നേട്ടങ്ങൾ:
- ഗർഭിണിയായ സ്ത്രീയെ നേരിട്ടോ അല്ലാതെയോ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയുന്ന ഡാറ്റയെ വേർതിരിച്ചറിയാനുള്ള കഴിവ്, അത് കൃത്രിമബുദ്ധിക്ക് നൽകുന്നതിന് മുമ്പ് തിരിച്ചറിയുക
- KVKK യുടെ ചട്ടക്കൂടിനുള്ളിൽ, ഡാറ്റ ചെറുതാക്കാനുള്ള കഴിവ്, സ്ഥാപനം അംഗീകരിച്ച ഉപകരണങ്ങൾ മാത്രം ഉപയോഗിക്കുന്ന ശീലം നേടുക
- 'ഈ വാചകത്തിൽ നിന്ന് ഈ വ്യക്തിയെ കണ്ടെത്താൻ കഴിയുമോ?' ടെസ്റ്റ് പ്രയോഗിച്ചുകൊണ്ട് വീണ്ടും തിരിച്ചറിയാനുള്ള സാധ്യത നിയന്ത്രിക്കാനുള്ള കഴിവ്
ആളുകളുടെ ഏറ്റവും സ്വകാര്യമായ വിവരങ്ങൾ സ്പർശിക്കുന്ന ഒരു തൊഴിലാണ് മിഡ്വൈഫറി: ഗർഭം എങ്ങനെ സംഭവിക്കുന്നു, കഴിഞ്ഞ ഗർഭധാരണങ്ങൾ, ഗർഭം അലസലുകൾ, നഷ്ടങ്ങൾ, ബന്ധങ്ങൾ, മാനസിക നില, ലൈംഗിക ആരോഗ്യം. ഈ വിവരങ്ങൾ തെറ്റായ കൈകളിൽ എത്തുമ്പോൾ, അത് മാറ്റാനാവാത്ത ദോഷം വരുത്തുന്നു - ഒരു ഗാർഹിക പ്രതിസന്ധി, ഒരു സാമൂഹിക കളങ്കം, വിശ്വാസനഷ്ടം. അതിനാൽ, രഹസ്യസ്വഭാവം മിഡ്വൈഫറിയിലെ ഒരു "അധിക നിയമം" അല്ല, മറിച്ച് തൊഴിലിൻ്റെ അടിത്തറയാണ്. നിങ്ങളുടെ ബിസിനസ്സിലേക്ക് AI അവതരിപ്പിച്ചുകഴിഞ്ഞാൽ, സ്വകാര്യതയുടെ ഒരു പുതിയ അതിർത്തി തുറക്കുന്നു: നിങ്ങൾ ഒരു ചാറ്റ് അസിസ്റ്റൻ്റിൽ ടൈപ്പ് ചെയ്യുന്നതെന്തും നിങ്ങളുടെ നിയന്ത്രണത്തിലല്ല. AI ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ ഗർഭിണികളുടെ ഡാറ്റ എങ്ങനെ സംരക്ഷിക്കാമെന്ന് ഈ യൂണിറ്റ് നിങ്ങളെ പഠിപ്പിക്കുന്നു - പ്രത്യേകിച്ച് KVKK (വ്യക്തിഗത ഡാറ്റാ സംരക്ഷണ നിയമം; Türkiye-യിലെ വ്യക്തിഗത ഡാറ്റയുടെ പ്രോസസ്സിംഗ് നിയന്ത്രിക്കുന്ന നിയമം) ചട്ടക്കൂടിനുള്ളിൽ.
അടിസ്ഥാന തത്വം ഒരു വാക്യത്തിലാണ്: ഗർഭിണിയായ സ്ത്രീയെ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയുന്ന ഏതൊരു വിവരവും ഒരിക്കലും ഒരു കൃത്രിമബുദ്ധി ഉപകരണത്തിൽ പ്രവേശിക്കരുത്. ഈ നിയമം പഠിക്കുന്നത് മൊഡ്യൂളിലെ മറ്റെല്ലാ കഴിവുകളേക്കാളും മുൻഗണന നൽകുന്നു; കാരണം ഒരിക്കൽ ചോർന്ന ഡാറ്റ വീണ്ടെടുക്കാൻ കഴിയില്ല.
