നേട്ടങ്ങൾ:
- കുട്ടിയുടെ ഡാറ്റ പ്രത്യേക ഡാറ്റയാണെന്നും അത് കെവികെകെയുടെ പരിധിയിലും രഹസ്യസ്വഭാവത്തിലും അജ്ഞാതമാക്കിയിരിക്കണമെന്നും കുടുംബ സമ്മതം ആവശ്യമാണെന്നും മനസ്സിലാക്കാനും നടപ്പിലാക്കാനുമുള്ള കഴിവ്.
- ഡാറ്റ സുരക്ഷ, സംഭരണം, മോഡൽ പരിശീലനത്തിൽ ഉപയോഗിക്കൽ എന്നിവയിൽ കൃത്രിമബുദ്ധി ഉപകരണങ്ങൾ വിലയിരുത്താനും സുരക്ഷിതമായ ഒന്ന് തിരഞ്ഞെടുക്കാനുമുള്ള കഴിവ്
- ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് അതോറിറ്റി, കളങ്കം, വിവേചനം, വർക്ക്ഫ്ലോയിൽ കുട്ടിയുടെ മികച്ച താൽപ്പര്യം എന്നിവ പോലുള്ള ധാർമ്മിക അതിരുകൾ നിലനിർത്താനുള്ള കഴിവ്
ഒരു കുട്ടിയുടെ വികസന ഫയൽ ആ കുട്ടിയുടെ ഏറ്റവും അടുത്ത വിവരങ്ങൾ വഹിക്കുന്നു: വികസന ചരിത്രം, കുടുംബ സാഹചര്യം, സ്ക്രീനിംഗ് ഫലങ്ങൾ, നിരീക്ഷണങ്ങൾ, ചിലപ്പോൾ മെഡിക്കൽ വിവരങ്ങൾ. ഈ വിവരങ്ങൾ തെറ്റായ കൈകളിൽ വീഴുകയോ ദുരുപയോഗം ചെയ്യുകയോ ചെയ്യുമ്പോൾ, അത് വർഷങ്ങളോളം കുട്ടിയെ ദോഷകരമായി ബാധിക്കും: ഒരു ലേബൽ, ഒരു കളങ്കം, ഒരു വിവേചനം. അതിനാൽ, കുട്ടികളുടെ ഡാറ്റ സംരക്ഷിക്കുന്നത് ശിശു വികസന വിദഗ്ദ്ധൻ്റെ ഏറ്റവും ഗുരുതരമായ ഉത്തരവാദിത്തങ്ങളിൽ ഒന്നാണ്; ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിൻ്റെ യുഗത്തിൽ, ഈ ഉത്തരവാദിത്തം വർദ്ധിക്കുന്നു, കാരണം ഒരു ഉപകരണത്തിലേക്ക് ഡാറ്റ ഒട്ടിക്കാൻ സെക്കൻഡുകൾ എടുക്കും, അത് പഴയപടിയാക്കാൻ കഴിയില്ല. ഈ യൂണിറ്റിൽ, കുട്ടികളുടെ ഡാറ്റയുടെ നിയമപരമായ നില, സ്വകാര്യതയുടെ കാര്യത്തിൽ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ടൂളുകളുടെ മൂല്യനിർണ്ണയം, ധാർമ്മിക അതിരുകൾ എന്നിവ ഞങ്ങൾ കവർ ചെയ്യും.
ആദ്യം, നിയമപരമായ അടിസ്ഥാനം: Türkiye ൽ, KVKK (വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ സംരക്ഷണ നിയമം) വ്യക്തിഗത ഡാറ്റയുടെ പ്രോസസ്സിംഗ് നിയന്ത്രിക്കുന്നു. കുട്ടിയുടെ ആരോഗ്യ-വികസന ഡാറ്റ പ്രത്യേക വ്യക്തിഗത ഡാറ്റയുടെ വിഭാഗത്തിലാണ്; ഈ വിഭാഗം ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള സംരക്ഷണത്തിന് വിധേയമാണ്. യൂറോപ്പിൽ, അതിൻ്റെ തുല്യമായ GDPR ആണ്. ഒരു കുട്ടിയുടെ കാര്യത്തിൽ, സംവേദനക്ഷമത ഇതിലും വലുതാണ്, കാരണം കുട്ടിക്ക് അവൻ്റെ അല്ലെങ്കിൽ അവളുടെ സ്വന്തം ഡാറ്റയിൽ സാധുവായ സമ്മതം നൽകാൻ കഴിയില്ല; സമ്മതം (വിവരമുള്ള വ്യക്തമായ സമ്മതം) നിയമപരമായ പ്രതിനിധിയിൽ നിന്ന്, അതായത് കുടുംബത്തിൽ നിന്ന് ലഭിക്കും. "കുട്ടിയുടെ താൽപ്പര്യം" എന്ന തത്വം എല്ലാ തീരുമാനങ്ങളിലും നിലനിൽക്കുന്നു.
