ਲਾਭ:
- KVKK ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਸੰਕਲਪਾਂ ਦੇ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਅਤੇ ਅਗਿਆਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਾਹਨ ਚੋਣ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
- ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਪੀਡੀਆਰ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਨੈਤਿਕਤਾ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤਾਂ (ਗੁਪਤਤਾ, ਲਾਭ, ਗੈਰ-ਨੁਕਸਾਨ, ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ) ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ
- ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ, ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਅਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਭਰਮ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਨੈਤਿਕ ਵਰਤੋਂ ਨੀਤੀ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
ਟਰੱਸਟ PDR ਪੇਸ਼ੇ ਦੇ ਦਿਲ 'ਤੇ ਹੈ. ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਪਣੀਆਂ ਸਭ ਤੋਂ ਗੂੜ੍ਹੀਆਂ ਭਾਵਨਾਵਾਂ, ਪਰਿਵਾਰ ਅਤੇ ਡਰ ਕਿਸੇ ਮਾਹਰ ਨੂੰ ਦੱਸ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਟੂਲਜ਼ ਇਸ ਟਰੱਸਟ ਲਈ ਇੱਕ ਗੰਭੀਰ ਨਵਾਂ ਟੈਸਟ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਸਭ ਤੋਂ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਇੱਕ ਵਾਕ ਵਿੱਚ ਨਿਯੰਤਰਣ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਗੋਪਨੀਯਤਾ, KVKK, PDR ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਨੈਤਿਕਤਾ ਅਤੇ ਉਹ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ 'ਤੇ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਬਾਰੇ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਢੰਗ ਨਾਲ ਚਰਚਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਅਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨੂੰ ਪਿਛਲੀਆਂ ਇਕਾਈਆਂ ਵਿੱਚ ਟੁਕੜੇ-ਟੁਕੜੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਹੈ; ਇੱਥੇ ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਸਮੁੱਚੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜੋੜਾਂਗੇ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਸਥਾਈ ਨੀਤੀ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦੇਵਾਂਗੇ।
KVKK ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮਾਂ: ਕੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ
KVKK (ਪਰਸਨਲ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਟੈਕਸ਼ਨ ਲਾਅ) ਉਹ ਕਾਨੂੰਨ ਹੈ ਜੋ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਕਾਨੂੰਨੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਦੋ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ. ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਕੋਈ ਵੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੈ ਜੋ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਜਾਂ ਪਛਾਣ ਕਰਦੀ ਹੈ: ਨਾਮ, ਉਪਨਾਮ, ਸਕੂਲ ਨੰਬਰ, ਕਲਾਸ, ਪਤਾ, ਫੋਟੋ। ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦਾ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਹੈ ਜਿਸ ਲਈ ਉੱਚ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: ਸਿਹਤ, ਮਾਨਸਿਕ ਸਥਿਤੀ, ਨਿਦਾਨ, ਜਿਨਸੀ ਜੀਵਨ, ਧਰਮ, ਨਸਲ, ਅਪਰਾਧਿਕ ਸਥਿਤੀ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ PDR ਰਿਕਾਰਡ ਇਸ ਦੂਜੀ, ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੇ ਹਨ; ਕਿਉਂਕਿ ਮਾਨਸਿਕ ਸਥਿਤੀ, ਪਰਿਵਾਰਕ ਮੁੱਦੇ ਅਤੇ ਸਹਾਇਤਾ ਇਤਿਹਾਸ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਹਨ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਪੀਡੀਆਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਦੇ ਵੀ ਜਨਤਕ ਸਾਧਨਾਂ ਵਿੱਚ ਇਸਦੇ ਕੱਚੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਤਿੰਨ ਨਿਯਮਾਂ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਦਾ ਹੈ: (1) ਡੇਟਾ ਮਿਨੀਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ - ਇੱਕ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰੋ। (2) ਅਗਿਆਤਕਰਨ - ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਛਾਣਨਯੋਗ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਹਟਾ ਕੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਨਾਲ ਲਿੰਕ ਕਰਨ ਯੋਗ ਬਣਾਓ। (3) ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਸਾਧਨ ਅਤੇ ਉਦੇਸ਼ ਸੀਮਾ — ਜਿੱਥੇ ਵੀ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇ ਡਾਟਾ-ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸਿਰਫ਼ ਉਸ ਉਦੇਸ਼ ਲਈ ਕਰੋ ਜਿਸ ਲਈ ਇਹ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ।
ਧਿਆਨ ਦਿਓ: ਇਹ ਕਹਿਣਾ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੈ "ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ ਕਿਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਗੁਮਨਾਮ ਕੀਤਾ"। ਭਾਵੇਂ ਇੱਕ ਪਾਠ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਨਾਮ ਹਟਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਸਥਿਤੀ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਲੱਖਣ ਵਰਣਨ (ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਸਕੂਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਖਾਸ ਸਥਿਤੀ) ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਯੋਗ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਗੁਮਨਾਮਤਾ ਵਿੱਚ, ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਨਾਮ ਨੂੰ ਸਧਾਰਣ ਬਣਾਓ, ਸਗੋਂ ਉਹਨਾਂ ਵੇਰਵਿਆਂ ਨੂੰ ਵੀ ਬਣਾਓ ਜੋ ਇਕੱਠੇ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਅਗਿਆਤਕਰਨ ਅਭਿਆਸ: ਇੱਕ ਨਿਯੰਤਰਣ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ
ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਨਿਰਯਾਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇਸ ਵਿਧੀ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ: (ਏ) ਸਿੱਧੇ ਪਛਾਣਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾਓ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਾਮ, ਉਪਨਾਮ, ਨੰਬਰ, ਕਲਾਸ-ਸ਼ਾਖਾ, ਮਾਤਾ-ਪਿਤਾ ਦਾ ਨਾਮ, ਪਤਾ, ਟੈਲੀਫੋਨ, ਸਕੂਲ ਦਾ ਨਾਮ। (ਬੀ) ਅਸਿੱਧੇ ਵਰਣਨਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਬਣਾਓ: "12-ਬੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕਮਾਤਰ ਨੇਤਰਹੀਣ ਵਿਦਿਆਰਥੀ" ਦੀ ਬਜਾਏ "ਇੱਕ ਮਿਡਲ ਸਕੂਲ ਵਿਦਿਆਰਥੀ"। (c) ਲੋੜ ਅਨੁਸਾਰ ਮਿਤੀ ਅਤੇ ਇਵੈਂਟ ਵੇਰਵਿਆਂ ਨੂੰ ਬਲਰ ਕਰੋ। (d) ਪੋਸਟ-ਰੀਡਿੰਗ: "ਕੀ ਕੋਈ ਇਸ ਪਾਠ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸ ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ?" ਜੇ ਜਵਾਬ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੈ, ਤਾਂ ਹੋਰ ਸਧਾਰਣ ਕਰੋ। ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਰਿਕਾਰਡ ਸਿਰਫ ਸੰਸਥਾ ਦੇ ਬੰਦ, ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਲਿਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ; AI ਟੂਲ ਇਸ ਸਿਸਟਮ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਹੈ।
ਪੀਡੀਆਰ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਨੈਤਿਕਤਾ ਅਤੇ ਏ.ਆਈ
PDR ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਨੈਤਿਕਤਾ ਚਾਰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਿਧਾਂਤਾਂ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰੇਕ ਸਿੱਧੇ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ:
- ਗੁਪਤਤਾ (ਗੁਪਤ ਰੱਖਣਾ): ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ। ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ AI ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਨਾ ਕਰਨਾ, ਇਸਨੂੰ ਗੁਮਨਾਮ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਟੂਲ ਚੁਣਨਾ ਇਸ ਸਿਧਾਂਤ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ।
