പ്രാമാണീകരണം, അതിരുകൾ, സ്വകാര്യത, ധാർമ്മികത

നേട്ടങ്ങൾ:

• മോഡലിന് ഭ്രമാത്മകത സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയുമെന്നും ഓരോ ഔട്ട്‌പുട്ടും പരിശോധിച്ചുറപ്പിക്കേണ്ടതുണ്ടെന്നും മനസ്സിലാക്കുന്നു
• രഹസ്യാത്മകവും വ്യക്തിഗതവുമായ ഡാറ്റ പ്രോംപ്റ്റിൽ ഇടുന്നതിൻ്റെ അപകടസാധ്യതകളും സുരക്ഷിത ബദലുകളും അറിയാം
• ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിൻ്റെ ഉപയോഗത്തിൽ ധാർമ്മികത, പകർപ്പവകാശം, ബാധ്യതാ പരിധികൾ എന്നിവ ബാധകമാക്കുന്നു

പ്രോംപ്റ്റുകൾ എങ്ങനെ എഴുതാം എന്നതിൽ പ്രാവീണ്യം നേടിയാൽ മാത്രം പോരാ; ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഉത്തരവാദിത്തത്തോടെ ഉപയോഗിക്കാൻ പഠിക്കേണ്ടതും ആവശ്യമാണ്. സാങ്കേതിക വൈദഗ്ധ്യത്തിന് മുകളിൽ സ്ഥാപിക്കേണ്ട സുരക്ഷാ പാളിയാണ് ഈ യൂണിറ്റ്. വേഗതയേറിയതും ബോധ്യപ്പെടുത്തുന്നതും പലപ്പോഴും കൃത്യവുമായ ഉത്തരങ്ങൾ AI സൃഷ്ടിക്കുന്നു; എന്നാൽ ചിലപ്പോൾ അത് ഒരേ ആത്മവിശ്വാസത്തോടെ പൂർണ്ണമായും തെറ്റായ വിവരങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു, സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റ അപകടത്തിലാക്കുകയും ധാർമ്മിക അതിരുകൾ തള്ളുകയും ചെയ്യും. ഈ യൂണിറ്റിൽ ഞങ്ങൾ ഔട്ട്‌പുട്ട്, മോഡലിൻ്റെ പരിമിതികൾ, രഹസ്യാത്മകത, ധാർമ്മിക ഉത്തരവാദിത്തം എന്നിവ പരിശോധിക്കും. ഈ അറിവില്ലാതെ, മറ്റെല്ലാ സാങ്കേതിക വിദ്യകളും അപൂർണ്ണമായി തുടരും.

ഹാലുസിനേഷൻ: മോഡൽ ഫിറ്റിംഗ്

ആത്മവിശ്വാസമുള്ള ഭാഷയിൽ മോഡൽ അയഥാർത്ഥമായ വിവരങ്ങൾ ഉൽപ്പാദിപ്പിക്കുന്നതാണ് ഹാലുസിനേഷൻ. നിലവിലില്ലാത്ത സ്രോതസ്സ്, തെറ്റായ തീയതി, കെട്ടിച്ചമച്ച സ്ഥിതിവിവരക്കണക്ക്, അല്ലെങ്കിൽ ഒരിക്കലും എഴുതാത്ത നിയമം എന്നിവ ഇതിന് ഉദാഹരണങ്ങളാണ്. എന്തുകൊണ്ടാണ് അത് സംഭവിക്കുന്നത്? കാരണം മോഡൽ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത് "സത്യം അറിയാൻ" അല്ല, മറിച്ച് "സാധ്യമായ തുടർച്ച സൃഷ്ടിക്കാൻ" (ആദ്യ യൂണിറ്റിലെ യുക്തി ഓർക്കുക). ഒരു വാക്യം വ്യാകരണപരമായി സാധ്യമായതിനാൽ അത് വസ്തുതാപരമായി ശരിയാണെന്ന് അർത്ഥമാക്കുന്നില്ല.