അജ്ഞാതവൽക്കരണം: ഏറ്റവും അടിസ്ഥാനപരവും ശക്തവുമായ ഘട്ടം
ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഉപയോഗിച്ച് പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ സ്വകാര്യത സംരക്ഷിക്കുന്ന ഏറ്റവും അടിസ്ഥാനപരവും പ്രായോഗികവുമായ ഘട്ടം അജ്ഞാതവൽക്കരണമാണ്: എല്ലാ ഐഡൻ്റിറ്റി-വെളിപ്പെടുത്തുന്ന വിവരങ്ങളും (പേര്, കുടുംബപ്പേര്, TR ID നമ്പർ, ജനനത്തീയതി, സ്കൂൾ/ സ്ഥാപനത്തിൻ്റെ പേര്, വിലാസം, പ്രോട്ടോക്കോൾ/ഫയൽ നമ്പർ, കുടുംബപ്പേര്) ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് നീക്കം ചെയ്യുകയും നിങ്ങളുടെ ടാസ്ക്കിന് ആവശ്യമായ തിരിച്ചറിയാത്ത വിവരങ്ങൾ മാത്രം ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുക. "എലിഫ് കായ, 3 വർഷവും 2 മാസവും, പാപ്പാത്യ കിൻ്റർഗാർട്ടൻ" എന്നതിന് പകരം "3 വർഷവും 2 മാസവും പ്രായമുള്ള പെൺകുട്ടി" എന്ന് എഴുതുന്നത് ഡാറ്റയുടെ ജോലി ചെയ്യുന്നു, പക്ഷേ വ്യക്തിത്വം സംരക്ഷിക്കുന്നു.
ഒരു മുന്നറിയിപ്പ്: ഒന്നിലധികം ചെറിയ വിശദാംശങ്ങൾ കൂടിച്ചേരുമ്പോൾ ഐഡൻ്റിറ്റി വീണ്ടും ഉയർന്നുവരാം (ഇതിനെ വീണ്ടും തിരിച്ചറിയൽ എന്ന് വിളിക്കുന്നു). ഉദാഹരണത്തിന്, "X ഗ്രാമത്തിലെ ഏക ഇരട്ട, അവൻ്റെ പിതാവ് തലവൻ" തുടങ്ങിയ വിശദാംശങ്ങൾക്ക് പേരില്ലെങ്കിലും വ്യക്തിയെ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും. അതിനാൽ, പേര് ഇല്ലാതാക്കുക മാത്രമല്ല, അതിനെ അദ്വിതീയമാക്കുന്ന വിശദാംശങ്ങൾ സാമാന്യവൽക്കരിക്കുകയും ചെയ്യേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്.
റോ (പങ്കിടാൻ കഴിയില്ല)
അജ്ഞാതൻ (പങ്കിടാവുന്നത്)
എലിഫ് കായ, TC 123..., ജനിച്ചത് 12.03.2022.
3 വയസ്സ് 2 മാസം പ്രായമുള്ള പെൺകുട്ടി
പാപ്പാത്യ കിൻ്റർഗാർട്ടൻ, 3-എ ക്ലാസ്
പ്രീസ്കൂൾ സ്ഥാപനം
അവൻ്റെ അമ്മ അയ്സെ, അച്ഛൻ മുഖ്താർ.
