ਸਪਲਾਇਰ ਅਤੇ ਟੂਲ ਅਸੈਸਮੈਂਟ: ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ AI ਟੂਲ ਸੂਚੀ

ਲਾਭ:

• AI ਟੂਲ ਖਰੀਦਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਮੁਲਾਂਕਣ ਮਾਪਦੰਡ ਲਾਗੂ ਕਰੋ
• ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮਝੌਤੇ (DPA) ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਕਾਰਡ ਵਿੱਚ ਦੇਖਣ ਲਈ ਆਈਟਮਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ
• ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਵਾਹਨ ਸੂਚੀ ਅਤੇ ਵਿਕਰੇਤਾ ਜੋਖਮ ਸਕੋਰਿੰਗ ਬਣਾਓ

ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਕਰਦੇ ਹੋ ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਇਕਾਈ ਤੁਹਾਡੇ ਦਰਵਾਜ਼ੇ 'ਤੇ ਆਉਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕਹਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ "ਅਸੀਂ ਉਸ ਨਵੇਂ AI ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ, ਇਹ ਬਹੁਤ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋਵੇਗਾ"? "ਕੋਈ ਰਾਹ ਨਹੀਂ" ਕਹਿਣਾ ਸ਼ੈਡੋ AI ਨੂੰ ਫੀਡ ਕਰਦਾ ਹੈ; "ਠੀਕ ਹੈ" ਕਹਿਣ ਨਾਲ ਬੇਕਾਬੂ ਜੋਖਮ ਖੁੱਲ੍ਹਦਾ ਹੈ। ਸਹੀ ਜਵਾਬ ਵਾਹਨ ਮੁਲਾਂਕਣ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣਾ ਹੈ। ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਸਿੱਖਾਂਗੇ ਕਿ AI ਵਾਹਨ ਨੂੰ ਖਰੀਦਣ/ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿਹੜੇ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ, ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮਝੌਤੇ (DPA) ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਕਾਰਡ ਵਿੱਚ ਕੀ ਦੇਖਣਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਸਭ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਵਾਹਨ ਸੂਚੀ ਅਤੇ ਵਿਕਰੇਤਾ ਜੋਖਮ ਸਕੋਰ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਡਿਸਟਿਲ ਕਰਨਾ ਹੈ।

ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਿਉਂ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ?

ਹਰ ਏਆਈ ਟੂਲ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਇਹ ਸੰਗਠਨ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਗਲਤ ਟੂਲ ਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੇਣ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਸੰਸਥਾ ਦੇ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਤੀਜੀ ਧਿਰ (ਅਤੇ ਅਕਸਰ ਵਿਦੇਸ਼ਾਂ) ਨੂੰ ਬੇਕਾਬੂ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੌਂਪਣਾ। ਟੂਲ ਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੇਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਲਈ ਮੁੱਖ ਸਵਾਲ:

• ਇਹ ਡੇਟਾ (ਕਿਸ ਦੇਸ਼) ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਤੇ ਸਟੋਰੇਜ ਕਰਦਾ ਹੈ?
• ਕੀ ਇਹ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਸਾਡੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ? ਕੀ ਇਸਨੂੰ ਬੰਦ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ (ਔਪਟ-ਆਊਟ)?
• ਕੀ ਇਹ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮਝੌਤੇ (DPA) ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ?
• ਕੀ ਇੱਥੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਣ ਹਨ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ISO 27001)?
• ਚੈਟ ਹਿਸਟਰੀ ਕਿੰਨੀ ਦੇਰ ਤੱਕ ਰੱਖੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਇਸਨੂੰ ਮਿਟਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
• ਕੀ ਕੋਈ ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਲੰਘਣਾ ਹੋਣ 'ਤੇ ਸਾਨੂੰ ਸੂਚਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਵਚਨਬੱਧਤਾ ਹੈ?

ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮਝੌਤਾ (DPA)

ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਇਕਰਾਰਨਾਮਾ (DPA) ਡੇਟਾ ਕੰਟਰੋਲਰ (ਸੰਸਥਾ) ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ (AI ਪ੍ਰਦਾਤਾ) ਵਿਚਕਾਰ ਦਸਤਖਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਇਕਰਾਰਨਾਮਾ ਹੈ ਜੋ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ। KVKK ਅਤੇ GDPR ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਲਾਜ਼ਮੀ ਕਰਦੇ ਹਨ। DPA ਵਿੱਚ ਦੇਖਣ ਲਈ ਆਈਟਮਾਂ:

ਮਾਮਲਾ

ਇਸ ਨੂੰ ਕੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?

ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦਾ ਸਕੋਪ ਅਤੇ ਉਦੇਸ਼

ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਸਾਡੀਆਂ ਹਿਦਾਇਤਾਂ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦਿਓ

ਸਬਪ੍ਰੋਸੈਸਰ

ਕਿਸ ਨੂੰ ਤਬਦੀਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ? ਕੀ ਇਹ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸੂਚਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ?

ਤਬਾਦਲਾ ਭਰੋਸਾ

ਮਿਆਰੀ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਦੀਆਂ ਧਾਰਾਵਾਂ ਜਾਂ ਬਰਾਬਰ

ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਅ

ਐਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ, ਐਕਸੈਸ ਕੰਟਰੋਲ, ISO 27001

ਉਲੰਘਣਾ ਸੂਚਨਾ

ਕਿਸੇ ਉਲੰਘਣਾ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸਮੇਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸਾਨੂੰ ਸੂਚਿਤ ਕਰਨਾ

ਮਿਟਾਉਣਾ/ਵਾਪਸੀ

ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਦੇ ਅੰਤ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮਿਟਾਉਣ/ਵਾਪਸੀ ਕਰਨ ਦੀ ਵਚਨਬੱਧਤਾ

ਆਡਿਟ ਕਰਨ ਦਾ ਅਧਿਕਾਰ

ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਦਾ ਆਡਿਟ ਕਰਨ ਜਾਂ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ

ਸਾਵਧਾਨ ਰਹੋ: ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ "ਮੁਫ਼ਤ" ਅਤੇ "ਵਿਅਕਤੀਗਤ" AI ਯੋਜਨਾਵਾਂ DPA ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਵਰਤੋਂ ਲਈ, ਕਾਰਪੋਰੇਟ/ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਜੋ DPA ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਸਿੱਖਿਆ ਦੀ ਚੋਣ ਦੀ ਗਾਰੰਟੀ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੱਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਮੁਫਤ ਯੋਜਨਾ ਅਕਸਰ ਉਹ ਯੋਜਨਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਡੇਟਾ "ਦਾ ਭੁਗਤਾਨ" ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਮਾਡਲ ਕਾਰਡ ਅਤੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ

ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਕਾਰਡ ਇੱਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਹੈ ਜੋ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ AI ਮਾਡਲ ਕਿਸ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਇਸਨੂੰ ਕਿਸ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਇਸਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਜੋਖਮ। ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਇਸ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਕਾਰਡ ਵਿੱਚ ਦੇਖਣ ਲਈ ਚੀਜ਼ਾਂ: ਮਾਡਲ ਦੀ ਇੱਛਤ ਵਰਤੋਂ, ਜਾਣੀਆਂ ਗਈਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਦੇ ਜੋਖਮ, ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਗਈ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ/ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੋਟਸ। ਜੇ ਮਾਡਲ ਕਾਰਡ ਗੁੰਮ ਹੈ ਜਾਂ ਬਹੁਤ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਚੇਤਾਵਨੀ ਚਿੰਨ੍ਹ ਹੈ।

ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ

ਕੇਸ 1 - ਮੁਫਤ ਯੋਜਨਾ ਦੀ ਲਾਗਤ। ਇੱਕ ਲੇਖਾਕਾਰੀ ਟੀਮ ਇੱਕ ਮੁਫਤ AI ਟੂਲ ਨਾਲ ਗਾਹਕ ਵਿੱਤੀ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਟੂਲ ਡੀਪੀਏ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਵਿੱਚ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪਾਲਣਾ ਅਧਿਕਾਰੀ ਇਸ ਨੂੰ ਨੋਟਿਸ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਟੂਲ 'ਤੇ ਪਾਬੰਦੀ ਲਗਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਵਿਕਲਪ ਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ DPA ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅੰਤਰ: ਲਾਇਸੈਂਸ ਆਦਿ ਲਈ ਪ੍ਰਤੀ ਮਹੀਨਾ ਕੁਝ ਸੌ TL। ਲੱਖਾਂ ਪੌਂਡ ਦੇ ਸੰਭਾਵੀ ਜੁਰਮਾਨੇ।

