ಗೌಪ್ಯತೆ, KVKK, ನೈತಿಕತೆ ಮತ್ತು ವೃತ್ತಿಪರ ತತ್ವಗಳು

ಲಾಭಗಳು:

• KVKK ಮತ್ತು ವಿಶೇಷ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳ ಚೌಕಟ್ಟಿನೊಳಗೆ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವ ಮತ್ತು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತ ವಾಹನ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ
• ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಬಳಕೆಗೆ PDR ವೃತ್ತಿಪರ ನೀತಿಶಾಸ್ತ್ರದ ತತ್ವಗಳನ್ನು (ಗೌಪ್ಯತೆ, ಉಪಕಾರ, ದುರುಪಯೋಗ, ಸ್ವಾಯತ್ತತೆ) ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
• ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ಪಕ್ಷಪಾತ, ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆ ಮತ್ತು ಭ್ರಮೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ನೈತಿಕ ಬಳಕೆಯ ನೀತಿಯನ್ನು ರಚಿಸುವುದು

ನಂಬಿಕೆಯು ಪಿಡಿಆರ್ ವೃತ್ತಿಯ ಹೃದಯದಲ್ಲಿದೆ. ಒಬ್ಬ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯು ತನ್ನ ಅತ್ಯಂತ ಆತ್ಮೀಯ ಭಾವನೆಗಳು, ಕುಟುಂಬ ಮತ್ತು ಭಯವನ್ನು ತಜ್ಞರಿಗೆ ಹೇಳಬಹುದಾದರೆ, ಅದು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ರಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಅವನು/ಅವಳು ನಂಬಿರುವುದರಿಂದ ಮಾತ್ರ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಉಪಕರಣಗಳು ಈ ನಂಬಿಕೆಗೆ ಗಂಭೀರವಾದ ಹೊಸ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಒಡ್ಡುತ್ತವೆ: ಅತ್ಯಂತ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾದ ಡೇಟಾವು ವಾಕ್ಯದಲ್ಲಿ ನಿಯಂತ್ರಣದಿಂದ ಹೊರಬರಬಹುದು. ಈ ಘಟಕದಲ್ಲಿ, ನಾವು ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾಗಿ ಗೌಪ್ಯತೆ, KVKK, PDR ವೃತ್ತಿಪರ ನೈತಿಕತೆ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಬಳಕೆಗೆ ಹೇಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತೇವೆ. ಹಿಂದಿನ ಘಟಕಗಳಲ್ಲಿ ನಾವು ಈ ತತ್ವಗಳನ್ನು ತುಂಡು ತುಂಡಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸಿದ್ದೇವೆ; ಇಲ್ಲಿ ನಾವು ಅದನ್ನು ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಶಾಶ್ವತ ನೀತಿಯಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತೇವೆ.

KVKK ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳು: ಯಾವುದು ಹೆಚ್ಚು ಸಂರಕ್ಷಿತವಾಗಿದೆ

KVKK (ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ ಸಂರಕ್ಷಣಾ ಕಾನೂನು) ಎಂಬುದು ಜನರ ಡೇಟಾದ ಕಾನೂನುಬದ್ಧ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಕಾನೂನು. ಎರಡು ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಮುಖ್ಯವಾಗಿವೆ. ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವು ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಅಥವಾ ಗುರುತಿಸುವ ಯಾವುದೇ ಮಾಹಿತಿಯಾಗಿದೆ: ಹೆಸರು, ಉಪನಾಮ, ಶಾಲೆಯ ಸಂಖ್ಯೆ, ವರ್ಗ, ವಿಳಾಸ, ಛಾಯಾಚಿತ್ರ. ವಿಶೇಷ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವು ಹೆಚ್ಚಿನ ರಕ್ಷಣೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಒಂದು ರೀತಿಯ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾವಾಗಿದೆ: ಆರೋಗ್ಯ, ಮಾನಸಿಕ ಸ್ಥಿತಿ, ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ಲೈಂಗಿಕ ಜೀವನ, ಧರ್ಮ, ಜನಾಂಗೀಯತೆ, ಅಪರಾಧ ಸ್ಥಿತಿ. ಹೆಚ್ಚಿನ PDR ದಾಖಲೆಗಳು ಈ ಎರಡನೇ, ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ಸೇರುತ್ತವೆ; ಏಕೆಂದರೆ ಮಾನಸಿಕ ಸ್ಥಿತಿ, ಕುಟುಂಬದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಮತ್ತು ಬೆಂಬಲ ಇತಿಹಾಸವು ನೇರವಾಗಿ ಖಾಸಗಿ ಡೇಟಾವಾಗಿದೆ. ಇದರರ್ಥ PDR ಡೇಟಾವನ್ನು ಅದರ ಕಚ್ಚಾ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿ ಎಂದಿಗೂ ನಮೂದಿಸಬಾರದು.

ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ, ಇದು ಮೂರು ನಿಯಮಗಳಾಗಿ ಅನುವಾದಿಸುತ್ತದೆ: (1) ಡೇಟಾ ಮಿನಿಮೈಸೇಶನ್ - ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕನಿಷ್ಠ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಿ. (2) ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆ - ವೈಯಕ್ತಿಕವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಬಹುದಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವ ಮೂಲಕ ವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಲಿಂಕ್ ಮಾಡದಂತೆ ಮಾಡಿ. (3) ಸುರಕ್ಷಿತ ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ಉದ್ದೇಶದ ಗಡಿ - ಸಾಧ್ಯವಿರುವಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ-ಸುರಕ್ಷಿತ ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಮತ್ತು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾದ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ ಮಾತ್ರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಿ.

ಗಮನ: "ನಾನು ಅದನ್ನು ಹೇಗಾದರೂ ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಿದ್ದೇನೆ" ಎಂದು ಹೇಳುವುದು ಸಾಕಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಪಠ್ಯದಿಂದ ಹೆಸರನ್ನು ಕೈಬಿಟ್ಟಿದ್ದರೂ ಸಹ, ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯ ವಿಶಿಷ್ಟ ವಿವರಣೆ (ಸಣ್ಣ ಶಾಲೆಯಲ್ಲಿ ಒಬ್ಬ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯಲ್ಲಿ ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸನ್ನಿವೇಶ) ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುವಂತೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ, ಹೆಸರನ್ನು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುವ ವಿವರಗಳನ್ನು ಸಹ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಿ.

ಅನಾಮಧೇಯತೆಯ ಅಭ್ಯಾಸ: ನಿಯಂತ್ರಣ ವಿಧಾನ

ಉಪಕರಣಕ್ಕೆ ಪಠ್ಯವನ್ನು ರಫ್ತು ಮಾಡುವ ಮೊದಲು, ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ: (ಎ) ಹೆಸರು, ಉಪನಾಮ, ಸಂಖ್ಯೆ, ವರ್ಗ-ಶಾಖೆ, ಪೋಷಕ ಹೆಸರು, ವಿಳಾಸ, ದೂರವಾಣಿ, ಶಾಲೆಯ ಹೆಸರಿನಂತಹ ನೇರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಿ. (b) ಪರೋಕ್ಷ ವಿವರಣೆಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಿ: "12-B ಯಲ್ಲಿನ ಏಕೈಕ ದೃಷ್ಟಿಹೀನ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ" ಬದಲಿಗೆ "ಒಂದು ಮಧ್ಯಮ ಶಾಲಾ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ". (ಸಿ) ಅಗತ್ಯವಿರುವಂತೆ ದಿನಾಂಕ ಮತ್ತು ಈವೆಂಟ್ ವಿವರಗಳನ್ನು ಮಸುಕುಗೊಳಿಸಿ. (ಡಿ) ನಂತರದ ಓದುವಿಕೆ: "ಈ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಓದುವ ಯಾರಾದರೂ ಯಾರನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿದ್ದಾರೆಂದು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬಹುದೇ?" ಉತ್ತರವು ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದ್ದರೆ, ಮತ್ತಷ್ಟು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಿ. ದೃಢೀಕೃತ ದಾಖಲೆಯನ್ನು ಸಂಸ್ಥೆಯ ಮುಚ್ಚಿದ, ಸುರಕ್ಷಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಮಾತ್ರ ಬರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ; AI ಉಪಕರಣವು ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಹೊರಗಿದೆ.

PDR ವೃತ್ತಿಪರ ನೀತಿಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು AI

PDR ವೃತ್ತಿಪರ ನೀತಿಶಾಸ್ತ್ರವು ನಾಲ್ಕು ಮೂಲಭೂತ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ನೇರವಾಗಿ AI ಬಳಕೆಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ:

• ಗೌಪ್ಯತೆ (ರಹಸ್ಯಗಳನ್ನು ಇಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವುದು): ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ. AI ಗೆ ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಮೂದಿಸದಿರುವುದು, ಅದನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತ ಸಾಧನವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ಈ ತತ್ವದ ಅವಶ್ಯಕತೆಯಾಗಿದೆ.
• ಉಪಕಾರ: ಮಾಡಿದ ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯ ಯೋಗಕ್ಷೇಮಕ್ಕೆ ಸೇವೆ ಸಲ್ಲಿಸಬೇಕು. AI ಅನ್ನು ಅನುಕೂಲಕ್ಕಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ರಾಜಿ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಅಲ್ಲ.
• ದುಷ್ಕೃತ್ಯ: ಯಾವುದೇ ಹಾನಿ ಮಾಡದಿರುವುದು ಆದ್ಯತೆ. ಪರಿಶೀಲಿಸದ ಔಟ್‌ಪುಟ್, ತಪ್ಪಾದ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು, ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಬಿಕ್ಕಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ AI ಬಳಕೆ ಹಾನಿಯ ಅಪಾಯಗಳಾಗಿವೆ; ಆದ್ದರಿಂದ ಪರಿಶೀಲನೆ ಮತ್ತು ಬಿಕ್ಕಟ್ಟಿನ ಗಡಿರೇಖೆಯು ನೈತಿಕ ಕಡ್ಡಾಯವಾಗಿದೆ.
• ಸ್ವಾಯತ್ತತೆ: ತನ್ನ ಸ್ವಂತ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯ ಹಕ್ಕನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ. AI ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯನ್ನು ಲೇಬಲ್‌ಗೆ ಇಳಿಸಬಾರದು ಅಥವಾ ಅವನ/ಅವಳ ಪರವಾಗಿ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಾರದು.

ಇದಕ್ಕೆ ಉತ್ತರದಾಯಿತ್ವವನ್ನು ಸೇರಿಸಲಾಗಿದೆ: ಬಳಸಿದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಉತ್ಪಾದನೆಯ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯು ತಜ್ಞರ ಮೇಲಿರುತ್ತದೆ; "AI ಅದನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಿದೆ" ಎಂಬುದು ರಕ್ಷಣೆಯಲ್ಲ.

ಪಕ್ಷಪಾತ, ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆ ಮತ್ತು ಪಾರದರ್ಶಕತೆ

ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ AI ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ. PDR ನಲ್ಲಿ, ಇದು ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ: ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯ ಲಿಂಗ, ಸಂಸ್ಕೃತಿ ಅಥವಾ ಸಾಮಾಜಿಕ ಆರ್ಥಿಕ ಸ್ಥಿತಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಸ್ಟೀರಿಯೊಟೈಪ್ ಮಾಡುವ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಅವಕಾಶದ ಸಮಾನತೆಯನ್ನು ದುರ್ಬಲಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ. ತಜ್ಞರು ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆ ಮತ್ತು ಪಕ್ಷಪಾತಕ್ಕಾಗಿ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ವಿಷಯವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ. ಅಲ್ಲದೆ ಪಾರದರ್ಶಕತೆ: ಸೂಕ್ತವಾದಲ್ಲಿ, ವಸ್ತು ಅಥವಾ ಕರಡು ತಯಾರಿಕೆಯಲ್ಲಿ AI ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಆಂತರಿಕವಾಗಿ ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸಬೇಕು; ಇದನ್ನು ರಹಸ್ಯ "ಮ್ಯಾಜಿಕ್" ಆಗಿ ಬಳಸಬಾರದು. ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯೊಂದಿಗಿನ ಸಂಬಂಧದಲ್ಲಿ ಗೌಪ್ಯತೆ ಅತ್ಯಗತ್ಯ; ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯು ವಿವರಿಸುವದನ್ನು ವಾಹನಕ್ಕೆ ಸಾಗಿಸುವುದಿಲ್ಲ.

ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ: AI ಬಳಕೆಯ ನೀತಿಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು

1. ಡೇಟಾವನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಿ. ನೀವು ಹೊಂದಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು "ವೈಯಕ್ತಿಕ / ಖಾಸಗಿ / ಸಾರ್ವಜನಿಕ" ಎಂದು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಿ.
2. ವಾಹನವನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ. ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾಕ್ಕಾಗಿ ಏಕೈಕ ಸುರಕ್ಷಿತ, ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ ಸಾಧನ; ಸಾಮಾನ್ಯ ರೂಪರೇಖೆಗಾಗಿ ಅನಾಮಧೇಯವಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಿ.
3. ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ. ಪ್ರತಿ ಪ್ರವೇಶದ ಮೊದಲು ಚೆಕ್ ದಿನಚರಿಯನ್ನು ರನ್ ಮಾಡಿ.
4. ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ಪಕ್ಷಪಾತ ಪರಿಶೀಲನೆ. ಸತ್ಯ ಮತ್ತು ನ್ಯಾಯಕ್ಕಾಗಿ ಪ್ರತಿ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ.
5. ಬಿಕ್ಕಟ್ಟಿನ ಮಿತಿಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ. ಬಿಕ್ಕಟ್ಟು ಮತ್ತು ಸಮಾಲೋಚನೆ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ವಾಹನದಿಂದ ಹೊರಗಿಡಿ.
6. ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ ಮತ್ತು ಪಾರದರ್ಶಕವಾಗಿರಿ. ಅಂತಿಮ ಅನುಮೋದನೆಯು ತಜ್ಞರಿಗೆ ಸೇರಿದೆ; ಸಂಸ್ಥೆಯೊಳಗೆ ಬಳಕೆ ಮುಕ್ತವಾಗಿದೆ.

ನಕಲು ಮಾಡಬಹುದಾದ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ಗಳು

1) ಅನಾಮಧೇಯತೆಯ ನಿಯಂತ್ರಣ:

ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ: ಗೌಪ್ಯತೆ ಆಡಿಟ್ ಸಹಾಯಕ. ಕೆಳಗಿನ ಪಠ್ಯದಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಹೇಳಿಕೆಯನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ ಅದು ನೇರವಾಗಿ ಅಥವಾ ಪರೋಕ್ಷವಾಗಿ ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು (ಹೆಸರು, ಸಂಖ್ಯೆ, ವರ್ಗ, ಶಾಲೆ, ಅನನ್ಯ ಪರಿಸ್ಥಿತಿ ವಿವರಣೆ) ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಯೊಂದಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಸಾಮಾನ್ಯ ಪರ್ಯಾಯವನ್ನು ಸೂಚಿಸಿ. ಕಾಮೆಂಟ್ ಮಾಡುವ ವಿಷಯ. ಪಠ್ಯ: [ಪಠ್ಯವನ್ನು ಅಂಟಿಸಿ]

2) ಪಕ್ಷಪಾತ ಮತ್ತು ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಯ ಆಡಿಟ್:

ಪಕ್ಷಪಾತ ಮತ್ತು ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಗಾಗಿ ಈ ಕೆಳಗಿನ PDR ವಿಷಯವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ: ಇದು ಲಿಂಗ, ಸಂಸ್ಕೃತಿ, ಸಾಮಾಜಿಕ ಆರ್ಥಿಕ ಸ್ಥಿತಿ ಅಥವಾ ಕುಟುಂಬದ ರಚನೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಸ್ಟೀರಿಯೊಟೈಪ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆಯೇ? ಯಾರು ಹೊರಗಿಡಬಹುದು? ಅಪಾಯಕಾರಿ ಹೇಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಅಂತರ್ಗತ ಪರ್ಯಾಯಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸಿ. ವಸ್ತು: [ಅಂಟಿಸಿ ವಸ್ತು]

3) ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ AI ಬಳಕೆಯ ನೀತಿಯ ಕರಡು:

ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ: PDR ಬರವಣಿಗೆ ಸಹಾಯಕ. ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ಸೇವೆಗಾಗಿ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಉಪಕರಣಗಳ ಬಳಕೆಯ ಕುರಿತು ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಆಂತರಿಕ ನೀತಿಯನ್ನು ರಚಿಸಿ. ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳು: ಯಾವ ಉದ್ಯೋಗಗಳಲ್ಲಿ ಇದನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ, ಯಾವ ಉದ್ಯೋಗಗಳಲ್ಲಿ ಇದನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ (ಬಿಕ್ಕಟ್ಟು, ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ಸಮಾಲೋಚನೆ), ಡೇಟಾ ಅನಾಮಧೇಯತೆಯ ನಿಯಮ, ಪರಿಶೀಲನೆ ಬಾಧ್ಯತೆ, ಜವಾಬ್ದಾರಿಯು ತಜ್ಞರ ಮೇಲಿರುತ್ತದೆ. ಚಿಕ್ಕದಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ.

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್

ದುರ್ಬಲ:

ಅಹ್ಮತ್ ಯೆಲ್ಮಾಜ್ 8-ಸಿ ಅವರ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಅವರು ಮನೆಯಲ್ಲಿ ಹಿಂಸೆಗೆ ಒಳಗಾಗುತ್ತಿದ್ದರು.

ಇದು ಅತ್ಯಂತ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು (ಹೆಸರು, ವರ್ಗ, ವಿಶೇಷ ಸ್ಥಾನಮಾನ) ಅದರ ಕಚ್ಚಾ ರೂಪದಲ್ಲಿ ವಾಹನಕ್ಕೆ ಪ್ರವೇಶಿಸುತ್ತದೆ - KVKK ಮತ್ತು ನೈತಿಕತೆಯ ಗಂಭೀರ ಉಲ್ಲಂಘನೆ; ಇದಲ್ಲದೆ, ಇದು ಅಧಿಸೂಚನೆಯ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯಾಗಿರಬಹುದು (ಘಟಕ 9).

ಪ್ರಬಲ:

ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ: ಗೌಪ್ಯತೆ ನಿಯಂತ್ರಣ ಸಹಾಯಕ. ಗಮನಿಸಿ: ಕೆಳಗಿನ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಪರಿಕರಕ್ಕೆ ಸಲ್ಲಿಸುವ ಮೊದಲು ನಾನು ಅದನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಿದ್ದೇನೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಮತ್ತೊಮ್ಮೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ: ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುವ ಯಾವುದೇ ವಿವರ ಉಳಿದಿದೆಯೇ? ಪಠ್ಯ: "ಮಧ್ಯಮ ಶಾಲಾ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯು ಮನೆಯಲ್ಲಿ ಉದ್ವಿಗ್ನತೆಯನ್ನು ಅನುಭವಿಸುತ್ತಿರುವುದಾಗಿ ಸುಳಿವು ನೀಡಿದ್ದಾನೆ."

ಮೂರು ಸಣ್ಣ ಪ್ರಕರಣಗಳು

ಪ್ರಕರಣ 1 - ಪರೋಕ್ಷ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವಿಕೆ. ಪರಿಣಿತರೊಬ್ಬರು ಅವರು ಹೆಸರನ್ನು ಕೈಬಿಟ್ಟಿರುವ ಉಪಕರಣದಲ್ಲಿ ಪಠ್ಯವನ್ನು ನಮೂದಿಸಲಿದ್ದರು; ಆದರೆ "ಗಾಲಿಕುರ್ಚಿಯನ್ನು ಬಳಸುವ ಶಾಲೆಯ ಏಕೈಕ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ" ಎಂಬ ನುಡಿಗಟ್ಟು ನೇರವಾಗಿ ಆ ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಅವರು ಅರಿತುಕೊಂಡರು. ಅವರು ಇದನ್ನು "ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ" ಎಂದು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಿದರು. ಹೆಸರು ಮಾಡುವುದೊಂದೇ ಸಾಕಾಗುತ್ತಿರಲಿಲ್ಲ; ವಿಶಿಷ್ಟ ಸನ್ನಿವೇಶದ ವಿವರಣೆ ಕೂಡ ಗುರುತಿಸುತ್ತಿತ್ತು.