ഇതിൻ്റെ പ്രായോഗിക അർത്ഥം വ്യക്തമാണ്: AI നിർമ്മിക്കുന്ന എല്ലാ വസ്തുതകളും ഒരു അവകാശവാദമാണ്, സ്വതന്ത്രമായി പരിശോധിക്കുന്നത് വരെ ഒരു വസ്തുതയല്ല. പ്രത്യേകിച്ചും, എല്ലായ്പ്പോഴും പരിശോധിക്കുക:

• അക്കങ്ങളും സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളും
• പേരുകൾ, തീയതികൾ, സ്ഥലനാമങ്ങൾ
• ഉദ്ധരണികളും ഉറവിട റഫറൻസുകളും
• നിയമ വ്യവസ്ഥകൾ, സാങ്കേതിക മാനദണ്ഡങ്ങൾ, മെഡിക്കൽ/സാമ്പത്തിക വിവരങ്ങൾ

മൂല്യനിർണ്ണയ ശീലം

ഒരു പ്രോംപ്റ്റ് ടെക്നിക് ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് വെരിഫിക്കേഷൻ കുറയ്ക്കാം എന്നാൽ റീസെറ്റ് ചെയ്യാൻ കഴിയില്ല. രണ്ട് ലെയറുകളിൽ പ്രവർത്തിക്കുക:

1. പ്രോംപ്റ്റ് ലെയർ: "ഞാൻ നൽകുന്ന ഉറവിടത്തെ മാത്രം ആശ്രയിക്കുക, നിലവിലില്ലാത്ത വിവരങ്ങൾ ചേർക്കരുത്, നിങ്ങൾക്ക് ഉറപ്പില്ലെങ്കിൽ 'എനിക്കറിയില്ല' എന്ന് എഴുതുക, ഓരോ ക്ലെയിമിൻ്റെയും ഉറവിടം കാണിക്കുക" എന്നിങ്ങനെയുള്ള മോഡൽ നിയന്ത്രണങ്ങൾ നൽകുക. ഇത് ഫിറ്റിംഗ് കുറയ്ക്കുന്നു.
2. മനുഷ്യ പാളി: ഓരോ നിർണായക വസ്തുതയും ഉറവിടത്തിൽ നിന്ന് സ്വയം പരിശോധിക്കുക. ഈ ഘട്ടം ചർച്ച ചെയ്യാവുന്നതല്ല; പ്രസിദ്ധീകരിക്കപ്പെടുന്നതോ തീരുമാനങ്ങളുടെ അടിസ്ഥാനമായതോ മറ്റുള്ളവരെ ബാധിക്കുന്നതോ ആയ ഉള്ളടക്കത്തിന് ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും നിർബന്ധമാണ്.

