സ്വകാര്യത, ഡാറ്റ സുരക്ഷ, സ്ഥിരീകരണ ശീലം

നേട്ടങ്ങൾ:

• ഡാറ്റയെ അതിൻ്റെ സംവേദനക്ഷമത (പബ്ലിക്/ആന്തരികം/രഹസ്യം/നിർണ്ണായകം) അനുസരിച്ച് തരംതിരിക്കാനും രഹസ്യാത്മകവും നിർണായകവുമായ ഡാറ്റ പൊതു ഉപകരണങ്ങളിലേക്ക് വെളിപ്പെടുത്താതെ അജ്ഞാതമാക്കാനുമുള്ള കഴിവ്
• വെരിഫിക്കേഷൻ റിഫ്ലെക്സാക്കി മാറ്റി വസ്തുതകൾ അടയാളപ്പെടുത്തുക, ഉറവിടത്തിലേക്ക് പോയി റിസ്ക് അനുസരിച്ച് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് നൽകുന്ന ഉറവിടം തുറക്കുന്നതിനുള്ള ഘട്ടങ്ങൾ അളക്കുക
• സുതാര്യത, ആട്രിബ്യൂഷൻ, രഹസ്യാത്മകത എന്നിവയുടെ നൈതികത പ്രയോഗിക്കാനുള്ള കഴിവ്, ഇല്ലാതാക്കൽ സംരക്ഷണമല്ലെന്നും ഉത്തരവാദിത്തം മാധ്യമത്തിന് ആട്രിബ്യൂട്ട് ചെയ്യാൻ കഴിയില്ലെന്നും മനസ്സിലാക്കി.

ഈ മൊഡ്യൂളിൻ്റെ ഓരോ യൂണിറ്റിലും രണ്ട് തത്ത്വങ്ങൾ ആവർത്തിക്കുന്നു: രഹസ്യസ്വഭാവം നിലനിർത്തുകയും ഓരോ ഔട്ട്‌പുട്ടും പരിശോധിക്കുകയും ചെയ്യുക. ഈ യൂണിറ്റ് ആ രണ്ട് തത്വങ്ങളെയും ഒരു ചിട്ടയായ അച്ചടക്കമാക്കി മാറ്റുന്നു - കാരണം വ്യക്തിഗത ഉൽപ്പാദനക്ഷമതയിൽ AI ഉപയോഗിക്കുന്നതിൻ്റെ ഏറ്റവും വലിയ അപകടസാധ്യത വേഗതയോ ഗുണനിലവാരമോ അല്ല, മറിച്ച് ചോർന്ന ഡാറ്റയും സ്ഥിരീകരിക്കാത്ത വ്യാജവുമാണ്. ഒരു തെറ്റായ ഇമെയിൽ തിരുത്താൻ കഴിയും; സെർവറിലേക്ക് അയച്ച ഉപഭോക്തൃ ഡാറ്റ വീണ്ടെടുക്കാൻ കഴിയില്ല. ആത്മവിശ്വാസമുള്ള സ്വരത്തിൽ അവതരിപ്പിച്ച ഒരു നിർമ്മിച്ച നമ്പർ ശ്രദ്ധയിൽപ്പെട്ടില്ലെങ്കിൽ തീരുമാനം നിരാകരിക്കും. അതുകൊണ്ടാണ് സ്വകാര്യതയും പ്രാമാണീകരണവും കാര്യക്ഷമതയുടെ അടിത്തറയായത്, അത് "പിന്നീട് ചേർക്കപ്പെട്ടതല്ല".

