നേട്ടങ്ങൾ:
- KVKK, പ്രത്യേക വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ ആശയങ്ങൾ എന്നിവയുടെ ചട്ടക്കൂടിനുള്ളിൽ വിദ്യാർത്ഥി ഡാറ്റയെ തരംതിരിക്കാനും അജ്ഞാതമാക്കാനുമുള്ള കഴിവ്, സുരക്ഷിത വാഹന തിരഞ്ഞെടുപ്പ് പ്രയോഗിക്കുക
- ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിൻ്റെ ഉപയോഗവുമായി PDR പ്രൊഫഷണൽ എത്തിക്സ് തത്വങ്ങൾ (രഹസ്യത, ഗുണം, നോൺ-മലെഫിസെൻസ്, സ്വയംഭരണം) പൊരുത്തപ്പെടുത്താനുള്ള കഴിവ്
- ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഔട്ട്പുട്ടിലെ പക്ഷപാതം, സാംസ്കാരിക സംവേദനക്ഷമത, ഭ്രമാത്മകത എന്നിവ തിരിച്ചറിയാനും ധാർമ്മിക ഉപയോഗ നയം സൃഷ്ടിക്കാനുമുള്ള കഴിവ്
വിശ്വാസമാണ് PDR പ്രൊഫഷൻ്റെ ഹൃദയം. ഒരു വിദ്യാർത്ഥിക്ക് അവൻ്റെ/അവളുടെ ഏറ്റവും അടുപ്പമുള്ള വികാരങ്ങൾ, കുടുംബം, ഭയം എന്നിവ ഒരു സ്പെഷ്യലിസ്റ്റിനോട് പറയാൻ കഴിയുമെങ്കിൽ, വിവരങ്ങൾ സംരക്ഷിക്കപ്പെടുമെന്ന് അവൻ/അവൾ വിശ്വസിക്കുന്നതുകൊണ്ട് മാത്രമാണ്. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ടൂളുകൾ ഈ വിശ്വാസത്തിന് ഗുരുതരമായ ഒരു പുതിയ പരീക്ഷണം നൽകുന്നു: ഏറ്റവും സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റ ഒരു വാക്യത്തിൽ നിയന്ത്രണാതീതമായേക്കാം. ഈ യൂണിറ്റിൽ, സ്വകാര്യത, KVKK, PDR പ്രൊഫഷണൽ നൈതികത എന്നിവയും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിൻ്റെ ഉപയോഗത്തിന് അവ എങ്ങനെ ബാധകമാകുമെന്നതും ഞങ്ങൾ വ്യവസ്ഥാപിതമായി ചർച്ചചെയ്യുന്നു. മുൻ യൂണിറ്റുകളിൽ ഞങ്ങൾ ഈ തത്വങ്ങൾ ഓരോന്നായി പ്രയോഗിച്ചു; ഇവിടെ ഞങ്ങൾ അതിനെ മൊത്തത്തിൽ സംയോജിപ്പിച്ച് ഒരു സ്ഥിരമായ നയമാക്കി മാറ്റും.
