ਇੱਕ ਕਾਰਪੋਰੇਟ AI ਵਰਤੋਂ ਨੀਤੀ ਕਿਵੇਂ ਲਿਖਣੀ ਹੈ

ਲਾਭ:

• ਅੱਠ-ਭਾਗ ਨੀਤੀ ਟੈਪਲੇਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰੋ
• ਚਾਰ-ਪੱਧਰੀ ਡੇਟਾ ਵਰਗੀਕਰਣ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਵਰਤੋਂ ਨਿਯਮ ਲਿਖੋ
• ਨੀਤੀ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨਾ

ਜਦੋਂ "ਅਗਲੇ ਸ਼ੁੱਕਰਵਾਰ ਨੂੰ ਬੋਰਡ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਏਆਈ ਨੀਤੀ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ" ਦਾ ਕੰਮ ਪਾਲਣਾ ਅਧਿਕਾਰੀ ਦੇ ਡੈਸਕ 'ਤੇ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਖਾਲੀ ਸਲੇਟ ਤੋਂ ਡਰਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇੱਕ ਚੰਗੀ AI ਨੀਤੀ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਿਆਰੀ ਹੈ: ਇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਅਨੁਮਾਨਤ ਅੱਠ-ਭਾਗ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹੈ। ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਉਸ ਪਿੰਜਰ ਸੈਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸੈਕਸ਼ਨ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਵਾਂਗੇ, ਡੇਟਾ ਵਰਗੀਕਰਣ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਕਰਾਂਗੇ ਜੋ ਇਸਦਾ ਦਿਲ ਹੈ, ਅਤੇ ਡਰਾਫਟ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਕਦਮਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖਾਂਗੇ। ਇਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਇੱਕ ਠੋਸ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜੋ ਸ਼ੁੱਕਰਵਾਰ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਨੀਤੀ ਲਿਖਣ ਦਾ ਸੁਨਹਿਰੀ ਨਿਯਮ

ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਨੀਤੀ ਦਾ ਇੱਕ-ਵਾਕ ਟੈਸਟ ਇਹ ਹੈ: "ਕੀ ਕੋਈ ਕਰਮਚਾਰੀ 10 ਮਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਇਸ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ 'ਮੈਂ ਕੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ ਅਤੇ ਮੈਂ ਕੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ?'" ਜੇਕਰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ 30 ਪੰਨਿਆਂ ਦਾ ਹੈ, ਕਾਨੂੰਨੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਲਿਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਠੋਸ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਟੈਸਟ ਅਸਫਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਨੀਤੀ ਛੋਟੀ, ਮਿਸਾਲੀ ਅਤੇ ਕਾਰਵਾਈ-ਮੁਖੀ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।

ਅੱਠ ਭਾਗਾਂ ਵਾਲਾ ਪਿੰਜਰ

ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀ ਸਾਰਣੀ ਇੱਕ ਸਾਬਤ ਹੋਈ AI ਨੀਤੀ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹੈ। ਹਰ ਸੰਸਥਾ ਇਸ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰਸੰਗ ਅਨੁਸਾਰ ਢਾਲਦੀ ਹੈ।

#

ਸੈਕਸ਼ਨ

ਕੀ ਜਵਾਬ?

1

ਉਦੇਸ਼ ਅਤੇ ਦਾਇਰੇ

ਪਾਲਿਸੀ ਵਿੱਚ ਕੌਣ ਅਤੇ ਕਿਹੜੇ ਸਾਧਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ?

2

ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ

ਏਆਈ, ਸ਼ੈਡੋ ਏਆਈ, ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਵਰਗੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ?

3

ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ

ਕੌਣ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਕੌਣ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕੌਣ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੈ?

4

ਡਾਟਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਨਿਯਮ

ਕਿਹੜੇ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜਾ ਡੇਟਾ ਦਾਖਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?

5

ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਵਾਹਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ

ਕਿਹੜੇ ਵਾਹਨ ਮੁਫਤ ਹਨ, ਨਵੇਂ ਵਾਹਨ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ?