ശ്രദ്ധിക്കുക: നിങ്ങൾ ഒരു AI ടൂളിലേക്ക് ടൈപ്പ് ചെയ്യുന്ന വാചകം ആ സേവനത്തിൻ്റെ സെർവറുകളിലേക്ക് പോകുന്നു; സംഭരിക്കാനും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും ചില സന്ദർഭങ്ങളിൽ മാതൃകാ പരിശീലനത്തിനായി ഉപയോഗിക്കാനും കഴിയും. "എനിക്ക് ഒരു സംഗ്രഹം വേണം" എന്ന് പറയുന്നത് ഡാറ്റ തിരികെ നൽകുന്നില്ല. ക്രെഡൻഷ്യൽ ആദ്യം ടൈപ്പ് ചെയ്യാതിരിക്കുക എന്നതാണ് ഏക സുരക്ഷിതമായ മാർഗം.
എന്താണ് വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ, ഏത് വിവരമാണ് അതിനെ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയുന്നത്?
ഒരു വ്യക്തിയെ നേരിട്ടോ അല്ലാതെയോ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയുന്ന ഏതൊരു വിവരവും വ്യക്തിഗത ഡാറ്റയാണ്. മിഡ്വൈഫറിയിൽ, ഇവ പ്രത്യേക വിഭാഗത്തിലാണ് (നിയമത്തിൽ ഏറ്റവും ഉയർന്ന പരിരക്ഷ ലഭിക്കുന്ന ആരോഗ്യ ഡാറ്റ പോലുള്ളവ). രണ്ട് ഗ്രൂപ്പുകളായി തിരിച്ചറിവ് നൽകുന്ന വിവരങ്ങൾ പരിഗണിക്കുക:
നേരിട്ടുള്ള ഐഡൻ്റിഫയറുകൾ: പേര്-കുടുംബപ്പേര്, TR ഐഡി നമ്പർ, ഫയൽ/പ്രോട്ടോക്കോൾ നമ്പർ, ടെലിഫോൺ, വിലാസം, ഇ-മെയിൽ, ജനനത്തീയതി, സോഷ്യൽ മീഡിയ അക്കൗണ്ട്, ഫോട്ടോ.
പരോക്ഷ വിവരണങ്ങൾ (അത് തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയുന്ന തരത്തിൽ സംയോജിപ്പിച്ചത്): "ആ അയൽപക്കത്തെ ഒരേയൊരു ട്രിപ്പിൾ ഗർഭം", "ആദ്യ ഗർഭധാരണത്തോടെ സ്ഥാപനത്തിലെ ഒരേയൊരു 44 വയസ്സുകാരി", ഒരു അപൂർവ രോഗം + ഒരു ചെറിയ സെറ്റിൽമെൻ്റ്, ജോലിസ്ഥലം + ഗർഭകാലം. സ്വയം നിരപരാധിയാണെന്ന് തോന്നുന്ന ചില വിശദാംശങ്ങൾ ഒരുമിച്ച് കൊണ്ടുവരുമ്പോൾ ഒരു വ്യക്തിയെ ചൂണ്ടിക്കാണിക്കാൻ കഴിയും. ഇതിനെ വീണ്ടും തിരിച്ചറിയൽ അപകടസാധ്യത എന്ന് വിളിക്കുന്നു.
വാചകത്തിൽ നിന്ന് ഈ ഐഡൻ്റിഫയറുകൾ നീക്കം ചെയ്യുന്ന പ്രക്രിയയാണ് ഡി-ഐഡൻ്റിഫിക്കേഷൻ. നന്നായി ചെയ്ത ഡി-ഐഡൻ്റിഫിക്കേഷൻ നേരിട്ടുള്ളതും പരോക്ഷവുമായ ഐഡൻ്റിഫയറുകൾ മായ്ക്കുന്നു.
