വിതരണക്കാരനും ടൂൾ വിലയിരുത്തലും: അംഗീകൃത AI ടൂൾ ലിസ്റ്റ്

നേട്ടങ്ങൾ:

• ഒരു AI ഉപകരണം വാങ്ങുന്നതിന് മുമ്പ് മൂല്യനിർണ്ണയ മാനദണ്ഡം പ്രയോഗിക്കുക
• ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ് കരാറിലും (DPA) മോഡൽ കാർഡിലും ശ്രദ്ധിക്കേണ്ട ഇനങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നു
• അംഗീകൃത വാഹന ലിസ്റ്റും വെണ്ടർ റിസ്ക് സ്കോറിംഗും സൃഷ്ടിക്കുക

ഒരു ബിസിനസ്സ് യൂണിറ്റ് നിങ്ങളുടെ വാതിൽക്കൽ വന്ന് "ഞങ്ങൾക്ക് ആ പുതിയ AI ഉപകരണം ഉപയോഗിക്കാൻ താൽപ്പര്യമുണ്ട്, അത് വളരെ ഉപയോഗപ്രദമാകും" എന്ന് പറയുമ്പോൾ നിങ്ങൾ എന്തുചെയ്യും? "വഴിയില്ല" എന്ന് പറയുന്നത് ഷാഡോ AI-യെ പോഷിപ്പിക്കുന്നു; "ശരി" എന്ന് പറയുന്നത് അനിയന്ത്രിതമായ അപകടസാധ്യത തുറക്കുന്നു. വാഹന മൂല്യനിർണ്ണയ പ്രക്രിയ നടത്തുക എന്നതാണ് ശരിയായ ഉത്തരം. ഒരു AI വാഹനം വാങ്ങുന്നതിന്/സർട്ടിഫൈ ചെയ്യുന്നതിന് മുമ്പ് എന്തൊക്കെ ചോദ്യങ്ങൾ ചോദിക്കണം, ഒരു ഡാറ്റാ പ്രോസസ്സിംഗ് എഗ്രിമെൻ്റിലും (DPA) മോഡൽ കാർഡിലും എന്താണ് തിരയേണ്ടത്, ഒരു അംഗീകൃത വാഹന ലിസ്റ്റിലേക്കും വെണ്ടർ റിസ്ക് സ്‌കോറിലേക്കും ഇതെല്ലാം എങ്ങനെ വാറ്റിയെടുക്കാമെന്നും ഈ യൂണിറ്റിൽ നമ്മൾ പഠിക്കും.

മൂല്യനിർണ്ണയം ആവശ്യമായിരിക്കുന്നത് എന്തുകൊണ്ട്?

എല്ലാ AI ഉപകരണവും ഒരു ഡാറ്റാ പ്രൊസസറാണ്: ഇത് സ്ഥാപനത്തിൻ്റെ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നു. തെറ്റായ ഉപകരണം അംഗീകരിക്കുക എന്നതിനർത്ഥം സ്ഥാപനത്തിൻ്റെ സ്വകാര്യ ഡാറ്റ ഒരു മൂന്നാം കക്ഷിക്ക് (പലപ്പോഴും വിദേശത്തും) അനിയന്ത്രിതമായ രീതിയിൽ കൈമാറുക എന്നതാണ്. ഒരു ഉപകരണം അംഗീകരിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ഉത്തരം നൽകേണ്ട പ്രധാന ചോദ്യങ്ങൾ:

• ഇത് എവിടെയാണ് ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുകയും സംഭരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നത് (ഏത് രാജ്യം)?
• മോഡൽ പരിശീലനത്തിൽ ഇത് ഞങ്ങളുടെ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ടോ? ഇത് ഓഫാക്കാൻ കഴിയുമോ (ഒഴിവാക്കിയത്)?
• ഇത് ഒരു ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ് കരാർ (DPA) വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നുണ്ടോ?
• സുരക്ഷാ സർട്ടിഫിക്കേഷനുകൾ ഉണ്ടോ (ഉദാ. ISO 27001)?
• ചാറ്റ് ഹിസ്റ്ററി എത്രത്തോളം സൂക്ഷിച്ചിരിക്കുന്നു, അത് ഇല്ലാതാക്കാൻ കഴിയുമോ?
• സുരക്ഷാ വീഴ്ചയുണ്ടെങ്കിൽ ഞങ്ങളെ അറിയിക്കാനുള്ള പ്രതിബദ്ധതയുണ്ടോ?

ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ് കരാർ (DPA)

ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ് കരാർ (ഡിപിഎ) എന്നത് ഡാറ്റാ കൺട്രോളറും (ഇൻസ്റ്റിറ്റ്യൂഷൻ) ഡാറ്റ പ്രോസസറും (എഐ പ്രൊവൈഡർ) തമ്മിൽ ഒപ്പുവെച്ച കരാറാണ്, അത് ഡാറ്റ എങ്ങനെ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യപ്പെടും എന്ന് വ്യക്തമാക്കുന്നു. കെവികെകെയും ജിഡിപിആറും ഇത് പ്രധാനമായും നിർബന്ധമാക്കുന്നു. ഒരു ഡിപിഎയിൽ ശ്രദ്ധിക്കേണ്ട ഇനങ്ങൾ:

കാര്യം

അത് എന്ത് നൽകണം?

പ്രോസസ്സിംഗിൻ്റെ വ്യാപ്തിയും ഉദ്ദേശ്യവും

ദാതാവിനെ ഞങ്ങളുടെ നിർദ്ദേശങ്ങൾക്കനുസരിച്ച് മാത്രം പ്രവർത്തിക്കാൻ അനുവദിക്കുക

സബ്പ്രൊസസ്സറുകൾ

അത് ആർക്കാണ് കൈമാറുന്നത്? ഇത് മുൻകൂട്ടി അറിയിച്ചിട്ടുണ്ടോ?

ട്രാൻസ്ഫർ ഉറപ്പ്

സാധാരണ കരാർ വ്യവസ്ഥകൾ അല്ലെങ്കിൽ തത്തുല്യം

സുരക്ഷാ നടപടികൾ

എൻക്രിപ്ഷൻ, ആക്സസ് കൺട്രോൾ, ISO 27001

ലംഘന അറിയിപ്പ്

ഒരു ലംഘനമുണ്ടായാൽ ഒരു നിശ്ചിത സമയത്തിനുള്ളിൽ ഞങ്ങളെ അറിയിക്കുന്നു

ഇല്ലാതാക്കൽ/മടങ്ങൽ

കരാറിൻ്റെ അവസാനത്തിൽ ഡാറ്റ ഇല്ലാതാക്കാനും തിരികെ നൽകാനുമുള്ള പ്രതിബദ്ധത

ഓഡിറ്റ് ചെയ്യാനുള്ള അവകാശം

ദാതാവിനെ ഓഡിറ്റ് ചെയ്യാനോ റിപ്പോർട്ടുകൾ സ്വീകരിക്കാനോ ഉള്ള കഴിവ്

സൂക്ഷിക്കുക: മിക്ക "സൗജന്യ", "വ്യക്തിഗത" AI പ്ലാനുകളും ഒരു DPA വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നില്ല കൂടാതെ മോഡൽ പരിശീലനത്തിനായി ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ചേക്കാം. കോർപ്പറേറ്റ് ഉപയോഗത്തിന്, ഡിപിഎ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നതും വിദ്യാഭ്യാസ ഓപ്റ്റ് ഔട്ട് ഗ്യാരണ്ടി നൽകുന്നതുമായ കോർപ്പറേറ്റ്/ബിസിനസ് പ്ലാനുകൾ മുൻഗണന നൽകണം. സൗജന്യ പ്ലാൻ പലപ്പോഴും ഡാറ്റ "പണമടച്ചുള്ള" പ്ലാൻ ആണ്.