6

ਵਰਜਿਤ ਵਰਤੋਂ

ਕਿਸੇ ਵੀ ਹਾਲਤ ਵਿੱਚ ਕੀ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?

7

ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਰੀਖਣ ਅਤੇ ਤਸਦੀਕ

ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਕੰਟਰੋਲ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਕੌਣ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੈ?

8

ਉਲੰਘਣਾ, ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ

ਜੇਕਰ ਨਿਯਮ ਟੁੱਟ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਕਦੋਂ ਅੱਪਡੇਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ?

ਸੁਝਾਅ: ਪਹਿਲਾਂ ਇਹਨਾਂ ਅੱਠ ਸਿਰਲੇਖਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਪੰਨੇ 'ਤੇ ਨੀਤੀ ਨੂੰ ਫਿੱਟ ਕਰਨ ਦਾ ਟੀਚਾ ਰੱਖੋ। ਪੋਸਟ-ਲਿੰਕ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵੇਰਵੇ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਵਾਹਨ ਸੂਚੀ, ਵਰਗੀਕਰਨ ਗਾਈਡ)। ਮੁੱਖ ਪਾਠ ਜਿੰਨਾ ਛੋਟਾ ਹੋਵੇਗਾ, ਇਹ ਓਨਾ ਹੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਹੈ।

ਦਿਲ: ਚਾਰ-ਪੱਧਰੀ ਡਾਟਾ ਵਰਗੀਕਰਨ

ਨੀਤੀ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸਾ ਡੇਟਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਹੈ, ਜੋ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦਾ ਡੇਟਾ ਕਿਸ ਏਆਈ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਚਾਰ ਪੱਧਰ ਆਮ ਅਤੇ ਕਾਫ਼ੀ ਹਨ:

ਪੱਧਰ

ਨਮੂਨਾ ਡਾਟਾ

AI ਵਿੱਚ ਵਰਤੋਂ ਨਿਯਮ

ਖੁੱਲਾ (ਜਨਤਕ)

ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਰੋਸ਼ਰ, ਪ੍ਰੈਸ ਰਿਲੀਜ਼

ਮੁਫ਼ਤ; ਕਿਸੇ ਵੀ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਵਾਹਨ ਨੂੰ ਦਾਖਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ

ਅੰਦਰ-ਅੰਦਰ

ਅੰਦਰੂਨੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ, ਮੀਟਿੰਗ ਨੋਟ (ਨਿੱਜੀ/ਗੈਰ-ਗੁਪਤ)

ਸਿਰਫ ਕਾਰਪੋਰੇਟ (ਠੇਕੇ ਵਾਲੇ) ਵਾਹਨਾਂ 'ਤੇ

ਗੁਪਤ

ਗਾਹਕ ਸੂਚੀ, ਇਕਰਾਰਨਾਮਾ, ਵਿੱਤੀ ਡੇਟਾ

ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਵਾਹਨ + ਸਿਰਫ ਮਾਸਕਿੰਗ; ਨਿੱਜੀ ਵਾਹਨਾਂ ਦੀ ਮਨਾਹੀ ਹੈ

ਵਿਸ਼ੇਸ਼/ਨਾਜ਼ੁਕ

ਸਿਹਤ, ਨਸਲ, ਧਰਮ, ਬਾਇਓਮੈਟ੍ਰਿਕਸ, ਅਪਰਾਧਿਕ ਡੇਟਾ

ਇੱਕ ਨਿਯਮ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ, ਇਹ ਦਾਖਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ; ਸਿਰਫ਼ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਆਧਾਰ ਨਾਲ

ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਹੈ ਜਿਸ ਲਈ KVKK ਵਾਧੂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਸਿਹਤ, ਜਿਨਸੀ ਜੀਵਨ, ਨਸਲ, ਨਸਲ, ਰਾਜਨੀਤਿਕ ਰਾਏ, ਦਾਰਸ਼ਨਿਕ ਵਿਸ਼ਵਾਸ, ਧਰਮ, ਸੰਪਰਦਾ, ਪਹਿਰਾਵਾ, ਐਸੋਸੀਏਸ਼ਨ/ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ/ਯੂਨੀਅਨ ਮੈਂਬਰਸ਼ਿਪ, ਅਪਰਾਧਿਕ ਦੋਸ਼ ਅਤੇ ਬਾਇਓਮੈਟ੍ਰਿਕ/ਜੈਨੇਟਿਕ ਡੇਟਾ। ਇਸ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਬਹੁਤ ਸਖ਼ਤ ਸ਼ਰਤਾਂ ਦੇ ਅਧੀਨ ਹੈ; ਇੱਕ AI ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਤੋੜਨ ਲਈ ਲਗਭਗ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕਾਨੂੰਨੀ ਵਿਚਾਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ: ਵਰਗੀਕਰਨ ਫੈਸਲੇ

ਕੇਸ 1 — ਤਨਖਾਹ। ਐਚਆਰ ਸਪੈਸ਼ਲਿਸਟ 120 ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ ਤਨਖਾਹ ਇੱਕ AI ਨੂੰ ਦੇਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ "ਤਨਖਾਹ ਅਸਮਾਨਤਾ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕੇ"। ਪੇਰੋਲ ਦੋਵੇਂ ਗੁਪਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ ਵਿੱਚ ਨਾਮ ਅਤੇ ਉਪਨਾਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਸਹੀ ਫੈਸਲਾ: ਗੁਮਨਾਮ ਡੇਟਾ (ਕੋਡ ਨਾਮ ਜਿਵੇਂ "ਕਰਮਚਾਰੀ-001", ਵਿਭਾਗ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖੋ), ਸਿਰਫ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਕਰੋ। ਬੇਨਾਮ 120 ਲਾਈਨਾਂ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ; ਕੱਚੀ ਤਨਖਾਹ ਕਦੇ ਵੀ ਨਿੱਜੀ ਵਾਹਨ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਜਾਂਦੀ।

ਕੇਸ 2 - ਮਰੀਜ਼ ਦਾ ਇਤਿਹਾਸ। ਇੱਕ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਸਹੂਲਤ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਰਸ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਇਤਿਹਾਸ ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਕਰਨ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਗੁਣਵੱਤਾ ਡੇਟਾ ਹੈ। ਨੀਤੀ ਦੁਆਰਾ, ਇੱਕ ਨਿੱਜੀ ਵਾਹਨ ਵਿੱਚ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸਖਤੀ ਨਾਲ ਮਨਾਹੀ ਹੈ; ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਸਿਰਫ ਸੰਸਥਾ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਿਹਤ ਡੇਟਾ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਠੇਕਾ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਅਧਾਰ ਹੈ। ਵਰਗੀਕਰਣ ਸਾਰਣੀ ਇੱਕ ਨਜ਼ਰ ਵਿੱਚ ਇਸ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ।

ਕੇਸ 3 - ਪ੍ਰੈਸ ਰਿਲੀਜ਼। ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਏਆਈ ਨੂੰ "ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਲਈ 5 ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ" ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਪ੍ਰੈਸ ਰਿਲੀਜ਼ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਕਿਉਂਕਿ ਡੇਟਾ ਖੁੱਲ੍ਹਾ ਹੈ, ਕੋਈ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਨਹੀਂ ਹਨ; ਕਰਮਚਾਰੀ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਝਿਜਕ ਦੇ ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਵਾਹਨ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਬੇਲੋੜੇ ਰਗੜ ਨੂੰ ਵੀ ਖਤਮ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਇਹ ਖੁੱਲੇ ਡੇਟਾ ਲਈ "ਨਹੀਂ" ਨਹੀਂ ਕਹਿੰਦਾ, ਇਹ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਲਈ ਸਪਸ਼ਟ "ਸਟਾਪ" ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ।