ഘട്ടം ഘട്ടമായി: AI-ക്ക് ഡാറ്റ നൽകുന്നതിന് മുമ്പ് തിരിച്ചറിയൽ നിർണ്ണയം
- നേരിട്ടുള്ള ഐഡൻ്റിഫയറുകൾ ഇല്ലാതാക്കുക: പേര്, ഐഡി, ഫോൺ നമ്പർ, ഫയൽ നമ്പർ, വിലാസം, തീയതി - അവയെല്ലാം നീക്കം ചെയ്യുക. "ഗർഭിണിയായ എ", "ഏകദേശം വയസ്സ് 38", "രണ്ടാം ത്രിമാസത്തിൽ" തുടങ്ങിയ സാമാന്യവൽക്കരണങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ഇത് മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുക.
- പരോക്ഷ സൂചനകൾ മങ്ങിക്കുക: കൃത്യമായ പ്രായം പരിധിയിലേക്ക് മാറ്റുക (ഉദാ. "40-കളുടെ ആരംഭം"), കൃത്യമായ സ്ഥാനം പ്രദേശമാക്കി, അപൂർവ കോമ്പിനേഷനുകൾ പൊതുവായതാക്കി മാറ്റുക.
- അനാവശ്യ വിശദാംശങ്ങൾ നിരസിക്കുക: AI- യുടെ ജോലി നിർവഹിക്കുന്നതിന് ആവശ്യമായ ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ വിവരങ്ങൾ നൽകുക (ഡാറ്റ മിനിമൈസേഷൻ). മുലയൂട്ടൽ കാർഡ് എഴുതാൻ ഗർഭിണിയായ സ്ത്രീയുടെ ചരിത്രം ആവശ്യമില്ല.
- സ്ഥാപന നയം പരിശോധിക്കുക: ചില സ്ഥാപനങ്ങൾ അംഗീകൃത/സ്ഥാപനപരമായ AI ടൂളുകൾ നിർവചിക്കുന്നു; വ്യക്തിഗത/സൗജന്യ ഉപകരണങ്ങളിലേക്ക് രോഗിയുടെ ഡാറ്റ നൽകുന്നത് നിരോധിച്ചേക്കാം. നിങ്ങളുടെ സ്ഥാപനത്തിൻ്റെ നിയമങ്ങൾ പാലിക്കുക.
- അന്തിമ വായന: പ്രോംപ്റ്റ് അയയ്ക്കുന്നതിന് മുമ്പ് "ഈ വ്യക്തിയെ ഈ വാചകത്തിൽ നിന്ന് കണ്ടെത്താനാകുമോ?" ഒരിക്കൽ കൂടി വായിക്കൂ.
ഈ അഞ്ച് ഘട്ടങ്ങളിൽ ഏറ്റവും ബുദ്ധിമുട്ടുള്ളത് രണ്ടാമത്തേതാണ്-മങ്ങിക്കുന്ന പരോക്ഷ സൂചനകൾ-കാരണം ഡയറക്ട് ഐഡൻ്റിഫയറുകൾ ഇല്ലാതാക്കുന്നത് എളുപ്പവും ആദ്യം മനസ്സിൽ വരുന്നതുമാണ്, എന്നാൽ മിക്ക അംഗീകാരവും യഥാർത്ഥത്തിൽ പരോക്ഷ വിശദാംശങ്ങളുടെ സംയോജനത്തിൽ നിന്നാണ്. ഒരു തൊഴിൽ, പ്രായം, താമസസ്ഥലം, ഒരു അപൂർവ അവസ്ഥ എന്നിവയുടെ സംയോജനം ഒരു വ്യക്തിയെ പേരൊന്നും പരാമർശിച്ചില്ലെങ്കിലും ഒരു വ്യക്തിയായി ചുരുക്കും. അതിനാൽ, തിരിച്ചറിയൽ നിർണ്ണയം "പേരുകൾ മായ്ക്കൽ" ആയി കണക്കാക്കരുത്, മറിച്ച് "ഈ വാചകം വായിക്കുന്ന ആർക്കും ആ വ്യക്തിയെ ഊഹിക്കാൻ കഴിയില്ലെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക." ഈ മാനസിക ചട്ടക്കൂട് വീണ്ടും തിരിച്ചറിയാനുള്ള സാധ്യതയെ സമൂലമായി കുറയ്ക്കുന്നു.