- ਲਾਭ: ਹਰ ਚੀਜ਼ ਜੋ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੀ ਭਲਾਈ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਹੂਲਤ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਅਜਿਹੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਜਿਸ ਨਾਲ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੇ ਲਾਭ ਨਾਲ ਸਮਝੌਤਾ ਹੋਵੇ।
- ਗੈਰ-ਵਿਗਿਆਨੀ: ਤਰਜੀਹ ਕੋਈ ਨੁਕਸਾਨ ਨਾ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਅਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਆਉਟਪੁੱਟ, ਗਲਤ ਅੰਕੜੇ, ਲੇਬਲਿੰਗ, ਅਤੇ ਸੰਕਟ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਜੋਖਮ ਹਨ; ਇਸ ਲਈ ਤਸਦੀਕ ਅਤੇ ਸੰਕਟ ਸੀਮਾ ਇੱਕ ਨੈਤਿਕ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
- ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ: ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦਾ ਆਪਣਾ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਦਾ ਅਧਿਕਾਰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ। AI ਨੂੰ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਤੱਕ ਨਹੀਂ ਘਟਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਜਾਂ ਉਸਦੀ ਤਰਫੋਂ ਫੈਸਲੇ ਨਹੀਂ ਲੈਣੇ ਚਾਹੀਦੇ।
ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਇਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ: ਵਰਤੇ ਗਏ ਹਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਮਾਹਰ ਦੇ ਨਾਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ; "AI ਨੇ ਇਸਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ" ਕੋਈ ਬਚਾਅ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਪੱਖਪਾਤ, ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ
AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਸਮਾਜਿਕ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। PDR ਵਿੱਚ, ਇਹ ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਦਾ ਇੱਕ ਮੁੱਦਾ ਹੈ: ਨਤੀਜੇ ਜੋ ਇੱਕ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਲਿੰਗ, ਸੱਭਿਆਚਾਰ, ਜਾਂ ਸਮਾਜਿਕ-ਆਰਥਿਕ ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਸਟੀਰੀਓਟਾਈਪ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਮੌਕੇ ਦੀ ਸਮਾਨਤਾ ਨੂੰ ਕਮਜ਼ੋਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਮਾਹਰ ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਵੀ: ਜਿੱਥੇ ਉਚਿਤ ਹੋਵੇ, ਇਹ ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਮੱਗਰੀ ਜਾਂ ਡਰਾਫਟ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ; ਇਸ ਨੂੰ ਗੁਪਤ "ਜਾਦੂ" ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ. ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੇ ਨਾਲ ਰਿਸ਼ਤੇ ਵਿੱਚ ਗੁਪਤਤਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ; ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਜੋ ਸਮਝਾਉਂਦਾ ਹੈ ਉਹ ਕਿਸੇ ਵਾਹਨ 'ਤੇ ਨਹੀਂ ਜਾਂਦਾ।
ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ: ਇੱਕ AI ਵਰਤੋਂ ਨੀਤੀ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨਾ
- ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰੋ। ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਮੌਜੂਦ ਸਾਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ "ਨਿੱਜੀ/ਪ੍ਰਾਈਵੇਟ/ਜਨਤਕ" ਵਜੋਂ ਵੱਖ ਕਰੋ।
- ਵਾਹਨ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰੋ. ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਲਈ ਇਕੋ ਇਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ, ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਟੂਲ; ਆਮ ਰੂਪਰੇਖਾ ਲਈ ਅਗਿਆਤ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰੋ।