മോഡൽ കാർഡും സുതാര്യതയും

ഒരു AI മോഡൽ എന്തിനുവേണ്ടിയാണ് രൂപകൽപ്പന ചെയ്‌തിരിക്കുന്നത്, ഏത് ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ചാണ് അത് പരിശീലിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നത്, അതിൻ്റെ പരിമിതികളും അറിയപ്പെടുന്ന അപകടസാധ്യതകളും വിശദീകരിക്കുന്ന ഒരു രേഖയാണ് മോഡൽ കാർഡ്. ഒരു നല്ല ദാതാവ് ഇത് പങ്കിടുന്നു. മോഡൽ കാർഡിൽ ശ്രദ്ധിക്കേണ്ട കാര്യങ്ങൾ: മോഡലിൻ്റെ ഉദ്ദേശിച്ച ഉപയോഗം, അറിയപ്പെടുന്ന പരിമിതികളും പക്ഷപാതത്തിൻ്റെ അപകടസാധ്യതകളും, ശുപാർശ ചെയ്യാത്ത ഉപയോഗങ്ങളും, പ്രകടനം/സുരക്ഷാ കുറിപ്പുകളും. മോഡൽ കാർഡ് നഷ്‌ടമായതോ വളരെ അവ്യക്തമായതോ ആണെങ്കിൽ, അത് തന്നെ ഒരു മുന്നറിയിപ്പ് അടയാളമാണ്.

മൂന്ന് മിനി കേസുകൾ

കേസ് 1 - സൗജന്യ പ്ലാനിൻ്റെ വില. ഒരു അക്കൗണ്ടിംഗ് ടീം ഒരു സൗജന്യ AI ടൂൾ ഉപയോഗിച്ച് ഉപഭോക്തൃ സാമ്പത്തിക ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാൻ തുടങ്ങുന്നു. ഉപകരണം ഒരു DPA വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നില്ല കൂടാതെ മോഡൽ പരിശീലനത്തിനായി ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കാമെന്ന് അതിൻ്റെ നിബന്ധനകളിൽ പ്രസ്താവിക്കുന്നു. കംപ്ലയൻസ് ഓഫീസർ ഇത് ശ്രദ്ധിക്കുകയും ഉപകരണം നിരോധിക്കുകയും DPA വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്ന ഒരു കോർപ്പറേറ്റ് ബദൽ അംഗീകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. വ്യത്യാസം: ലൈസൻസിനും മറ്റുമായി പ്രതിമാസം നൂറുകണക്കിന് TL. ദശലക്ഷക്കണക്കിന് പൗണ്ട് പിഴകൾ.

കേസ് 2 - സബ്പ്രോസസർ സർപ്രൈസ്. മൂന്ന് വ്യത്യസ്‌ത രാജ്യങ്ങളിലെ സബ്‌പ്രൊസസ്സറുകളിലേക്ക് ഡാറ്റ കൈമാറ്റം ചെയ്‌ത AI ഉപകരണം അംഗീകരിച്ചതായി മാസങ്ങൾക്ക് ശേഷം ഒരു ഓഡിറ്റിൽ ഒരു കമ്പനി കണ്ടെത്തി. ഡിപിഎയിൽ "സബ്-പ്രൊസസ്സറുകൾ മുൻകൂട്ടി അറിയിക്കും" എന്ന ക്ലോസ് ഇല്ലാത്തതിനാൽ, കമ്പനിക്ക് അതിനെക്കുറിച്ച് അറിയില്ലായിരുന്നു. പാഠം: സബ്പ്രോസസർ ശൃംഖല ദൃശ്യമാക്കുന്ന ഡിപിഎയിലെ ഒരു ക്ലോസ് നിർബന്ധമാണ്.

കേസ് 3 - സ്കോറിംഗ് വഴിയുള്ള തീരുമാനം. മൂന്ന് AI ടൂളുകൾ (DPA, ഡാറ്റ ലൊക്കേഷൻ, ട്രെയിനിംഗ് ഒഴിവാക്കൽ, ISO 27001, ലംഘന അറിയിപ്പ്, ഇല്ലാതാക്കൽ, പാറ്റേൺ കാർഡ്, വില) താരതമ്യം ചെയ്യാൻ ഒരു ഓർഗനൈസേഷൻ 8-മാനദണ്ഡം വെണ്ടർ റിസ്ക് സ്കോർ പട്ടിക സ്ഥാപിക്കുന്നു. റേറ്റിംഗ് ഫലം ഏറ്റവും ജനപ്രിയമല്ലാത്ത, എന്നാൽ ഏറ്റവും അനുയോജ്യമായ ടൂളിനെ ഹൈലൈറ്റ് ചെയ്യുന്നു. "എനിക്ക് ഇഷ്ടപ്പെട്ടു" എന്ന ആത്മനിഷ്ഠമായതിനേക്കാൾ ഡോക്യുമെൻ്റബിൾ സ്‌കോറിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ് തീരുമാനം.