നിബന്ധനകൾ. വ്യക്തിയെ തിരിച്ചറിയുന്ന വിവരമാണ് വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ - പേര്, ഐഡി നമ്പർ, ഇമെയിൽ, ആരോഗ്യം, സ്ഥാനം. KVKK/GDPR എന്നത് വ്യക്തിഗത ഡാറ്റയുടെ സംരക്ഷണത്തെ നിയന്ത്രിക്കുന്ന നിയമങ്ങളാണ് (Türkiye-യിലെ KVKK, EU-ൽ GDPR). വിവരങ്ങളുടെ സംവേദനക്ഷമത (പൊതു, ആന്തരിക, രഹസ്യാത്മകം) അനുസരിച്ച് ലേബൽ ചെയ്യുന്ന പ്രവർത്തനമാണ് ഡാറ്റാ വർഗ്ഗീകരണം. അജ്ഞാതവൽക്കരണം എന്നത് ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് വ്യക്തിപരമായി തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയുന്ന ഘടകങ്ങൾ നീക്കം ചെയ്യുന്നതാണ്. ഒരു സ്വതന്ത്ര ഉറവിടം ഉപയോഗിച്ച് ഒരു ഔട്ട്പുട്ടിൻ്റെ കൃത്യത പരിശോധിക്കുന്നതാണ് പരിശോധന.

സ്വകാര്യത: എന്താണ് ഒട്ടിക്കേണ്ടത്, എന്താണ് ഒട്ടിക്കേണ്ടത്

നിങ്ങൾ AI ടൂളിൽ ടൈപ്പ് ചെയ്യുന്നതെല്ലാം, മിക്ക കേസുകളിലും, ഒരു സെർവറിലേക്ക് പോകുകയും ചില സേവനങ്ങളിൽ സംഭരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു അല്ലെങ്കിൽ മോഡൽ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കാം. അതിനാൽ അടിസ്ഥാന ചോദ്യം ഇതാണ്: ഒരു അജ്ഞാത മൂന്നാം കക്ഷിക്ക് ഈ വിവരം നൽകാൻ നിങ്ങൾ തയ്യാറാണോ? ഇല്ല എന്നാണ് ഉത്തരമെങ്കിൽ, AI-ക്കും നൽകരുത്.

ഒരു ലളിതമായ വർഗ്ഗീകരണം ഉപയോഗിക്കുക:

ക്ലാസ്

ഉദാഹരണം

ഇത് AI-യിൽ വീഴുമോ?

ജനറൽ

പ്രസിദ്ധീകരിച്ച വിവരങ്ങൾ, ഡ്രാഫ്റ്റ് ടെക്സ്റ്റ്

സ്വതന്ത്ര

ഇൻ്റീരിയർ

പ്രോസസ്സ് കുറിപ്പ്, പൊതുവായ മീറ്റിംഗ് സംഗ്രഹം

അജ്ഞാതമാക്കുന്നതിലൂടെ

രഹസ്യം

ഉപഭോക്തൃ ഡാറ്റ, സാമ്പത്തിക റെക്കോർഡ്, തന്ത്രം

സ്ഥാപനം അംഗീകരിച്ച വാഹനങ്ങൾ മാത്രം

വിമർശനാത്മകം

പാസ്‌വേഡ്, API കീ, കരാർ, ആരോഗ്യം

ഒരിക്കലും

പ്രായോഗിക പരിരക്ഷകൾ: വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ അജ്ഞാതമാക്കുക ("വ്യക്തി എ", കമ്പനി "കമ്പനി എക്സ്" എന്ന പേരുകൾ ഉണ്ടാക്കുക); നിങ്ങളുടെ സ്ഥാപനത്തിൻ്റെ അംഗീകൃത AI ടൂൾ ഉപയോഗിക്കുക (എൻ്റർപ്രൈസ് പതിപ്പുകൾ പരിശീലനത്തിൽ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കില്ലെന്ന് ഉറപ്പ് നൽകുന്നു); നിങ്ങളുടെ AI ഉപയോഗ നയം വായിക്കുക - അല്ലാത്തപക്ഷം ജാഗ്രത പാലിക്കുക.

മുന്നറിയിപ്പ്: "ഞാൻ ചാറ്റ് ഇല്ലാതാക്കി, അത് ഇപ്പോൾ സുരക്ഷിതമാണ്" എന്ന അനുമാനം തെറ്റാണ്. ഇല്ലാതാക്കുന്നത് ഇൻ്റർഫേസിൽ നിന്ന് നീക്കംചെയ്യുന്നു, പക്ഷേ സെർവറിലെ റെക്കോർഡ് അല്ലെങ്കിൽ പരിശീലനത്തിൽ ഉൾപ്പെട്ട ഡാറ്റ പുനഃസ്ഥാപിക്കുന്നില്ല. ബന്ധനത്തിന് മുമ്പ് സംരക്ഷണം ആരംഭിക്കുന്നു; ശേഷം അല്ല.

