ਲਾਭ:
- ਇੱਕ RACI ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨਾਲ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨ ਦੀਆਂ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ
- ਇੱਕ ਸੰਤੁਲਿਤ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਤੇ ਨਿਯਮਤ ਆਡਿਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਸਥਾਪਤ ਕਰੋ
- 72 ਘੰਟੇ ਦੇ ਨਿਯਮ ਦੇ ਨਾਲ AI ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਉਲੰਘਣਾ ਘਟਨਾ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਯੋਜਨਾ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰੋ
ਪਹਿਲੀ ਇਕਾਈ ਤੋਂ ਇਸ ਬਿੰਦੂ ਤੱਕ, ਅਸੀਂ ਨੀਤੀ ਲਿਖੀ, ਕਾਨੂੰਨ ਸਿੱਖੇ, ਅਤੇ ਜੋਖਮਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ। ਹੁਣ ਇਹ ਸਭ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕਾਰਜ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਵਿੱਚ ਜੋੜਨ ਦਾ ਸਮਾਂ ਹੈ। ਭਾਵੇਂ ਕੋਈ ਨੀਤੀ ਕਿੰਨੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਲਿਖੀ ਗਈ ਹੋਵੇ, ਜੇਕਰ ਇਸਦੇ ਪਿੱਛੇ ਕੋਈ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ, ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਪ੍ਰਵਾਹ, ਆਡਿਟਿੰਗ ਅਤੇ ਘਟਨਾ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਇੱਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸ਼ੈਲਫ 'ਤੇ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਕਲੋਜ਼ਿੰਗ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਚਾਰ ਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦੇ ਹਾਂ ਜੋ AI ਗਵਰਨੈਂਸ ਨੂੰ ਜ਼ਿੰਦਾ ਰੱਖਦੇ ਹਨ — ਰੋਲ (RACI), ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ, ਨਿਯਮਤ ਆਡਿਟ, ਅਤੇ ਘਟਨਾ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ — ਅਤੇ ਫਰੇਮਵਰਕ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।
ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ: RACI ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ
ਸ਼ਾਸਨ ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਨਿਯਮ: ਹਰ ਕੰਮ ਦਾ ਇੱਕ ਮਾਲਕ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕਲਾਸਿਕ ਟੂਲ RACI ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਹੈ। RACI ਚਾਰ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਅੱਖਰਾਂ ਤੋਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ:
- R (ਜੰਮੇਵਾਰ/ਕਰਤਾ): ਉਹ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- A (ਜਵਾਬਦੇਹੀ): ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੋ ਆਖਿਰਕਾਰ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੈ।
- ਗ (ਸਲਾਹ): ਜਿਸ ਦੀ ਰਾਇ ਲਈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
- ਮੈਂ (ਜਾਣਕਾਰੀ): ਸੂਚਿਤ।
ਖੋਜ
(ਆਰ) ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ
ਜਵਾਬਦੇਹ (ਏ)
ਸਲਾਹ ਕੀਤੀ (C)
ਸੂਚਿਤ (I)
ਨੀਤੀ ਨੂੰ ਲਿਖਣਾ
ਏਆਈ ਅਧਿਕਾਰੀ
ਪਾਲਣਾ ਪ੍ਰਬੰਧਕ
ਕਾਨੂੰਨੀ, ਆਈ.ਟੀ., ਐਚ.ਆਰ
ਸੀਨੀਅਰ ਪ੍ਰਬੰਧਨ
ਨਵੇਂ ਵਾਹਨ ਦੀ ਮਨਜ਼ੂਰੀ
ਆਈਟੀ/ਸੁਰੱਖਿਆ
ਪਾਲਣਾ ਪ੍ਰਬੰਧਕ
ਕਾਨੂੰਨ
ਵਪਾਰ ਯੂਨਿਟ
DPIA ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ
ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਧਿਕਾਰੀ
ਪਾਲਣਾ ਪ੍ਰਬੰਧਕ
ਸਬੰਧਤ ਟੀਮ
ਸੀਨੀਅਰ ਪ੍ਰਬੰਧਨ
ਉਲੰਘਣਾ ਜਵਾਬ
ਸੁਰੱਖਿਆ ਟੀਮ
ਸੀਨੀਅਰ ਪ੍ਰਬੰਧਨ
ਕਾਨੂੰਨ, ਸੰਚਾਰ
ਪੂਰੀ ਸੰਸਥਾ
ਆਡਿਟ
ਅੰਦਰੂਨੀ ਆਡਿਟ
ਪਾਲਣਾ ਪ੍ਰਬੰਧਕ
ਇਕਾਈਆਂ
ਸੀਨੀਅਰ ਪ੍ਰਬੰਧਨ
ਸੁਝਾਅ: ਪ੍ਰਤੀ ਲਾਈਨ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ "A" (ਜਵਾਬਦੇਹ) ਰੱਖੋ। ਦੋ ਆਖਿਰਕਾਰ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹਨ, ਜ਼ੀਰੋ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੈ; ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸੰਕਟ ਦੇ ਸਮੇਂ "ਮੈਂ ਸੋਚਿਆ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹੋ" ਸ਼ਬਦ ਆਉਂਦਾ ਹੈ. ਇੱਕ ਭੂਮਿਕਾ 'ਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਤੈਅ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਸਨ ਦਾ ਅੰਗੂਠਾ ਹੈ।
ਸੰਤੁਲਿਤ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ
ਇੱਕ ਨਵੇਂ AI ਟੂਲ ਜਾਂ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਦੋ ਜਾਲਾਂ ਤੋਂ ਪਰਹੇਜ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਬਹੁਤ ਢਿੱਲੀ (ਸਭ ਕੁਝ ਮੁਫਤ ਹੈ, ਸ਼ੈਡੋ AI) ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਸਖ਼ਤ (ਸਭ ਕੁਝ ਮਹੀਨਿਆਂ ਲਈ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕੋਈ ਵੀ ਪਰੇਸ਼ਾਨ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ)। ਟ੍ਰੇਡ-ਆਫ ਜੋਖਮ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਹੈ:
ਜੋਖਮ ਦਾ ਪੱਧਰ
ਉਦਾਹਰਨ
ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਮਾਰਗ
ਘੱਟ
ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਟੈਕਸਟ ਡਰਾਫਟ
ਕਿਸੇ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ, ਨੀਤੀ ਦੇ ਅੰਦਰ ਮੁਫ਼ਤ
ਮੱਧਮ
ਇਨ-ਹਾਊਸ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
ਯੂਨਿਟ ਮੈਨੇਜਰ + ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਵਾਹਨ ਦੀ ਲੋੜ
ਉੱਚ
ਨਿੱਜੀ/ਨਿੱਜੀ ਡਾਟਾ, ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਫੈਸਲਾ
ਪਾਲਣਾ + ਕਾਨੂੰਨੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ + DPIA
ਘੱਟ-ਜੋਖਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਜਾਰੀ ਕਰਨਾ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਮਲਕੀਅਤ ਲੈਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ; ਉੱਚ-ਜੋਖਮ ਵਾਲੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਸਖਤ ਨਿਯੰਤਰਣ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣਾ ਅਸਲ ਜੋਖਮ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ.