നുറുങ്ങ്: അംഗീകൃത വാഹനങ്ങളുടെ ലിസ്റ്റ് ഒരു "വൈറ്റ്‌ലിസ്റ്റ്" ആയി നിയന്ത്രിക്കുക: ലിസ്റ്റിലുള്ള വാഹനങ്ങൾ മാത്രം അനുവദിക്കുക. എല്ലാ പുതിയ ടൂൾ ഉപയോഗിച്ചും ബ്ലാക്ക്‌ലിസ്റ്റ് അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യണം, അത് എപ്പോഴും ഒരു പടി പിന്നിലാണ്; വൈറ്റ്‌ലിസ്റ്റിംഗ് സ്ഥിരസ്ഥിതിയായി സുരക്ഷിതമാണ്.

എക്സിറ്റ്, ആസക്തി അപകടസാധ്യത

ഒരു വാഹനത്തിന് അംഗീകാരം നൽകുമ്പോൾ മിക്ക ഏജൻസികളും ഒഴിവാക്കുന്ന ചോദ്യം ഇതാണ്: “ഞങ്ങൾക്ക് ഈ വാഹനത്തിൽ നിന്ന് പുറത്തുകടക്കണമെങ്കിൽ എന്ത് സംഭവിക്കും?” ഒരു നല്ല മൂല്യനിർണ്ണയം എക്സിറ്റും പ്രവേശനവും പരിഗണിക്കുന്നു. രണ്ട് അപകടസാധ്യതകൾ വേറിട്ടുനിൽക്കുന്നു. ആദ്യത്തേത് ഡാറ്റ പോർട്ടബിലിറ്റിയാണ്: നിങ്ങൾ ദാതാവിൽ നിന്ന് പുറത്തുപോകുമ്പോൾ, നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയും കോൺഫിഗറേഷനും ഒരു സാധാരണ ഫോർമാറ്റിൽ തിരികെ ലഭിക്കുമോ, അതോ ഡാറ്റ ദാതാവിൽ ലോക്ക് ചെയ്തിട്ടുണ്ടോ? രണ്ടാമത്തേത് വെണ്ടർ ലോക്ക്-ഇൻ ആണ്: ദാതാവ് വില വർധിപ്പിക്കുമ്പോഴോ സേവനത്തെ തടസ്സപ്പെടുത്തുമ്പോഴോ എക്സിറ്റ് ചെലവ് താങ്ങാനാകാത്ത തരത്തിൽ ബിസിനസ് പ്രക്രിയകൾ ഒരൊറ്റ ഉപകരണവുമായി ബന്ധിപ്പിച്ചേക്കാം.

അതുകൊണ്ടാണ് സ്ഥിരീകരണ റെക്കോർഡിലേക്ക് ഒരു "എക്‌സിറ്റ് പ്ലാൻ" ലൈൻ ചേർക്കുന്നത് നല്ല ശീലമാണ്: നമുക്ക് എങ്ങനെ ഡാറ്റ തിരികെ ലഭിക്കും, ഇതര ഉപകരണം എന്താണ്, പരിവർത്തനത്തിന് എത്ര സമയമെടുക്കും. ദാതാവ് ഒരു ദിവസം സേവനം നിർത്തിയാൽ പോലും, സംഘടന തയ്യാറാകും.

മുന്നറിയിപ്പ്: ഒരു വാഹനം ജനപ്രിയമോ വിലകുറഞ്ഞതോ ആയതുകൊണ്ട് അത് സുസ്ഥിരമാണെന്ന് അർത്ഥമാക്കുന്നില്ല. ചെറുകിട ദാതാക്കൾ അവരുടെ നയങ്ങൾ അടയ്ക്കുകയോ ഏറ്റെടുക്കുകയോ പെട്ടെന്ന് മാറ്റുകയോ ചെയ്യാം. ഒരു നിർണ്ണായക പ്രക്രിയയെ ഒരൊറ്റ ടൂളിലേക്ക് ബന്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, എക്സിറ്റ് സാഹചര്യം പരിഗണിക്കുക.

