಅದರ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ "ಶಿಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ನನ್ನ ಇನ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು" ಮತ್ತು ಅನಾಮಧೇಯ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ತೆರೆದಿರುತ್ತದೆ. ಇಬ್ಬರೂ "ನಾವು AI ಬಳಸಿದ್ದೇವೆ" ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತಾರೆ, ಆದರೆ ಒಬ್ಬರು ಡೇಟಾವನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಿದ್ದಾರೆ ಮತ್ತು ಇನ್ನೊಬ್ಬರು ಅದನ್ನು ಸೋರಿಕೆ ಮಾಡಿದ್ದಾರೆ.
ಪ್ರಕರಣ 3 - ಅಳಿಸುವ ಹಕ್ಕು. ಒಬ್ಬ ಕ್ಲೈಂಟ್ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯನ್ನು ಬಿಟ್ಟು ತನ್ನ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಳಿಸಲು ವಿನಂತಿಸುತ್ತಾನೆ (ಕೆವಿಕೆಕೆ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಅವನ ಹಕ್ಕು). ಪರಿಣಿತರು ತಮ್ಮದೇ ಆದ ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್ಗಳನ್ನು ಅಳಿಸುತ್ತಾರೆ, ಆದರೆ ಅವರು 3 ತಿಂಗಳ ಹಿಂದೆ AI ಉಪಕರಣದಲ್ಲಿ ಅಂಟಿಸಿದ ಸೆಷನ್ ಪ್ರತಿಲೇಖನವನ್ನು ನೆನಪಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ; ಅವರು ಡೇಟಾವನ್ನು ಮರುಪಡೆಯಲು ಅಥವಾ ಅದನ್ನು ಅಳಿಸಿದ್ದಾರೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಮೊದಲಿನಿಂದಲೂ ಅನಾಮಧೇಯವಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದು ಏಕೆ ಅತ್ಯಗತ್ಯ ಎಂಬುದನ್ನು ಇದು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ: ಯಾವುದೇ ಗುರುತಿನ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಳಿಸಲಾಗದ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಇರಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ.
ನಕಲು ಮಾಡಬಹುದಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ಗಳು
ಕೆಳಗಿನ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಿ. ಕೆಳಗಿನವುಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಿ ಅಥವಾ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಿ: ಮೊದಲ ಹೆಸರು, ಕೊನೆಯ ಹೆಸರು, ವಯಸ್ಸು (ಶ್ರೇಣಿಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಿ), ನಗರ/ಕೌಂಟಿ/ನೆರೆಹೊರೆ, ಕೆಲಸದ ಸ್ಥಳ, ಶಾಲೆ, ದಿನಾಂಕ, ಸಂಬಂಧಿತ ಹೆಸರುಗಳು, ಅನನ್ಯ ಘಟನೆಗಳು. ನಂತರ ನನ್ನನ್ನು "ಉಳಿದ ಪಠ್ಯದಿಂದ ಗುರುತನ್ನು ಊಹಿಸಬಹುದೇ?" ನಿಮ್ಮ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವನ್ನು ಸಹ ಬರೆಯಿರಿ. ಪಠ್ಯ: [ಪಠ್ಯ]
ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಅಥವಾ ಪರೋಕ್ಷವಾಗಿ ವಿವರಿಸಬಹುದಾದ (ಅಪರೂಪದ ಉದ್ಯೋಗ, ಸಣ್ಣ ಸ್ಥಳ, ಅನನ್ಯ ಘಟನೆ ಸೇರಿದಂತೆ) ಈ ಪಠ್ಯದಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿ ಪದಗುಚ್ಛವನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ. ಪ್ರತಿಯೊಂದಕ್ಕೂ ನಾನು ಹೇಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಸೂಚಿಸಿ. ಪಠ್ಯ: [ಪಠ್ಯ]
"ಸೇವಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಆಡಳಿತಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಕರಡು ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು; ಕ್ಲೈಂಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ರೋಗನಿರ್ಣಯ/ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ತಜ್ಞರಿಗೆ ಸೇರಿರುತ್ತವೆ" ಎಂಬ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಮನೋವಿಜ್ಞಾನ ಅಭ್ಯಾಸಕ್ಕಾಗಿ ಕ್ಲೈಂಟ್ ಮಾಹಿತಿ ಪಠ್ಯಕ್ಕೆ ಸೇರಿಸಲು ಸರಳವಾದ, ಅರ್ಥವಾಗುವ ಪ್ಯಾರಾಗ್ರಾಫ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಿ.