മാതാപിതാക്കൾ
ഫയൽ നമ്പർ 2024/187
(നീക്കം ചെയ്തു)
ശ്രദ്ധിക്കുക: പൊതുവായി ലഭ്യമായ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ടൂളിലേക്ക് കുട്ടിയുടെ ഐഡൻ്റിറ്റി വിവരങ്ങളോ പൂർണ്ണ റിപ്പോർട്ടോ ഫോട്ടോയോ അപ്ലോഡ് ചെയ്യുന്നത് KVKK-യുടെയും സ്വകാര്യതയുടെയും ലംഘനമാണ്, അത് പിൻവലിക്കാൻ കഴിയില്ല. ഡാറ്റ ഒരു ബാഹ്യ സെർവറിലേക്ക് പോകുന്നു, ചില ടൂളുകൾക്ക് അത് മോഡൽ പരിശീലനത്തിനായി ഉപയോഗിക്കാം. അപ്ലോഡ് ചെയ്യുന്നതിന് മുമ്പ് എല്ലായ്പ്പോഴും അജ്ഞാതമാക്കുക.
ടൂൾ സെലക്ഷനും ഡാറ്റ ലൈഫ് സൈക്കിളും
എല്ലാ AI ഉപകരണത്തിനും ഒരേ നിലവാരത്തിലുള്ള സ്വകാര്യതയില്ല. ഒരു ഉപകരണം വിലയിരുത്തുമ്പോൾ, ചോദിക്കുക: മോഡലിനെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിൽ ഇത് കാര്യക്ഷമത ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ടോ? ഇത് എവിടെയാണ് ഡാറ്റ സംഭരിക്കുന്നത്, എത്ര സമയത്തേക്ക്? ഇത് ഒരു ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ് കരാർ (കോർപ്പറേറ്റ് ഉപയോഗത്തിന്) വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നുണ്ടോ? അവരുടെ സെർവറുകൾ എവിടെയാണ്? പൊതുവായി ലഭ്യമായ സൗജന്യ ടൂളുകളേക്കാൾ സുരക്ഷിതമാണ് നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കാത്ത കോർപ്പറേറ്റ്, കരാർ, പരിശീലന ഉപകരണങ്ങൾ. എന്നിരുന്നാലും, ഏറ്റവും സുരക്ഷിതമായ ഉപകരണത്തിൽപ്പോലും, അനാവശ്യമായ ക്രെഡൻഷ്യലുകൾ പങ്കിടരുത് - എല്ലാ സാഹചര്യങ്ങളിലും അജ്ഞാതവൽക്കരണം ആദ്യ പ്രതിരോധമാണ്.
ഡാറ്റ ലൈഫ് സൈക്കിൾ പരിഗണിക്കുക: ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുക (സാധൂകരിക്കുക), പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുക (ആവശ്യമനുസരിച്ച്), സംഭരിക്കുക (സുരക്ഷിതം, സമയബന്ധിതമായി), പങ്കിടുക (അംഗീകൃതം മാത്രം, അജ്ഞാതൻ), ഇല്ലാതാക്കുക (പൂർത്തിയാകുമ്പോൾ). നിങ്ങൾ AI ടൂളുകളിൽ പറ്റിനിൽക്കുന്ന എന്തും ഈ ലൂപ്പിന് പുറത്ത് വീഴാനുള്ള സാധ്യതയുണ്ട്.
നുറുങ്ങ്: നിങ്ങളുടെ പ്രിയപ്പെട്ട നിർദ്ദേശങ്ങളുടെ മുകളിൽ ഒരു കടുത്ത നിയമം സ്ഥാപിക്കുക: "ഈ സംഭാഷണത്തിൽ കുട്ടിയെയോ കുടുംബത്തെയോ തിരിച്ചറിയുന്ന ഒരു വിവരവും ഞാൻ പങ്കിടില്ല." ഇതൊരു നിയന്ത്രണ റിഫ്ലെക്സാക്കി മാറ്റുന്നത് ഏറ്റവും സാധാരണമായ ലംഘനത്തെ തടയുന്നു (അശ്രദ്ധമായി ഐഡി ഒട്ടിക്കുന്നു).