സൂചന: ഒരു നല്ല പരിശോധന: നിങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാത്ത വാചകം ആ ഗർഭിണിയെ അറിയാവുന്ന ഒരു സഹപ്രവർത്തകനോട് കാണിച്ചാൽ, അവൾ "ഇത് അങ്ങനെയാണ്" എന്ന് പറയുമോ? അയാൾക്ക് അങ്ങനെ പറയാൻ കഴിയുമെങ്കിൽ, അതിനർത്ഥം നിങ്ങൾ അവനെ വേണ്ടത്ര തിരിച്ചറിഞ്ഞിട്ടില്ല എന്നാണ്.
മൂന്ന് മിനി കേസുകൾ
കേസ് 1 — പരോക്ഷമായ അംഗീകാരം: ഒരു ചരിത്ര സംഗ്രഹത്തിനായി AI-യോട് ആവശ്യപ്പെടുമ്പോൾ, ഒരു മിഡ്വൈഫ് ഐഡി ഒഴിവാക്കി, പക്ഷേ "നമ്മുടെ നഗരത്തിലെ ഏക നാലിരട്ടി ഗർഭം" എന്ന വാചകം ഉപേക്ഷിച്ചു. ഈ ഒരൊറ്റ വാചകം ആ ചെറിയ സ്ഥലത്തുള്ള വ്യക്തിയിലേക്ക് നേരിട്ട് വിരൽ ചൂണ്ടുന്നു. അവൻ്റെ സഹപ്രവർത്തകൻ ശ്രദ്ധിക്കുകയും മുന്നറിയിപ്പ് നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു; മിഡ്വൈഫ് ഈ പദപ്രയോഗത്തെ "ഒന്നിലധികം ഗർഭം" എന്ന് സാമാന്യവൽക്കരിക്കുന്നു. പാഠം: നേരിട്ടുള്ള ഐഡൻ്റിഫയറുകൾ പോലെ തന്നെ അപകടകരമാണ് പരോക്ഷ ഐഡൻ്റിഫയറുകളും.
കേസ് 2 — ഡാറ്റ ചെറുതാക്കൽ: രണ്ടാമത്തെ മിഡ്വൈഫ് ഒരു "ഗർഭധാരണ പോഷകാഹാരം" ബ്രോഷർ അച്ചടിക്കുന്നതിനുപകരം ഗർഭിണിയുടെ മുഴുവൻ ഫയലും AI-യിൽ ഒട്ടിക്കുന്നു. ഇത് നിലകൊള്ളുന്നു: ബ്രോഷറിന് വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ ആവശ്യമില്ല. ഫയൽ കൈമാറാതെ അദ്ദേഹം ബ്രോഷർ എടുക്കുന്നു, വിഷയം എഴുതുന്നു. ഒരിക്കലും പങ്കിടാത്ത ഡാറ്റയാണ് ഏറ്റവും സുരക്ഷിതമായ ഡാറ്റ.
കേസ് 3 — തെറ്റായ ഉപകരണം: മൂന്നാമത്തെ ഉദാഹരണത്തിൽ, സ്ഥാപന നയം ഓർത്തിരിക്കുമ്പോൾ, ഒരു മിഡ്വൈഫ് തൻ്റെ വ്യക്തിഗത ഫോണിലെ ഒരു റാൻഡം ആപ്ലിക്കേഷനിൽ രോഗിയുടെ വിവരങ്ങൾ ടൈപ്പ് ചെയ്യാൻ പോകുന്നു: രോഗിയുടെ ഡാറ്റ തിരിച്ചറിയാനാകാത്തതും സ്ഥാപനം അംഗീകരിച്ച ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് മാത്രമേ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാൻ കഴിയൂ. സ്വകാര്യ ആപ്പ് ഉപയോഗിക്കുന്നില്ല. ഒരു ഡാറ്റ ചോർച്ച പലപ്പോഴും ഉണ്ടാകുന്നത് "സൗകര്യാർത്ഥം" ഒരു സാങ്കേതിക പിശകിൽ നിന്നല്ല.