മൂല്യനിർണ്ണയം: ഒരു ചിട്ടയായ ശീലം

"എനിക്ക് തോന്നിയാൽ ഞാൻ അത് ചെയ്യും" എന്നതിലുപരി സ്ഥിരീകരണം ഒരു റിഫ്ലെക്സായി മാറ്റുക. ഒരു പ്രായോഗിക സ്ഥിരീകരണ അച്ചടക്കം ഇതാ:

1. വസ്തുതകൾ അടയാളപ്പെടുത്തുക. എല്ലാ പേര്, തീയതി, നമ്പർ, ഉദ്ധരണി, നിയമനിർമ്മാണത്തിൻ്റെ ഭാഗം, പ്രിൻ്റൗട്ടിലെ ക്ലെയിം - ഇവ പരിശോധിച്ചുറപ്പിക്കും.
2. ഉറവിടത്തിലേക്ക് പോകുക. ഒരു സ്വതന്ത്രവും വിശ്വസനീയവുമായ ഉറവിടം ഉപയോഗിച്ച് എല്ലാ വസ്തുതകളും സ്ഥിരീകരിക്കുക. AI നൽകിയ ഉറവിടം തുറന്ന് വായിക്കുക; അത് നിലവിലുണ്ടോ, അതിൽ ആ വിവരങ്ങൾ അടങ്ങിയിട്ടുണ്ടോ?
3. അപകടസാധ്യത അനുസരിച്ച് സ്കെയിൽ ചെയ്യുക. അപകടസാധ്യത കുറഞ്ഞ ആന്തരിക കുറിപ്പിൽ നേരിയ നിയന്ത്രണം; ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള അവതരണത്തിൻ്റെയോ ബാഹ്യ ആശയവിനിമയത്തിൻ്റെയോ പൂർണ്ണ നിയന്ത്രണം.
4. അനിശ്ചിതത്വം സ്വീകരിക്കുക. "ഉറപ്പില്ല" എന്ന് AI പറയുകയാണെങ്കിൽ അല്ലെങ്കിൽ വിവരങ്ങൾ സ്ഥിരീകരിക്കാൻ കഴിയുന്നില്ലെങ്കിൽ, ശൂന്യമായത് കൃത്രിമമായി പൂരിപ്പിക്കരുത്; ഇത് "പരിശോധിക്കപ്പെടാത്തത്" എന്ന് വിടുക.

പ്രധാന വേർതിരിവ്: നിങ്ങൾക്ക് പൊതുവെ AI-യുടെ ഭാഷാ പ്രവർത്തനത്തെ വിശ്വസിക്കാം (പ്രാപ്‌തമായ വാചകം, വൃത്തിയുള്ള ഘടന, ഉചിതമായ ടോൺ). AI യുടെ വസ്തുതകളെ (ഈ നമ്പർ, ഈ തീയതി, ഈ ഉറവിടം) ഒരിക്കലും അന്ധമായി വിശ്വസിക്കരുത്. മൂല്യനിർണ്ണയം രണ്ടിനെയും വേർതിരിക്കുന്നു.

ധാർമ്മികത: സുതാര്യതയും ഉത്തരവാദിത്തവും

കാര്യക്ഷമതയ്‌ക്കായി AI ഉപയോഗിക്കുന്നത് ഒരു ധാർമ്മിക പ്രശ്‌നമല്ല - എന്നാൽ നിങ്ങൾ അത് എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കുന്നു എന്നതായിരിക്കാം. മൂന്ന് തത്വങ്ങൾ: സുതാര്യത - ചില സന്ദർഭങ്ങളിൽ (അക്കാദമിക് വർക്ക്, ജേണലിസം, ഔദ്യോഗിക രേഖ) നിങ്ങൾ AI ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് സൂചിപ്പിക്കേണ്ടി വന്നേക്കാം. കടപ്പാട് — AI വഴി മറ്റൊരാളുടെ ആശയം എടുത്ത് നിങ്ങളുടേതായി അവതരിപ്പിക്കുന്നത് മാധ്യമം മാറിയാലും കോപ്പിയടിയാണ്. ഉത്തരവാദിത്തം - നിങ്ങൾ പോസ്റ്റുചെയ്യുന്നതെല്ലാം നിങ്ങളുടെ ഉത്തരവാദിത്തമാണ്; "AI അത് എഴുതി" എന്നത് ഒരു ഒഴികഴിവല്ല.