ധാർമ്മിക അതിരുകൾ: രോഗനിർണയം, കളങ്കം, വിവേചനം
സ്വകാര്യത ഒരു സാങ്കേതിക പ്രശ്നമാണ്, എന്നാൽ ധാർമ്മികത വിശാലമാണ്. മൂന്ന് ബൗണ്ടറികൾ നിർണായകമാണ്. ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് അതോറിറ്റി: ശിശു വികസന വിദഗ്ധൻ സ്ക്രീനിംഗും വികസന വിലയിരുത്തലും നടത്തുന്നു; കൃത്യമായ രോഗനിർണയം എന്നത് ബന്ധപ്പെട്ട ഫിസിഷ്യൻ്റെ/ക്ലിനിക്കൽ ടീമിൻ്റെ ജോലിയാണ്. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിന് ഈ പരിധി അറിയില്ല; നീ സംരക്ഷിക്കും. കളങ്കം: ഒരു കുട്ടിയെ നേരത്തെയുള്ളതും സ്ഥിരവുമായ ലേബൽ ഉപയോഗിച്ച് അടയാളപ്പെടുത്തുന്നത് (ഫയലിൽ, കുടുംബത്തിൽ, നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം മനസ്സിൽ) കുട്ടിയോട് അന്യായമാണ്, മാത്രമല്ല അവരുടെ വളർച്ചയെ പ്രതികൂലമായി ബാധിക്കുകയും ചെയ്യും. വിവേചനവും പക്ഷപാതവും: പരിശീലന ഡാറ്റയിൽ AI പക്ഷപാതത്തെ പ്രതിഫലിപ്പിച്ചേക്കാം; ഇത് ഒരു പ്രത്യേക സംസ്കാരം, ലിംഗഭേദം അല്ലെങ്കിൽ സാമൂഹിക സാമ്പത്തിക ഗ്രൂപ്പുമായി ബന്ധപ്പെട്ട് പക്ഷപാതപരമായ ഫലങ്ങൾ സൃഷ്ടിച്ചേക്കാം. വിദഗ്ദ്ധർ ഇവ ശ്രദ്ധിക്കുകയും തിരുത്തുകയും വേണം. എല്ലാത്തിനുമുപരി, കുട്ടിയുടെ മികച്ച താൽപ്പര്യങ്ങളുടെ തത്വം നിലകൊള്ളുന്നു: ഓരോ തീരുമാനവും കുട്ടിയുടെ നന്മയ്ക്കാണോ?
പകർത്താവുന്ന നാല് നിർദ്ദേശങ്ങൾ
1) അജ്ഞാതമാക്കൽ പ്രോംപ്റ്റ്:
ഞാൻ നിങ്ങൾക്ക് ഒരു വാചകം തരാം. കുട്ടിയുടെയോ കുടുംബത്തിൻ്റെയോ ഐഡൻ്റിറ്റി (പേര്, കുടുംബപ്പേര്, TR ഐഡി, ജനനത്തീയതി, സ്കൂൾ/സ്ഥാപനം, വിലാസം, ഫയൽ നമ്പർ, അദ്വിതീയ വിശദാംശങ്ങൾ) വെളിപ്പെടുത്തുന്ന ഏതെങ്കിലും വിവരങ്ങൾ നീക്കം ചെയ്യുക; പൊതുവായ പദപ്രയോഗം ([പെൺകുട്ടി], [പ്രീ-സ്കൂൾ സ്ഥാപനം]) ഉപയോഗിച്ച് മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുക. പേര് മാത്രമല്ല, വ്യക്തിയെ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയുന്ന അതുല്യ വിശദാംശങ്ങളും സാമാന്യവൽക്കരിക്കുക. നിങ്ങൾ നീക്കം ചെയ്തവ ലിസ്റ്റ് ചെയ്യുക. വാചകം: [റോ]
2) വാഹന സ്വകാര്യത വിലയിരുത്തൽ പ്രോംപ്റ്റ്:
കുട്ടികളുടെ ഡാറ്റയ്ക്കൊപ്പം (വിദ്യാഭ്യാസം, നിലനിർത്തൽ, കരാർ, സെർവർ ലൊക്കേഷൻ, ഇല്ലാതാക്കൽ എന്നിവയിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഡാറ്റയാണ്) എനിക്ക് ഒരു AI ടൂൾ ഉപയോഗിക്കാനാകുമോ എന്ന് തീരുമാനിക്കാൻ ഞാൻ ചോദിക്കേണ്ട സ്വകാര്യതാ ചോദ്യങ്ങളുടെ ഒരു ചെക്ക്ലിസ്റ്റ് തരൂ. ഉത്തരങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കരുത്; ചോദ്യങ്ങൾ ലിസ്റ്റ് ചെയ്യുക.