കെവികെകെയും ഡാറ്റ തരങ്ങളും: എന്താണ് കൂടുതൽ പരിരക്ഷിതം
ആളുകളുടെ ഡാറ്റയുടെ നിയമാനുസൃതമായ പ്രോസസ്സിംഗ് നിയന്ത്രിക്കുന്ന നിയമമാണ് കെവികെകെ (പേഴ്സണൽ ഡാറ്റ പ്രൊട്ടക്ഷൻ ലോ). രണ്ട് ആശയങ്ങൾ പ്രത്യേകിച്ചും പ്രധാനമാണ്. പേര്, കുടുംബപ്പേര്, സ്കൂൾ നമ്പർ, ക്ലാസ്, വിലാസം, ഫോട്ടോ എന്നിങ്ങനെ ഒരു വ്യക്തിയെ തിരിച്ചറിയുന്നതോ തിരിച്ചറിയുന്നതോ ആയ ഏതൊരു വിവരവും വ്യക്തിഗത ഡാറ്റയാണ്. ആരോഗ്യം, മാനസികാവസ്ഥ, രോഗനിർണയം, ലൈംഗിക ജീവിതം, മതം, വംശീയത, ക്രിമിനൽ നില എന്നിങ്ങനെ ഉയർന്ന പരിരക്ഷ ആവശ്യമുള്ള ഒരു തരം സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റയാണ് പ്രത്യേക വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ. ഭൂരിഭാഗം PDR റെക്കോർഡുകളും ഈ രണ്ടാമത്തെ സെൻസിറ്റീവ് വിഭാഗത്തിൽ പെടുന്നു; കാരണം മാനസിക നില, കുടുംബ പ്രശ്നങ്ങൾ, പിന്തുണ ചരിത്രം എന്നിവ നേരിട്ട് സ്വകാര്യ ഡാറ്റയാണ്. PDR ഡാറ്റ ഒരിക്കലും അതിൻ്റെ അസംസ്കൃത രൂപത്തിൽ പൊതു ഉപകരണങ്ങളിലേക്ക് നൽകരുത് എന്നാണ് ഇതിനർത്ഥം.
പ്രായോഗികമായി, ഇത് മൂന്ന് നിയമങ്ങളായി വിവർത്തനം ചെയ്യുന്നു: (1) ഡാറ്റ മിനിമൈസേഷൻ - ഒരു ജോലി ചെയ്യാൻ ആവശ്യമായ ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് പ്രവർത്തിക്കുക. (2) അജ്ഞാതവൽക്കരണം - വ്യക്തിപരമായി തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയുന്ന വിവരങ്ങൾ നീക്കം ചെയ്തുകൊണ്ട് വ്യക്തിയുമായി ഡാറ്റ അൺലിങ്ക് ചെയ്യുക. (3) സുരക്ഷിതമായ മാർഗങ്ങളും ഉദ്ദേശ്യ അതിർവരമ്പുകളും — സാധ്യമായ ഇടങ്ങളിൽ ഡാറ്റ-സുരക്ഷിത എൻ്റർപ്രൈസ് ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കുകയും ഡാറ്റ ശേഖരിച്ച ആവശ്യത്തിനായി മാത്രം പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുക.
ശ്രദ്ധിക്കുക: "ഞാൻ അത് എങ്ങനെയെങ്കിലും അജ്ഞാതമാക്കി" എന്ന് പറഞ്ഞാൽ മാത്രം പോരാ. ഒരു വാചകത്തിൽ നിന്ന് ഒരു പേര് ഒഴിവാക്കിയാലും, സാഹചര്യത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ഒരു സവിശേഷ വിവരണം (ഒരു ചെറിയ സ്കൂളിലെ ഒരു വിദ്യാർത്ഥിയുടെ വളരെ നിർദ്ദിഷ്ട സാഹചര്യം) വ്യക്തിയെ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും. അജ്ഞാതവൽക്കരണത്തിൽ, പേര് മാത്രമല്ല, വ്യക്തിയെ സൂചിപ്പിക്കുന്ന വിശദാംശങ്ങളും സാമാന്യവൽക്കരിക്കുക.