ਧਿਆਨ ਦਿਓ: ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, "ਕੀ ਇਸ ਵਿੱਚ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਦਾ ਇੱਕ ਟੁਕੜਾ ਵੀ ਹੈ?" ਅਤੇ "ਕੀ ਇਹ ਸੰਸਥਾ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾਏਗਾ?" ਆਪਣੇ ਸਵਾਲ ਇਕੱਠੇ ਪੁੱਛੋ। ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਪਾਰਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਤੋਂ ਸਪਸ਼ਟ ਹੈ ਪਰ ਇਸ ਵਿੱਚ ਗਾਹਕ ਦਾ ਨਾਮ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਹੁਣ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅੱਪਗਰੇਡ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਵਰਜਿਤ ਵਰਤੋਂ ਸੈਕਸ਼ਨ

ਨੀਤੀ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪੜ੍ਹਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਹਿੱਸਾ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਠੋਸ ਅਤੇ ਮਿਸਾਲੀ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਆਮ ਪਾਬੰਦੀਆਂ:

• ਬਿਨਾਂ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੇ ਵਾਹਨ ਵਿੱਚ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ (ਸਿਹਤ, ਬਾਇਓਮੈਟ੍ਰਿਕਸ, ਆਦਿ) ਦਾਖਲ ਕਰਨਾ।
• ਵਿਅਕਤੀਗਤ/ਨਿੱਜੀ AI ਖਾਤਿਆਂ ਵਿੱਚ ਗੁਪਤ ਡੇਟਾ ਜਾਂ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਗੁਪਤ ਨੂੰ ਦਾਖਲ ਕਰਨਾ।
• AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਇਸਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਕਾਨੂੰਨੀ, ਮੈਡੀਕਲ, ਵਿੱਤੀ ਫੈਸਲਿਆਂ ਵਜੋਂ ਵਰਤਣਾ।
• ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਛੱਡਣਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਭਰਤੀ, ਤਰੱਕੀ, ਅਤੇ ਕ੍ਰੈਡਿਟ, ਸਿਰਫ਼ AI 'ਤੇ।
• ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ, ਗਲਤ ਸਮੱਗਰੀ ਜਾਂ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ।
• ਬਿਨਾਂ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇ ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਸਮੱਗਰੀ ਦਾ ਉਤਪਾਦਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਕਰਨਾ।

ਨਕਲ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟਸ

ਟੈਮਪਲੇਟ 1 — ਉਦੇਸ਼ ਅਤੇ ਸਕੋਪ ਸੈਕਸ਼ਨ ਦੀ ਰੂਪਰੇਖਾ: "ਕਿਸੇ [ਉਦਯੋਗ] ਕੰਪਨੀ ਲਈ AI ਨੀਤੀ ਦਾ 'ਮਕਸਦ ਅਤੇ ਸਕੋਪ' ਸੈਕਸ਼ਨ ਲਿਖੋ। ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰੋ: ਪਾਲਿਸੀ ਕਿਸ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦੀ ਹੈ (ਸਾਰੇ ਕਰਮਚਾਰੀ, ਸਲਾਹਕਾਰ) ਅਤੇ ਕਿਹੜੇ ਟੂਲ (ਜਨਰੇਟਿਵ AI, ਕੋਡ ਅਸਿਸਟੈਂਟ); ਉਦੇਸ਼ ਨੂੰ 'ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ' ਵਜੋਂ ਦੱਸੋ। 150 ਸ਼ਬਦ ਜਾਂ ਘੱਟ, ਸਾਦੀ ਭਾਸ਼ਾ।"

ਟੈਮਪਲੇਟ 2 — ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਵਰਗੀਕਰਣ ਸਾਰਣੀ ਬਣਾਓ: "ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਜਨਤਕ / ਆਨ-ਪ੍ਰੀਮਿਸਸ / ਗੁਪਤ / ਮਲਕੀਅਤ ਵਜੋਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰੋ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਲਈ AI ਵਰਤੋਂ ਨਿਯਮ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿਓ: [ਸੂਚੀ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮਾਂ]। ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਇੱਕ 3-ਕਾਲਮ ਟੇਬਲ ਬਣਾਓ: ਡੇਟਾ ਕਿਸਮ, ਕਲਾਸ, AI ਨਿਯਮ। ਇੱਕ '*ਕਾਨੂੰਨੀ ਪੁਸ਼ਟੀ' ਨਿਸ਼ਾਨ ਲਗਾਓ ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਤੁਸੀਂ ਯਕੀਨੀ ਨਹੀਂ ਹੋ।"