ਕੇਸ 2 - ਸਬਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਹੈਰਾਨੀ। ਇੱਕ ਕੰਪਨੀ ਨੂੰ ਮਹੀਨਿਆਂ ਬਾਅਦ ਇੱਕ ਆਡਿਟ ਵਿੱਚ ਪਤਾ ਚਲਦਾ ਹੈ ਕਿ ਏਆਈ ਟੂਲ ਨੇ ਤਿੰਨ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਸਬਪ੍ਰੋਸੈਸਰਾਂ ਨੂੰ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦਿੱਤੀ ਹੈ। ਕਿਉਂਕਿ DPA ਵਿੱਚ "ਸਬ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਰਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸੂਚਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ" ਦੀ ਕੋਈ ਧਾਰਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਕੰਪਨੀ ਨੂੰ ਇਸ ਬਾਰੇ ਪਤਾ ਨਹੀਂ ਸੀ। ਸਬਕ: DPA ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਧਾਰਾ ਜੋ ਸਬਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਚੇਨ ਨੂੰ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ।

ਕੇਸ 3 - ਸਕੋਰ ਕਰਕੇ ਫੈਸਲਾ। ਇੱਕ ਸੰਗਠਨ ਤਿੰਨ ਏਆਈ ਟੂਲਸ (ਡੀਪੀਏ, ਡੇਟਾ ਟਿਕਾਣਾ, ਸਿਖਲਾਈ ਔਪਟ-ਆਊਟ, ISO 27001, ਉਲੰਘਣਾ ਸੂਚਨਾ, ਮਿਟਾਉਣਾ, ਪੈਟਰਨ ਕਾਰਡ, ਕੀਮਤ) ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ 8-ਮਾਪਦੰਡ ਵਿਕਰੇਤਾ ਜੋਖਮ ਸਕੋਰ ਸਾਰਣੀ ਸਥਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਰੇਟਿੰਗ ਨਤੀਜਾ ਉਸ ਟੂਲ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਸਭ ਤੋਂ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ। ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਵਿਅਕਤੀਗਤ "ਮੈਨੂੰ ਇਹ ਪਸੰਦ ਆਇਆ" ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਸਕੋਰ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ।

ਸੁਝਾਅ: ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਵਾਹਨਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਨੂੰ "ਵਾਈਟਲਿਸਟ" ਵਜੋਂ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਰੋ: ਸਿਰਫ਼ ਉਹਨਾਂ ਵਾਹਨਾਂ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿਓ ਜੋ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਹਨ। ਬਲੈਕਲਿਸਟ ਨੂੰ ਹਰ ਨਵੇਂ ਟੂਲ ਨਾਲ ਅਪਡੇਟ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਹਮੇਸ਼ਾ ਇੱਕ ਕਦਮ ਪਿੱਛੇ ਹੁੰਦਾ ਹੈ; ਵ੍ਹਾਈਟਲਿਸਟਿੰਗ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ।