പരിധികൾ: മോഡൽ നന്നായി ചെയ്യാത്തത്

പ്രദേശം

റിസ്ക്

ശരിയായ സമീപനം

നിലവിലെ സംഭവങ്ങൾ

പരിശീലന ഡാറ്റ കാലഹരണപ്പെട്ടതായിരിക്കാം

തീയതി/നിലവിലെ ഉറവിടത്തിൽ നിന്ന് പരിശോധിക്കുക

കൃത്യമായ സംഖ്യകൾ

ഘടിപ്പിക്കാനുള്ള ഉയർന്ന സാധ്യതയുണ്ട്

കാൽക്കുലേറ്റർ/ഉറവിടം ഉപയോഗിച്ച് പരിശോധിക്കുക

നിയമ/മെഡിക്കൽ/സാമ്പത്തിക

ഗുരുതരമായ അപകട സാധ്യത

ഒരു യഥാർത്ഥ വിദഗ്ദ്ധനെ സമീപിക്കുക, അതിൽ മാത്രം ആശ്രയിക്കരുത്

ഉറവിടം/അവലംബം

നിലവിലില്ലാത്ത വിഭവങ്ങൾ ഉത്പാദിപ്പിക്കാൻ കഴിയും

ഉറവിടത്തിൻ്റെ ആധികാരികത സ്വയം പരിശോധിക്കുക

അപൂർവ്വം/നിഷ് വിഷയം

ഉപരിപ്ലവമോ കൃത്യമോ അല്ല

വിദഗ്ദ്ധ അറിവുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുക

മോഡൽ ഒരു സഹായിയാണ്, അന്തിമ അധികാരി അല്ല. ഉത്തരവാദിത്തം എല്ലായ്പ്പോഴും അത് ഉപയോഗിക്കുന്ന വ്യക്തിയിലാണ്.

സ്വകാര്യതയും വ്യക്തിഗത ഡാറ്റയും

ഒരു പൊതു AI ടൂളിലേക്ക് നിങ്ങൾ ടൈപ്പുചെയ്യുന്ന വാചകം ആ ഉപകരണത്തിൻ്റെ പ്രോസസ്സിംഗ് നയങ്ങൾക്ക് വിധേയമാണ്, അത് നിങ്ങളുടെ സ്ഥാപനത്തിൻ്റെ നിയന്ത്രണത്തിന് പുറത്തായിരിക്കാം. അതിനാൽ, ചിന്തിക്കാതെ രഹസ്യാത്മകവും വ്യക്തിഗതവുമായ ഡാറ്റ നൽകുന്നത് ഗുരുതരമായ അപകടമാണ്. KVKK (വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ സംരക്ഷണ നിയമം) വഴി Türkiye-യിലെ വ്യക്തിഗത ഡാറ്റയുടെ പ്രോസസ്സിംഗ് നിയന്ത്രിക്കപ്പെടുന്നു; സ്ഥാപനങ്ങൾക്കും പലപ്പോഴും അവരുടേതായ ഡാറ്റ പോളിസികളുണ്ട്.

സുരക്ഷിതമായ പ്രവർത്തന രീതികൾ:

• അജ്ഞാതമാക്കുക/മാസ്ക്: യഥാർത്ഥ പേരിന് പകരം "ഉപഭോക്താവ്", യഥാർത്ഥ നമ്പറിന് പകരം "[അക്കൗണ്ട് നമ്പർ]" എന്ന് എഴുതുക. മിക്കപ്പോഴും, "3 വർഷത്തെ കോർപ്പറേറ്റ് ഉപഭോക്താവ്" എന്ന് പറയുന്നത് തന്ത്രം ചെയ്യും.
• സ്ഥാപനം-അംഗീകൃത ടൂൾ ഉപയോഗിക്കുക: ചില സ്ഥാപനങ്ങൾ ഡാറ്റ ചോർത്താത്ത കരാർ/സ്ഥാപന ടൂളുകൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. അവയിൽ മാത്രം സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുക.
• ആവശ്യമില്ലാത്തത് നൽകരുത്: ചുമതല നിർവഹിക്കുന്നതിന് യഥാർത്ഥത്തിൽ ആവശ്യമില്ലാത്ത സെൻസിറ്റീവ് വിശദാംശങ്ങളൊന്നും ഉൾപ്പെടുത്തരുത്.
• നയം അറിയുക: നിങ്ങളുടെ സ്ഥാപനത്തിൻ്റെ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഉപയോഗ നിയമങ്ങൾ പഠിക്കുകയും അനുസരിക്കുകയും ചെയ്യുക.