അജ്ഞാതമാക്കൽ പ്രാക്ടീസ്: ഒരു നിയന്ത്രണ നടപടിക്രമം
ടൂളിലേക്ക് ഒരു ടെക്സ്റ്റ് എക്സ്പോർട്ടുചെയ്യുന്നതിന് മുമ്പ്, ഈ നടപടിക്രമം പിന്തുടരുക: (എ) പേര്, കുടുംബപ്പേര്, നമ്പർ, ക്ലാസ്-ബ്രാഞ്ച്, പേരൻ്റ് നെയിം, വിലാസം, ടെലിഫോൺ, സ്കൂളിൻ്റെ പേര് തുടങ്ങിയ നേരിട്ടുള്ള ഐഡൻ്റിഫയറുകൾ നീക്കം ചെയ്യുക. (ബി) പരോക്ഷ വിവരണങ്ങളെ സാമാന്യവൽക്കരിക്കുക: "12-ബിയിലെ ഏക കാഴ്ച വൈകല്യമുള്ള വിദ്യാർത്ഥി" എന്നതിന് പകരം "ഒരു മിഡിൽ സ്കൂൾ വിദ്യാർത്ഥി". (സി) ആവശ്യാനുസരണം തീയതിയും ഇവൻ്റ് വിശദാംശങ്ങളും മങ്ങിക്കുക. (ഡി) പോസ്റ്റ്-വായന: "ഈ വാചകം വായിക്കുന്ന ആർക്കെങ്കിലും ആരെയാണ് പരാമർശിച്ചിരിക്കുന്നതെന്ന് കണ്ടെത്താൻ കഴിയുമോ?" ഉത്തരം അവ്യക്തമാണെങ്കിൽ, കൂടുതൽ സാമാന്യവൽക്കരിക്കുക. ആധികാരികമായ റെക്കോർഡ് സ്ഥാപനത്തിൻ്റെ അടച്ചതും സുരക്ഷിതവുമായ സംവിധാനത്തിൽ മാത്രമാണ് എഴുതിയിരിക്കുന്നത്; AI ഉപകരണം ഈ സിസ്റ്റത്തിന് പുറത്താണ്.
PDR പ്രൊഫഷണൽ എത്തിക്സും AI
PDR പ്രൊഫഷണൽ നൈതികത നാല് അടിസ്ഥാന തത്വങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്, അവയിൽ ഓരോന്നും AI യുടെ ഉപയോഗത്തിന് നേരിട്ട് ബാധകമാണ്:
- രഹസ്യാത്മകത (രഹസ്യങ്ങൾ സൂക്ഷിക്കൽ): വിദ്യാർത്ഥികളുടെ വിവരങ്ങൾ പരിരക്ഷിച്ചിരിക്കുന്നു. AI-യിലേക്ക് റോ ഡാറ്റ നൽകാതിരിക്കുക, അജ്ഞാതമാക്കുക, സുരക്ഷിതമായ ഒരു ഉപകരണം തിരഞ്ഞെടുക്കൽ എന്നിവ ഈ തത്വത്തിൻ്റെ ആവശ്യകതയാണ്.
- പ്രയോജനം: ചെയ്യുന്നതെല്ലാം വിദ്യാർത്ഥിയുടെ ക്ഷേമത്തിന് വേണ്ടിയുള്ളതായിരിക്കണം. AI ഉപയോഗിക്കുന്നത് സൗകര്യത്തിനായാണ്, വിദ്യാർത്ഥിയുടെ നേട്ടത്തിൽ വിട്ടുവീഴ്ച ചെയ്യുന്ന വിധത്തിലല്ല.
- നോൺമെലിഫിസെൻസ്: ഒരു ദോഷവും വരുത്താതിരിക്കുക എന്നതാണ് മുൻഗണന. സ്ഥിരീകരിക്കാത്ത ഔട്ട്പുട്ട്, കൃത്യമല്ലാത്ത സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ, ലേബലിംഗ്, പ്രതിസന്ധിയിൽ AI-യുടെ ഉപയോഗം എന്നിവ അപകടസാധ്യതകളാണ്; അതിനാൽ സ്ഥിരീകരണവും പ്രതിസന്ധിയുടെ അതിരുകളും ഒരു ധാർമ്മിക അനിവാര്യതയാണ്.
- സ്വയംഭരണം: സ്വന്തം തീരുമാനമെടുക്കാനുള്ള വിദ്യാർത്ഥിയുടെ അവകാശം സംരക്ഷിക്കപ്പെടുന്നു. AI വിദ്യാർത്ഥിയെ ഒരു ലേബലിലേക്ക് ചുരുക്കുകയോ അവൻ്റെ/അവളുടെ പേരിൽ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുകയോ ചെയ്യരുത്.