ਨਿਕਾਸ ਅਤੇ ਨਸ਼ਾਖੋਰੀ ਦਾ ਜੋਖਮ

ਵਾਹਨ ਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੇਣ ਵੇਲੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਏਜੰਸੀਆਂ ਜੋ ਸਵਾਲ ਛੱਡ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ ਉਹ ਹੈ: "ਜੇ ਅਸੀਂ ਇਸ ਵਾਹਨ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਜਾਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ ਤਾਂ ਕੀ ਹੋਵੇਗਾ?" ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਬਾਹਰ ਜਾਣ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਪ੍ਰਵੇਸ਼ ਨੂੰ ਵੀ ਸਮਝਦਾ ਹੈ। ਦੋ ਖਤਰੇ ਬਾਹਰ ਖੜ੍ਹੇ ਹਨ. ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਡੇਟਾ ਪੋਰਟੇਬਿਲਟੀ ਹੈ: ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦਿੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣਾ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਸੰਰਚਨਾ ਇੱਕ ਮਿਆਰੀ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਵਾਪਸ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਵਿੱਚ ਲੌਕ ਕੀਤਾ ਹੋਇਆ ਹੈ? ਦੂਜਾ ਵਿਕਰੇਤਾ ਲਾਕ-ਇਨ ਹੈ: ਵਪਾਰਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਟੂਲ ਨਾਲ ਇੰਨੀਆਂ ਜੁੜੀਆਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਜਦੋਂ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਕੀਮਤਾਂ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਸੇਵਾ ਵਿੱਚ ਵਿਘਨ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਬਾਹਰ ਜਾਣ ਦੀ ਲਾਗਤ ਅਸਹਿ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਇਸ ਲਈ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਣ ਰਿਕਾਰਡ ਵਿੱਚ ਇੱਕ "ਐਗਜ਼ਿਟ ਪਲਾਨ" ਲਾਈਨ ਨੂੰ ਵੀ ਜੋੜਨਾ ਚੰਗਾ ਅਭਿਆਸ ਹੈ: ਅਸੀਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਵਾਪਸ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਵਿਕਲਪਕ ਸਾਧਨ ਕੀ ਹੈ, ਤਬਦੀਲੀ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨਾ ਸਮਾਂ ਲੱਗਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਇੱਕ ਦਿਨ ਸੇਵਾ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਵੀ ਸੰਸਥਾ ਤਿਆਰ ਰਹੇਗੀ।

ਸਾਵਧਾਨ: ਸਿਰਫ਼ ਇਸ ਲਈ ਕਿ ਕੋਈ ਵਾਹਨ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਜਾਂ ਸਸਤਾ ਹੈ ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਟਿਕਾਊ ਹੈ। ਛੋਟੇ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਬੰਦ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਹਾਸਲ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਾਂ ਅਚਾਨਕ ਆਪਣੀਆਂ ਨੀਤੀਆਂ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਨਾਜ਼ੁਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਟੂਲ ਨਾਲ ਜੋੜਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਐਗਜ਼ਿਟ ਦ੍ਰਿਸ਼ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ।

ਨਕਲ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟਸ

ਟੈਮਪਲੇਟ 1 — ਵਿਕਰੇਤਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਸੈੱਟ: "ਇੱਕ ਨਵੇਂ AI ਟੂਲ ਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੇਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵਿਕਰੇਤਾ ਨੂੰ ਪੁੱਛਣ ਲਈ ਮੁਲਾਂਕਣ ਸਵਾਲ ਤਿਆਰ ਕਰੋ। ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ: ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਟਿਕਾਣਾ, ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਔਪਟ-ਆਊਟ, DPA ਮੌਜੂਦਗੀ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਰਟੀਫਿਕੇਟ, ਧਾਰਨ ਦੀ ਮਿਆਦ, ਉਲੰਘਣਾ ਸੂਚਨਾ, ਉਪ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ, ਮਿਟਾਉਣ ਦੀ ਵਚਨਬੱਧਤਾ। ਹਰ ਇੱਕ ਸਵਾਲ ਦਾ 'ਸੰਭਾਵਿਤ' ਜਵਾਬ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ।"

ਟੈਮਪਲੇਟ 2 — DPA ਕਲਾਜ਼ ਚੈੱਕਲਿਸਟ: "ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀਆਂ ਧਾਰਾਵਾਂ ਲਈ [ਪੇਸਟ ਟੈਕਸਟ] ਦੇ ਹੇਠਾਂ DPA ਡਰਾਫਟ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ: ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦਾ ਦਾਇਰਾ, ਉਪ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ, ਤਬਾਦਲਾ ਭਰੋਸਾ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਅ, ਉਲੰਘਣਾ ਨੋਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਮਿਆਦ, ਮਿਟਾਉਣਾ/ਵਾਪਸੀ, ਆਡਿਟ ਦਾ ਅਧਿਕਾਰ। ਹਰ ਇੱਕ ਕਾਨੂੰਨੀ ਧਾਰਾ ਲਈ ਅੰਤਿਮ ਧਾਰਾਵਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ 'ਮੌਜੂਦਾ/ਗੁੰਮ/ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ' ਮਾਰਕ ਕਰੋ।