ഘട്ടം ഘട്ടമായി: സുരക്ഷിത AI വർക്ക്ഫ്ലോ നിയന്ത്രണം

1. ഒട്ടിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് അടുക്കുക. ഈ ഡാറ്റ ഏത് ക്ലാസിലാണ്? രഹസ്യം/നിർണ്ണായകമാണെങ്കിൽ നിർത്തുക.
2. അജ്ഞാതമാക്കുക. ആവശ്യമില്ലെങ്കിൽ വ്യക്തിഗത ഇനങ്ങൾ നീക്കം ചെയ്യുക.
3. വസ്തുതകൾ നിർമ്മിക്കുകയും അടയാളപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുക. സാധൂകരിക്കുന്നതിന് ഔട്ട്പുട്ടിലെ ഇനങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുക.
4. സ്ഥിരീകരിക്കുക. റിസ്ക്-സ്കെയിൽ, ഉറവിടം അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സ്ഥിരീകരണം.
5. അത് സ്വന്തമാക്കൂ. നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ശബ്‌ദം ഉപയോഗിച്ച് റീടച്ച് ചെയ്യുക, ഉത്തരവാദിത്തം ഏറ്റെടുക്കുക.
6. നിങ്ങളുടെ അടയാളം അറിയുക. നിങ്ങൾ എവിടെയാണ് ഒട്ടിച്ചത്, ഏത് ടൂൾ ഡാറ്റ സംഭരിക്കുന്നു എന്നതിൻ്റെ ട്രാക്ക് സൂക്ഷിക്കുക.

പകർത്താവുന്ന നാല് സുരക്ഷാ/ആധികാരികത ടെംപ്ലേറ്റുകൾ

ഇനിപ്പറയുന്ന ടെക്‌സ്‌റ്റ് AI-ക്ക് നൽകുന്നതിന് മുമ്പ് അജ്ഞാതമാക്കുക:- പേരുകൾ "Person A/B" ആയും കമ്പനികളെ "Company" ആയും മാറ്റുക

ഈ AI ഔട്ട്‌പുട്ടിൽ പരിശോധിച്ചുറപ്പിക്കേണ്ട എല്ലാ വസ്‌തുതകളും ലിസ്റ്റ് ചെയ്യുക:- ഓരോ പേരും, തീയതി, നമ്പർ, സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ, ഉദ്ധരണികൾ, ക്ലെയിം എന്നിവയ്‌ക്കായി ഒരു പ്രത്യേക ബുള്ളറ്റ് പോയിൻ്റ് ഉണ്ടാക്കുക.- “ഞാൻ എങ്ങനെ പരിശോധിക്കും?” എന്ന് ചോദിക്കുക. ഓരോന്നിനും. നിർദ്ദേശിക്കുക (ഏത് ഉറവിടം).- പരിശോധിക്കാൻ കഴിയാത്തവ/സംശയമുള്ളവ ഫ്ലാഗ് ചെയ്യുക. ഔട്ട്പുട്ട്: """[ഒട്ടിക്കുക]"""

നിങ്ങൾ നൽകിയ ഉറവിടം അനുസരിച്ച് ഇനിപ്പറയുന്ന ക്ലെയിം സ്ഥിരീകരിക്കുക: ക്ലെയിം: [നമ്പർ/വസ്തുത].- നിങ്ങൾ സൂചിപ്പിച്ച ഉറവിടത്തിൽ ഈ ക്ലെയിം ശരിക്കും ഉൾപ്പെട്ടിട്ടുണ്ടോ?- അല്ലെങ്കിൽ, "എനിക്ക് ഈ ഉറവിടത്തിൽ ഇത് സ്ഥിരീകരിക്കാൻ കഴിഞ്ഞില്ല" എന്ന് പറയുക, അത് ഉണ്ടാക്കുക.- നിങ്ങൾക്ക് ഉറപ്പില്ലെങ്കിൽ, നിങ്ങൾക്ക് ഉറപ്പുള്ളതുപോലെ സംസാരിക്കരുത്.