ਨਿਯਮਤ ਨਿਰੀਖਣ
ਸ਼ਾਸਨ ਇੱਕ ਜੀਵਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਹੈ; ਨਿਯਮਤ ਨਿਗਰਾਨੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਇਹ ਮਰ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਆਡਿਟ ਜਾਂਚਾਂ: ਕੀ ਅਜੇ ਵੀ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਗਏ ਵਾਹਨ ਹਨ, ਕੀ ਸ਼ੈਡੋ AI ਦੇ ਚਿੰਨ੍ਹ ਹਨ, ਕੀ ਰੀਟੈਨਸ਼ਨ ਪੀਰੀਅਡ ਲਾਗੂ ਹਨ, ਕੀ DPIAs ਅੱਪ ਟੂ ਡੇਟ ਹਨ, ਘਟਨਾਵਾਂ ਦਰਜ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ। ਆਡਿਟ ਦੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਜੋਖਮ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉੱਚ-ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਲਈ ਤਿਮਾਹੀ, ਆਮ ਲਈ ਹਰ ਛੇ ਮਹੀਨਿਆਂ ਵਿੱਚ)।
ਧਿਆਨ ਦਿਓ: ਆਡਿਟਿੰਗ "ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਦੋਸ਼" ਦੇਣ ਦਾ ਇੱਕ ਸਾਧਨ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ "ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ" ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਸਾਧਨ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਜ਼ਾ-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਆਡਿਟ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਛੁਪਾਉਣ ਲਈ ਧੱਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸ਼ੈਡੋ AI ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਟੀਚਾ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਦੇਖਣਾ ਅਤੇ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਘਟਨਾ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਅਤੇ 72 ਘੰਟੇ ਦਾ ਨਿਯਮ
ਇਸ ਗੱਲ ਦਾ ਕੋਈ ਫਰਕ ਨਹੀਂ ਪੈਂਦਾ ਕਿ ਕਿੰਨੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਇੱਕ ਦਿਨ ਇੱਕ ਘਟਨਾ ਵਾਪਰ ਜਾਵੇਗੀ: ਡੇਟਾ ਲੀਕ, ਗਲਤ AI ਫੈਸਲਾ, ਗੁਪਤ ਡੇਟਾ ਗਲਤ ਸਾਧਨ ਵਿੱਚ ਆਉਣਾ। ਇੱਕ ਘਟਨਾ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਯੋਜਨਾ ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਕਰਨਾ ਹੈ:
- ਖੋਜ ਅਤੇ ਰੋਕਥਾਮ: ਘਟਨਾ ਨੂੰ ਪਛਾਣੋ, ਇਸਦੇ ਫੈਲਣ ਨੂੰ ਰੋਕੋ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪਹੁੰਚ ਕੱਟੋ)।
- ਮੁਲਾਂਕਣ: ਕਿਹੜਾ ਡੇਟਾ, ਕਿੰਨੇ ਲੋਕ, ਕਿੰਨਾ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੋਏ?