- ਅਗਿਆਤਕਰਨ ਵਿਧੀ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ। ਹਰੇਕ ਐਂਟਰੀ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਚੈਕ ਰੁਟੀਨ ਚਲਾਓ।
- ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਦੀ ਜਾਂਚ। ਤੱਥ ਅਤੇ ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਲਈ ਹਰੇਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ।
- ਸੰਕਟ ਦੀ ਸੀਮਾ ਬਣਾਈ ਰੱਖੋ। ਸੰਕਟ ਅਤੇ ਸਲਾਹ-ਮਸ਼ਵਰੇ ਦੇ ਰਿਸ਼ਤੇ ਨੂੰ ਵਾਹਨ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਰੱਖੋ।
- ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਲਓ ਅਤੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਬਣੋ। ਅੰਤਮ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਮਾਹਰ ਦੀ ਹੈ; ਸੰਸਥਾ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵਰਤੋਂ ਖੁੱਲ੍ਹੀ ਹੈ।
ਨਕਲ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟਸ
1) ਅਗਿਆਤਕਰਨ ਨਿਯੰਤਰਣ:
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਆਡਿਟ ਸਹਾਇਕ। ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਕਥਨ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ ਜੋ ਸਿੱਧੇ ਜਾਂ ਅਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ (ਨਾਮ, ਨੰਬਰ, ਕਲਾਸ, ਸਕੂਲ, ਵਿਲੱਖਣ ਸਥਿਤੀ ਦਾ ਵੇਰਵਾ) ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਲਈ ਇੱਕ ਹੋਰ ਆਮ ਵਿਕਲਪ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਟਿੱਪਣੀ ਸਮੱਗਰੀ। ਟੈਕਸਟ: [ਪਾਠ ਪੇਸਟ ਕਰੋ]
2) ਪੱਖਪਾਤ ਅਤੇ ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਆਡਿਟ:
ਪੱਖਪਾਤ ਅਤੇ ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਲਈ ਨਿਮਨਲਿਖਤ PDR ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ: ਕੀ ਇਸ ਵਿੱਚ ਲਿੰਗ, ਸੱਭਿਆਚਾਰ, ਸਮਾਜਿਕ-ਆਰਥਿਕ ਸਥਿਤੀ, ਜਾਂ ਪਰਿਵਾਰਕ ਬਣਤਰ ਬਾਰੇ ਰੂੜ੍ਹੀਵਾਦੀ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ? ਕੌਣ ਬਾਹਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ? ਜੋਖਮ ਭਰੇ ਬਿਆਨਾਂ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰੋ ਅਤੇ ਸੰਮਲਿਤ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿਓ। ਸਮੱਗਰੀ: [ਪੇਸਟ ਸਮੱਗਰੀ]
3) ਡਰਾਫਟ ਕਾਰਪੋਰੇਟ AI ਵਰਤੋਂ ਨੀਤੀ:
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: PDR ਲਿਖਣ ਸਹਾਇਕ। ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਸੇਵਾ ਲਈ, ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ 'ਤੇ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਨੀਤੀ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰੋ। ਸਿਰਲੇਖ: ਕਿਹੜੀਆਂ ਨੌਕਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਕਿਹੜੀਆਂ ਨੌਕਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ (ਸੰਕਟ, ਨਿਦਾਨ, ਸਲਾਹ), ਡੇਟਾ ਗੁਮਨਾਮ ਨਿਯਮ, ਤਸਦੀਕ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ, ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਮਾਹਰ ਦੀ ਹੈ। ਛੋਟਾ ਅਤੇ ਲਾਗੂ.
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ
ਕਮਜ਼ੋਰ:
Ahmet Yılmaz 8-C ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਕਰਨ ਲਈ, ਉਸ ਨੂੰ ਘਰ ਵਿੱਚ ਹਿੰਸਾ ਦਾ ਸ਼ਿਕਾਰ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਸੀ।
ਇਹ ਆਪਣੇ ਕੱਚੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਾਹਨ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ (ਨਾਮ, ਸ਼੍ਰੇਣੀ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਥਿਤੀ) ਦਾਖਲ ਕਰਦਾ ਹੈ - ਕੇਵੀਕੇਕੇ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕਤਾ ਦੀ ਗੰਭੀਰ ਉਲੰਘਣਾ; ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹ ਇੱਕ ਸੂਚਨਾ ਸਥਿਤੀ (ਯੂਨਿਟ 9) ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਮਜ਼ਬੂਤ:
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਸਹਾਇਕ। ਨੋਟ: ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ ਟੂਲ 'ਤੇ ਦਰਜ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਦੁਬਾਰਾ ਜਾਂਚ ਕਰੋ: ਕੀ ਕੋਈ ਅਜਿਹਾ ਵੇਰਵਾ ਬਚਿਆ ਹੈ ਜੋ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ? ਟੈਕਸਟ: "ਇੱਕ ਮਿਡਲ ਸਕੂਲ ਦੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਨੇ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕੀਤਾ ਕਿ ਉਹ ਘਰ ਵਿੱਚ ਤਣਾਅ ਦਾ ਅਨੁਭਵ ਕਰ ਰਿਹਾ ਸੀ।"
ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ
ਕੇਸ 1 - ਅਸਿੱਧੇ ਖੁਲਾਸਾ। ਇੱਕ ਮਾਹਰ ਉਸ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਟੈਕਸਟ ਦਰਜ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਸੀ ਜਿਸ ਤੋਂ ਉਸਨੇ ਨਾਮ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦਿੱਤਾ ਸੀ; ਪਰ ਉਸਨੇ ਮਹਿਸੂਸ ਕੀਤਾ ਕਿ "ਸਕੂਲ ਦਾ ਇਕਲੌਤਾ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਜੋ ਵ੍ਹੀਲਚੇਅਰ ਵਰਤਦਾ ਹੈ" ਵਾਕੰਸ਼ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਸ ਵਿਅਕਤੀ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਉਸਨੇ ਇਸਨੂੰ "ਇੱਕ ਵਿਦਿਆਰਥੀ" ਲਈ ਆਮ ਬਣਾਇਆ. ਸਿਰਫ਼ ਨਾਮ-ਨਿਸ਼ਾਨ ਹੀ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਸੀ; ਵਿਲੱਖਣ ਸਥਿਤੀ ਦਾ ਵਰਣਨ ਵੀ ਪਛਾਣ ਰਿਹਾ ਸੀ।
ਕੇਸ 2 - ਪੱਖਪਾਤ ਸੁਧਾਰ। ਇੱਕ ਕਰੀਅਰ ਸਮੱਗਰੀ ਦਾ ਆਡਿਟ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਇੱਕ ਮਾਹਰ ਨੇ ਪਾਇਆ ਕਿ ਏਆਈ ਨੇ ਹਮੇਸ਼ਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਪੁਰਸ਼ ਨਾਮ ਅਤੇ ਦੇਖਭਾਲ ਪੇਸ਼ਿਆਂ ਵਿੱਚ ਮਾਦਾ ਨਾਮਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਇਸ ਨੇ ਨਮੂਨਿਆਂ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਉੱਲੀ ਨੂੰ ਤੋੜ ਦਿੱਤਾ। ਇਸ ਮਾਮੂਲੀ ਸੁਧਾਰ ਨੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਭੇਜੇ ਗਏ ਸੰਦੇਸ਼ ਦੀ ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਿਆ।
ਕੇਸ 3 - ਨੀਤੀ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨਾ। ਇੱਕ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਸੇਵਾ ਨੇ ਇਸ ਤੱਥ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋਈ ਉਲਝਣ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਆਮ ਅੰਦਰੂਨੀ ਨੀਤੀ ਟੈਕਸਟ ਬਣਾਇਆ ਕਿ ਹਰ ਕੋਈ AI ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤਦਾ ਹੈ: ਕਿਹੜੇ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਸੰਕਟ ਅਤੇ ਨਿਦਾਨ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ, ਡੇਟਾ ਅਗਿਆਤ ਹੈ, ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਮਾਹਰ ਦੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। AI ਨੇ ਖਰੜਾ ਦਿੱਤਾ; ਟੀਮ ਨੇ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਮੁੱਲਾਂ ਨਾਲ ਅੰਤਿਮ ਰੂਪ ਦਿੱਤਾ। ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨੇ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਫਰੇਮਵਰਕ ਨੂੰ ਰਾਹ ਦਿੱਤਾ.
ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ
- ਕੱਚਾ ਡੇਟਾ ਦਾਖਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਵਾਹਨ ਨੂੰ ਨਾਮ/ਸਟੇਟਸ ਦੇ ਨਾਲ ਲਿਖਣਾ। ਹੱਲ: ਗੁਮਨਾਮ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ, ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਟੂਲ।
- ਸਿਰਫ਼ ਨਾਮ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣਾ. ਅਸਿੱਧੇ ਪਛਾਣਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਭੁੱਲਣਾ। ਹੱਲ: ਵਿਲੱਖਣ ਵੇਰਵਿਆਂ ਨੂੰ ਵੀ ਆਮ ਬਣਾਓ।
- ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨਾ। ਅੜੀਅਲ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣਾ. ਹੱਲ: ਪੱਖਪਾਤ ਅਤੇ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਆਡਿਟ।
- ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਗੱਡੀ 'ਤੇ ਪਾ ਦਿੱਤੀ। ਇਸਦਾ ਅਰਥ ਹੈ "ਏਆਈ ਨੇ ਇਸਨੂੰ ਬਣਾਇਆ" ਹੱਲ: ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਮਾਹਰ ਦੇ ਨਾਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