3) അധികാര നിയന്ത്രണ നിർദ്ദേശത്തിൻ്റെ നൈതികത/പരിധി:
ഇനിപ്പറയുന്ന വാചകം ധാർമ്മികമായി അവലോകനം ചെയ്യുക: (1) ഇത് ഒരു രോഗനിർണയം നടത്തുന്നുണ്ടോ/അർത്ഥമാക്കുന്നുണ്ടോ? (2) കളങ്കപ്പെടുത്തുന്ന ഒരു ലേബൽ ഉണ്ടോ? (3) സാംസ്കാരിക/ലിംഗ/സാമൂഹിക പക്ഷപാതങ്ങൾ ഉണ്ടോ? ഓരോ പ്രശ്നവും ഹൈലൈറ്റ് ചെയ്ത് തിരുത്തിയതും ജാഗ്രതയുള്ളതുമായ ഒരു ബദൽ നിർദ്ദേശിക്കുക. വാചകം: [ഡ്രാഫ്റ്റ്]
4) കുടുംബ സമ്മത വിവരങ്ങൾ ടെക്സ്റ്റ് പ്രോംപ്റ്റ്:
കുട്ടിയുടെ ഡാറ്റ ഞാൻ എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കുമെന്നും സംരക്ഷിക്കുമെന്നും ലളിതമായി വിശദീകരിക്കുന്ന ഒരു ഹ്രസ്വ അറിയിപ്പ്/സമ്മത വാചകം കുടുംബത്തിന് ഡ്രാഫ്റ്റ് ചെയ്യുക. ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു: ഏത് ഡാറ്റ, ഏത് ആവശ്യത്തിനായി, അത് എങ്ങനെ സംരക്ഷിക്കപ്പെടുന്നു, ആരുമായി പങ്കിടുന്നു, പിൻവലിക്കാനുള്ള അവകാശം. നിയമോപദേശം നൽകുന്നു; ഇത് ഒരു ഡ്രാഫ്റ്റാണെന്നും സ്ഥാപനം അംഗീകരിക്കണമെന്നും ശ്രദ്ധിക്കുക.
മൂന്ന് മിനി കേസുകൾ
കേസ് 1 - ഐഡൻ്റിറ്റി അപ്ലോഡ് ലംഘനം. തിരക്കുള്ള ഒരു ദിവസം, ഒരു സ്പെഷ്യലിസ്റ്റ് കുട്ടിയുടെ വികസന റിപ്പോർട്ട്, മുഴുവൻ പേരും ഐഡിയും സഹിതം, ഒരു പൊതു ഉപകരണത്തിലേക്ക് ഒട്ടിച്ച് "സംഗ്രഹിക്കുക" എന്ന് പറയുന്നു. സ്ഥാപനം വിട്ട ഡാറ്റയും കുടുംബ സമ്മതവും ലഭിച്ചിട്ടില്ല. 1st പ്രോംപ്റ്റ് ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റയെ അജ്ഞാതമാക്കുകയും ഒരു സുരക്ഷിത ടൂളിൽ അജ്ഞാത വിവരങ്ങൾ മാത്രം ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുക എന്നതായിരുന്നു ശരിയായ മാർഗം. ഈ ലംഘനം നിയമപരവും ധാർമ്മികവുമായ ഒരു പ്രശ്നമാണ്, അത് പഴയപടിയാക്കാനാകില്ല.
കേസ് 2 - വീണ്ടും തിരിച്ചറിയൽ. ഒരു വിദഗ്ദ്ധൻ പേര് ഇല്ലാതാക്കി, പക്ഷേ "ഗ്രാമത്തിലെ ഏക ട്രിപ്പിൾ, അവൻ്റെ അച്ഛൻ ഒരു ഇമാമാണ്" എന്ന വിശദാംശങ്ങൾ ഉപേക്ഷിക്കുന്നു. ഈ വിശദാംശം പേരില്ലാതെ പോലും കുട്ടിയെ തിരിച്ചറിയുന്നു. അതുല്യമായ വിശദാംശങ്ങളെ സാമാന്യവൽക്കരിക്കാൻ വിദഗ്ധൻ അജ്ഞാതവൽക്കരണം കൂടുതൽ ആഴത്തിലാക്കുന്നു: "ഗ്രാമീണ പ്രദേശത്ത് താമസിക്കുന്ന ഒന്നിലധികം ഗർഭാവസ്ഥയിലുള്ള ഒരു കുട്ടി." ഐഡൻ്റിറ്റി ഇപ്പോൾ സംരക്ഷിക്കപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു.