- ਸੂਚਨਾ: ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਲੋੜ ਪੈਣ 'ਤੇ ਸਬੰਧਤ ਅਥਾਰਟੀ (KVKK ਬੋਰਡ) ਅਤੇ ਸਬੰਧਤ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸੂਚਿਤ ਕਰੋ। GDPR ਨੂੰ ਉਲੰਘਣਾ ਬਾਰੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ 72 ਘੰਟਿਆਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਅਥਾਰਟੀ ਨੂੰ ਸੂਚਨਾ ਦੇਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ; KVKK ਵੀ "ਜਿੰਨੀ ਜਲਦੀ ਹੋ ਸਕੇ" ਸੂਚਨਾ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਸੁਧਾਰ ਅਤੇ ਸਿੱਖਣ: ਮੂਲ ਕਾਰਨ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰੋ, ਇੱਕ ਸਮਾਨ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰੋ, ਘਟਨਾ ਦਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਬਣਾਓ।
ਧਿਆਨ ਦਿਓ: 72-ਘੰਟੇ ਦੇ ਨੋਟਿਸ ਦੀ ਮਿਆਦ ਉਸ ਪਲ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਘਟਨਾ ਬਾਰੇ ਸਿੱਖਦੇ ਹੋ; "ਆਓ ਇਸ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹੱਲ ਕਰੀਏ, ਫਿਰ ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸਾਂਗੇ" ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਅੰਤਮ ਤਾਰੀਖ ਨੂੰ ਗੁਆ ਦੇਵੇਗੀ। ਇੱਕ ਘਟਨਾ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਯੋਜਨਾ ਅਤੇ ਸੰਚਾਰ ਲੜੀ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਤਿਆਰ ਹੋਣ ਨਾਲ ਸੰਕਟ ਦੇ ਸਮੇਂ ਸਮੇਂ ਦੀ ਬਚਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ
ਕੇਸ 1 - ਲਾਵਾਰਿਸ ਕੰਮ। ਇੱਕ ਕੰਪਨੀ ਕੋਲ ਏਆਈ ਨੀਤੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ "ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਟੂਲ ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਕੌਣ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਦਾ ਹੈ"। ਸੂਚੀ ਨੂੰ 8 ਮਹੀਨਿਆਂ ਲਈ ਅੱਪਡੇਟ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਟੀਮਾਂ ਉਹਨਾਂ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਇੱਕ RACI ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਇਸ ਕੰਮ ਨੂੰ ਇੱਕ ਰੋਲ ਵਿੱਚ ਪਿੰਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਅੰਤਰ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ।
ਕੇਸ 2 - 72 ਘੰਟੇ ਖੁੰਝ ਗਏ। ਇੱਕ ਕਰਮਚਾਰੀ ਗਲਤ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਰਹੱਸਮਈ ਸ਼ੌਪਰ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਟੀਮ ਇਸ ਨੂੰ ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਤਿੰਨ ਦਿਨ ਬਾਅਦ ਕਾਨੂੰਨ ਨੂੰ ਸੂਚਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਵੈਸੇ, ਨੋਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਦੀ ਮਿਆਦ ਲੰਘ ਗਈ ਹੈ। ਇੱਕ ਤਿਆਰ ਘਟਨਾ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਯੋਜਨਾ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਸੰਚਾਰ ਲੜੀ ਪਹਿਲੇ ਘੰਟੇ ਦੇ ਅੰਦਰ ਘਟਨਾ ਨੂੰ ਸਹੀ ਚੈਨਲ ਤੇ ਲੈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਕੇਸ 3 - ਸ਼ੈਡੋ AI ਆਡਿਟ ਦੁਆਰਾ ਫੜਿਆ ਗਿਆ। ਇੱਕ ਸੰਸਥਾ ਇੱਕ ਰੁਟੀਨ ਅਰਧ-ਸਾਲਾਨਾ ਆਡਿਟ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਨੈਟਵਰਕ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਵਿੱਚ ਤਿੰਨ ਅਣ-ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ AI ਟੂਲਸ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਸਜ਼ਾ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਉਹ ਟੀਮਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸਮਝਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਕਿਉਂ ਲੋੜ ਹੈ, ਦੋਵਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਆਡਿਟ ਦੋਵੇਂ ਖਤਰੇ ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਸਲ ਲੋੜ ਨੂੰ ਦਿਸਦਾ ਹੈ।
ਨਕਲ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟਸ
ਟੈਮਪਲੇਟ 1 — RACI ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਰੂਪਰੇਖਾ: "ਸਾਡੀ ਸੰਸਥਾ ਦੇ AI ਗਵਰਨੈਂਸ ਲਈ RACI ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰੋ। ਕਾਰਜ: ਨੀਤੀ ਲਿਖਣਾ, ਟੂਲ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ, DPIA, ਉਲੰਘਣਾ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ, ਆਡਿਟ, ਸਿਖਲਾਈ। ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ: AI ਲੀਡ, ਪਾਲਣਾ ਪ੍ਰਬੰਧਕ, ਕਾਨੂੰਨੀ, IT, HR, ਸੀਨੀਅਰ ਪ੍ਰਬੰਧਨ। ਹਰੇਕ ਭੂਮਿਕਾ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ 'A'।"
ਟੈਮਪਲੇਟ 2 — ਟਾਇਰਡ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਪ੍ਰਵਾਹ: "ਜੋਖਮ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਇੱਕ ਟਾਇਰਡ AI ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰੋ: ਘੱਟ/ਮੱਧਮ/ਉੱਚ ਜੋਖਮ ਲਈ ਵੱਖਰੇ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਮਾਰਗ। ਹਰੇਕ ਪੱਧਰ ਲਈ ਉਦਾਹਰਨ ਵਰਤੋਂ, ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਅਤੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ (DPIA ਆਦਿ) ਲਿਖੋ। ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਬਣਾਓ।"