ਟੈਮਪਲੇਟ 3 — ਵਿਕਰੇਤਾ ਜੋਖਮ ਸਕੋਰਬੋਰਡ: "3 AI ਟੂਲਸ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ 8-ਮਾਪਦੰਡ ਜੋਖਮ ਸਕੋਰਬੋਰਡ ਸੈਟ ਅਪ ਕਰੋ: DPA, ਡੇਟਾ ਟਿਕਾਣਾ, ਸਿਖਲਾਈ ਔਪਟ-ਆਊਟ, ISO 27001, ਉਲੰਘਣਾ ਸੂਚਨਾ, ਮਿਟਾਉਣਾ, ਪੈਟਰਨ ਕਾਰਡ, ਲਾਗਤ। ਹਰੇਕ ਮਾਪਦੰਡ ਨੂੰ 0-3 ਪੁਆਇੰਟ ਹੋਣ ਦਿਓ, ਕੁੱਲ ਜੋੜੋ ਅਤੇ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਖਾਲੀ ਕਰੋ। ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ ਭਰਾਂਗਾ।"

ਟੈਮਪਲੇਟ 4 — ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਟੂਲ ਸੂਚੀ ਇੰਦਰਾਜ਼: "ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ AI ਟੂਲ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਐਂਟਰੀ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰੋ: ਟੂਲ ਨਾਮ, ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਇਰਾਦਾ ਵਰਤੋਂ, ਕਿਹੜੀਆਂ ਡਾਟਾ ਕਲਾਸਾਂ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਹੈ (ਜਨਤਕ/ਅੰਦਰੂਨੀ/ਗੁਪਤ), ਵਰਜਿਤ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮਾਂ, ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਇਕਾਈ, ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਮਿਤੀ, ਸਮੀਖਿਆ ਮਿਤੀ। ਸਿੰਗਲ-ਲਾਈਨ ਰਿਕਾਰਡ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ।"

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ

ਕਮਜ਼ੋਰ: "ਕੀ ਇਹ AI ਟੂਲ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ?" -> ਮਾਡਲ ਟੂਲ ਦੇ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਵਾਅਦੇ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਂਦਾ ਹੈ; ਇਹ ਠੋਸ ਮਾਪਦੰਡ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡੀਪੀਏ, ਡੇਟਾ ਟਿਕਾਣਾ, ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। STRONG: "ਮੈਂ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਇਸ AI ਟੂਲ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਾਂਗਾ। ਮੈਨੂੰ ਨਿਮਨਲਿਖਤ 8 ਮਾਪਦੰਡਾਂ (DPA, ਡਾਟਾ ਟਿਕਾਣਾ, ਸਿਖਲਾਈ ਔਪਟ-ਆਊਟ, ISO 27001, ਉਲੰਘਣਾ ਸੂਚਨਾ, ਸਟੋਰੇਜ, ਸਬਪ੍ਰੋਸੈਸਰ, ਮਾਡਲ ਕਾਰਡ) ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਤੋਂ ਕਿਹੜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਮਾਪਦੰਡ ਲਈ 'ਸਵੀਕਾਰਯੋਗ' ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਕੀ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।" -> ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਠੋਸ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਮੁਲਾਂਕਣ ਫਰੇਮਵਰਕ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ

• ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਮੁਫਤ/ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ; ਇਹ ਮਹਿਸੂਸ ਨਾ ਕਰਨਾ ਕਿ ਇੱਥੇ ਕੋਈ DPA ਅਤੇ ਔਪਟ-ਆਊਟ ਨਹੀਂ ਹੈ।
• ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਵਾਅਦੇ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਟੂਲ ਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੇਣਾ, ਡਾਟਾ ਸਥਾਨ ਅਤੇ ਵਿਦਿਅਕ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਨਹੀਂ ਪੁੱਛਣਾ।
• DPA 'ਤੇ ਦਸਤਖਤ ਕੀਤੇ ਜਾਂ ਸਬਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਧਾਰਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਡਾਟਾ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨਾ।
• ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਸਵਾਲ ਦੇ ਬਿਨਾਂ/ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ ਮਾਡਲ ਕਾਰਡ ਵਾਲੇ ਵਾਹਨ ਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੇਣਾ।
• ਵ੍ਹਾਈਟ ਲਿਸਟ ਦੀ ਬਜਾਏ ਬੈਨ ਲਿਸਟ ਰੱਖੀ ਜਾਵੇ ਅਤੇ ਹਰ ਨਵੀਂ ਗੱਡੀ ਨਾਲ ਪਿੱਛੇ ਰਹਿ ਜਾਵੇ।
• ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਵਾਹਨ ਦੀ ਦੁਬਾਰਾ ਸਮੀਖਿਆ ਨਾ ਕਰਨਾ (ਸ਼ਰਤਾਂ ਬਦਲੀਆਂ)।
• ਵਿਕਰੇਤਾ ਦੀ ਚੋਣ ਨੂੰ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਤਰਜੀਹ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਕਰਨਾ, ਨਾ ਕਿ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਸਕੋਰ।

ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ

• ਹਰ ਏਆਈ ਟੂਲ ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਹੈ; ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਮੁਲਾਂਕਣ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
• ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮਝੌਤਾ (DPA) ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਹੈ ਜੋ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਬੰਨ੍ਹਦਾ ਹੈ; ਇਸ ਵਿੱਚ ਸਕੋਪ, ਸਬਪ੍ਰੋਸੈਸਰ, ਸੁਰੱਖਿਆ, ਉਲੰਘਣਾ ਅਤੇ ਹਟਾਉਣ ਦੀਆਂ ਧਾਰਾਵਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ।
• ਮੁਫਤ/ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਅਕਸਰ DPA ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀਆਂ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀਆਂ; ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੱਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
• ਮਾਡਲ ਕਾਰਡ ਮਾਡਲ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ; ਇਸਦੀ ਅਣਹੋਂਦ ਇੱਕ ਚੇਤਾਵਨੀ ਚਿੰਨ੍ਹ ਹੈ।
• ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਟੂਲਸ ਨੂੰ ਵਾਈਟਲਿਸਟ ਵਜੋਂ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਜੋਖਮ ਸਕੋਰ ਨਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ

ਤਿੰਨ ਅਸਲ AI ਟੂਲ ਚੁਣੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀ ਸੰਸਥਾ ਵਰਤਣਾ ਚਾਹ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਅੱਠ ਮਾਪਦੰਡਾਂ (DPA, ਡੇਟਾ ਸਥਾਨ, ਸਿਖਲਾਈ ਔਪਟ-ਆਊਟ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਣ, ਉਲੰਘਣਾ ਨੋਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ, ਧਾਰਨ, ਮਾਡਲ ਕਾਰਡ, ਲਾਗਤ) ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਵਿਕਰੇਤਾ ਜੋਖਮ ਸਕੋਰ ਟੇਬਲ ਸੈਟ ਅਪ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਹਰੇਕ ਵਾਹਨ ਨੂੰ 0-3 ਤੱਕ ਸਕੋਰ ਕਰੋ। ਫਿਰ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਕੋਰ ਵਾਲੇ ਵਾਹਨ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਵਾਹਨ ਸੂਚੀ ਇੰਦਰਾਜ਼ ਲਿਖੋ: ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਉਦੇਸ਼ ਵਰਤੋਂ, ਅਨੁਮਤੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਡੇਟਾ ਕਲਾਸਾਂ, ਵਰਜਿਤ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮਾਂ, ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਇਕਾਈ, ਅਤੇ ਸਮੀਖਿਆ ਮਿਤੀ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਪੰਜ ਆਈਟਮਾਂ ਨੂੰ ਨੋਟ ਕਰੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਯਕੀਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਾਹਨ ਦੇ DPA ਵਿੱਚ ਦੇਖਣਾ ਚਾਹੋਗੇ ਅਤੇ ਹਰ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ।

ਚੈੱਕਲਿਸਟ

• [ ] ਮੈਂ ਟੂਲ ਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੇਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੇ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛੇ।
• [ ] ਮੈਂ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਸਥਾਨ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕੀਤਾ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ DPA ਦੀ ਹੋਂਦ ਅਤੇ ਇਸ ਦੀਆਂ ਨਾਜ਼ੁਕ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ।
• [ ] ਮੈਂ ਮਾਡਲ ਕਾਰਡ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ; ਮੈਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖਿਆ।
• [ ] ਮੈਂ ਇੱਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਜੋਖਮ ਸਕੋਰ ਨਾਲ ਵਿਕਰੇਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ।
• [ ] ਮੈਂ ਸਹਾਇਕ ਡੇਟਾ ਕਲਾਸਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵਾਈਟਲਿਸਟ ਵਿੱਚ ਟੂਲ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਇੱਕ ਸਮੀਖਿਆ ਮਿਤੀ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੀ ਹੈ।