കേസ് 3 - ബയസ് തിരുത്തൽ. താഴ്ന്ന വരുമാനമുള്ള ഒരു കുടുംബത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ഉള്ളടക്കത്തിൽ "ഈ കുടുംബങ്ങളിൽ ഇടപെടൽ പലപ്പോഴും അപര്യാപ്തമാണ്" എന്നതുപോലുള്ള പക്ഷപാതപരമായ അനുമാനം AI ഉളവാക്കുന്നു. വിദഗ്ധൻ ഇത് 3-ആം പ്രോംപ്റ്റിൽ പിടിക്കുന്നു; പ്രസ്താവനയെ അടിസ്ഥാനരഹിതവും കളങ്കപ്പെടുത്തുന്നതും വിവേചനപരവുമാണെന്ന് കണ്ടെത്തി അത് നീക്കം ചെയ്യുന്നു. എല്ലാ കുടുംബങ്ങളെയും തുല്യമായും ബഹുമാനത്തോടെയും കാണുന്ന ഒരു ഭാഷയിൽ ഇത് ഉള്ളടക്കത്തെ മാറ്റിയെഴുതുന്നു.
ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്
ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ്:
ഞാൻ എലിഫിൻ്റെ പൂർണ്ണമായ റിപ്പോർട്ട് ഇവിടെ ഒട്ടിക്കുന്നു, രോഗനിർണയം വിലയിരുത്തുകയും ശുപാർശ ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു.
പ്രശ്നം: ഐഡൻ്റിറ്റി വിവരങ്ങൾ പങ്കിട്ടു (KVKK ലംഘനം), രോഗനിർണയം അഭ്യർത്ഥിച്ചു (അധികാരികത അധികമായി), സമ്മതമില്ല, സുരക്ഷിത വാഹനം ചോദ്യം ചെയ്യപ്പെടുന്നില്ല.
ശക്തമായ നിർദ്ദേശം:
മൂല്യനിർണ്ണയ ഡ്രാഫ്റ്റിനായി ഇനിപ്പറയുന്ന അജ്ഞാത വികസന സംഗ്രഹം (തിരിച്ചറിയൽ വിവരങ്ങൾ നീക്കംചെയ്തു) എഡിറ്റ് ചെയ്യുക. ഒരു രോഗനിർണയം നടത്തുന്നു; കളങ്കപ്പെടുത്തുന്ന ലേബലുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത്; പക്ഷപാതപരമായ അനുമാനം ഒഴിവാക്കുക. നിങ്ങൾക്ക് ഉറപ്പില്ലാത്തിടത്ത് അടയാളപ്പെടുത്തുക [ഒരു വിദഗ്ദ്ധനെ വിലയിരുത്തട്ടെ]. സംഗ്രഹം: [അജ്ഞാത]
സാധാരണ തെറ്റുകൾ
- ക്രെഡൻഷ്യലുകൾ അപ്ലോഡ് ചെയ്യുന്നു: ഏറ്റവും സാധാരണവും കഠിനവുമായ ലംഘനം; എപ്പോഴും അജ്ഞാതമാക്കുക.
- ഉപരിപ്ലവമായ അജ്ഞാതവൽക്കരണം: പേര് ഇല്ലാതാക്കിയാൽ മാത്രം പോരാ; അതുല്യമായ വിശദാംശങ്ങളും സാമാന്യവൽക്കരിക്കുക.
- ഉപകരണത്തിൻ്റെ സ്വകാര്യതയെ ചോദ്യം ചെയ്യുന്നില്ല: വിദ്യാഭ്യാസത്തിനായി നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്ന ടൂളുകൾ ഒഴിവാക്കുക.
- ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് അതിർത്തി കടക്കുന്നു: വിലയിരുത്തൽ രോഗനിർണയമല്ല; അധികാരം ഫിസിഷ്യൻ/സംഘത്തിനാണ്.
- പക്ഷപാതം തിരിച്ചറിയുന്നില്ല: AI-യുടെ കളങ്കപ്പെടുത്തുന്ന/വിവേചനപരമായ അനുമാനങ്ങൾ പരിഹരിക്കുക.