ਟੈਮਪਲੇਟ 3 — ਆਡਿਟ ਚੈਕਲਿਸਟ: "ਛੇ-ਮਹੀਨੇ ਦੇ AI ਗਵਰਨੈਂਸ ਆਡਿਟ ਲਈ ਚੈਕਲਿਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰੋ: ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਟੂਲ ਪਾਲਣਾ, ਸ਼ੈਡੋ ਏਆਈ ਸੰਕੇਤ, ਧਾਰਨ ਦੀ ਮਿਆਦ, DPIA ਮੁਦਰਾ, ਇਵੈਂਟ ਲੌਗ, ਸਿਖਲਾਈ ਸੰਪੂਰਨਤਾ ਦਰ। ਹਰੇਕ ਆਈਟਮ ਵਿੱਚ 'ਕਿਵੇਂ ਕਰੀਏ' ਵਿਧੀ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ।"
ਟੈਮਪਲੇਟ 4 — ਘਟਨਾ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਪ੍ਰਵਾਹ ਕਾਰਡ: "ਇੱਕ AI/ਡਾਟਾ ਉਲੰਘਣਾ ਲਈ ਇੱਕ ਪੰਨੇ ਦੀ ਘਟਨਾ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਪ੍ਰਵਾਹ ਕਾਰਡ ਲਿਖੋ: ਕਦਮ ਦਰ ਕਦਮ (ਪਛਾਣ, ਰੋਕਥਾਮ, ਮੁਲਾਂਕਣ, ਸੂਚਨਾ, ਉਪਚਾਰ), ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਭੂਮਿਕਾ ਅਤੇ ਸੰਪਰਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹਰ ਕਦਮ 'ਤੇ, 72-ਘੰਟੇ ਦੀ ਸੂਚਨਾ ਚੇਤਾਵਨੀ। ਸੰਕਟ ਵਿੱਚ ਮੇਜ਼ 'ਤੇ ਬੈਠਣ ਲਈ ਇਸ ਨੂੰ ਸਧਾਰਨ ਰੱਖੋ।"
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ
ਕਮਜ਼ੋਰ: “ਸਾਨੂੰ ਏਆਈ ਗਵਰਨੈਂਸ ਲਈ ਕੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?”-> ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਆਮ ਸੂਚੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ; ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ, ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਮਾਰਗ ਅਤੇ ਘਟਨਾ ਯੋਜਨਾ ਸੰਸਥਾ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗੀ। STRONG: "ਅਸੀਂ 60 ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸੰਸਥਾ ਹਾਂ। AI ਗਵਰਨੈਂਸ ਨੂੰ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ: (1) ਇੱਕ 5-ਟਾਸਕ RACI ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਤਿਆਰ ਕਰੋ, (2) ਘੱਟ/ਮੱਧਮ/ਉੱਚ ਜੋਖਮ ਲਈ ਟਾਇਰਡ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਪ੍ਰਵਾਹ, (3) 72-ਘੰਟੇ ਦੇ ਨਿਯਮ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਪੰਨੇ ਦਾ ਘਟਨਾ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਕਾਰਡ। ਹਰੇਕ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ 'A' ਹੋਣ ਦਿਓ, ਹਰ ਇੱਕ ਐਪਲੀਕਬਲ ਟਾਸਕ ਅਤੇ ਸਾਧਾਰਨ ਸੰਸਥਾਨ;--ਸਾਧਾਰਨ ਕਾਰਜਯੋਗ ਸੰਸਥਾ;--ਸਾਧਾਰਨ ਕਾਰਜ-ਸਾਧਾਰਨ ਸੰਸਥਾ ਪੈਦਾ ਕਰੋ। ਸ਼ਾਸਨ ਸੰਦ।
ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ
- ਭੂਮਿਕਾ ਲਈ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਫਿਕਸ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ; "ਹਰ ਕਿਸੇ ਦੀ ਨੌਕਰੀ ਕਿਸੇ ਦਾ ਕਾਰੋਬਾਰ ਨਹੀਂ ਹੈ" ਪਾੜਾ ਬਣਾਉਣਾ।
- ਇੱਕ ਕੰਮ 'ਤੇ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ "ਏ" (ਅੰਤਿਮ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ) ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ।
- ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਜਾਂ ਤਾਂ ਬਹੁਤ ਢਿੱਲਾ ਜਾਂ ਬਹੁਤ ਸਖ਼ਤ ਬਣਾਉਣਾ; ਜੋਖਮ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਪੱਧਰੀ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ
- ਨਿਰੀਖਣ ਨੂੰ ਬਿਲਕੁਲ ਨਾ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਸਜ਼ਾ ਦੇ ਸਾਧਨ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਅਤੇ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਛੁਪਾਉਣਾ ਨਹੀਂ।
- ਘਟਨਾ ਵਾਪਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਘਟਨਾ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਯੋਜਨਾ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ।
- "ਆਓ ਪਹਿਲਾਂ ਇਸਨੂੰ ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਠੀਕ ਕਰੀਏ" ਲਈ 72 ਘੰਟੇ ਦੀ ਨੋਟਿਸ ਮਿਆਦ ਗੁੰਮ ਹੈ।
- ਸ਼ਾਸਨ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਾਰ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਦੁਬਾਰਾ ਸਮੀਖਿਆ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ; ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਇੱਕ ਜੀਵਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਹੈ.
ਸਾਰੰਸ਼ ਵਿੱਚ
- ਚਾਰ ਵਿਧੀਆਂ ਸ਼ਾਸਨ ਦੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ: ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ (RACI), ਟਾਇਰਡ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ, ਨਿਯਮਤ ਆਡਿਟਿੰਗ, ਅਤੇ ਘਟਨਾ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ।
- RACI ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਵਿੱਚ, ਹਰੇਕ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਹੀ ਅੰਤਿਮ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਵਿਅਕਤੀ (A) ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
- ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਜੋਖਮ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ; ਘੱਟ ਜੋਖਮ ਮੁਕਤ, ਉੱਚ ਜੋਖਮ ਸਖਤ ਨਿਯੰਤਰਣ।
- ਨਿਯਮਤ ਆਡਿਟਿੰਗ ਸ਼ਾਸਨ ਨੂੰ ਜ਼ਿੰਦਾ ਰੱਖਦਾ ਹੈ; ਇਹ ਇਲਾਜ ਦੇ ਸਾਧਨ ਵਜੋਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਸਜ਼ਾ ਨਹੀਂ.