ಪ್ರಕರಣ 2 - ಪಕ್ಷಪಾತ ತಿದ್ದುಪಡಿ. ವೃತ್ತಿಜೀವನದ ವಸ್ತುವನ್ನು ಆಡಿಟ್ ಮಾಡಿದ ತಜ್ಞರು AI ಯಾವಾಗಲೂ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಉದಾಹರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಪುರುಷ ಹೆಸರುಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಆರೈಕೆ ವೃತ್ತಿಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ತ್ರೀ ಹೆಸರುಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ಕಂಡುಹಿಡಿದರು. ಇದು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸಮತೋಲನಗೊಳಿಸಿತು ಮತ್ತು ಅಚ್ಚನ್ನು ಮುರಿಯಿತು. ಈ ತೋರಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಚಿಕ್ಕದಾದ ತಿದ್ದುಪಡಿಯು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳಿಗೆ ಕಳುಹಿಸಲಾದ ಸಂದೇಶದ ನ್ಯಾಯೋಚಿತತೆಯನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸಿದೆ.

ಪ್ರಕರಣ 3 - ನೀತಿಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು. ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರೂ AI ಅನ್ನು ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬ ಅಂಶದಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಗೊಂದಲವನ್ನು ತೊಡೆದುಹಾಕಲು ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಸೇವೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯ ಆಂತರಿಕ ನೀತಿ ಪಠ್ಯವನ್ನು ರಚಿಸಿದೆ: ಯಾವ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಇದನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಬಿಕ್ಕಟ್ಟು ಮತ್ತು ರೋಗನಿರ್ಣಯದಲ್ಲಿ ಅಲ್ಲ, ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಜವಾಬ್ದಾರಿಯು ತಜ್ಞರ ಮೇಲಿರುತ್ತದೆ. AI ಕರಡು ನೀಡಿತು; ತಂಡವು ತಮ್ಮದೇ ಆದ ಮೌಲ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ವಿಷಯವನ್ನು ಅಂತಿಮಗೊಳಿಸಿದೆ. ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯು ಸ್ಪಷ್ಟ ಚೌಕಟ್ಟಿಗೆ ದಾರಿ ಮಾಡಿಕೊಟ್ಟಿತು.

ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು

• ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಮೂದಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಹೆಸರು/ಸ್ಥಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ವಾಹನಕ್ಕೆ ಬರೆಯುವುದು. ಪರಿಹಾರ: ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವ ವಿಧಾನ, ಸುರಕ್ಷಿತ ಸಾಧನ.
• ಕೇವಲ ಹೆಸರನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಪರೋಕ್ಷ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳನ್ನು ಮರೆತುಬಿಡುವುದು. ಪರಿಹಾರ: ಅನನ್ಯ ವಿವರಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಿ.
• ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುವುದು. ಸ್ಟೀರಿಯೊಟೈಪಿಕಲ್ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು. ಪರಿಹಾರ: ಪಕ್ಷಪಾತ ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಕೃತಿ ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆ.
• ವಾಹನದ ಮೇಲೆ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ಹಾಕುವುದು. ಇದರ ಅರ್ಥ "AI ಇದನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಿದೆ". ಪರಿಹಾರ: ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಯು ತಜ್ಞರ ಬಳಿ ಇರುತ್ತದೆ.
• ದುರ್ಬಳಕೆ. ಒಂದು ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ ಮತ್ತೊಂದು ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದು. ಪರಿಹಾರ: ಉದ್ದೇಶದ ಮಿತಿಯನ್ನು ಗೌರವಿಸಿ.

ಕೋಷ್ಟಕ: ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರ ಮತ್ತು AI ನಿಯಮ

ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರ

ಉದಾಹರಣೆ

AI ನಿಯಮ

ಸಾರ್ವಜನಿಕ

ಸಾಮಾನ್ಯ ವೃತ್ತಿಯ ಪರಿಚಯ

ಉಚಿತವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿದೆ

ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ

ಹೆಸರು, ಸಂಖ್ಯೆ, ವರ್ಗ

ಅನಾಮಧೇಯತೆ ಇಲ್ಲದೆ ನಮೂದಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ

ವಿಶೇಷ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾ

ಮಾನಸಿಕ ಸ್ಥಿತಿ, ಕುಟುಂಬ, ರೋಗನಿರ್ಣಯ

ಅದರ ಕಚ್ಚಾ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಅದನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ನಮೂದಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.