പകർത്താവുന്ന ടെംപ്ലേറ്റുകൾ
റോൾ: നിങ്ങൾ ഡീ-ഐഡൻ്റിഫിക്കേഷൻ കൺട്രോൾ അസിസ്റ്റൻ്റാണ്. ടാസ്ക്: ഒരു വ്യക്തിയെ നേരിട്ടോ അല്ലാതെയോ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയുന്ന ഓരോ പദപ്രയോഗവും ചുവടെയുള്ള വാചകത്തിൽ അടയാളപ്പെടുത്തുക:- നേരിട്ട്: പേര്, ഐഡി, ടെലിഫോൺ, വിലാസം, ഫയൽ നമ്പർ, കൃത്യമായ തീയതി, ഫോട്ടോ
റോൾ: നിങ്ങളൊരു ഡാറ്റ മിനിമൈസേഷൻ കൺസൾട്ടൻ്റാണ്. ടാസ്ക്: എനിക്ക് ഈ ജോലി ചെയ്യണം: [ജോലി]. ഇത് ചെയ്യുന്നതിന് ഞാൻ നിങ്ങൾക്ക് നൽകേണ്ട ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ വിവരങ്ങൾ എന്താണ്? രോഗിയുടെ അനാവശ്യ വിവരങ്ങൾ "[നൽകരുത്]" എന്ന് അടയാളപ്പെടുത്തുക.
റോൾ: നിങ്ങളാണ് സുരക്ഷിത സംഗ്രഹ സഹായി. ടാസ്ക്: DIDIDENTIFIED സ്റ്റോറി ചുവടെ സംഗ്രഹിക്കുക. വാചകത്തിൽ നിങ്ങൾ തിരിച്ചറിയൽ വിവരങ്ങൾ കാണുകയാണെങ്കിൽ, സംഗ്രഹിക്കരുത്; പകരം എഴുതുക "ഞാൻ ക്രെഡൻഷ്യലുകൾ കണ്ടെത്തി, ദയവായി മായ്ച്ച് വീണ്ടും അയയ്ക്കുക." കഥ: [കഥ]
ഇൻസ്റ്റിറ്റ്യൂഷണൽ പോളിസി റിമൈൻഡർ ചെക്ക്ലിസ്റ്റ് (സ്വയം ചോദിക്കുക):- ഈ ടൂൾ എൻ്റെ സ്ഥാപനം അംഗീകരിച്ചിട്ടുണ്ടോ?- ഞാൻ നൽകിയ ഡാറ്റയിൽ വ്യക്തിപരമായി തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയുന്ന എന്തെങ്കിലും വിവരങ്ങൾ ഉണ്ടോ?- ഈ ജോലിക്ക് ഈ വിവരങ്ങൾ ശരിക്കും ആവശ്യമാണോ?- എനിക്ക് അറിയാവുന്ന ആരെങ്കിലും ടെക്സ്റ്റ് വായിച്ചാൽ ആളെ കണ്ടെത്താൻ കഴിയുമോ?- ഔട്ട്പുട്ട് സേവ് ചെയ്യുമ്പോൾ ഞാൻ തിരിച്ചറിയൽ വിവരങ്ങൾ ചേർക്കുമോ?
ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്
ദുർബലമായത്: "Ayşe Y., 39, മൂന്നാമത്തെ ഗർഭം, ഇനിപ്പറയുന്ന ആശുപത്രിയിൽ, ഫയൽ നമ്പർ 4412; അവളുടെ ചരിത്രം സംഗ്രഹിക്കുക."
ഈ പ്രോംപ്റ്റിൽ ഡയറക്ട് ഐഡൻ്റിഫയറുകൾ നിറഞ്ഞിരിക്കുന്നു; അയച്ച ഉടൻ തന്നെ സ്വകാര്യ വിവരങ്ങൾ ചോർന്നു.
ശക്തമായ:
റോൾ: സുരക്ഷിത സംഗ്രഹ സഹായി. ഇനിപ്പറയുന്ന അജ്ഞാത ചരിത്രം സംഗ്രഹിക്കുക. "ഗർഭിണിയായ എ, 30-കളുടെ അവസാനം, മൂന്നാമത്തെ ഗർഭം, [അനുബന്ധ മെഡിക്കൽ വിശദാംശങ്ങൾ അജ്ഞാതൻ]." വാചകത്തിൽ തിരിച്ചറിയുന്ന വിവരങ്ങൾ നിങ്ങൾ കാണുകയാണെങ്കിൽ, സംഗ്രഹിക്കരുത്, മുന്നറിയിപ്പ് നൽകുക.