- ਘਟਨਾ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਯੋਜਨਾ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ; ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ 72-ਘੰਟੇ ਦੇ ਨੋਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਨਿਯਮ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਭੁੱਲਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ
ਇੱਕ ਇੱਕਲੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਿੱਚ ਆਪਣੀ ਸੰਸਥਾ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਸ਼ਾਸਨ ਫਰੇਮਵਰਕ ਇਕੱਠਾ ਕਰੋ। ਪਹਿਲਾਂ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਪੰਜ ਕਾਰਜਾਂ ਦਾ ਇੱਕ RACI ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰੋ; ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਹਰੇਕ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ "ਏ" ਹੈ। ਫਿਰ ਘੱਟ, ਦਰਮਿਆਨੇ ਅਤੇ ਉੱਚ ਜੋਖਮ ਲਈ ਇੱਕ ਟਾਇਰਡ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਪ੍ਰਵਾਹ ਤਿਆਰ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਉਦਾਹਰਨ ਵਰਤੋਂ, ਭੂਮਿਕਾ ਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੇਣ, ਅਤੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ। ਫਿਰ ਛੇ ਮਹੀਨਿਆਂ ਦੀ ਆਡਿਟ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਬਣਾਓ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ AI/ਡਾਟਾ ਉਲੰਘਣਾ ਲਈ ਇੱਕ ਪੰਨੇ ਦਾ ਘਟਨਾ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਕਾਰਡ ਲਿਖੋ; 72-ਘੰਟੇ ਦੀ ਸੂਚਨਾ ਚੇਤਾਵਨੀ ਅਤੇ ਸੰਚਾਰ ਚੇਨ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ। ਇਹ ਚਾਰ ਟੁਕੜੇ ਉਹ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਹੋਣਗੇ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਪੂਰੇ ਮੋਡੀਊਲ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖੀਆਂ ਗੱਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕਾਰਜ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਚੈੱਕਲਿਸਟ
- [ ] ਮੈਂ RACI ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਸਥਾਪਤ ਕੀਤਾ ਹੈ; ਹਰ ਮਿਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਹੀ "ਏ" ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ ਜੋਖਮ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਇੱਕ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਪ੍ਰਵਾਹ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ ਘੱਟ-ਜੋਖਮ ਵਾਲੇ ਉਪਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਉਚਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਦਾਰਵਾਦੀ ਛੱਡ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।
- ਮੈਂ ਛੇ ਮਹੀਨਿਆਂ ਦੀ ਆਡਿਟ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ ਆਡਿਟਿੰਗ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰ ਲਈ ਇੱਕ ਸਾਧਨ ਵਜੋਂ ਰੱਖਿਆ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ ਇੱਕ ਪੰਨੇ ਦਾ ਘਟਨਾ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਕਾਰਡ ਲਿਖਿਆ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ 72 ਘੰਟੇ ਦੇ ਨੋਟਿਸ ਦੇ ਨਿਯਮ ਅਤੇ ਸੰਚਾਰ ਦੀ ਲੜੀ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਹੈ।
ਮੋਡੀਊਲ ਪ੍ਰੀਖਿਆ
1. ਉਹ ਕਿਹੜੀ ਧਾਰਨਾ ਹੈ ਜੋ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੁਆਰਾ AI ਦੀ ਗੈਰ-ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਉਦੋਂ ਵਾਪਰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਕੋਲ ਲਿਖਤੀ AI ਨੀਤੀ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ?
- A) ਸ਼ੈਡੋ AI (ਸ਼ੈਡੋ AI) ✔
- ਅ) ਓਪਨ ਵੇਟ ਏ.ਆਈ
- ਸੀ) ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਏ.ਆਈ
- ਡੀ) ਨਿਗਰਾਨੀ ਕੀਤੀ ਏ.ਆਈ
ਵਰਣਨ: ਸੰਸਥਾ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਏਆਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ 'ਸ਼ੈਡੋ ਏਆਈ' ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਲੀਕ ਹੋਣ ਵਰਗੇ ਗੰਭੀਰ ਜੋਖਮ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
2. ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਕਾਰਪੋਰੇਟ AI ਨੀਤੀ ਦੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਪਹੁੰਚ ਕੀ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ?
- ਏ) ਜਿੰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋ ਸਕੇ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ 'ਤੇ ਪਾਬੰਦੀ ਲਗਾਉਣਾ
- ਅ) ਇੱਕ ਫਰੇਮਵਰਕ ਬਣਨਾ ਜੋ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟਤਾ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ✔
- C) ਇੱਕ ਤਕਨੀਕੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਹੋਣਾ ਜੋ ਸਿਰਫ IT ਵਿਭਾਗ ਨੂੰ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ
- ਡੀ) ਜਿੰਨਾ ਹੋ ਸਕੇ ਲੰਮਾ ਹੋਣਾ ਅਤੇ ਸਿਰਫ਼ ਕਾਨੂੰਨੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਲਿਖਿਆ ਜਾਣਾ
ਵਿਆਖਿਆ: ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਨੀਤੀ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾ ਹੈ ਜੋ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ 'ਤੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਾਬੰਦੀ ਲਗਾਉਣ ਨਾਲ ਵਰਤੋਂ ਖ਼ਤਮ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗੀ; ਇਹ ਸਿਰਫ ਇਸ ਨੂੰ ਅਦਿੱਖ ਅਤੇ ਬੇਕਾਬੂ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ.
3. ਡੇਟਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕੀ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ AI ਨੀਤੀ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸਾ?
