Privatumo, duomenų saugumo ir tikrinimo įpročiai

Pelnas:

• Galimybė klasifikuoti duomenis pagal jų jautrumą (viešas / vidinis / konfidencialus / kritinis) ir anonimizuoti konfidencialius ir svarbius duomenis, neatskleidžiant jų viešiesiems įrankiams
• Tikrinimo pavertimas refleksu ir faktų žymėjimas, nuėjimas prie šaltinio ir dirbtinio intelekto duoto šaltinio atidarymo žingsnių mastelis pagal riziką
• Gebėjimas taikyti skaidrumo, priskyrimo ir konfidencialumo etiką suprantant, kad ištrynimas nėra apsauga ir atsakomybė negali būti priskirta laikmenai.

Du principai pasikartojo kiekviename šio modulio skyriuje: išlaikyti konfidencialumą ir patikrinti kiekvieną išvestį. Šis padalinys tuos du principus paverčia viena sistemine disciplina, nes didžiausia rizika naudojant dirbtinį intelektą asmeniniam produktyvumui yra ne greitis ar kokybė, o nutekėję duomenys ir nepatvirtintas melas. Vienas neteisingas el. pašto adresas gali būti ištaisytas; Kliento duomenų, kurie buvo išsiųsti į serverį, atkurti negalima. Sugalvotas skaičius, pateiktas pasitikinčiu tonu, paneigs sprendimą, jei jis nebus pastebėtas. Štai kodėl privatumas ir autentifikavimas yra efektyvumo pagrindas, kuris kuriamas nuo pat pradžių, o ne „pridedamas vėliau“.

Sąlygos. Asmens duomenys – tai informacija, identifikuojanti asmenį – vardas, pavardė, ID numeris, el. pašto adresas, sveikata, vieta. KVKK/GDPR yra įstatymai, reglamentuojantys asmens duomenų apsaugą (KVKK Turkijoje, GDPR ES). Duomenų klasifikavimas – tai informacijos ženklinimas pagal jos jautrumą (vieša, vidinė, konfidenciali). Anonimizavimas – tai asmenį identifikuojančių elementų pašalinimas iš duomenų. Patikrinimas – tai išvesties tikslumo patikrinimas naudojant nepriklausomą šaltinį.

Privatumas: ką įklijuoti, ko ne

Viskas, ką įvedate į AI įrankį, daugeliu atvejų patenka į serverį ir yra saugoma tam tikroje tarnyboje arba gali būti naudojama modeliui mokyti. Taigi pagrindinis klausimas yra toks: ar norite perduoti šią informaciją nežinomai trečiajai šaliai? Jei atsakymas yra ne, neduokite jo dirbtiniam intelektui.

Naudokite paprastą klasifikaciją:

klasė

pavyzdys

Ar jis patenka į AI?

Generolas

Paskelbta informacija, teksto juodraštis

nemokamai

interjeras

Proceso pastaba, bendra susitikimo santrauka

Anonimizuojant

paslaptis

Klientų duomenys, finansiniai įrašai, strategija

Tik institucijos patvirtintos transporto priemonės

kritiškas

Slaptažodis, API raktas, sutartis, sveikata

niekada

Praktinės apsaugos priemonės: anonimizuoti asmens duomenis (pavadinti „Asmuo A“, „Įmonė X“); naudokite savo įstaigos patvirtintą AI įrankį (įmonės versijos dažnai garantuoja, kad mokymuose duomenys nebus naudojami); ir perskaitykite savo AI naudojimo politiką – kitu atveju būkite atsargūs.

Įspėjimas: prielaida „Ištrinau pokalbį, dabar saugu“ yra klaidinga. Ištrynus jis pašalinamas iš sąsajos, bet neatkuriamas įrašas serveryje arba su mokymu susiję duomenys. Apsauga prasideda prieš klijavimą; ne po.

Patvirtinimas: sistemingas įprotis

Padarykite patikrinimą refleksu, o ne „padarysiu tai, jei sugalvosiu“. Štai praktinė tikrinimo disciplina:

1. Pažymėkite faktus. Kiekvienas pavadinimas, data, numeris, citata, teisės aktas, pretenzija spaudinyje – tai bus patikrinta.
2. Eikite į šaltinį. Patvirtinkite kiekvieną faktą iš nepriklausomo, patikimo šaltinio. Atidarykite AI pateiktą šaltinį ir perskaitykite jį; Ar ji egzistuoja, ar jame yra ta informacija?
3. Skalė pagal riziką. Nedidelis mažos rizikos vidinio užrašo valdymas; Visiškas didelių statymų pristatymo ar išorinės komunikacijos valdymas.
4. Priimk neapibrėžtumą. Jei dirbtinis intelektas sako „nesu tikras“ arba informacijos negalima patvirtinti, neužpildykite laisvos vietos su gamyba; Palikite kaip „nepatvirtintą“.

Pagrindinis skirtumas: paprastai galite pasitikėti AI kalbos darbu (sklandus sakinys, tvarkinga struktūra, tinkamas tonas). Niekada aklai nepasitikėkite AI teiginiais apie faktus (šiuo numeriu, šia data, šiuo šaltiniu). Patvirtinimas atskiria šiuos du dalykus.

Etika: skaidrumas ir atsakomybė

AI naudojimas efektyvumui užtikrinti nėra etinė problema, bet gali būti, kaip jį naudojate. Trys principai: Skaidrumas – kai kuriais atvejais (akademiniame darbe, žurnalistikoje, oficialiame dokumente) gali tekti nurodyti, kad naudojate dirbtinį intelektą. Priskyrimas – kieno nors kito idėjos perėmimas per AI ir jos pateikimas kaip savo yra plagiatas, net jei pasikeičia terpė. Atsakomybė – už viską, ką skelbiate, esate atsakingi; „AI parašė tai“ nėra pasiteisinimas.

Žingsnis po žingsnio: saugus AI darbo eigos valdymas

1. Rūšiuoti prieš įklijuojant. Kuriai klasei priklauso šie duomenys? Sustabdykite, jei slapta / kritiška.
2. Anonimizuoti. Jei nereikia, išimkite asmeninius daiktus.
3. Sukurkite ir pažymėkite faktus. Nustatykite išvesties elementus, kuriuos norite patvirtinti.
4. Patvirtinti. Rizikos masto, šaltiniu pagrįstas patvirtinimas.
5. Turėkite jį. Retušuokite savo balsu, prisiimkite atsakomybę.
6. Žinokite savo ženklą. Stebėkite, ką kur įklijavote ir kuris įrankis saugo duomenis.

Keturi kopijuojami saugos/autentifikavimo šablonai

Anoniminkite šį tekstą prieš pateikdami jį dirbtiniam intelektui: - pakeiskite pavadinimus į „Asmuo A/B“, o įmonių pavadinimus į „Įmonė“

Išvardykite visus faktus, kuriuos reikia patikrinti šioje AI išvestyje: - Pažymėkite atskirą tašką prie kiekvieno vardo, datos, skaičiaus, statistikos, citatos ir teiginio. - Paklauskite "kaip patikrinti?" kiekvienam. Pasiūlykite (kuris šaltinis).- Pažymėkite nepatikrintus/abejotinus. Išvestis: """[įklijuoti]"""

Patvirtinkite toliau pateiktą teiginį pagal šaltinį, kurį nurodėte: Teiginys: [skaičius/faktas].- Ar šis teiginys tikrai įtrauktas į jūsų paminėtą šaltinį?- Priešingu atveju pasakykite „negalėjau to patvirtinti šiame šaltinyje“, sugalvokite.- Jei nesate tikri, nekalbėkite taip, lyg būtumėte tikras.

Patikrinkite, kokia privatumo rizika kyla atliekant šią užduotį: Užduotis: [Darbas, kurį ketinu atlikti su AI, su kokiais duomenimis].- Kuriai duomenų klasei jis patenka (viešas/vidinis/konfidencialus/kritinis)?- Ar jis turi būti įtrauktas į viešąjį AI įrankį, ar ne?- Jei ne, kokia yra saugi alternatyva?

Silpnas raginimas / Stiprus raginimas

Silpnas: „Apibendrinkite kliento skundo el. laišką“. (Tai apima kliento vardą, užsakymo ID, galbūt telefoną – visa tai eina tiesiai į serverį.)