അക്കൗണ്ടബിലിറ്റി ഇതിലേക്ക് ചേർക്കുന്നു: ഉപയോഗിക്കുന്ന ഓരോ ഔട്ട്പുട്ടിൻ്റെയും ഉത്തരവാദിത്തം വിദഗ്ദ്ധനാണ്; "AI നിർമ്മിച്ചത്" ഒരു പ്രതിരോധമല്ല.
പക്ഷപാതം, സാംസ്കാരിക സംവേദനക്ഷമത, സുതാര്യത
പരിശീലന ഡാറ്റയിൽ സാമൂഹിക പാറ്റേണുകൾ പ്രതിഫലിപ്പിക്കാൻ AI-ന് കഴിയും. PDR-ൽ, ഇത് ന്യായമായ ഒരു പ്രശ്നമാണ്: ഒരു വിദ്യാർത്ഥിയെ അവരുടെ ലിംഗഭേദം, സംസ്കാരം അല്ലെങ്കിൽ സാമൂഹിക സാമ്പത്തിക നില എന്നിവ അനുസരിച്ച് സ്റ്റീരിയോടൈപ്പ് ചെയ്യുന്ന ഫലങ്ങൾ അവസര സമത്വത്തെ ദുർബലപ്പെടുത്തുന്നു. സാംസ്കാരിക സംവേദനക്ഷമതയ്ക്കും പക്ഷപാതത്തിനും വേണ്ടി നിർമ്മിച്ച ഉള്ളടക്കം വിദഗ്ദ്ധൻ പരിശോധിക്കുന്നു. കൂടാതെ സുതാര്യത: ഉചിതമായിടത്ത്, ഒരു മെറ്റീരിയലിൻ്റെയോ ഡ്രാഫ്റ്റിൻ്റെയോ തയ്യാറാക്കലിൽ AI ഉപയോഗിച്ചിട്ടുണ്ടെന്ന് ആന്തരികമായി വ്യക്തമാക്കണം; ഇത് ഒരു രഹസ്യ "മാജിക്" ആയി ഉപയോഗിക്കരുത്. വിദ്യാർത്ഥിയുമായുള്ള ബന്ധത്തിൽ രഹസ്യസ്വഭാവം അനിവാര്യമാണ്; വിദ്യാർത്ഥി വിശദീകരിക്കുന്നത് ഒരു വാഹനത്തിലേക്ക് കൊണ്ടുപോകുന്നില്ല.
ഘട്ടം ഘട്ടമായി: ഒരു AI ഉപയോഗ നയം സ്ഥാപിക്കൽ
- ഡാറ്റ തരംതിരിക്കുക. നിങ്ങളുടെ പക്കലുള്ള എല്ലാ വിവരങ്ങളും "വ്യക്തിഗത / സ്വകാര്യ / പൊതു" എന്ന് വേർതിരിക്കുക.
- വാഹനം തിരഞ്ഞെടുക്കുക. സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റയ്ക്കുള്ള ഒരേയൊരു സുരക്ഷിത, എൻ്റർപ്രൈസ് ഉപകരണം; പൊതുവായ രൂപരേഖയ്ക്കായി അജ്ഞാതമായി പ്രവർത്തിക്കുക.
- അജ്ഞാതമാക്കൽ നടപടിക്രമം പിന്തുടരുക. ഓരോ എൻട്രിക്കും മുമ്പായി ചെക്ക് റൊട്ടീൻ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക.
- മൂല്യനിർണ്ണയവും പക്ഷപാത പരിശോധനയും. ഓരോ ഔട്ട്പുട്ടും വസ്തുതയ്ക്കും ന്യായത്തിനും വേണ്ടി പരിശോധിക്കുക.