- A) AI ਮਾਡਲ ਦੀ ਟੋਕਨ ਕੀਮਤ
- ਅ) ਕੰਪਨੀ ਦਾ ਸਾਲਾਨਾ AI ਬਜਟ
- C) ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦਾ ਡੇਟਾ ਦਾਖਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ AI ਟੂਲ ✔
- D) ਕਿਹੜੇ ਕਰਮਚਾਰੀ ਨੂੰ ਕਿਹੜੀ ਤਨਖਾਹ ਮਿਲੇਗੀ?
ਵਰਣਨ: ਡੇਟਾ ਵਰਗੀਕਰਨ; ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਨਿਯਮ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਖੁੱਲੇ, ਅੰਦਰੂਨੀ, ਗੁਪਤ ਅਤੇ ਮਲਕੀਅਤ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਿਸ ਏਆਈ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
4. AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ KVKK ਦੇ "ਡੇਟਾ ਮਿਨੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ" (ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ, ਸੀਮਤ ਅਤੇ ਅਨੁਪਾਤਕ) ਸਿਧਾਂਤ ਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ?
- ਏ) AI ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ ਲੋੜੀਂਦਾ ਡੇਟਾ ਦਾਖਲ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਹੋਰ ਨਹੀਂ ✔
- B) AI ਵਿੱਚ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਡਾਟਾ ਪਾ ਕੇ ਬਿਹਤਰ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ
- C) ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਣਮਿੱਥੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਸਟੋਰ ਕਰਨਾ
- ਡੀ) ਸਾਰਾ ਡਾਟਾ ਵਿਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਕਰਨਾ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ
ਸਪਸ਼ਟੀਕਰਨ: ਡੇਟਾ ਮਿਨੀਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਏਆਈ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ਼ ਉਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਦਾਖਲ ਕਰਨਾ ਜੋ ਉਦੇਸ਼ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਅਤੇ ਹੋਰ ਨਹੀਂ। ਜੇ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇ, ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਗੁਮਨਾਮ ਜਾਂ ਮਾਸਕ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
5. ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਦੇ ਸਰਵਰ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਵਾਲੇ AI ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਵਾਲੇ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਦਾਖਲ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ KVKK ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕੀ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?
- A) ਇੱਕ ਆਮ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਜਿਸਦਾ ਕੋਈ ਕਾਨੂੰਨੀ ਨਤੀਜਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ
- ਅ) ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਕਾਰਵਾਈ ਜੋ ਹਰ ਹਾਲਤ ਵਿੱਚ ਸਖ਼ਤੀ ਨਾਲ ਮਨਾਹੀ ਹੈ
- C) ਇੱਕ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਜੋ ਸਿਰਫ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਜੇਕਰ ਡੇਟਾ ਖੁੱਲ੍ਹਾ ਹੈ
- ਡੀ) ਇੱਕ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਅਤੇ ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ; ਕਾਨੂੰਨੀ ਆਧਾਰ ਅਤੇ ਭਰੋਸਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ✔
ਵਿਆਖਿਆ: ਇਹ ਇੱਕ 'ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ' ਹੈ ਅਤੇ ਅਕਸਰ ਇੱਕ 'ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ' ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਵਾਈਡਰ ਦੇ ਸਰਵਰ (ਅਕਸਰ ਵਿਦੇਸ਼ ਵਿੱਚ) 'ਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ; ਇਸ ਲਈ ਵੈਧ ਕਨੂੰਨੀ ਆਧਾਰ ਅਤੇ ਉਚਿਤ ਇਕਰਾਰਨਾਮਾ/ਗਾਰੰਟੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
6. EU AI ਐਕਟ ਦੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਪਹੁੰਚ ਕੀ ਹੈ?
- A) ਸਾਰੇ AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਸਖ਼ਤ ਨਿਯਮਾਂ ਦੇ ਅਧੀਨ ਕਰਨਾ
- ਅ) AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸੰਭਾਵੀ ਖਤਰੇ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰੋ ਅਤੇ ਉਸ ਅਨੁਸਾਰ ਨਿਯਮ ਲਾਗੂ ਕਰੋ ✔
- C) ਪੂਰੇ ਯੂਰਪੀਅਨ ਯੂਨੀਅਨ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ 'ਤੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਾਬੰਦੀ ਲਗਾਓ
- ਡੀ) ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਿਰਫ ਟੋਕਨ ਕੀਮਤ ਨੂੰ ਕੰਟਰੋਲ ਕਰਨਾ
ਵਿਆਖਿਆ: EU AI ਕਾਨੂੰਨ ਸਾਰੇ AI ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ; ਇਹ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸੰਭਾਵੀ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਚਾਰ ਜੋਖਮ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ (ਵਰਜਿਤ, ਉੱਚ, ਸੀਮਤ, ਨਿਊਨਤਮ) ਵਿੱਚ ਵੰਡਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਵਧਣ ਦੇ ਨਾਲ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਸਖਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
7. EU AI ਕਾਨੂੰਨ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਇੱਕ AI ਸਿਸਟਮ ਜੋ ਕਿ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਨੂੰ ਭਰਤੀ ਕਰਨ ਦੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਕਿਸ ਜੋਖਮ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੇ ਹਨ?