ധാർമ്മികതയും പകർപ്പവകാശവും

ഉത്തരവാദിത്തപരമായ ഉപയോഗം സ്വകാര്യതയിൽ അവസാനിക്കുന്നില്ല. മൂന്ന് തത്വങ്ങൾ:

1. സുതാര്യത: സന്ദർഭത്തിന് ആവശ്യമാണെങ്കിൽ (ഉദാഹരണത്തിന്, മനുഷ്യാധ്വാനം പ്രതീക്ഷിക്കുന്നിടത്ത്) AI- സൃഷ്ടിച്ച ഉള്ളടക്കം ഉചിതമായി ക്രെഡിറ്റ് ചെയ്യുക. വഞ്ചനാപരമായ ഉപയോഗം ഒഴിവാക്കുക.
2. പകർപ്പവകാശവും മൗലികതയും: മോഡലിൻ്റെ ഔട്ട്‌പുട്ട് മറ്റ് സൃഷ്ടികളുമായി സാമ്യമുള്ളതാകാം. വാണിജ്യ ഉപയോഗത്തിന് മുമ്പ് മൗലികതയും അവകാശ നിലയും അവലോകനം ചെയ്യുക; മറ്റൊരാളുടെ ബ്രാൻഡ്/ജോലി അനുകരിക്കരുത്.
3. ദുരുപയോഗം ചെയ്യാത്തത്: തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്നതോ വിവേചനപരമോ കൃത്രിമമോ ​​ലക്ഷ്യം വെച്ചതോ ആയ ഉള്ളടക്കം സൃഷ്ടിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കരുത്. ഉപകരണത്തിൻ്റെ ശക്തി ഉത്തരവാദിത്തം വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു.

പകർത്താവുന്ന നാല് ടെംപ്ലേറ്റുകൾ

1) കൺസ്ട്രൈൻ്റ് ലിമിറ്റിംഗ് ഫിറ്റിംഗ്:

ചുവടെയുള്ള ഉറവിടത്തെ മാത്രം ആശ്രയിക്കുക. ഉറവിടത്തിൽ ഇല്ലാത്ത ഒരു വിവരവും ചേർക്കരുത്. നിങ്ങൾക്ക് ഉറപ്പില്ലാത്തിടത്ത് "ഉറവിടത്തിലല്ല" എന്ന് എഴുതുക. ഓരോ പ്രധാന ക്ലെയിമിനും അടുത്തായി, അത് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള വരി സൂചിപ്പിക്കുക. ഉറവിടം: [ടെക്സ്റ്റ്]

2) എക്‌സ്‌ട്രാക്റ്റ് വെരിഫിക്കേഷൻ ലിസ്റ്റ്:

ചുവടെയുള്ള വാചകത്തിൽ പരിശോധിച്ചുറപ്പിക്കേണ്ട എല്ലാ വസ്തുതകളും (നമ്പർ, തീയതി, പേര്, ക്ലെയിം) ലിസ്റ്റ് ചെയ്യുക. ഓരോന്നിനും എനിക്ക് എങ്ങനെ പരിശോധിക്കാമെന്ന് ചുരുക്കമായി നിർദ്ദേശിക്കുക. വാചകം: [ഔട്ട്പുട്ട്]

3) അജ്ഞാതവൽക്കരണം:

ഇനിപ്പറയുന്ന വാചകത്തിൽ എല്ലാ വ്യക്തിഗത/രഹസ്യ വിവരങ്ങളും മറയ്ക്കുക: പേരുകൾ [PERSON], കമ്പനി [കമ്പനി], നമ്പറുകൾ [NUMBER] എന്നിവ ഉണ്ടാക്കുക. അജ്ഞാത പതിപ്പ്, അർത്ഥം കേടുകൂടാതെ നൽകുക. വാചകം: [ടെക്സ്റ്റ്]

4) ധാർമ്മിക അവലോകനം:

ഈ ഉള്ളടക്കം പ്രസിദ്ധീകരിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ധാർമ്മികമായി വിലയിരുത്തുക: ഇത് തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്നതോ വിവേചനപരമോ അന്യായമോ? ഉണ്ടെങ്കിൽ അത് ഫ്ലാഗ് ചെയ്യുകയും തിരുത്തലുകൾ നിർദ്ദേശിക്കുകയും ചെയ്യുക. ഉള്ളടക്കം: [ടെക്സ്റ്റ്]

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്

ദുർബലമായ (അപകടസാധ്യതയുള്ളത്):

Ahmet Yılmaz ൻ്റെ (TC: ...) കരാറിലെ പ്രശ്നങ്ങൾ കണ്ടെത്തി വ്യവസായ ശരാശരിയുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുക.