- പ്രതിസന്ധി പരിധി നിലനിർത്തുക. പ്രതിസന്ധിയും കൺസൾട്ടേഷൻ ബന്ധവും വാഹനത്തിൽ നിന്ന് അകറ്റി നിർത്തുക.
- ഉത്തരവാദിത്തം ഏറ്റെടുക്കുക, സുതാര്യത പുലർത്തുക. അന്തിമ അംഗീകാരം വിദഗ്ധൻ്റേതാണ്; സ്ഥാപനത്തിനുള്ളിൽ ഉപയോഗം തുറന്നിരിക്കുന്നു.
പകർത്താവുന്ന ടെംപ്ലേറ്റുകൾ
1) അജ്ഞാതവൽക്കരണ നിയന്ത്രണം:
നിങ്ങളുടെ റോൾ: സ്വകാര്യത ഓഡിറ്റ് അസിസ്റ്റൻ്റ്. വ്യക്തിയെ (പേര്, നമ്പർ, ക്ലാസ്, സ്കൂൾ, തനതായ സാഹചര്യ വിവരണം) നേരിട്ടോ പരോക്ഷമായോ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയുന്ന ഓരോ പ്രസ്താവനയും ചുവടെയുള്ള വാചകത്തിൽ പട്ടികപ്പെടുത്തുകയും ഓരോന്നിനും കൂടുതൽ പൊതുവായ ഒരു ബദൽ നിർദ്ദേശിക്കുകയും ചെയ്യുക. അഭിപ്രായമിടുന്ന ഉള്ളടക്കം. വാചകം: [വാചകം ഒട്ടിക്കുക]
2) പക്ഷപാതവും സാംസ്കാരിക സംവേദനക്ഷമത ഓഡിറ്റും:
പക്ഷപാതത്തിനും സാംസ്കാരിക സംവേദനക്ഷമതയ്ക്കുമായി ഇനിപ്പറയുന്ന PDR മെറ്റീരിയൽ പരിശോധിക്കുക: അതിൽ ലിംഗഭേദം, സംസ്കാരം, സാമൂഹിക സാമ്പത്തിക നില അല്ലെങ്കിൽ കുടുംബ ഘടന എന്നിവയെക്കുറിച്ചുള്ള സ്റ്റീരിയോടൈപ്പുകൾ അടങ്ങിയിട്ടുണ്ടോ? ആർക്കൊക്കെ ഒഴിവാക്കാനാകും? അപകടസാധ്യതയുള്ള പ്രസ്താവനകൾ ഫ്ലാഗുചെയ്യുകയും ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ഇതരമാർഗങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുകയും ചെയ്യുക. മെറ്റീരിയൽ: [മെറ്റീരിയൽ ഒട്ടിക്കുക]
3) കോർപ്പറേറ്റ് AI ഉപയോഗ നയത്തിൻ്റെ കരട്:
നിങ്ങളുടെ റോൾ: PDR റൈറ്റിംഗ് അസിസ്റ്റൻ്റ്. മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശ സേവനത്തിനായി, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ടൂളുകളുടെ ഉപയോഗത്തെക്കുറിച്ച് ഒരു ഹ്രസ്വ ആഭ്യന്തര നയം തയ്യാറാക്കുക. തലക്കെട്ടുകൾ: ഏത് ജോലികളിൽ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഏതൊക്കെ ജോലികളിൽ അത് ഉപയോഗിക്കില്ല (പ്രതിസന്ധി, രോഗനിർണയം, കൺസൾട്ടേഷൻ), ഡാറ്റ അജ്ഞാതവൽക്കരണ നിയമം, സ്ഥിരീകരണ ബാധ്യത, ഉത്തരവാദിത്തം വിദഗ്ധനിൽ നിക്ഷിപ്തമാണ്. ഹ്രസ്വവും ബാധകവുമാണ്.
ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്
ദുർബല:
അഹ്മെത് യിൽമാസ് 8-സിയുടെ അവസ്ഥ സംഗ്രഹിക്കാൻ, അവൻ വീട്ടിൽ അക്രമത്തിന് വിധേയനായിരുന്നു.
ഇത് ഏറ്റവും സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റ (പേര്, ക്ലാസ്, പ്രത്യേക സ്റ്റാറ്റസ്) അതിൻ്റെ അസംസ്കൃത രൂപത്തിൽ വാഹനത്തിലേക്ക് പ്രവേശിക്കുന്നു - കെവികെകെയുടെയും ധാർമ്മികതയുടെയും ഗുരുതരമായ ലംഘനം; മാത്രമല്ല, ഇതൊരു അറിയിപ്പ് സാഹചര്യമായിരിക്കാം (യൂണിറ്റ് 9).
ശക്തമായ:
നിങ്ങളുടെ റോൾ: സ്വകാര്യതാ നിയന്ത്രണ സഹായി. ശ്രദ്ധിക്കുക: ടൂളിലേക്ക് സമർപ്പിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ഞാൻ ചുവടെയുള്ള ടെക്സ്റ്റ് അജ്ഞാതമാക്കി. എന്നിരുന്നാലും, വീണ്ടും പരിശോധിക്കുക: വ്യക്തിയെ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയുന്ന എന്തെങ്കിലും വിശദാംശങ്ങൾ അവശേഷിക്കുന്നുണ്ടോ? വാചകം: "ഒരു മിഡിൽ സ്കൂൾ വിദ്യാർത്ഥി വീട്ടിൽ പിരിമുറുക്കം അനുഭവിക്കുന്നതായി സൂചന നൽകി."
മൂന്ന് മിനി കേസുകൾ
കേസ് 1 - പരോക്ഷ വെളിപ്പെടുത്തൽ. ഒരു വിദഗ്ദ്ധൻ താൻ പേര് ഒഴിവാക്കിയ ഉപകരണത്തിൽ ഒരു വാചകം നൽകാനൊരുങ്ങുകയായിരുന്നു; എന്നാൽ "വീൽചെയർ ഉപയോഗിക്കുന്ന സ്കൂളിലെ ഏക വിദ്യാർത്ഥി" എന്ന വാചകം ആ വ്യക്തിയെ നേരിട്ട് പരാമർശിക്കുന്നതാണെന്ന് അദ്ദേഹം മനസ്സിലാക്കി. അദ്ദേഹം ഇത് "ഒരു വിദ്യാർത്ഥി" എന്ന് സാമാന്യവൽക്കരിച്ചു. പേരിടൽ മാത്രം പോരാ; അതുല്യമായ സാഹചര്യത്തിൻ്റെ വിവരണവും തിരിച്ചറിയുന്നതായിരുന്നു.
കേസ് 2 - ബയസ് തിരുത്തൽ. ഒരു കരിയർ മെറ്റീരിയൽ ഓഡിറ്റ് ചെയ്ത ഒരു വിദഗ്ദ്ധൻ, AI എല്ലായ്പ്പോഴും എഞ്ചിനീയറിംഗ് ഉദാഹരണങ്ങളിൽ പുരുഷ പേരുകളും പരിചരണ തൊഴിലുകളിൽ സ്ത്രീ പേരുകളും ഉപയോഗിക്കുന്നതായി കണ്ടെത്തി. ഇത് സാമ്പിളുകൾ ബാലൻസ് ചെയ്യുകയും പൂപ്പൽ തകർക്കുകയും ചെയ്തു. ഈ ചെറിയ തിരുത്തൽ വിദ്യാർത്ഥികൾക്ക് അയച്ച സന്ദേശത്തിൻ്റെ ന്യായം സംരക്ഷിച്ചു.