Stiprus: pirmiausia anoniminkite tekstą („Klientas A, užsakymas [id paslėptas], skundžiasi dėl šio produkto“), tada pasakykite „sutraukti šį anoniminį tekstą“. Toks pat efektyvumas, nulis asmeninių duomenų nutekėjimo. Skirtumas yra ne išvestyje, o įvesties palaikyme.

trys mini dėklai

1 atvejis – negrįžtamas nuotėkis. Darbuotojas įklijavo visą klientų sąrašą (vardą, telefono numerį, išlaidas) į bendrą AI įrankį, kad galėtų juos „segmentuoti“. Institucija tai įvertino kaip KVKK pažeidimą; duomenys dabar buvo trečiosios šalies serveryje ir jų nepavyko nuskaityti. Tą pačią analizę galima atlikti be rizikos naudojant anoniminius duomenis arba įmonės įrankį.

2 atvejis – suteikia patikros refleksą. Vienas žurnalistas nustatė taisyklę prieš paskelbiant kiekvieną AI pateiktą statistiką ir citatą jos pirminiame šaltinyje. Per savaitę jis nustatė, kad 2 iš 5 AI pateiktų „faktų“ buvo netikri. Šis refleksas užkirto kelią galimoms melagingoms naujienoms ir reputacijos praradimui.

3 atvejis – pasiteisinimas „AI parašė“ neveikė. Konsultantas išsiuntė klientui dirbtinio intelekto sukurtą ataskaitą jos nepatikrinęs; Jame pateiktas melagingas teisinis teiginys suklaidino klientą. „Tai atėjo iš AI“ gynyba nesulaikė nei kliento, nei reguliuotojo; Atsakomybė teko konsultantui. Pamoka: priemonė keičiasi, atsakomybė – ne.

Dažnos klaidos

• Konfidencialių/kritinių duomenų įklijavimas: Brangiausia ir nepataisoma klaida; klasifikuoti pirmiausia.
• Galvojimas „Ištryniau, esu saugus“: ištrynimas neatšaukia serverio registracijos; apsauga prieš klijavimą.
• Painiokite faktą su kalba: pasitikėkite kalba, patikrinkite faktą – atskirkite juos.
• Neatveriant AI pateikto šaltinio: gali atsirasti netikras įspaudas; žiūrėkite šaltinį.
• Kaltinti įrankį: „AI parašė“ nėra pasiteisinimas.
• Politikos nežinojimas: perskaitykite organizacijos AI naudojimo politiką; Priešingu atveju būkite atsargūs.

Patarimas: pateikite sau paprastą asmeninę taisyklę: „Į viešąjį AI įrankį neįklijuuoju nieko konfidencialaus ar kritiško; prieš siųsdamas patikrinu kiekvieną figūrą ir šaltinį“. Ši dviejų sakinių taisyklė sumažina daugumą šio modulio rizikų iš karto.

Apibendrinant

• Didžiausia AI rizika yra ne greitis ar kokybė, o nutekėję duomenys ir nepatikrintas netikslumas.
• Klasifikuoti duomenis (vieši/vidiniai/konfidencialūs/kritiniai); Nesuteikite konfidencialių ir svarbių dalykų viešiesiems AI įrankiams, anonimuokite juos.
• Ištrynimas nėra apsauga; Apsauga prasideda prieš klijavimą.
• Paverskite patikrinimą refleksu: pažymėkite faktus, eikite į šaltinį, atidarykite AI šaltinį, įvertinkite riziką.
• Pasitikėk AI kalba, pasitikėk jos faktais; Atsakomybė netenka ant transporto priemonės, ji visada yra jūsų.

Taikymo užduotis

Paimkite tikrą tekstą, kurį šią savaitę pateiksite AI. Naudodami ketvirtąjį šabloną pirmiausia nustatykite privatumo klasę; Jei yra konfidencialių duomenų, anonimuokite juos naudodami pirmąjį šabloną. Gavę AI išvestį, antrame šablone išvardykite faktus, kuriuos reikia patikrinti, ir patvirtinkite bent vieną iš jų pirminiame šaltinyje. Parašykite sau dviejų sakinių privatumo patvirtinimo taisyklę ir kur nors paskelbkite.

kontrolinis sąrašas

• [ ] Prieš įklijuodamas duomenis klasifikavau.
• [ ] Aš nepateikiau konfidencialių / kritinių duomenų viešajam AI įrankiui; Jei reikia, anonimizuojau.
• [ ] Patikrinau kiekvieną išvestyje esantį faktą (vardą, datą, numerį, šaltinį).
• [ ] Atidariau AI pateiktą šaltinį ir patikrinau, ar jame iš tikrųjų jis yra.
• [ ] Įsitikinau, kad žinau įmonės AI politiką.
• [ ] Aš prisiėmiau atsakomybę už galutinį rezultatą.