ശക്തം (സുരക്ഷിതം):

ചുവടെയുള്ള കരാർ വാചകത്തിൽ അപകടകരമായ ക്ലോസുകൾ കണ്ടെത്തുക. - വ്യക്തിഗത ഡാറ്റയുടെ ഉപയോഗം; കക്ഷികളെ [കമ്പനി-എ], [വ്യക്തി] എന്നിങ്ങനെ പരാമർശിക്കട്ടെ.- വാചകത്തിൽ എഴുതിയിരിക്കുന്നതിനെ മാത്രം ആശ്രയിക്കുക; വ്യവസായ ശരാശരി ഉണ്ടാക്കിയെടുത്തത്, "ഡാറ്റ ലഭ്യമല്ല" എന്ന് എഴുതുക.- ഓരോ അപകടസാധ്യതയും അതിൻ്റെ ഇനം ഉപയോഗിച്ച് കാണിക്കുക. വാചകം (അജ്ഞാതമാക്കിയത്): [text]

ശക്തമായ പതിപ്പ് വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ പരിരക്ഷിക്കുകയും വ്യാജ വ്യവസായ ഡാറ്റ തടയുകയും ചെയ്യുന്നു; ഔട്ട്‌പുട്ട് നിയമസംഘത്തിൻ്റെ അവലോകനത്തിന് തയ്യാറാണ്.

മൂന്ന് മിനി കേസുകൾ

കേസ് 1 - ഫാബ്രിക്കേറ്റഡ് ഉറവിടം. ഒരു ഗവേഷകൻ മോഡൽ നൽകിയ 3 "അക്കാദമിക് ഉറവിടങ്ങൾ" അവ പരിശോധിക്കാതെ അവതരണത്തിൽ ഉൾപ്പെടുത്തി; ഉറവിടങ്ങളിൽ രണ്ടെണ്ണം ലഭ്യമല്ല. അവതരണത്തിന് മുമ്പ് ഒരു സഹപ്രവർത്തകൻ അത് ശ്രദ്ധിച്ചു. അതിനുശേഷം, "പ്രസിദ്ധീകരിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ഓരോ ഉറവിടവും വ്യക്തിപരമായി കണ്ടെത്തി തുറക്കുക" എന്ന നിയമം ടീം സ്വീകരിച്ചു.

കേസ് 2 - രഹസ്യസ്വഭാവം. ഒരു ജീവനക്കാരൻ യഥാർത്ഥ ഉപഭോക്തൃ കരാർ ഒരു പൊതു ഉപകരണത്തിലേക്ക് ഒട്ടിക്കുകയും ഒരു സംഗ്രഹം ആവശ്യപ്പെടുകയും ചെയ്തു. സ്ഥാപനത്തിൻ്റെ വിവര സുരക്ഷാ ടീം ഇത് കണ്ടെത്തിയപ്പോൾ, പ്രക്രിയ അവലോകനം ചെയ്തു; സെൻസിറ്റീവ് ഡോക്യുമെൻ്റുകൾ ഇപ്പോൾ സ്ഥാപനം അംഗീകരിച്ച കോർപ്പറേറ്റ് ടൂളിൽ മാത്രമേ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുകയുള്ളൂ, അവ അജ്ഞാതമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