കേസ് 3 - നയം സ്ഥാപിക്കൽ. എല്ലാവരും AI വ്യത്യസ്തമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു എന്ന വസ്തുതയിൽ നിന്ന് ഉയർന്നുവരുന്ന ആശയക്കുഴപ്പം ഇല്ലാതാക്കാൻ ഒരു മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശ സേവനം ഒരു പൊതു ആന്തരിക നയ വാചകം സൃഷ്ടിച്ചു: ഏത് ടാസ്ക്കിലാണ് ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നത്, പ്രതിസന്ധിയിലും രോഗനിർണയത്തിലും അല്ല, ഡാറ്റ അജ്ഞാതമാണ്, ഔട്ട്പുട്ട് പരിശോധിച്ചുറപ്പിക്കുന്നു, ഉത്തരവാദിത്തം വിദഗ്ദ്ധനാണ്. എഐ ഡ്രാഫ്റ്റ് നൽകി; ടീം അവരുടെ സ്വന്തം മൂല്യങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ഉള്ളടക്കം അന്തിമമാക്കി. അനിശ്ചിതത്വം വ്യക്തമായ ചട്ടക്കൂടിന് വഴിമാറി.
സാധാരണ തെറ്റുകൾ
- റോ ഡാറ്റ നൽകുന്നു. പേര്/സ്റ്റാറ്റസ് ഉള്ള വാഹനത്തിന് എഴുതുന്നു. പരിഹാരം: അജ്ഞാതമാക്കൽ നടപടിക്രമം, സുരക്ഷിത ഉപകരണം.
- പേര് നീക്കം ചെയ്താൽ മതി. പരോക്ഷ ഐഡൻ്റിഫയറുകൾ മറക്കുന്നു. പരിഹാരം: അതുല്യമായ വിശദാംശങ്ങളും സാമാന്യവൽക്കരിക്കുക.
- പക്ഷപാതത്തെ അവഗണിക്കുന്നു. സ്റ്റീരിയോടൈപ്പിക്കൽ ഔട്ട്പുട്ട് സ്വീകരിക്കുന്നു. പരിഹാരം: പക്ഷപാതവും സംസ്കാര ഓഡിറ്റും.
- വാഹനത്തിൻ്റെ ഉത്തരവാദിത്തം ഏൽപ്പിക്കുന്നു. അതിൻ്റെ അർത്ഥം "AI അത് നിർമ്മിച്ചു" എന്നാണ്. പരിഹാരം: ഉത്തരവാദിത്തം വിദഗ്ദ്ധൻ്റെ പക്കലാണ്.
- ദുരുപയോഗം. ഒരു ആവശ്യത്തിനായി മറ്റൊരു ആവശ്യത്തിനായി ശേഖരിക്കുന്ന ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നു. പരിഹാരം: ഉദ്ദേശ്യ പരിധിയെ മാനിക്കുക.
പട്ടിക: ഡാറ്റ തരവും AI നിയമവും
ഡാറ്റ തരം
ഉദാഹരണം
AI നിയമം
പൊതു
പൊതു തൊഴിൽ ആമുഖം
സൗജന്യമായി ലഭ്യമാണ്
വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ
പേര്, നമ്പർ, ക്ലാസ്
അജ്ഞാതമാക്കാതെ പ്രവേശിക്കാൻ കഴിയില്ല
പ്രത്യേക ഗുണനിലവാര ഡാറ്റ
മാനസിക നില, കുടുംബം, രോഗനിർണയം
അതിൻ്റെ അസംസ്കൃത രൂപത്തിൽ അത് ഒരിക്കലും നൽകാനാവില്ല.