ഈ ടാസ്‌ക്കിൽ എന്തെല്ലാം സ്വകാര്യത അപകടസാധ്യതകളുണ്ടെന്ന് പരിശോധിക്കുക: ടാസ്‌ക്: [എഐ ഉപയോഗിച്ച് ഞാൻ ചെയ്യാൻ ഉദ്ദേശിക്കുന്ന ജോലി, ഏത് ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച്].- ഏത് ഡാറ്റ ക്ലാസിലാണ് ഇത് ഉൾപ്പെടുന്നത് (പൊതു/ആന്തരികം/രഹസ്യം/നിർണ്ണായകം)?- ഇത് ഒരു പൊതു AI ടൂളിലേക്ക് പോകണോ വേണ്ടയോ?- ഇല്ലെങ്കിൽ, സുരക്ഷിതമായ ബദൽ എന്താണ്?

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്

ദുർബലമായത്: "ആ ഉപഭോക്തൃ പരാതി ഇമെയിൽ സംഗ്രഹിക്കുക." (ഇതിൽ ഉപഭോക്താവിൻ്റെ പേര്, ഓർഡർ ഐഡി, ഒരുപക്ഷേ ഫോൺ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു - ഇതെല്ലാം നേരിട്ട് സെർവറിലേക്ക് പോകുന്നു.)

ശക്തമായത്: ആദ്യം വാചകം അജ്ഞാതമാക്കുക ("ഉപഭോക്താവ് എ, ഓർഡർ [ഐഡി മറച്ചിരിക്കുന്നു], ഈ ഉൽപ്പന്നത്തെക്കുറിച്ച് പരാതിപ്പെടുന്നു"), തുടർന്ന് "ഈ അജ്ഞാത വാചകം സംഗ്രഹിക്കുക" എന്ന് പറയുക. അതേ കാര്യക്ഷമത, പൂജ്യം വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ ചോർച്ച. വ്യത്യാസം ഔട്ട്പുട്ടിലല്ല, ഇൻപുട്ട് നിലനിർത്തുന്നതിലാണ്.

മൂന്ന് മിനി കേസുകൾ

കേസ് 1 - മാറ്റാനാവാത്ത ചോർച്ച. ഒരു ജീവനക്കാരൻ മുഴുവൻ ഉപഭോക്തൃ ലിസ്റ്റും (പേര്, ഫോൺ, ചെലവ്) "അവരെ സെഗ്‌മെൻ്റ് ചെയ്യുന്നതിനായി" ഒരു ജനറിക് AI ടൂളിലേക്ക് ഒട്ടിച്ചു. കെവികെകെയുടെ ലംഘനമായാണ് സ്ഥാപനം ഇതിനെ വിലയിരുത്തിയത്; ഡാറ്റ ഇപ്പോൾ മൂന്നാം കക്ഷി സെർവറിൽ ഉള്ളതിനാൽ വീണ്ടെടുക്കാൻ കഴിഞ്ഞില്ല. അജ്ഞാത ഡാറ്റയോ എൻ്റർപ്രൈസ് ഉപകരണമോ ഉപയോഗിച്ച് അതേ വിശകലനം അപകടരഹിതമാക്കാം.

കേസ് 2 - ഇത് സ്ഥിരീകരണ റിഫ്ലെക്സ് നൽകുന്നു. ഒരു പത്രപ്രവർത്തകൻ പ്രസിദ്ധീകരണത്തിന് മുമ്പ് AI അതിൻ്റെ യഥാർത്ഥ ഉറവിടത്തിൽ നൽകിയ എല്ലാ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളും ഉദ്ധരണികളും വസ്തുതാ പരിശോധനയ്ക്ക് വിധേയമാക്കി. ഒരാഴ്‌ചയ്‌ക്കുള്ളിൽ, AI നൽകിയ 5-ൽ 2 “വസ്തുതകൾ” വ്യാജമാണെന്ന് അദ്ദേഹം കണ്ടെത്തി. ഈ റിഫ്ലെക്സ് സാധ്യമായ തെറ്റായ വാർത്തകളും പ്രശസ്തി നഷ്‌ടവും തടഞ്ഞു.