കേസ് 3 - തീരുമാനത്തിൻ്റെ ഉത്തരവാദിത്തം. ഒരു ചെറുകിട ബിസിനസ്സ് ഉടമ മോഡൽ നൽകിയ നികുതി വ്യാഖ്യാനത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി നടപടിയെടുക്കാൻ പോവുകയായിരുന്നു; അഭിപ്രായം നിലവിലെ നിയമനിർമ്മാണത്തിന് അനുസൃതമായിരുന്നില്ല. സാമ്പത്തിക ഉപദേഷ്ടാവുമായി ആലോചിച്ചപ്പോഴാണ് അബദ്ധം പിടികിട്ടിയത്. പാഠം വ്യക്തമാണ്: AI തയ്യാറാക്കുന്നു, വിദഗ്ദ്ധനും മനുഷ്യനും തീരുമാനിക്കുന്നു.

നുറുങ്ങ്: ഒരു വസ്തുതയെ "പരിശോധിച്ചിട്ടില്ല" എന്ന് അടയാളപ്പെടുത്തുന്നത് ശീലമാക്കുക. നിങ്ങൾ സ്ഥിരീകരിക്കുന്നത് വരെ ഔട്ട്‌പുട്ടിൽ ഓരോ നമ്പറിനും ഉറവിടത്തിനും അടുത്തായി ഒരു ചെക്ക് മാർക്ക് സ്ഥാപിക്കുക; ഈ ലളിതമായ അച്ചടക്കം തെറ്റായ വിവരങ്ങൾ നിശബ്ദമായി പ്രചരിപ്പിക്കുന്നതിൽ നിന്ന് തടയുന്നു.

മുന്നറിയിപ്പ്: "AI അങ്ങനെ പറഞ്ഞു" എന്നത് ഒരു ഒഴികഴിവല്ല. നിങ്ങൾ പ്രസിദ്ധീകരിക്കുന്ന, അയയ്‌ക്കുന്ന അല്ലെങ്കിൽ നിങ്ങളുടെ തീരുമാനങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഏതൊരു ഉള്ളടക്കത്തിനും നിങ്ങൾ ഉത്തരവാദിയാണ്. വാഹനത്തിൻ്റെ വേഗത നിങ്ങളുടെ പരിശോധനാ ബാധ്യതയിൽ നിന്ന് നിങ്ങളെ ഒഴിവാക്കുന്നില്ല.

സാധാരണ തെറ്റുകൾ

• ഒഴുക്കുള്ള ഔട്ട്പുട്ട് ശരിയാണെന്ന് തെറ്റിദ്ധരിക്കുന്നു. സത്യത്തിൻ്റെ തെളിവായി ബോധ്യപ്പെടുത്തുന്ന ഭാഷ തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്നു.
• ഉറവിടം പരിശോധിക്കാതെ ഉപയോഗിക്കുന്നു. നിലവിലില്ലാത്ത ഒരു ഉറവിടം പ്രസിദ്ധീകരിക്കുന്നു.
• ചിന്തിക്കാതെ രഹസ്യ ഡാറ്റ നൽകുക. തന്ത്രപ്രധാനമായ ഡോക്യുമെൻ്റുകൾ അജ്ഞാതമാക്കാതെ ഒട്ടിക്കുന്നു.
• വൈദഗ്ധ്യം മോഡലിന് മാത്രം വിട്ടുകൊടുക്കുന്നു. നിയമ/മെഡിക്കൽ/സാമ്പത്തിക തീരുമാനങ്ങൾ പരിശോധിക്കുന്നതിൽ പരാജയം.
• വാഹനത്തിൻ്റെ ഉത്തരവാദിത്തം ഏൽപ്പിക്കുന്നു. "AI പറഞ്ഞു" എന്ന് പറഞ്ഞ് നിയന്ത്രണം ഒഴിവാക്കുന്നു.