പ്രതിസന്ധി ഡാറ്റ
അപകടം, ദുരുപയോഗം, ആത്മഹത്യ
വാഹനത്തിൽ ഒരിക്കലും പ്രവേശിക്കരുത് (യൂണിറ്റ് 9)
ചുരുക്കത്തിൽ
PDR-ൽ, പ്രൊഫഷനിലുള്ള വിശ്വാസത്തിൻ്റെ അടിത്തറയും AI കാലഘട്ടത്തിലെ ഏറ്റവും പരീക്ഷിക്കപ്പെട്ട തത്വവുമാണ് രഹസ്യാത്മകത. KVKK ഡാറ്റയെ വ്യക്തിഗതവും സ്വകാര്യവുമായ ഡാറ്റയായി വേർതിരിക്കുന്നു; മിക്ക PDR ഡാറ്റയും സെൻസിറ്റീവ് ആയതിനാൽ ടൂളിൽ അതിൻ്റെ റോ രൂപത്തിൽ നൽകിയിട്ടില്ല. ഡാറ്റ ചെറുതാക്കൽ, അജ്ഞാതവൽക്കരണം (നേരിട്ടുള്ളതും പരോക്ഷവുമായ ഐഡൻ്റിഫയറുകൾക്കൊപ്പം), സുരക്ഷിതമായ ടൂൾ തിരഞ്ഞെടുക്കൽ എന്നിവയാണ് അടിസ്ഥാന നിയമങ്ങൾ. പ്രൊഫഷണൽ നൈതികതയുടെ നാല് തത്ത്വങ്ങൾ-രഹസ്യാത്മകത, ഗുണം, അപകീർത്തിപ്പെടുത്തൽ, സ്വയംഭരണം-എഐയുടെ ഉപയോഗവുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു; പക്ഷപാതം നിയന്ത്രിക്കപ്പെടുന്നു, ഉത്തരവാദിത്തം വിദഗ്ധരിൽ തുടരുന്നു, സ്ഥാപനത്തിനുള്ളിൽ ഉപയോഗം സുതാര്യമാണ്.
ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്
നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശ സേവനത്തിനായി ഒരു ഹ്രസ്വ "AI ഉപയോഗ നയം" തയ്യാറാക്കുക. "എൻ്റർപ്രൈസ് AI ഉപയോഗ നയ ഡ്രാഫ്റ്റ്" ടെംപ്ലേറ്റ് ഉപയോഗിച്ച് ഒരു തുടക്കം നേടുക; എന്നിട്ട് നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം സ്ഥാപനത്തിൻ്റെ യാഥാർത്ഥ്യമനുസരിച്ച് അത് ക്രമീകരിക്കുക. കൂടാതെ "അജ്ഞാതവൽക്കരണ പരിശോധന" ടെംപ്ലേറ്റിലൂടെ ഒരു (സാങ്കൽപ്പിക) വാചകം കടന്നുപോകുകയും കുറഞ്ഞത് ഒരു പരോക്ഷ ഐഡൻ്റിഫയറെങ്കിലും പിടിച്ചെടുക്കുകയും സാമാന്യവൽക്കരിക്കുകയും ചെയ്യുക.
ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്
- [ ] എൻ്റെ പക്കലുള്ള ഡാറ്റയെ ഞാൻ വ്യക്തിപരം / സ്വകാര്യം / പൊതുവായത് എന്നിങ്ങനെ തരംതിരിച്ചിട്ടുണ്ട്.
- [ ] ഞാൻ അജ്ഞാതവൽക്കരണത്തിൽ നേരിട്ടുള്ളതും പരോക്ഷവുമായ ഐഡൻ്റിഫയറുകൾ സാമാന്യവൽക്കരിച്ചിട്ടുണ്ട്.
- [ ] സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റയ്ക്കായി ഞാൻ സുരക്ഷിത/എൻ്റർപ്രൈസ് ടൂൾ ഉപയോഗിച്ചു.
- [ ] പക്ഷപാതവും സാംസ്കാരിക സംവേദനക്ഷമതയും ഞാൻ ഔട്ട്പുട്ട് പരിശോധിച്ചു.
- [ ] ഞാൻ ഉത്തരവാദിത്തം ഏറ്റെടുക്കുകയും ഉപയോഗം സുതാര്യമാക്കുകയും ചെയ്തു.