വ്യത്യാസം: ശക്തമായ പതിപ്പിൽ നേരിട്ടുള്ള/പരോക്ഷ ഐഡൻ്റിഫയറുകൾ ഇല്ല; ജോലി ചെയ്യാൻ വേണ്ടത് സ്വത്വരഹിതമായ സന്ദർഭം മാത്രമാണ്. നിർദ്ദേശം എഴുതുന്നതിന് മുമ്പ് സുരക്ഷ ആരംഭിക്കുന്നു.
എന്ത് പങ്കിടണം, എന്ത് പങ്കിടരുത്
വിവര തരം
ഇത് AI-യിൽ വീഴുമോ?
ബദൽ
പേര്, ടിആർ ഐഡി, ഫോൺ, വിലാസം, ഫയൽ നമ്പർ
ഒരിക്കലും
"ഗർഭിണിയായ എ"
കൃത്യമായ പ്രായം / കൃത്യമായ തീയതി
ഇല്ല
പ്രായപരിധി/ത്രിമാസത്തിൽ
അപൂർവ്വം + ചെറിയ സ്ഥലം കോമ്പിനേഷൻ
ഇല്ല
സാമാന്യവൽക്കരിക്കുക
പൊതുവായ മെഡിക്കൽ സന്ദർഭം (അജ്ഞാതൻ)
അതെ, ആവശ്യമെങ്കിൽ
ഡാറ്റ ചെറുതാക്കൽ പ്രയോഗിക്കുക
ഫോട്ടോ/ചിത്രം
ഇല്ല (മുഖം/അടയാളം)
ആവശ്യമില്ല
സ്ഥാപനം അംഗീകരിച്ചിട്ടില്ലാത്ത വാഹനം
രോഗികളുടെ വിവരങ്ങളൊന്നുമില്ല
അംഗീകൃത വാഹനം
സാധാരണ തെറ്റുകൾ
- പേര് ഇല്ലാതാക്കുകയും പരോക്ഷമായ സൂചനകൾ നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു: വീണ്ടും തിരിച്ചറിയാനുള്ള സാധ്യത അവശേഷിക്കുന്നു.
- "സൗകര്യത്തിനായി" മുഴുവൻ ഫയലും ഒട്ടിക്കുന്നു: ഡാറ്റ ചെറുതാക്കാനുള്ള തത്വം ലംഘിക്കുന്നു.
- വ്യക്തിഗത/അംഗീകൃതമല്ലാത്ത ഉപകരണങ്ങളിലേക്ക് രോഗിയുടെ ഡാറ്റ നൽകുന്നത്: ഇത് സ്ഥാപന നയത്തിനും കെവികെകെയ്ക്കും എതിരായിരിക്കാം.
- ഒരു ഫോട്ടോ/സ്ക്രീൻഷോട്ട് പങ്കിടൽ: ചിത്രത്തിലെ മുഖം, പേര്, ഫയൽ നമ്പർ എന്നിവ രഹസ്യമായി തുടരാം.
- ഔട്ട്പുട്ട് സംരക്ഷിക്കുമ്പോൾ ഒരു ഐഡി ചേർക്കുന്നു: ഐഡി ഇല്ലാതെ വരുന്ന ഔട്ട്പുട്ടിലേക്ക് ഒരു ഐഡി ചേർക്കുന്നത് അപകടസാധ്യത തിരികെ കൊണ്ടുവരുന്നു.
- "അത് എന്തായാലും ഇല്ലാതാക്കപ്പെടും" എന്ന് കരുതുക: ഡാറ്റ എന്താണെന്ന് നിങ്ങൾക്കറിയില്ല; ഒന്നും അയക്കില്ല എന്ന ഒറ്റ ഉറപ്പ്.