പകർത്താവുന്ന ടെംപ്ലേറ്റുകൾ

ടെംപ്ലേറ്റ് 1 — വെണ്ടർ മൂല്യനിർണ്ണയ ചോദ്യ സെറ്റ്: "ഒരു പുതിയ AI ടൂൾ അംഗീകരിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് വെണ്ടറോട് ചോദിക്കാൻ മൂല്യനിർണ്ണയ ചോദ്യങ്ങൾ തയ്യാറാക്കുക. ഉൾപ്പെടുത്തുക: മോഡൽ പരിശീലനത്തിൽ ഡാറ്റ ലൊക്കേഷൻ, ഉപയോഗം, ഒഴിവാക്കൽ, DPA സാന്നിധ്യം, സുരക്ഷാ സർട്ടിഫിക്കറ്റുകൾ, നിലനിർത്തൽ കാലയളവ്, ലംഘന അറിയിപ്പ്, സബ്പ്രൊസസറുകൾ, ഇല്ലാതാക്കൽ പ്രതിബദ്ധത. ഓരോ ചോദ്യത്തിനും ഉത്തരം ഉൾപ്പെടുത്തുക."

ടെംപ്ലേറ്റ് 2 — ഡിപിഎ ക്ലോസ് ചെക്ക്‌ലിസ്റ്റ്: "ഇനിപ്പറയുന്ന ക്ലോസുകൾക്കായി [പേസ്റ്റ് ടെക്സ്റ്റ്] ചുവടെയുള്ള ഡിപിഎ ഡ്രാഫ്റ്റ് പരിശോധിക്കുക: പ്രോസസ്സിംഗിൻ്റെ വ്യാപ്തി, സബ്-പ്രോസസറുകൾ, ട്രാൻസ്ഫർ അഷ്വറൻസ്, സുരക്ഷാ നടപടികൾ, ലംഘന അറിയിപ്പ് കാലയളവ്, ഇല്ലാതാക്കൽ/മടങ്ങൽ, ഓഡിറ്റിൻ്റെ അവകാശം. ഓരോ ക്ലോസിനും 'നിലവിലുള്ളത് / നഷ്‌ടമായത് / അനിശ്ചിതത്വം' എന്ന് അടയാളപ്പെടുത്തുക; നിയമപരമായ അംഗീകാരം നൽകേണ്ടതില്ല.

ടെംപ്ലേറ്റ് 3 — വെണ്ടർ റിസ്ക് സ്കോർബോർഡ്: "3 AI ടൂളുകൾ താരതമ്യം ചെയ്യാൻ 8-മാനദണ്ഡ റിസ്ക് സ്കോർബോർഡ് സജ്ജീകരിക്കുക: DPA, ഡാറ്റ ലൊക്കേഷൻ, പരിശീലനം ഒഴിവാക്കൽ, ISO 27001, ലംഘന അറിയിപ്പ്, ഇല്ലാതാക്കൽ, പാറ്റേൺ കാർഡ്, ചെലവ്. ഓരോ മാനദണ്ഡവും 0-3 പോയിൻ്റ് ആകട്ടെ, മൊത്തം ചേർക്കുകയും ശുപാർശ കോളം നൽകുകയും ചെയ്യുക.

ടെംപ്ലേറ്റ് 4 — അംഗീകൃത ടൂൾ ലിസ്റ്റ് എൻട്രി: "അംഗീകൃത AI ടൂൾ ലിസ്റ്റിൽ ഒരു പുതിയ എൻട്രി ഡ്രാഫ്റ്റ് ചെയ്യുക: ടൂൾ പേര്, അംഗീകൃത ഉദ്ദേശ്യ ഉപയോഗം, ഏത് ഡാറ്റാ ക്ലാസുകൾ അനുവദനീയമാണ് (പബ്ലിക്/ആന്തരികം/രഹസ്യം), നിരോധിത ഡാറ്റാ തരങ്ങൾ, ഉത്തരവാദിത്ത യൂണിറ്റ്, അംഗീകാര തീയതി, അവലോകന തീയതി. സിംഗിൾ-ലൈൻ റെക്കോർഡ് ഫോർമാറ്റിൽ."