- ਏ) ਉੱਚ ਜੋਖਮ ✔
- ਅ) ਨਿਊਨਤਮ ਜੋਖਮ
- ਸੀ) ਸੀਮਤ ਜੋਖਮ
- ਡੀ) ਜੋਖਮ-ਮੁਕਤ
ਵਰਣਨ: ਉਹ ਖੇਤਰ ਜੋ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਜੀਵਨ ਨੂੰ ਗੰਭੀਰਤਾ ਨਾਲ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਭਰਤੀ, ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ 'ਉੱਚ ਜੋਖਮ' ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਖਤ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ (ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ, ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਗਰਾਨੀ, ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ) ਦੇ ਅਧੀਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
8. EU AI ਕਾਨੂੰਨ ਦੇ ਤਹਿਤ, ਰਾਜ-ਪ੍ਰਾਯੋਜਿਤ "ਸਮਾਜਿਕ ਸਕੋਰਿੰਗ" ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਕਿਸ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਜੋ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਜਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਸਕੋਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਾਜਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ?
- ਏ) ਸੀਮਤ ਜੋਖਮ
- ਅ) ਉੱਚ ਜੋਖਮ
- C) ਵਰਜਿਤ (ਅਸਵੀਕਾਰਨਯੋਗ ਜੋਖਮ) ਅਭਿਆਸ ✔
- ਡੀ) ਨਿਊਨਤਮ ਜੋਖਮ
ਵਰਣਨ: ਸਮਾਜਿਕ ਸਕੋਰਿੰਗ, ਉੱਤਮ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਅਤੇ ਕੁਝ ਬਾਇਓਮੀਟ੍ਰਿਕ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਭਿਆਸਾਂ 'ਵਰਜਿਤ ਅਭਿਆਸਾਂ' ਵਿੱਚੋਂ ਹਨ; ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਜਾਰੀ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਭਾਵੇਂ ਜੋਖਮ ਘੱਟ ਹੋ ਜਾਵੇ, ਇਹ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਰਜਿਤ ਹਨ।
9. ਆਰਟੀਕਲ 22 ਜੀਡੀਪੀਆਰ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਦੀ ਕੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ?
- ਏ) ਏਆਈ ਟੂਲਸ ਦੀਆਂ ਉੱਚੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ
- ਅ) ਸਿਰਫ ਵਿਗਿਆਪਨ ਈਮੇਲਾਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ
- ਸੀ) ਘਾਟੇ-ਵਜ਼ਨ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ
- ਡੀ) ਉਹਨਾਂ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਜੋ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਿਰਫ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ✔
ਸਪਸ਼ਟੀਕਰਨ: GDPR ਦਾ ਆਰਟੀਕਲ 22 ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਫੈਸਲਿਆਂ ਤੋਂ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਕਾਨੂੰਨੀ ਜਾਂ ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੱਦ ਤੱਕ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਿਰਫ਼ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ (AI ਸਮੇਤ) 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਹਨ; ਇਹ ਮਨੁੱਖੀ ਦਖਲ ਅਤੇ ਵਸਤੂ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਕਰਨ ਦਾ ਅਧਿਕਾਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
10. ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਵਿਦੇਸ਼ ਵਿੱਚ ਇੱਕ AI ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਦੇ ਸਰਵਰ 'ਤੇ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ KVKK/GDPR ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕੀ ਲੋੜੀਂਦਾ ਹੈ?
- ਏ) ਕੋਈ ਵਾਧੂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਨਹੀਂ; ਡਾਟਾ ਸੁਤੰਤਰ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ
- ਅ) ਢੁਕਵਾਂ ਭਰੋਸਾ (ਅੰਡਰਟੇਕਿੰਗ ਪੱਤਰ/ਮਿਆਰੀ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਦੀਆਂ ਧਾਰਾਵਾਂ) ਜਾਂ ਇੱਕ ਵਿਧੀ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਪੱਸ਼ਟ ਸਹਿਮਤੀ ✔
- C) ਡੇਟਾ ਦੀ ਸਿਰਫ ਏਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਹੀ ਕਾਫੀ ਹੈ
- ਡੀ) ਕਰਮਚਾਰੀ ਤੋਂ ਸਿਰਫ ਜ਼ੁਬਾਨੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਹੀ ਕਾਫੀ ਹੈ
ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨ: ਇੱਕ ਨਿਯਮ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਰਹੱਦ ਪਾਰ ਦੇ ਤਬਾਦਲੇ ਲਈ, ਉਹਨਾਂ ਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਪੱਸ਼ਟ ਸਹਿਮਤੀ ਜਾਂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ ਢੁਕਵੀਂ ਵਚਨਬੱਧਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ (ਉਚਿਤ ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਅ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅੰਡਰਟੇਕਿੰਗ ਦਾ ਪੱਤਰ, ਮਿਆਰੀ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਦੀਆਂ ਧਾਰਾਵਾਂ); ਡਾਟਾ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ।
11. ਕੀ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ AI ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਆਉਟਪੁੱਟ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕਾਨੂੰਨੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਯੋਗ ਹੈ?
- A) ਮਨੁੱਖੀ ਰਚਨਾਤਮਕਤਾ ਦਾ ਪੱਧਰ ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ✔
- ਅ) ਵਰਤੇ ਗਏ ਮਾਡਲ ਦੀ ਟੋਕਨ ਕੀਮਤ
- C) ਸਿਰਫ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਲੰਬਾਈ
- D) AI ਟੂਲ ਦਾ ਮੂਲ ਦੇਸ਼
ਵਰਣਨ: ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਕਾਨੂੰਨੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ, ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਰਚਨਾਤਮਕਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਮਨੁੱਖੀ ਦਿਸ਼ਾ, ਚੋਣ, ਨਿਯਮ ਅਤੇ ਵਿਲੱਖਣ ਯੋਗਦਾਨ ਜਿੰਨਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੋਵੇਗਾ, ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਓਨੀ ਹੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੋਵੇਗੀ।
12. ਏਆਈ ਗਵਰਨੈਂਸ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਨਾਜ਼ੁਕ ਸਿਧਾਂਤ, “ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਯੰਤਰਣ” ਦਾ ਕੀ ਹਵਾਲਾ ਹੈ?