ಬಿಕ್ಕಟ್ಟಿನ ಡೇಟಾ

ಅಪಾಯ, ನಿಂದನೆ, ಆತ್ಮಹತ್ಯೆ

ವಾಹನವನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ಪ್ರವೇಶಿಸಬೇಡಿ (ಘಟಕ 9)

ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ

PDR ನಲ್ಲಿ, ಗೌಪ್ಯತೆಯು ವೃತ್ತಿಯಲ್ಲಿ ನಂಬಿಕೆಯ ಅಡಿಪಾಯವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು AI ಯುಗದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ತತ್ವವಾಗಿದೆ. KVKK ಡೇಟಾವನ್ನು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮತ್ತು ಖಾಸಗಿ ಡೇಟಾಗೆ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುತ್ತದೆ; ಹೆಚ್ಚಿನ PDR ಡೇಟಾವು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದರ ಕಚ್ಚಾ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಉಪಕರಣವನ್ನು ನಮೂದಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ. ಡೇಟಾ ಮಿನಿಮೈಸೇಶನ್, ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆ (ನೇರ ಮತ್ತು ಪರೋಕ್ಷ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳೊಂದಿಗೆ) ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತ ಸಾಧನ ಆಯ್ಕೆ ಮೂಲಭೂತ ನಿಯಮಗಳಾಗಿವೆ. ವೃತ್ತಿಪರ ನೀತಿಶಾಸ್ತ್ರದ ನಾಲ್ಕು ತತ್ವಗಳು-ಗೌಪ್ಯತೆ, ಉಪಕಾರ, ಅಸಮರ್ಪಕತೆ, ಸ್ವಾಯತ್ತತೆ-ಎಐ ಬಳಕೆಗೆ ಬದ್ಧವಾಗಿದೆ; ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಜವಾಬ್ದಾರಿಯು ತಜ್ಞರ ಬಳಿ ಇರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಥೆಯೊಳಗೆ ಬಳಕೆಯು ಪಾರದರ್ಶಕವಾಗಿರುತ್ತದೆ.

ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ

ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ಸೇವೆಗಾಗಿ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ "AI ಬಳಕೆಯ ನೀತಿ"ಯನ್ನು ರಚಿಸಿ. "ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ AI ಬಳಕೆಯ ನೀತಿ ಕರಡು" ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭವನ್ನು ಪಡೆಯಿರಿ; ನಂತರ ಅದನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಸಂಸ್ಥೆಯ ವಾಸ್ತವಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಹೊಂದಿಸಿ. "ಅನಾಮಧೇಯತೆ ಪರಿಶೀಲನೆ" ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಮೂಲಕ (ಕಾಲ್ಪನಿಕ) ಪಠ್ಯವನ್ನು ರವಾನಿಸಿ ಮತ್ತು ಕನಿಷ್ಠ ಒಂದು ಪರೋಕ್ಷ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಿರಿ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಿ.

ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ

• [ ] ನಾನು ಹೊಂದಿರುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಾನು ವೈಯಕ್ತಿಕ / ಖಾಸಗಿ / ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಎಂದು ವರ್ಗೀಕರಿಸಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ಅನಾಮಧೇಯತೆಯಲ್ಲಿ ನೇರ ಮತ್ತು ಪರೋಕ್ಷ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾಕ್ಕಾಗಿ ಸುರಕ್ಷಿತ/ಉದ್ಯಮ ಸಾಧನವನ್ನು ಬಳಸಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ಪಕ್ಷಪಾತ ಮತ್ತು ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಯ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದೆ.
• [ ] ನಾನು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಿದ್ದೇನೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆಯನ್ನು ಪಾರದರ್ಶಕವಾಗಿ ಇರಿಸಿದೆ.