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്

ദുർബലമായത്: “ഈ AI ഉപകരണം സുരക്ഷിതമാണോ?”-> മോഡൽ ടൂളിൻ്റെ മാർക്കറ്റിംഗ് വാഗ്ദാനങ്ങൾ ആവർത്തിക്കുന്നു; ഡിപിഎ, ഡാറ്റ ലൊക്കേഷൻ, പരിശീലന ഉപയോഗം എന്നിവ പോലുള്ള കൃത്യമായ മാനദണ്ഡങ്ങൾ ഇത് വിലയിരുത്തുന്നില്ല. STRONG: "എൻ്റർപ്രൈസ് ഉപയോഗത്തിനായി ഞാൻ ഈ AI ടൂൾ വിലയിരുത്തും. ഇനിപ്പറയുന്ന 8 മാനദണ്ഡങ്ങൾ (DPA, ഡാറ്റ ലൊക്കേഷൻ, ട്രെയിനിംഗ് ഒഴിവാക്കൽ, ISO 27001, ലംഘന അറിയിപ്പ്, സംഭരണം, സബ്പ്രൊസസ്സർ, മോഡൽ കാർഡ്) അടിസ്ഥാനമാക്കി ദാതാവിൽ നിന്ന് എന്ത് വിവരങ്ങളാണ് ഞാൻ അഭ്യർത്ഥിക്കേണ്ടത്, കൂടാതെ ഓരോ മാനദണ്ഡത്തിലും Gmat പരിശോധിക്കുന്നതിനുള്ള 'സ്വീകാര്യമായ' പരിധി എന്തായിരിക്കണം?" -> മോഡൽ ഒരു കോൺക്രീറ്റ്, പരിശോധിക്കാവുന്ന മൂല്യനിർണ്ണയ ചട്ടക്കൂട് നിർമ്മിക്കുന്നു.

സാധാരണ തെറ്റുകൾ

• കോർപ്പറേറ്റ് ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് സൗജന്യ/വ്യക്തിഗത പ്ലാനുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത്; ഡിപിഎ ഇല്ലെന്ന് മനസ്സിലാക്കാതെ ഒഴിവാക്കുക.
• മാർക്കറ്റിംഗ് വാഗ്ദാനത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഉപകരണത്തിന് അംഗീകാരം നൽകുന്നു, ഡാറ്റ ലൊക്കേഷനും വിദ്യാഭ്യാസ ഉപയോഗവും ആവശ്യപ്പെടുന്നില്ല.
• ഒരു ഡിപിഎ ഒപ്പിടാതെയോ സബ്പ്രൊസസ്സർ ക്ലോസ് പരിശോധിക്കാതെയോ ഡാറ്റ പങ്കിടൽ.
• ചോദ്യങ്ങളൊന്നുമില്ലാതെ/അനിശ്ചിതത്വമുള്ള മോഡൽ കാർഡ് ഉള്ള വാഹനത്തിന് അംഗീകാരം നൽകുന്നു.
• ഒരു വൈറ്റ് ലിസ്റ്റിന് പകരം ഒരു നിരോധന പട്ടിക സൂക്ഷിക്കുകയും എല്ലാ പുതിയ വാഹനങ്ങളിലും പുറകിൽ തുടരുകയും ചെയ്യുന്നു.
• അനുമതിക്ക് ശേഷം വാഹനം വീണ്ടും അവലോകനം ചെയ്യുന്നില്ല (വ്യവസ്ഥകൾ മാറുന്നു).
• വെണ്ടർ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത് ആത്മനിഷ്ഠമായ മുൻഗണനയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ്, സർട്ടിഫൈ ചെയ്യാവുന്ന സ്‌കോറല്ല.