ചുരുക്കത്തിൽ
കുട്ടികളുടെ ഡാറ്റ പ്രത്യേക വ്യക്തിഗത ഡാറ്റയാണ്; ഇതിന് കെവികെകെയുടെ പരിധിയിൽ ഉയർന്ന സംരക്ഷണം ആവശ്യമാണ്, കൂടാതെ കുടുംബത്തിൽ നിന്ന് രഹസ്യാത്മകതയും സമ്മതവും നേടുകയും ചെയ്യുന്നു. AI-യുമായി പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ ഏറ്റവും ശക്തമായ പ്രതിരോധം അജ്ഞാതവൽക്കരണമാണ് - പേര് മാത്രമല്ല, വ്യക്തിയെ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയുന്ന അതുല്യ വിശദാംശങ്ങളും സാമാന്യവൽക്കരിക്കുക. സ്വകാര്യതയ്ക്കുള്ള ഉപകരണങ്ങൾ വിലയിരുത്തുക; പരിശീലനത്തിൽ നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കാത്ത സുരക്ഷിതമായ ഒന്ന് തിരഞ്ഞെടുക്കുക. ധാർമ്മിക അതിരുകൾ (രോഗനിർണ്ണയ അധികാരം, കളങ്കം, വിവേചനം/പക്ഷപാതം) നിലനിർത്തുകയും എല്ലാ തീരുമാനങ്ങളിലും കുട്ടിയുടെ മികച്ച താൽപ്പര്യങ്ങൾ പരിഗണിക്കുകയും ചെയ്യുക.
ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്
ഒരു നോൺ-അജ്ഞാത (ആധികാരികമായ, നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം രേഖകളിൽ നിന്ന്) പുരോഗതി കുറിപ്പ് എടുക്കുക; സ്ക്രീനിൽ അത് പ്രതിഫലിപ്പിക്കാതെ, 1st പ്രോംപ്റ്റിൻ്റെ ലോജിക് ഉപയോഗിച്ച് ഇത് സ്വമേധയാ അജ്ഞാതമാക്കുകയും നിങ്ങൾ എക്സ്ട്രാക്റ്റുചെയ്ത എല്ലാ വിവരങ്ങളും ലിസ്റ്റുചെയ്യുകയും ചെയ്യുക. സ്വകാര്യതയുടെ കാര്യത്തിൽ നിങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു AI ടൂൾ 2nd prompt ഉപയോഗിച്ച് വിലയിരുത്തുക. ധാർമ്മികത/പക്ഷപാതത്തിനായുള്ള ഒരു ഡ്രാഫ്റ്റ് പ്രോംപ്റ്റ് ഉപയോഗിച്ച് പരിശോധിക്കുക 3. നിങ്ങൾ വരുത്തിയ മൂന്ന് തിരുത്തലുകളെങ്കിലും ശ്രദ്ധിക്കുക (ഒരു അജ്ഞാതവൽക്കരണം, ഒരു ധാർമ്മികത, ഒരു പക്ഷപാതം).
ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്
- [] ഞാൻ ഡാറ്റ അജ്ഞാതമാക്കി; അതുല്യമായ വിശദാംശങ്ങളും ഞാൻ സാമാന്യവൽക്കരിച്ചു.
- [ ] സ്വകാര്യതയുടെ കാര്യത്തിൽ ഞാൻ ഉപയോഗിച്ച ഉപകരണം ഞാൻ വിലയിരുത്തി; ഞാൻ സുരക്ഷിതമായ ഒന്ന് തിരഞ്ഞെടുത്തു.
- [ ] ആവശ്യമുള്ളപ്പോൾ ഞാൻ കുടുംബ സമ്മതം വാങ്ങി.
- [ ] ഞാൻ ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് അതോറിറ്റി പരിധി പാലിച്ചു; ഞാൻ മൂല്യനിർണയ-രോഗനിർണയ വ്യത്യാസം പ്രയോഗിച്ചു.
- [ ] കളങ്കപ്പെടുത്തുന്ന ടാഗുകളും വിവേചനപരമായ/പക്ഷപാതപരമായ പദപ്രയോഗങ്ങളും ഞാൻ നീക്കം ചെയ്തു.
- [ ] എല്ലാ തീരുമാനങ്ങളിലും ഞാൻ കുട്ടിയുടെ താൽപ്പര്യങ്ങൾ പരിഗണിച്ചു.
- [ ] ഞാൻ ഒരു വാഹനത്തിലേക്കും ക്രെഡൻഷ്യൽ അപ്ലോഡ് ചെയ്തിട്ടില്ല.