ചുരുക്കത്തിൽ
കൃത്രിമബുദ്ധി ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ, സ്വകാര്യത ഒരു മുൻവ്യവസ്ഥയാണ്, ഒരു സാങ്കേതികതയല്ല. ഗർഭിണിയായ സ്ത്രീയെ നേരിട്ടോ (പേര്, ഐഡി, ഫോൺ) അല്ലെങ്കിൽ പരോക്ഷമായോ (അപൂർവ്വമായ കോമ്പിനേഷൻ + ചെറിയ ലൊക്കേഷൻ) തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയുന്ന ഏതൊരു വിവരവും AI ടൂളിൽ നൽകരുത്. ഡാറ്റ ചെറുതാക്കൽ പരിശീലിക്കുക — ജോലി ചെയ്യാൻ ആവശ്യമായ ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ വിവരങ്ങൾ നൽകുക — കൂടാതെ നിങ്ങളുടെ സ്ഥാപനം അംഗീകരിച്ച ഉപകരണങ്ങൾ മാത്രം ഉപയോഗിക്കുക. "ഈ വ്യക്തിയെ ഈ വാചകത്തിൽ നിന്ന് കണ്ടെത്താനാകുമോ?" എന്ന നിർദ്ദേശം അയയ്ക്കാതെ തന്നെ. പരീക്ഷ നടത്തുക. ഒരിക്കൽ ചോർന്നാൽ, ഡാറ്റ വീണ്ടെടുക്കാൻ കഴിയില്ല; അതിനാൽ, പ്രോംപ്റ്റ് എഴുതുന്നതിന് മുമ്പ് സുരക്ഷ ആരംഭിക്കുന്നു.
ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്
ഒരു യഥാർത്ഥ ഗർഭകാല ചരിത്രം (പേപ്പറിൽ) എടുത്ത് ഡീഡൻ്റിഫിക്കേഷൻ ടെംപ്ലേറ്റ് ഉപയോഗിച്ച് ഘട്ടം ഘട്ടമായി വാചകം ശുദ്ധീകരിക്കുക: ആദ്യം നേരിട്ടുള്ളതും പിന്നീട് പരോക്ഷവുമായ ഐഡൻ്റിഫയറുകൾ. മായ്ച്ച ടെക്സ്റ്റ് ഒരു സഹപ്രവർത്തകനെ കാണിച്ച് "ഇത് ആരായിരിക്കാം?" ചോദിക്കുക; നിങ്ങൾക്കത് തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയുമെങ്കിൽ, അതിനെ കൂടുതൽ സാമാന്യവൽക്കരിക്കുക. നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം സ്ഥാപനത്തിൻ്റെ AI/ഡാറ്റ നയവും കണ്ടെത്തുക, ഒരു വാചകത്തിൽ സംഗ്രഹിക്കുക, ഏതൊക്കെ ടൂളുകളാണ് അംഗീകരിച്ചതെന്ന് ശ്രദ്ധിക്കുക.
ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്
- [ ] ഞാൻ എല്ലാ ഡയറക്ട് ഐഡൻ്റിഫയറുകളും (പേര്, ഐഡി, ഫോൺ, വിലാസം, ഫയൽ നമ്പർ) നീക്കം ചെയ്തു.
- [ ] ഞാൻ പരോക്ഷ വിവരണങ്ങളെ സാമാന്യവൽക്കരിച്ചു (അപൂർവ്വമായ സംയോജനം, ചെറിയ സ്ഥാനം, കൃത്യമായ പ്രായം).
- [ ] ജോലി ചെയ്യാൻ ആവശ്യമായ ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ വിവരങ്ങൾ മാത്രമേ ഞാൻ നൽകിയിട്ടുള്ളൂ.
- [ ] എൻ്റെ സ്ഥാപനം അംഗീകരിച്ച ഒരു ടൂൾ മാത്രമാണ് ഞാൻ ഉപയോഗിച്ചത്.
- [ ] "ഈ വാചകത്തിൽ നിന്ന് ഈ വ്യക്തിയെ കണ്ടെത്താൻ കഴിയുമോ?" ഞാൻ ടെസ്റ്റ് നടത്തി.
- [ ] ഞാൻ പിന്നീട് ഔട്ട്പുട്ടിലേക്ക് ക്രെഡൻഷ്യലുകളൊന്നും ചേർത്തില്ല.