- A) AI ਸਾਰੇ ਫੈਸਲੇ ਇਕੱਲੇ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਕਰਦਾ ਹੈ
- ਅ) ਲੋਕ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ
- C) AI ਇੱਕ ਸਾਧਨ ਹੈ; ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਫੈਸਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਅੰਤਮ ਕਹਿਣਾ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ✔
- ਡੀ) ਸਿਰਫ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹਿੰਗੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ
ਵਰਣਨ: ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦਾ ਸਿਧਾਂਤ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ AI ਇੱਕ ਸਾਧਨ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਹਮੇਸ਼ਾ ਮਨੁੱਖ ਦੇ ਨਾਲ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ। ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਫੈਸਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਅਧਿਕਾਰਤ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਅੰਤਿਮ ਰਾਏ ਹੈ; 'ਏਆਈ ਨੇ ਅਜਿਹਾ ਕਿਹਾ' ਕੋਈ ਬਹਾਨਾ ਨਹੀਂ ਹੈ।
13. ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਟੈਕਸ਼ਨ ਇਮਪੈਕਟ ਅਸੈਸਮੈਂਟ (DPIA) ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਦੋਂ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?
- ਏ) ਡੇਟਾ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ
- ਅ) ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਪੜਾਅ 'ਤੇ, ਉੱਚ-ਜੋਖਮ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ✔
- C) ਕੇਵਲ ਤਾਂ ਹੀ ਜੇਕਰ ਆਡੀਟਰ ਇਸਦੀ ਬੇਨਤੀ ਕਰਦਾ ਹੈ
- ਡੀ) ਨਿਯਮਤ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਬਾਅਦ
ਵਰਣਨ: DPIA ਨੂੰ ਇੱਕ AI ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਗਤੀਵਿਧੀ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੋ ਨਵੀਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ ਜਾਂ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਨਿਗਰਾਨੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਾਂ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਲਈ ਉੱਚ ਜੋਖਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
14. ਕੇਵੀਕੇਕੇ ਦੇ "ਉਦੇਸ਼ ਦੀ ਸੀਮਾ" ਅਤੇ ਧਾਰਨ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਏਆਈ ਟੂਲ ਦੇ ਚੈਟ ਇਤਿਹਾਸ ਵਿੱਚ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਲਈ ਕੀ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?
- ਏ) ਇਸਨੂੰ ਹਮੇਸ਼ਾ ਲਈ ਰੱਖਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ
- ਅ) ਕਿਸੇ ਨਿਯਮ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ, ਇਹ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ
- C) ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਦੀ ਬੇਨਤੀ 'ਤੇ ਇਸ ਦੀ ਸਾਲਾਨਾ ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
- D) ਇਸਨੂੰ ਸਟੋਰੇਜ ਅਤੇ ਵਿਨਾਸ਼ ਨੀਤੀ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਦੇਸ਼ ਪੂਰਾ ਹੋਣ 'ਤੇ ਇਸਨੂੰ ਮਿਟਾਇਆ ਜਾਂ ਅਗਿਆਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ✔
ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨ: ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਉਸ ਉਦੇਸ਼ ਲਈ ਲੋੜ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮਾਂ ਨਹੀਂ ਰੱਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਲਈ ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। AI ਚੈਟ ਇਤਿਹਾਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਧਾਰਨ ਅਤੇ ਵਿਨਾਸ਼ ਨੀਤੀ ਨਾਲ ਵੀ ਜੋੜਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ; ਜਦੋਂ ਮਕਸਦ ਹੁਣ ਨਹੀਂ ਰਿਹਾ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਮਿਟਾ ਦਿੱਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਅਗਿਆਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
15. ਡਾਟਾ ਨਿਯੰਤਰਕਾਂ ਲਈ ਕਿਹੜੀ ਰਜਿਸਟਰੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਟਰਕੀ ਵਿੱਚ ਆਪਣੀਆਂ ਨਿੱਜੀ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਰਜਿਸਟਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕੁਝ ਹੱਦਾਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਜਾਂਦੇ ਹਨ?
- A) VERBIS (ਡੇਟਾ ਕੰਟਰੋਲਰ ਰਜਿਸਟਰੀ ਸੂਚਨਾ ਸਿਸਟਮ) ✔
- ਬੀ) MERSIS ਵਪਾਰ ਰਜਿਸਟਰੀ
- C) EU AI ਲਾਅ ਡੇਟਾਬੇਸ
- ਡੀ) ਟੈਕਸਦਾਤਾ ਰਜਿਸਟਰ
ਵਰਣਨ: VERBIS (ਡੇਟਾ ਕੰਟਰੋਲਰ ਰਜਿਸਟਰੀ ਸੂਚਨਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀ) ਅਧਿਕਾਰਤ ਰਜਿਸਟਰੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਡੇਟਾ ਕੰਟਰੋਲਰ ਆਪਣੀਆਂ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਰਜਿਸਟਰ ਕਰਦੇ ਹਨ; ਇੱਕ ਨਵੀਂ AI-ਅਧਾਰਿਤ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਗਤੀਵਿਧੀ ਨੂੰ ਵਸਤੂ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਅਤੇ, ਜੇਕਰ ਲੋੜ ਹੋਵੇ, VERBIS ਰਿਕਾਰਡ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।