കേസ് 3 — "AI എഴുതിയത്" എന്ന ഒഴികഴിവ് പ്രവർത്തിച്ചില്ല. ഒരു കൺസൾട്ടൻ്റ് അത് പരിശോധിക്കാതെ തന്നെ AI- സൃഷ്ടിച്ച റിപ്പോർട്ട് ക്ലയൻ്റിലേക്ക് അയച്ചു; ഇതിലെ തെറ്റായ നിയമപരമായ അവകാശവാദം ഉപഭോക്താവിനെ തെറ്റിദ്ധരിപ്പിച്ചു. "ഇത് AI-ൽ നിന്നാണ് വന്നത്" എന്ന പ്രതിരോധം ഉപഭോക്താവിലോ റെഗുലേറ്ററിലോ വെള്ളം പിടിച്ചില്ല; കൺസൾട്ടൻസിക്കായിരുന്നു ചുമതല. പാഠം: ഉപകരണം മാറുന്നു, ഉത്തരവാദിത്തം മാറുന്നില്ല.

സാധാരണ തെറ്റുകൾ

• രഹസ്യാത്മക/നിർണ്ണായക ഡാറ്റ ഒട്ടിക്കുന്നു: ഏറ്റവും ചെലവേറിയതും മാറ്റാനാവാത്തതുമായ തെറ്റ്; ആദ്യം തരംതിരിക്കുക.
• "ഞാൻ അത് ഇല്ലാതാക്കി, ഞാൻ സുരക്ഷിതനാണ്" എന്ന് ചിന്തിക്കുന്നു: ഇല്ലാതാക്കുന്നത് സെർവർ രജിസ്ട്രേഷൻ പഴയപടിയാക്കില്ല; ഒട്ടിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് സംരക്ഷണം.
• ഭാഷയെ ആശയക്കുഴപ്പത്തിലാക്കുന്ന വസ്തുത: ഭാഷയെ വിശ്വസിക്കുക, വസ്തുത പരിശോധിക്കുക-രണ്ടും വേർതിരിക്കുക.
• AI നൽകിയ ഉറവിടം തുറക്കുന്നില്ല: വ്യാജ മുദ്ര ഉണ്ടാക്കിയേക്കാം; ഉറവിടം കാണുക.
• ഉപകരണത്തിൽ കുറ്റം ചുമത്തുന്നത്: "AI അത് എഴുതി" എന്നത് ഒഴികഴിവല്ല.
• നയം അറിയില്ല: സ്ഥാപനത്തിൻ്റെ AI ഉപയോഗ നയം വായിക്കുക; അല്ലെങ്കിൽ, ജാഗ്രത പാലിക്കുക.

നുറുങ്ങ്: നിങ്ങൾക്ക് ഒരു ലളിതമായ വ്യക്തിഗത നിയമം നൽകുക: "പൊതു AI ടൂളിൽ ഞാൻ രഹസ്യാത്മകമോ നിർണായകമോ ആയ ഒന്നും ഒട്ടിക്കുന്നില്ല; അത് അയയ്ക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ഞാൻ എല്ലാ കണക്കുകളും ഉറവിടങ്ങളും പരിശോധിച്ചുറപ്പിക്കുന്നു." ഈ രണ്ട് വാക്യ നിയമം ഈ മൊഡ്യൂളിലെ അപകടസാധ്യതകളെ ബാറ്റിൽ നിന്നുതന്നെ വെട്ടിക്കുറയ്ക്കുന്നു.

ചുരുക്കത്തിൽ

• ഏറ്റവും വലിയ AI അപകടസാധ്യതകൾ വേഗതയോ ഗുണനിലവാരമോ അല്ല, ചോർന്ന ഡാറ്റയും സ്ഥിരീകരിക്കാത്ത കൃത്യതയുമാണ്.
• ഡാറ്റ തരംതിരിക്കുക (പബ്ലിക്/ആന്തരികം/രഹസ്യം/നിർണ്ണായകം); പൊതു AI ടൂളുകൾക്ക് രഹസ്യാത്മകവും നിർണായകവുമായവ നൽകരുത്, അത് അജ്ഞാതമാക്കുക.
• ഇല്ലാതാക്കൽ സംരക്ഷണമല്ല; ഒട്ടിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് സംരക്ഷണം ആരംഭിക്കുന്നു.
• സ്ഥിരീകരണം ഒരു റിഫ്ലെക്സാക്കി മാറ്റുക: വസ്തുതകൾ ഫ്ലാഗ് ചെയ്യുക, ഉറവിടത്തിലേക്ക് പോകുക, AI-യുടെ ഉറവിടം തുറക്കുക, അപകടസാധ്യത അനുസരിച്ച് സ്കെയിൽ ചെയ്യുക.
• AI-യുടെ ഭാഷയെ വിശ്വസിക്കുക, അതിൻ്റെ വസ്തുതകളെ വിശ്വസിക്കുക; ഉത്തരവാദിത്തം വാഹനത്തിൽ വീഴുന്നില്ല, അത് എല്ലായ്പ്പോഴും നിങ്ങളുടേതാണ്.

ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്

ഈ ആഴ്ച നിങ്ങൾ AI-ക്ക് നൽകുന്ന ഒരു യഥാർത്ഥ വാചകം എടുക്കുക. നാലാമത്തെ ടെംപ്ലേറ്റ് ഉപയോഗിച്ച്, ആദ്യം സ്വകാര്യതാ ക്ലാസ് നിർണ്ണയിക്കുക; രഹസ്യസ്വഭാവമുള്ള ഡാറ്റ ഉണ്ടെങ്കിൽ, ആദ്യ ടെംപ്ലേറ്റ് ഉപയോഗിച്ച് അത് അജ്ഞാതമാക്കുക. AI ഔട്ട്‌പുട്ട് ലഭിച്ച ശേഷം, സ്ഥിരീകരിക്കേണ്ട വസ്തുതകളുടെ രണ്ടാമത്തെ ടെംപ്ലേറ്റ് ലിസ്റ്റ് ചെയ്യുകയും അവയിലൊന്നെങ്കിലും യഥാർത്ഥ ഉറവിടത്തിൽ സ്ഥിരീകരിക്കുകയും ചെയ്യുക. രണ്ട് വാക്യങ്ങളുള്ള സ്വകാര്യത-പരിശോധനാ നിയമം സ്വയം എഴുതി എവിടെയെങ്കിലും പോസ്റ്റ് ചെയ്യുക.

ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്

• [ ] ഒട്ടിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ഞാൻ ഡാറ്റ തരംതിരിച്ചു.
• [ ] ഞാൻ പൊതു AI ടൂളിലേക്ക് രഹസ്യാത്മക/നിർണ്ണായക ഡാറ്റ നൽകിയിട്ടില്ല; ആവശ്യമെങ്കിൽ ഞാൻ അത് അജ്ഞാതമാക്കി.
• [ ] ഔട്ട്‌പുട്ടിലെ എല്ലാ വസ്തുതകളും (പേര്, തീയതി, നമ്പർ, ഉറവിടം) ഞാൻ പരിശോധിച്ചു.
• [ ] ഞാൻ AI നൽകിയ ഉറവിടം തുറന്ന് അതിൽ യഥാർത്ഥത്തിൽ അത് അടങ്ങിയിട്ടുണ്ടോ എന്ന് പരിശോധിച്ചു.
• [ ] എനിക്ക് കോർപ്പറേറ്റ് AI നയം അറിയാമെന്ന് ഞാൻ ഉറപ്പുവരുത്തി.
• [ ] അന്തിമ ഔട്ട്പുട്ടിൻ്റെ ഉത്തരവാദിത്തം ഞാൻ ഏറ്റെടുത്തു.