ನಾನು ಬಳಸಲು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತಿರುವ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಸಾಧನದ ಗೌಪ್ಯತೆ ನೀತಿಯ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ನಾನು ಕೇಳಬೇಕಾದ ನಿಯಂತ್ರಣ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಇದು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ: ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ, ಶಿಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಬಳಕೆ, ಡೇಟಾ ಸ್ಥಳ, ಅಳಿಸುವಿಕೆ, ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಒಪ್ಪಂದ, ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ ಮೋಡ್.
ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್
ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್: "ಕೆಳಗಿನ ಸೆಶನ್ ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸಾರಾಂಶಗೊಳಿಸಿ: [ನಿಜವಾದ ಹೆಸರು ಮತ್ತು ಪೂರ್ಣ ವಿವರಗಳೊಂದಿಗೆ ಕಚ್ಚಾ ಪಠ್ಯ]"
ಈ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅದರ ಕಚ್ಚಾ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಮೂರನೇ ವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ವರ್ಗಾಯಿಸುತ್ತದೆ; ಇದು KVKK ಮತ್ತು ವೃತ್ತಿಪರ ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಉಲ್ಲಂಘನೆಯಾಗಿದೆ.
ಶಕ್ತಿಯುತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್: "ಮೊದಲು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಿ (ಹೆಸರು, ಸ್ಥಳ, ಕೆಲಸದ ಸ್ಥಳ, ದಿನಾಂಕ, ಸಂಬಂಧಿಕರ ಹೆಸರುಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಿ), ನಂತರ ಅನಾಮಧೇಯ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು SOAP ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿ ಸಾರಾಂಶಗೊಳಿಸಿ. ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಸಾಕಷ್ಟಿದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಸಹ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ: [ಪಠ್ಯ]"
ಈ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಮೊದಲು ರಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ, ನಂತರ ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ; ತನ್ನ ಗುರುತನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವ ಮೊದಲು ಅವನು ಕೆಲಸವನ್ನು ಮುಗಿಸುತ್ತಾನೆ.
ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು
- ಕೇವಲ ಹೆಸರನ್ನು ಅಳಿಸಿ. ನೀವು ಹೆಸರನ್ನು ಅಳಿಸಿದರೂ ಸಹ ಪರೋಕ್ಷ ವಿವರಣೆಗಳು (ಅಪರೂಪದ ಉದ್ಯೋಗ, ಸಣ್ಣ ಸ್ಥಳ) ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಕೊಡುತ್ತವೆ.
- ಉಚಿತ/ವೈಯಕ್ತಿಕ ಸಾಧನಕ್ಕೆ ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬರೆಯುವುದು. ಇನ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಶಿಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗಿದೆಯೇ ಅಥವಾ ಇಲ್ಲವೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸದೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು.
- ಬೈಪಾಸ್ ಸಮ್ಮತಿ. AI ಬಳಕೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಕ್ಲೈಂಟ್ಗೆ ಯಾವುದೇ ಮಾಹಿತಿ ನೀಡದಿರುವುದು; ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಒಂದು ನೈತಿಕ ಬಾಧ್ಯತೆಯಾಗಿದೆ.
- ಇದು "ತಾತ್ಕಾಲಿಕ" ಎಂದು ಭಾವಿಸಲಾಗಿದೆ. ಕ್ಲೌಡ್ಗೆ ಪ್ರವೇಶಿಸುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಎಂಬುದನ್ನು ಮರೆತುಬಿಡುವುದು; ಅಳಿಸುವ ಹಕ್ಕು ಬಂದಾಗ ಅಸಹಾಯಕರಾಗುವುದು.
- ಕನಿಷ್ಠ ಡೇಟಾ ತತ್ವವನ್ನು ಉಲ್ಲಂಘಿಸುವುದು. ಕಾರ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಡಜನ್ಗಟ್ಟಲೆ ಅನಗತ್ಯ ವಿವರಗಳನ್ನು ಅಂಟಿಸುವುದು; ಪ್ರತಿ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಡೇಟಾ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಅಪಾಯವಾಗಿದೆ.
ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ
ಕ್ಲೈಂಟ್ ಡೇಟಾವು ವಿಶೇಷ ಗುಣಮಟ್ಟದಲ್ಲಿದೆ, KVKK ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಸಂರಕ್ಷಿತ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿದೆ ಮತ್ತು ವೃತ್ತಿಪರ ರಹಸ್ಯದ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿದೆ. ಕ್ಲೌಡ್-ಆಧಾರಿತ AI ಉಪಕರಣವು ಕಾನೂನುಬದ್ಧವಾಗಿ ಮೂರನೇ ವ್ಯಕ್ತಿಯಾಗಿದೆ; ಕಚ್ಚಾ ಕ್ಲೈಂಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅವನಿಗೆ ನೀಡಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಡೇಟಾವನ್ನು ನೇರ/ಪರೋಕ್ಷ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಅನಾಮಧೇಯ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ವಿಷಯಕ್ಕೆ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಿ; ಕನಿಷ್ಠ ಡೇಟಾ ನೀತಿಯೊಂದಿಗೆ ಗೌಪ್ಯತೆ-ನಿಯಂತ್ರಿತ ಸಾಧನದಲ್ಲಿ ನಿಜವಾದ ಅನಾಮಧೇಯ ವಿಷಯವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಬಳಸಿ. ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಕ್ಲೈಂಟ್ಗೆ ಶಿಕ್ಷಣ ನೀಡಿ. ಗೌಪ್ಯತೆಯು ಡೇಟಾವನ್ನು ಕಳುಹಿಸುವ ಮೊದಲು ಮಾಡಿದ ನಿರ್ಧಾರವಾಗಿದ್ದು ಅದನ್ನು ನಂತರ ಹಿಂತಿರುಗಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ
ಒಂದು ಕೈ (ಅಥವಾ ಕಾಲ್ಪನಿಕ) ಅಧಿವೇಶನ ಟಿಪ್ಪಣಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ. ಮೊದಲು ಎಲ್ಲಾ ನೇರ ಮತ್ತು ಪರೋಕ್ಷ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳನ್ನು ಹಳದಿ ಬಣ್ಣದಲ್ಲಿ ಗುರುತಿಸಿ. ನಂತರ ಪ್ರತಿಯೊಂದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಿದ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಯೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸಿ ಮತ್ತು ಅನಾಮಧೇಯ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ. ಅಂತಿಮವಾಗಿ ನಿಮ್ಮನ್ನು ಕೇಳಿಕೊಳ್ಳಿ, "ಈ ಕ್ಲೈಂಟ್ ಸ್ವತಃ ತಿಳಿದಿದೆಯೇ?" ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಕೇಳಿ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಉತ್ತರವನ್ನು ಗಮನಿಸಿ. ನೀವು ಬಳಸುವ AI ಉಪಕರಣದ ಗೌಪ್ಯತೆ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ಗಳನ್ನು ಸಹ ನೀವು ತೆರೆಯಬಹುದು ಮತ್ತು "ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿದೆಯೇ?" ಎಂದು ಕೇಳಬಹುದು. ಎಂಬ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಉತ್ತರ ಕಂಡುಕೊಳ್ಳಿ.
ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ
- [ ] ನಾನು ನೇರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳನ್ನು (ಹೆಸರು, ಸ್ಥಳ, ದಿನಾಂಕ, ಕೆಲಸದ ಸ್ಥಳ) ತೆಗೆದುಹಾಕಿದ್ದೇನೆ.
- [ ] ನಾನು ಪರೋಕ್ಷ ವಿವರಣೆಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಿದ್ದೇನೆ (ಅಪರೂಪದ ಉದ್ಯೋಗ, ಅನನ್ಯ ಘಟನೆ).
- [ ] ನಾನು ಬಳಸುತ್ತಿರುವ ಉಪಕರಣವು ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ನಾನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ್ದೇನೆ.
- [ ] ನಾನು ಕನಿಷ್ಟ ಡೇಟಾದ ತತ್ವವನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿದ್ದೇನೆ; ನಾನು ಅಗತ್ಯವಿರುವುದನ್ನು ಮಾತ್ರ ನೀಡಿದ್ದೇನೆ.
- [ ] ನಾನು ಕ್ಲೈಂಟ್ಗೆ AI ಬಳಕೆಯ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳಿಸಿದ್ದೇನೆ / ಸಮ್ಮತಿಯ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಗಮನಿಸಿದ್ದೇನೆ.
- [ ] "ಕ್ಲೈಂಟ್ ತನ್ನನ್ನು ಗುರುತಿಸಿಕೊಂಡಿದ್ದಾನೆಯೇ?" ನಾನು ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ಉತ್ತೀರ್ಣನಾದೆ.