ചുരുക്കത്തിൽ

• എല്ലാ AI ഉപകരണവും ഒരു ഡാറ്റാ പ്രൊസസറാണ്; അംഗീകാരത്തിന് മുമ്പ് ചിട്ടയായ വിലയിരുത്തൽ അത്യാവശ്യമാണ്.
• ഡാറ്റാ പ്രോസസ്സിംഗ് കരാർ (DPA) ഡാറ്റയെ ബന്ധിപ്പിക്കുന്ന അടിസ്ഥാന രേഖയാണ്; ഇതിൽ സ്കോപ്പ്, സബ്പ്രൊസസ്സർ, സെക്യൂരിറ്റി, ലംഘനം, ഇല്ലാതാക്കൽ ക്ലോസുകൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുത്തണം.
• സൗജന്യ/വ്യക്തിഗത പ്ലാനുകൾ പലപ്പോഴും ഡിപിഎ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നില്ല, പരിശീലനത്തിനായി ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്നു; കോർപ്പറേറ്റ് പദ്ധതികൾക്ക് മുൻഗണന നൽകണം.
• മോഡൽ കാർഡ് മോഡലിൻ്റെ പരിധികളും അപകടസാധ്യതകളും കാണിക്കുന്നു; അതിൻ്റെ അഭാവം ഒരു മുന്നറിയിപ്പ് അടയാളമാണ്.
• അംഗീകൃത ടൂളുകൾ ഒരു വൈറ്റ്‌ലിസ്റ്റായി മാനേജ് ചെയ്യണം, കൂടാതെ വെണ്ടർമാരെ ഡോക്യുമെൻ്റബിൾ റിസ്ക് സ്‌കോർ ഉപയോഗിച്ച് മാനേജ് ചെയ്യണം.

ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്

നിങ്ങളുടെ സ്ഥാപനം ഉപയോഗിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന മൂന്ന് യഥാർത്ഥ AI ടൂളുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുക. എട്ട് മാനദണ്ഡങ്ങൾ (ഡിപിഎ, ഡാറ്റ ലൊക്കേഷൻ, പരിശീലനം ഒഴിവാക്കൽ, സുരക്ഷാ സർട്ടിഫിക്കേഷൻ, ലംഘന അറിയിപ്പ്, നിലനിർത്തൽ, മോഡൽ കാർഡ്, ചെലവ്) ഉപയോഗിച്ച് വെണ്ടർ റിസ്ക് സ്കോർ പട്ടിക സജ്ജീകരിക്കുക, ഈ മാനദണ്ഡങ്ങൾ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഓരോ വാഹനവും 0-3 മുതൽ സ്കോർ ചെയ്യുക. തുടർന്ന് ഏറ്റവും കൂടുതൽ സ്‌കോറുള്ള വാഹനത്തിനായി ഒരു അംഗീകൃത വാഹന ലിസ്റ്റ് എൻട്രി എഴുതുക: അംഗീകൃത ഉദ്ദേശിച്ച ഉപയോഗം, അനുവദനീയമായ ഡാറ്റ ക്ലാസുകൾ, നിരോധിത ഡാറ്റ തരങ്ങൾ, ഉത്തരവാദിത്തമുള്ള സ്ഥാപനം, അവലോകന തീയതി എന്നിവ. അവസാനമായി, ഒരു വാഹനത്തിൻ്റെ DPA-യിൽ നിങ്ങൾ തീർച്ചയായും കാണാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന അഞ്ച് ഇനങ്ങൾ ശ്രദ്ധിക്കുക, ഓരോന്നും എന്തുകൊണ്ട് പ്രധാനമാണ്.

ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്

• [ ] ടൂൾ അംഗീകരിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ഞാൻ മൂല്യനിർണ്ണയ ചോദ്യങ്ങൾ ചോദിച്ചു.
• [ ] മോഡൽ പരിശീലനത്തിലെ ഡാറ്റ ലൊക്കേഷനും ഉപയോഗ സാഹചര്യവും ഞാൻ വ്യക്തമാക്കി.
• [ ] ഞാൻ ഡിപിഎയുടെ നിലനിൽപ്പും അതിൻ്റെ നിർണായക ഇനങ്ങളും പരിശോധിച്ചു.
• [ ] ഞാൻ മോഡൽ കാർഡ് പരിശോധിച്ചു; പരിമിതികളും അപകടസാധ്യതകളും ഞാൻ കണ്ടു.
• [ ] ഡോക്യുമെൻ്റബിൾ റിസ്ക് സ്കോർ ഉപയോഗിച്ച് ഞാൻ വെണ്ടറെ വിലയിരുത്തി.
• [ ] അനുവദനീയമായ ഡാറ്റ ക്ലാസുകളുള്ള വൈറ്റ്‌ലിസ്റ്റിലേക്ക് ഞാൻ ഉപകരണം ചേർത്തു.
• [ ] ഞാൻ ഒരു അവലോകന തീയതി നിശ്ചയിച്ചു.