ਟੈਮਪਲੇਟ 3 — ਵਰਜਿਤ ਵਰਤੋਂ ਸੂਚੀ: "KVKK ਦੇ ਅਧੀਨ ਕਿਸੇ ਸੰਸਥਾ ਲਈ ਆਈਟਮ ਦੁਆਰਾ 'ਵਰਜਿਤ ਵਰਤੋਂ' ਸੈਕਸ਼ਨ ਆਈਟਮ ਨੂੰ ਲਿਖੋ। ਹਰੇਕ ਆਈਟਮ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਠੋਸ ਉਦਾਹਰਨ ('ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ: ...') ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਘੱਟੋ-ਘੱਟ 8 ਆਈਟਮਾਂ। ਟੋਨ: ਸਪੱਸ਼ਟ ਅਤੇ ਲਾਜ਼ਮੀ, ਪਰ ਤਰਕ ਨਾਲ।"

ਟੈਮਪਲੇਟ 4 — ਕਰਮਚਾਰੀ ਸੰਖੇਪ (ਇੱਕ-ਪੰਨਾ): "ਇਸ 20-ਪੰਨਿਆਂ ਦੀ AI ਨੀਤੀ ਨੂੰ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੇ ਡੈਸਕ 'ਤੇ ਲਟਕਣ ਲਈ ਇੱਕ-ਪੰਨੇ ਦੇ ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ ਘਟਾਓ: 'ਤੁਸੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ' ਅਤੇ 'ਤੁਸੀਂ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ' ਕਾਲਮ + 5 ਸੁਨਹਿਰੀ ਨਿਯਮ + ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣ ਲਈ ਵਿਅਕਤੀ। ਸਧਾਰਨ, ਵਿਜ਼ੂਅਲ, ਯਾਦਗਾਰੀ।"

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ

ਕਮਜ਼ੋਰ: “ਮੇਰੀ ਕੰਪਨੀ ਲਈ ਇੱਕ AI ਨੀਤੀ ਲਿਖੋ, ਇਸ ਵਿੱਚ ਸਭ ਕੁਝ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।”-> ਮਾਡਲ 15 ਪੰਨਿਆਂ ਦੇ ਆਮ ਪਾਠ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਕੋਈ ਨਹੀਂ ਪੜ੍ਹਦਾ ਅਤੇ ਸੰਸਥਾ ਵਿੱਚ ਫਿੱਟ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ; ਡਾਟਾ ਕਲਾਸਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਸਪਸ਼ਟ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ। STRONG: "ਅਸੀਂ 80 ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਈ-ਕਾਮਰਸ ਕੰਪਨੀ ਹਾਂ, ਗਾਹਕ ਦੇ ਪਤੇ ਅਤੇ ਆਰਡਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਇੱਕ 4-ਪੱਧਰੀ ਡੇਟਾ ਵਰਗੀਕਰਣ ਸਾਰਣੀ, 6 ਵਰਜਿਤ ਆਈਟਮਾਂ ਅਤੇ AI ਨੀਤੀ ਦਾ ਇੱਕ ਪੰਨੇ ਦਾ ਕਰਮਚਾਰੀ ਸੰਖੇਪ ਤਿਆਰ ਕਰੋ। ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਲਈ ਮਾਸਕਿੰਗ ਨਿਯਮ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ। ਉਹਨਾਂ ਕਾਨੂੰਨੀ ਬਿੰਦੂਆਂ 'ਤੇ ਨਿਸ਼ਾਨ ਲਗਾਓ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਬਾਰੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਯਕੀਨ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਮੈਨੂੰ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਦਿਓ।" -> ਮਾਡਲ ਸੰਖੇਪ, ਲਾਗੂ, ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਨੀਤੀ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਕਦਮ

ਲਿਖਣਾ ਅੱਧਾ ਹੈ; ਅਸਲ ਕੰਮ ਨੀਤੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਜੀਵਤ ਨਿਯਮ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਹੈ। ਕਦਮ:

1. ਡਰਾਫਟ: ਅੱਠ ਅਧਿਆਏ ਪੂਰੇ ਕਰੋ, ਅੰਤਿਕਾ ਤਿਆਰ ਕਰੋ।
2. ਸਟੇਕਹੋਲਡਰ ਦੀ ਰਾਏ: ਕਾਨੂੰਨੀ, IT, HR ਅਤੇ ਵਪਾਰਕ ਇਕਾਈਆਂ ਤੋਂ ਲਿਖਤੀ ਫੀਡਬੈਕ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ।
3. ਕਨੂੰਨੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ: KVKK ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਲਈ ਕਨੂੰਨੀ/ਪਾਲਣਾ ਦਸਤਖਤ।
4. ਸੀਨੀਅਰ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ: ਦਸਤਖਤ ਜੋ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਧਿਕਾਰਤ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਨੀਤੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
5. ਘੋਸ਼ਣਾ ਅਤੇ ਸਿੱਖਿਆ: ਹਰੇਕ ਲਈ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਸੈਸ਼ਨ; ਇੱਕ ਪੰਨੇ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਵੰਡੋ।
6. ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਰਿਕਾਰਡ: ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ "ਮੈਂ ਪੜ੍ਹਿਆ ਹੈ, ਮੈਂ ਸਮਝਦਾ ਹਾਂ" ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਰੱਖੋ।
7. ਅਨੁਸੂਚੀ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ: ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਹਰ 6 ਮਹੀਨਿਆਂ ਬਾਅਦ ਇੱਕ ਅੱਪਡੇਟ ਮਿਤੀ ਸੈੱਟ ਕਰੋ।

ਸੁਝਾਅ: ਨੀਤੀ ਦੇ ਆਖਰੀ ਪੰਨੇ 'ਤੇ "ਵਰਜਨ ਅਤੇ ਮਿਤੀ" ਬਾਕਸ ਰੱਖੋ। ਏਆਈ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨ ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਦਲਦੇ ਹਨ; ਇਹ ਜਾਣਨਾ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਸੰਸਕਰਣ ਵੈਧ ਹੈ ਇੱਕ ਆਡਿਟ ਵਿੱਚ ਜਾਨਾਂ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ

• ਪਾਲਿਸੀ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਲੰਬੀ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਲਿਖਣਾ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਬਣਾਉਣਾ।
• ਡੇਟਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਨੂੰ ਛੱਡਣਾ ਅਤੇ ਅਸਪਸ਼ਟ ਵਾਕਾਂਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਪਾਸ ਕਰਨਾ ਜਿਵੇਂ "ਸਾਵਧਾਨ ਰਹੋ।"
• ਆਮ ਗੁਪਤ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨੂੰ ਉਲਝਾਉਣਾ।
• ਇੱਕ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਵਾਹਨ ਸੂਚੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਪਾਬੰਦੀ ਲਿਖਣਾ।
• ਠੋਸ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦਿੱਤੇ ਬਿਨਾਂ ਸੰਖੇਪ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਮਨਾਹੀ ਲਿਖਣਾ।
• ਕਰਮਚਾਰੀ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਰਜਿਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਪੜਾਅ ਨੂੰ ਛੱਡਣਾ ਅਤੇ "ਮੈਂ ਈਮੇਲ ਰਾਹੀਂ ਇਸਦੀ ਘੋਸ਼ਣਾ ਕੀਤੀ।"
• ਇੱਕ ਸਮੀਖਿਆ ਅਨੁਸੂਚੀ ਨਿਰਧਾਰਤ ਨਾ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਾਰ ਨੀਤੀ ਲਿਖਣਾ ਅਤੇ ਇਸ ਬਾਰੇ ਭੁੱਲ ਜਾਣਾ।

ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ

• ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਨੀਤੀ ਵਿੱਚ ਅੱਠ ਮਿਆਰੀ ਹਿੱਸੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ; ਇਹ ਛੋਟਾ, ਮਿਸਾਲੀ ਅਤੇ ਕਿਰਿਆ-ਮੁਖੀ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
• ਇਸ ਦਾ ਦਿਲ ਚਾਰ-ਪੱਧਰੀ ਡੇਟਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਹੈ ਜੋ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਡੇਟਾ ਕਿਸ ਸਾਧਨ ਵਿੱਚ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
• ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ (ਸਿਹਤ, ਬਾਇਓਮੈਟ੍ਰਿਕਸ, ਆਦਿ) ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਸਖਤ ਨਿਯਮ ਦੇ ਅਧੀਨ ਹਨ; ਇੱਕ ਨਿਯਮ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ, AI ਸ਼ਾਮਲ ਨਹੀਂ ਹੈ।
• ਵਰਜਿਤ ਵਰਤੋਂ ਠੋਸ ਅਤੇ ਮਿਸਾਲੀ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ; ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਸਾਧਨਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਨਾਲ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ.
• ਇੱਕ ਵਾਰ ਪਾਲਿਸੀ ਦੇ ਲਿਖੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਇਸਨੂੰ ਸਟੇਕਹੋਲਡਰ ਦੀ ਰਾਏ, ਕਾਨੂੰਨੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ, ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਨਿਯਮਤ ਸਮੀਖਿਆ ਦੁਆਰਾ ਜੀਵਿਤ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ

ਆਪਣੀ ਪਸੰਦ ਦੀ ਸੰਸਥਾ ਲਈ ਅੱਠ-ਸੈਕਸ਼ਨ ਪਿੰਜਰ (ਉਦੇਸ਼ ਅਤੇ ਦਾਇਰੇ, ਡੇਟਾ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਵਰਜਿਤ ਵਰਤੋਂ) ਦੇ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਤਿੰਨ ਭਾਗਾਂ ਨੂੰ ਠੋਸ ਰੂਪ ਨਾਲ ਭਰੋ। ਚਾਰ ਪੱਧਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਸਾਰਣੀ ਸੈਟ ਅਪ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਅੱਠ ਅਸਲ ਡਾਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਰੱਖੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀ ਸੰਸਥਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਕਰਦੀ ਹੈ; ਹਰੇਕ ਲਈ ਇੱਕ AI ਨਿਯਮ ਲਿਖੋ। ਫਿਰ ਉਹਨਾਂ ਤਿੰਨ ਭਾਗਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪੰਨੇ ਦੇ "ਤੁਸੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ/ਤੁਸੀਂ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ" ਦੇ ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ ਉਬਾਲੋ ਜੋ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੇ ਡੈਸਕਾਂ 'ਤੇ ਪੋਸਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਨੋਟ ਕਰੋ ਕਿ ਨੀਤੀ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਕਿਹੜੇ ਦੋ ਕਦਮ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੁਹਾਡੀ ਸੰਸਥਾ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਮੁਸ਼ਕਲ ਲੱਗਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਦੂਰ ਕਰੋਗੇ।

ਚੈੱਕਲਿਸਟ

• [ ] ਮੈਂ ਅੱਠ ਭਾਗਾਂ ਦੇ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਸੰਸਥਾ ਲਈ ਢਾਲ ਲਿਆ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਚਾਰ-ਪੱਧਰੀ ਡੇਟਾ ਵਰਗੀਕਰਣ ਸਾਰਣੀ ਨੂੰ ਭਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਅਤੇ ਸਖਤ ਨਿਯਮ ਨਾਲ ਬੰਨ੍ਹਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਠੋਸ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵਰਜਿਤ ਵਰਤੋਂ ਲਿਖੀਆਂ।
• [ ] ਮੈਂ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਔਜ਼ਾਰਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕੀਤਾ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਇੱਕ ਪੰਨੇ ਦਾ ਕਰਮਚਾਰੀ ਸੰਖੇਪ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਇੱਕ ਕਾਨੂੰਨੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਅਤੇ ਸਮੀਖਿਆ ਅਨੁਸੂਚੀ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਈ ਹੈ।