ചുരുക്കത്തിൽ

• യഥാർത്ഥമല്ലാത്തത് മോഡൽ ആത്മവിശ്വാസത്തോടെ ഉൽപ്പാദിപ്പിക്കുമ്പോഴാണ് ഹാലൂസിനേഷൻ; പരിശോധിച്ചുറപ്പിക്കുന്നതുവരെ എല്ലാ വസ്തുതകളും ഒരു അവകാശവാദമാണ്.
• പരിശോധിച്ചുറപ്പിക്കൽ ഇരട്ടിയാണ്: പെട്ടെന്നുള്ള നിയന്ത്രണങ്ങൾ കൃത്രിമത്വം കുറയ്ക്കുന്നു, മനുഷ്യ പരിശോധന അത് പിടിക്കുന്നു.
• മോഡൽ നിലവിലെ, കൃത്യമായ, നിയമ/മെഡിക്കൽ/സാമ്പത്തിക കാര്യങ്ങളിൽ പരിമിതപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്നു; അന്തിമ അധികാരമല്ല.
• സ്ഥാപനം (കെവികെകെ, ഇൻസ്റ്റിറ്റ്യൂഷൻ പോളിസി) അംഗീകരിച്ച ടൂളിൽ മാത്രം രഹസ്യാത്മകവും വ്യക്തിഗതവുമായ ഡാറ്റ അല്ലെങ്കിൽ പ്രോസസ്സ് അജ്ഞാതമാക്കുക.
• ധാർമ്മികവും പകർപ്പവകാശവും ദുരുപയോഗം ചെയ്യാത്തതുമായ തത്വങ്ങൾ പാലിക്കുക; ഉള്ളടക്കത്തിൻ്റെ ഉത്തരവാദിത്തം എല്ലായ്പ്പോഴും വ്യക്തിയിൽ നിക്ഷിപ്തമാണ്.

ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്

നിങ്ങൾ അടുത്തിടെ നിർമ്മിച്ച ഒരു പ്രിൻ്റൗട്ട് എടുത്ത് അതിലെ എല്ലാ വസ്‌തുതകളും (നമ്പർ, തീയതി, പേര്, ഉറവിടം, ക്ലെയിം) ഒരു സ്ഥിരീകരണ പട്ടികയായി എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റ് ചെയ്യുക. ഓരോന്നിൻ്റെയും സ്ഥിരീകരണ രീതി എഴുതുക, അവയിൽ മൂന്നെണ്ണമെങ്കിലും പരിശോധിക്കുക. കൂടാതെ, ഒരേ ഔട്ട്‌പുട്ടിൻ്റെ ഇൻപുട്ടിൽ രഹസ്യാത്മക/വ്യക്തിഗത ഡാറ്റയുണ്ടോ എന്ന് പരിശോധിക്കുകയും ആവശ്യമെങ്കിൽ അത് അജ്ഞാതമാക്കുകയും ചെയ്യുക.

ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്

• [ ] ഒരു ഹാലുസിനേഷൻ എന്താണെന്നും അത് സംഭവിക്കുന്നത് എന്തുകൊണ്ടാണെന്നും എനിക്ക് വിശദീകരിക്കാൻ കഴിയും.
• [ ] ഞാൻ സ്വതന്ത്ര ഉറവിടത്തിൽ നിന്നുള്ള വസ്തുതാപരമായ ഔട്ട്പുട്ട് പരിശോധിക്കുന്നു.
• [ ] ഞാൻ രഹസ്യസ്വഭാവമുള്ള/വ്യക്തിഗത ഡാറ്റയെ അജ്ഞാതമാക്കുന്നു അല്ലെങ്കിൽ ഒരു സുരക്ഷിത ടൂളിൽ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നു.
• [ ] നിയമ/മെഡിക്കൽ/സാമ്പത്തിക കാര്യങ്ങളിൽ ഞാൻ ഒരു യഥാർത്ഥ വിദഗ്ദ്ധനെ സമീപിക്കുന്നു.
• [ ] ഉള്ളടക്കത്തിന് ഞാൻ ഉത്തരവാദിയാണെന്ന് ഞാൻ അംഗീകരിക്കുന്നു.