- ਦੁਰਵਰਤੋਂ. ਇੱਕ ਉਦੇਸ਼ ਲਈ ਦੂਜੇ ਉਦੇਸ਼ ਲਈ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨਾ। ਹੱਲ: ਉਦੇਸ਼ ਸੀਮਾ ਦਾ ਆਦਰ ਕਰੋ।
ਸਾਰਣੀ: ਡਾਟਾ ਕਿਸਮ ਅਤੇ AI ਨਿਯਮ
ਡਾਟਾ ਕਿਸਮ
ਉਦਾਹਰਨ
AI ਨਿਯਮ
ਜਨਤਕ
ਆਮ ਪੇਸ਼ੇ ਦੀ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ
ਮੁਫ਼ਤ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ
ਨਿੱਜੀ ਡਾਟਾ
ਨਾਮ, ਨੰਬਰ, ਕਲਾਸ
ਗੁਮਨਾਮ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਦਾਖਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ
ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਗੁਣਵੱਤਾ ਡੇਟਾ
ਮਾਨਸਿਕ ਸਥਿਤੀ, ਪਰਿਵਾਰ, ਨਿਦਾਨ
ਇਹ ਕਦੇ ਵੀ ਆਪਣੇ ਕੱਚੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ।
ਸੰਕਟ ਡਾਟਾ
ਜੋਖਮ, ਦੁਰਵਿਵਹਾਰ, ਖੁਦਕੁਸ਼ੀ
ਕਦੇ ਵੀ ਵਾਹਨ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਨਾ ਹੋਵੋ (ਯੂਨਿਟ 9)
ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ
PDR ਵਿੱਚ, ਗੁਪਤਤਾ ਪੇਸ਼ੇ ਵਿੱਚ ਭਰੋਸੇ ਦੀ ਨੀਂਹ ਹੈ ਅਤੇ AI ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪਰੀਖਿਆ ਗਿਆ ਸਿਧਾਂਤ ਹੈ। KVKK ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਨਿੱਜੀ ਅਤੇ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਵੱਖ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ PDR ਡੇਟਾ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਕੱਚੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਮਿਨੀਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ, ਅਨਾਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ (ਸਿੱਧੀ ਅਤੇ ਅਸਿੱਧੇ ਪਛਾਣਕਰਤਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ) ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਟੂਲ ਦੀ ਚੋਣ ਬੁਨਿਆਦੀ ਨਿਯਮ ਹਨ। ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਨੈਤਿਕਤਾ ਦੇ ਚਾਰ ਸਿਧਾਂਤ-ਗੁਪਤਤਾ, ਲਾਭ, ਗੈਰ-ਮਾਮੂਲੀ, ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ-ਏਆਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਪਾਬੰਦ ਹਨ; ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਮਾਹਰ ਦੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਸੰਸਥਾ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵਰਤੋਂ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ
ਆਪਣੀ ਖੁਦ ਦੀ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਸੇਵਾ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ "AI ਵਰਤੋਂ ਨੀਤੀ" ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰੋ। "ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ AI ਵਰਤੋਂ ਨੀਤੀ ਡਰਾਫਟ" ਟੈਮਪਲੇਟ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ; ਫਿਰ ਇਸ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਸੰਸਥਾ ਦੀ ਹਕੀਕਤ ਅਨੁਸਾਰ ਅਡਜਸਟ ਕਰੋ। "ਅਗਿਆਨੀ ਜਾਂਚ" ਟੈਮਪਲੇਟ ਰਾਹੀਂ ਇੱਕ (ਕਾਲਪਨਿਕ) ਟੈਕਸਟ ਵੀ ਪਾਸ ਕਰੋ ਅਤੇ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਇੱਕ ਅਸਿੱਧੇ ਪਛਾਣਕਰਤਾ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਅਤੇ ਸਧਾਰਣ ਬਣਾਓ।
ਚੈੱਕਲਿਸਟ
- [ ] ਮੈਂ ਆਪਣੇ ਕੋਲ ਮੌਜੂਦ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਨਿੱਜੀ / ਨਿੱਜੀ / ਜਨਤਕ ਵਜੋਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕੀਤਾ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ ਅਗਿਆਤਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਿੱਧੇ ਅਤੇ ਅਸਿੱਧੇ ਪਛਾਣਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਬਣਾਇਆ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਲਈ ਸੁਰੱਖਿਅਤ/ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ।
- [ ] ਮੈਂ ਪੱਖਪਾਤ ਅਤੇ ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਲਈ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ।
- [ ] ਮੈਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੀ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਰੱਖਿਆ।