एआई सहायकहरूले कुन डेटा सङ्कलन गर्छन् र तपाईंको गोपनीयता कसरी सुरक्षित गर्ने

कृत्रिम बुद्धिमत्ता रेकर्ड समयमा प्रतिज्ञाबाट नियमितमा परिणत भएको छ, र यसको साथ, धेरै विशिष्ट शंकाहरू उत्पन्न भएका छन्: एआई सहायकहरूले कस्तो डेटा सङ्कलन गर्छन्?तिनीहरूले कसरी प्रयोग गर्छन् र हाम्रो जानकारी सुरक्षित राख्न हामी के गर्न सक्छौं। यदि तपाईं च्याटबट, ब्राउजर सहायक, वा जेनेरेटिभ मोडेलहरू प्रयोग गर्नुहुन्छ भने, सकेसम्म चाँडो आफ्नो गोपनीयताको नियन्त्रण लिनु राम्रो विचार हो।

अत्यन्तै उपयोगी उपकरणहरू हुनुको साथै, यी प्रणालीहरूले ठूलो मात्रामा डेटा प्रयोग गर्छन्। त्यो जानकारीको मात्रा, उत्पत्ति, र उपचार तिनीहरूले नयाँ जोखिमहरू प्रस्तुत गर्छन्: व्यक्तिगत विशेषताहरूको अनुमान लगाउनेदेखि संवेदनशील सामग्रीको आकस्मिक एक्सपोजरसम्म। यहाँ तपाईंले विस्तृत रूपमा र झाडी वरिपरि नपिईकन, तिनीहरूले के खिच्छन्, किन गर्छन्, कानूनले के भन्छ, र पाउनुहुनेछ। आफ्नो खाता र गतिविधि कसरी सुरक्षित गर्ने। आउनुहोस् सबै कुरा सिकौं एआई सहायकहरूले कुन डेटा सङ्कलन गर्छन् र तपाईंको गोपनीयता कसरी सुरक्षित गर्ने। 

एआई सहायकहरूले वास्तवमा कस्तो डेटा सङ्कलन गर्छन्?

आधुनिक सहायकहरूले तपाईंका प्रश्नहरू मात्र होइन, धेरै कुराहरू पनि प्रशोधन गर्छन्। सम्पर्क जानकारी, पहिचानकर्ता, प्रयोग र सामग्री यी सामान्यतया मानक कोटीहरूमा समावेश हुन्छन्। हामी नाम र इमेलको बारेमा कुरा गर्दैछौं, तर IP ठेगानाहरू, उपकरण जानकारी, अन्तरक्रिया लगहरू, त्रुटिहरू, र, अवश्य पनि, तपाईंले उत्पन्न वा अपलोड गर्नुभएको सामग्री (सन्देशहरू, फाइलहरू, छविहरू, वा सार्वजनिक लिङ्कहरू) को बारेमा पनि कुरा गर्दैछौं।

गुगल इकोसिस्टम भित्र, जेमिनीको गोपनीयता सूचनाले यसले के सङ्कलन गर्छ भनेर सही रूपमा वर्णन गर्दछ। जडान गरिएका अनुप्रयोगहरूबाट जानकारी (उदाहरणका लागि, खोज वा YouTube इतिहास, Chrome सन्दर्भ), उपकरण र ब्राउजर डेटा (प्रकार, सेटिङहरू, पहिचानकर्ताहरू), कार्यसम्पादन र डिबगिङ मेट्रिक्स, र मोबाइल उपकरणहरूमा प्रणाली अनुमतिहरू (जस्तै सम्पर्कहरू, कल लगहरू र सन्देशहरू वा अन-स्क्रिन सामग्रीमा पहुँच) प्रयोगकर्ताद्वारा अधिकृत गरिएको बेला।

तिनीहरूले पनि व्यवहार गर्छन् स्थान डेटा (अनुमानित उपकरण स्थान, IP ठेगाना, वा खातामा सुरक्षित गरिएका ठेगानाहरू) र यदि तपाईंले सशुल्क योजनाहरू प्रयोग गर्नुहुन्छ भने सदस्यता विवरणहरू। थप रूपमा, निम्न भण्डारण गरिएका छन्: मोडेलहरूले उत्पन्न गर्ने आफ्नै सामग्री (पाठ, कोड, अडियो, छवि वा सारांश), यी उपकरणहरूसँग अन्तर्क्रिया गर्दा तपाईंले छोड्नुभएको पदचिह्न बुझ्नको लागि केही महत्वपूर्ण कुरा।

यो ध्यान दिनुपर्छ कि डेटा सङ्कलन तालिममा मात्र सीमित छैन: सहभागीहरूले वास्तविक समयमा गतिविधि रेकर्ड गर्न सक्छन् प्रयोगको क्रममा (उदाहरणका लागि, जब तपाईं एक्सटेन्सन वा प्लगइनहरूमा भर पर्नुहुन्छ), यसमा टेलिमेट्री र अनुप्रयोग घटनाहरू समावेश छन्। यसले अनुमतिहरू नियन्त्रण गर्नु र गतिविधि सेटिङहरूको समीक्षा गर्नु किन महत्त्वपूर्ण छ भनेर बताउँछ।

तिनीहरूले त्यो डेटा केको लागि प्रयोग गर्छन् र कसले हेर्न सक्छ?

कम्पनीहरूले प्रायः व्यापक र आवर्ती उद्देश्यहरू प्रयोग गर्छन्: सेवा प्रदान गर्न, कायम राख्न र सुधार गर्न, अनुभवलाई निजीकृत गर्न र नयाँ सुविधाहरू विकास गर्नतपाईंसँग कुराकानी गर्न, कार्यसम्पादन मापन गर्न, र प्रयोगकर्ता र प्लेटफर्मको सुरक्षा गर्न। यो सबै मेसिन लर्निङ प्रविधिहरू र जेनेरेटिभ मोडेलहरूमा पनि विस्तार हुन्छ।

प्रक्रियाको एउटा संवेदनशील भाग भनेको मानव समीक्षाविभिन्न विक्रेताहरूले स्वीकार गर्छन् कि आन्तरिक कर्मचारी वा सेवा प्रदायकहरूले सुरक्षा र गुणस्तर सुधार गर्न अन्तरक्रिया नमूनाहरूको समीक्षा गर्छन्। त्यसैले निरन्तर सिफारिस: गोप्य जानकारी समावेश नगर्नुहोस् जुन तपाईं एक व्यक्तिले नदेखोस् वा मोडेलहरूलाई परिष्कृत गर्न प्रयोग गरिनेछ।

ज्ञात नीतिहरूमा, केही सेवाहरूले विज्ञापन उद्देश्यका लागि निश्चित डेटा साझा नगर्ने संकेत गर्छन्, यद्यपि हो, तिनीहरूले अधिकारीहरूलाई जानकारी प्रदान गर्न सक्छन्। कानुनी आवश्यकता अन्तर्गत। अरू, तिनीहरूको प्रकृतिले, विज्ञापनदाता वा साझेदारहरूसँग साझेदारी गर्नुहोस् विश्लेषण र विभाजनको लागि पहिचानकर्ता र एकत्रित संकेतहरू, प्रोफाइलिङको ढोका खोल्दै।

उपचारमा यो पनि समावेश छ, पूर्वनिर्धारित अवधिको लागि अवधारणउदाहरणका लागि, केही प्रदायकहरूले १८ महिनाको पूर्वनिर्धारित स्वचालित मेटाउने अवधि सेट गर्छन् (३, ३६, वा अनिश्चितकालमा समायोज्य), र गुणस्तर र सुरक्षा उद्देश्यका लागि समीक्षा गरिएका कुराकानीहरूलाई लामो अवधिको लागि कायम राख्छन्। यदि तपाईं आफ्नो डिजिटल फुटप्रिन्ट कम गर्न चाहनुहुन्छ भने अवधारण अवधिहरूको समीक्षा गर्नु र स्वचालित मेटाउने सक्रिय गर्नु उचित हुन्छ।

एआई जीवनचक्रभरि गोपनीयता जोखिमहरू

गोपनीयता कुनै एक बिन्दुमा मात्र खतरामा छैन, तर सम्पूर्ण शृङ्खलामा: डेटा इन्जेसन, प्रशिक्षण, अनुमान, र अनुप्रयोग तहसामूहिक डेटा सङ्कलनमा, उचित सहमति बिना संवेदनशील डेटा अनजानमा समावेश गर्न सकिन्छ; तालिमको क्रममा, मूल प्रयोग अपेक्षाहरू पार गर्न सजिलो हुन्छ; र अनुमानको समयमा, मोडेलहरूले व्यक्तिगत गुणहरू अनुमान गर्नुहोस् साधारण देखिने संकेतहरूबाट सुरु गर्दै; र अनुप्रयोगमा, API हरू वा वेब इन्टरफेसहरू आक्रमणकारीहरूका लागि आकर्षक लक्ष्य हुन्।

उत्पादन प्रणालीहरूसँग, जोखिमहरू गुणा हुन्छन् (उदाहरणका लागि, एआई खेलौनाहरू). स्पष्ट अनुमति बिना इन्टरनेटबाट निकालिएका डाटासेटहरू तिनीहरूमा व्यक्तिगत जानकारी हुन सक्छ, र केही दुर्भावनापूर्ण प्रम्प्टहरू (प्रम्प्ट इन्जेक्सन) ले संवेदनशील सामग्री फिल्टर गर्न वा खतरनाक निर्देशनहरू कार्यान्वयन गर्न मोडेललाई हेरफेर गर्न खोज्छन्। अर्कोतर्फ, धेरै प्रयोगकर्ताहरू तिनीहरूले गोप्य डेटा टाँस्छन् मोडेलको भविष्यका संस्करणहरू समायोजन गर्न भण्डारण वा प्रयोग गर्न सकिन्छ भन्ने कुरालाई विचार नगरी।

शैक्षिक अनुसन्धानले विशिष्ट समस्याहरूलाई प्रकाशमा ल्याएको छ। हालसालै गरिएको विश्लेषण ब्राउजर सहायकहरू यसले प्रदायकको सर्भरमा खोज सामग्री, संवेदनशील फारम डेटा, र IP ठेगानाहरूको प्रसारणको साथ व्यापक ट्र्याकिङ र प्रोफाइलिङ अभ्यासहरू पत्ता लगायो। यसबाहेक, यसले उमेर, लिङ्ग, आय र रुचिहरू अनुमान गर्ने क्षमता प्रदर्शन गर्‍यो, विभिन्न सत्रहरूमा निजीकरण जारी रह्यो; त्यो अध्ययनमा, केवल एउटा सेवाले प्रोफाइलिङको कुनै प्रमाण देखाएन.

घटनाहरूको इतिहासले हामीलाई सम्झाउँछ कि जोखिम सैद्धान्तिक होइन: सुरक्षा उल्लंघनहरू तिनीहरूले च्याट इतिहास वा प्रयोगकर्ता मेटाडेटा उजागर गरेका छन्, र आक्रमणकारीहरूले पहिले नै प्रशिक्षण जानकारी निकाल्न मोडेलिङ प्रविधिहरू प्रयोग गरिरहेका छन्। कुरालाई अझ खराब बनाउन, एआई पाइपलाइन स्वचालन यदि सुरुदेखि नै सुरक्षा उपायहरू डिजाइन गरिएन भने गोपनीयता समस्याहरू पत्ता लगाउन गाह्रो हुन्छ।

कानून र ढाँचाले के भन्छ?

धेरैजसो देशहरूमा पहिले नै गोपनीयता नीतिहरू लागू हुन्छ, र यद्यपि सबै एआईको लागि विशिष्ट छैनन्, तिनीहरू व्यक्तिगत डेटा प्रशोधन गर्ने कुनै पनि प्रणालीमा लागू हुन्छन्। युरोपमा, RGPD यसको लागि वैधानिकता, पारदर्शिता, न्यूनीकरण, उद्देश्य सीमा, र सुरक्षा आवश्यक छ; यसका साथै, एआई ऐन युरोपेलीले जोखिम वर्गहरू प्रस्तुत गर्दछ, उच्च-प्रभाव अभ्यासहरूलाई निषेध गर्दछ (जस्तै सामाजिक स्कोरिंग सार्वजनिक) र उच्च-जोखिम प्रणालीहरूमा कडा आवश्यकताहरू लागू गर्दछ।

अमेरिकामा, राज्य नियमहरू जस्तै CCPA वा टेक्सास कानून तिनीहरूले डेटाको बिक्रीमा पहुँच गर्ने, मेटाउने र अप्ट आउट गर्ने अधिकार प्रदान गर्छन्, जबकि युटा कानून जस्ता पहलहरूले प्रयोगकर्ताले अन्तर्क्रिया गर्दा तिनीहरू स्पष्ट सूचनाहरूको माग गर्छन् उत्पादन प्रणालीहरू सहित। यी मानक तहहरू सामाजिक अपेक्षाहरूसँग सहअस्तित्वमा छन्: जनमत सर्वेक्षणहरूले देखाउँछन् कि जिम्मेवार प्रयोगप्रति उल्लेखनीय अविश्वास कम्पनीहरूद्वारा डेटाको विश्लेषण, र प्रयोगकर्ताहरूको आत्म-धारणा र उनीहरूको वास्तविक व्यवहार बीचको भिन्नता (उदाहरणका लागि, नीतिहरू नपढीकन स्वीकार गर्नु)।

जोखिम व्यवस्थापनको लागि, को रूपरेखा NIST (AI RMF) यसले चार निरन्तर कार्यहरू प्रस्ताव गर्दछ: शासन (जिम्मेवार नीतिहरू र निरीक्षण), नक्सा (सन्दर्भ र प्रभावहरू बुझ्ने), मापन (मेट्रिक्सको साथ जोखिमहरूको मूल्याङ्कन र निगरानी गर्ने), र व्यवस्थापन (प्राथमिकता निर्धारण र न्यूनीकरण)। यो दृष्टिकोण नियन्त्रणहरू अनुकूलन गर्न मद्दत गर्दछ प्रणालीको जोखिम स्तर अनुसार।

कसले सबैभन्दा बढी सङ्कलन गर्छ: सबैभन्दा लोकप्रिय च्याटबटहरूको एक्स-रे

हालैका तुलनाहरूले सङ्कलन स्पेक्ट्रममा फरक सहायकहरूलाई राख्छन्। गुगलको जेमिनी वरीयताको शीर्ष स्थानमा छ विभिन्न वर्गहरूमा (यदि अनुमति दिइएको छ भने, मोबाइल सम्पर्कहरू सहित) सबैभन्दा धेरै संख्यामा अद्वितीय डेटा पोइन्टहरू सङ्कलन गरेर, जुन अन्य प्रतिस्पर्धीहरूमा विरलै देखिन्छ।

मध्यम दायरामा, समाधानहरूमा समावेश छन् जस्तै क्लाउड, कोपाइलट, डीपसिक, च्याटजीपीटी र पे्रप्लेक्सिटी, दस देखि तेह्र प्रकारका डेटा सहित, सम्पर्क, स्थान, पहिचानकर्ता, सामग्री, इतिहास, निदान, प्रयोग र खरिदहरू बीचको मिश्रणमा भिन्नता। ग्रोक यो तल्लो भागमा सीमित संकेतहरूको सेटको साथ अवस्थित छ।

यसमा पनि भिन्नताहरू छन् पछिको प्रयोगयो दस्तावेज गरिएको छ कि केही सेवाहरूले विज्ञापनदाताहरू र व्यापार साझेदारहरूसँग विभाजनको लागि निश्चित पहिचानकर्ताहरू (जस्तै एन्क्रिप्टेड इमेलहरू) र संकेतहरू साझा गर्छन्, जबकि अरूले भन्छन् कि तिनीहरूले विज्ञापन उद्देश्यका लागि डेटा प्रयोग गर्दैनन् वा बेच्दैनन्, यद्यपि तिनीहरूले कानुनी अनुरोधहरूको जवाफ दिने वा प्रयोग गर्ने अधिकार सुरक्षित राख्छन्। प्रणाली सुधार गर्नुहोस्, जबसम्म प्रयोगकर्ताले मेटाउने अनुरोध गर्दैन।

अन्तिम प्रयोगकर्ताको दृष्टिकोणबाट, यो एउटा स्पष्ट सल्लाहमा अनुवाद हुन्छ: प्रत्येक प्रदायकको नीतिहरूको समीक्षा गर्नुहोस्एपको अनुमतिहरू समायोजन गर्नुहोस् र प्रत्येक सन्दर्भमा कुन जानकारी दिने भनेर सचेत रूपमा निर्णय गर्नुहोस्, विशेष गरी यदि तपाईं फाइलहरू अपलोड गर्न वा संवेदनशील सामग्री साझा गर्न जाँदै हुनुहुन्छ भने।

तपाईंको गोपनीयताको सुरक्षा गर्न आवश्यक उत्तम अभ्यासहरू

सबैभन्दा पहिले, प्रत्येक सहायकको लागि सेटिङहरू सावधानीपूर्वक कन्फिगर गर्नुहोस्। के भण्डारण गरिएको छ, कति समयको लागि र कुन उद्देश्यका लागि हो भनेर अन्वेषण गर्नुहोस्।र उपलब्ध भएमा स्वचालित मेटाउने सुविधा सक्षम गर्नुहोस्। नीतिहरू समय-समयमा समीक्षा गर्नुहोस्, किनकि तिनीहरू बारम्बार परिवर्तन हुन्छन् र नयाँ नियन्त्रण विकल्पहरू समावेश हुन सक्छन्।

साझेदारी गर्नबाट बच्नुहोस् व्यक्तिगत र संवेदनशील डेटा तपाईंको प्रम्प्टहरूमा: कुनै पासवर्ड, क्रेडिट कार्ड नम्बर, मेडिकल रेकर्ड, वा आन्तरिक कम्पनी कागजातहरू छैनन्। यदि तपाईंलाई संवेदनशील जानकारी ह्यान्डल गर्न आवश्यक छ भने, गुमनामीकरण संयन्त्र, बन्द वातावरण, वा परिसरमा समाधानहरू विचार गर्नुहोस्। सुदृढ शासन व्यवस्था.

बलियो पासवर्डहरू प्रयोग गरेर आफ्नो खाताहरू सुरक्षित गर्नुहोस् र दुई-चरण प्रमाणीकरण (2FA)तपाईंको खातामा अनधिकृत पहुँचले तपाईंको ब्राउजिङ इतिहास, अपलोड गरिएका फाइलहरू र प्राथमिकताहरू उजागर गर्दछ, जुन अत्यधिक विश्वसनीय सामाजिक इन्जिनियरिङ आक्रमणहरू वा डेटाको अवैध बिक्रीको लागि प्रयोग गर्न सकिन्छ।

यदि प्लेटफर्मले अनुमति दिन्छ भने, च्याट इतिहास असक्षम पार्नुहोस् वा अस्थायी मोडालिटीहरू प्रयोग गर्नुहोस्। यो सरल उपायले उल्लङ्घनको घटनामा तपाईंको जोखिम कम गर्छ, जुन लोकप्रिय एआई सेवाहरू समावेश गर्ने विगतका घटनाहरूले देखाएको छ।

उत्तरहरूमा आँखा चिम्लेर विश्वास नगर्नुहोस्। मोडेलहरूले गर्न सक्छन् भ्रममा पार्नु, पक्षपाती हुनु, वा चलाइएको हुनु दुर्भावनापूर्ण प्रम्प्ट इन्जेक्सन मार्फत, जसले गलत निर्देशनहरू, गलत डेटा, वा संवेदनशील जानकारीको निकासी निम्त्याउँछ। कानुनी, चिकित्सा, वा वित्तीय मामिलाहरूको लागि, यसको विपरीत आधिकारिक स्रोतहरू.

अत्यधिक सावधानी अपनाउनुहोस् लिङ्कहरू, फाइलहरू, र कोड जुन AI द्वारा डेलिभर गरिएको हो। त्यहाँ दुर्भावनापूर्ण सामग्री वा कमजोरीहरू जानाजानी प्रस्तुत गरिएको हुन सक्छ (डेटा विषाक्तता)। क्लिक गर्नु अघि URL हरू प्रमाणित गर्नुहोस् र प्रतिष्ठित सुरक्षा समाधानहरू प्रयोग गरेर फाइलहरू स्क्यान गर्नुहोस्।

अविश्वास एक्सटेन्सन र प्लगइनहरू शंकास्पद उत्पत्ति। एआई-आधारित एड-अनहरूको समुद्र छ, र ती सबै भरपर्दो छैनन्; मालवेयरको जोखिम कम गर्न प्रतिष्ठित स्रोतहरूबाट आवश्यक एड-अनहरू मात्र स्थापना गर्नुहोस्।

कर्पोरेट क्षेत्रमा, धर्मपुत्र ग्रहण प्रक्रियालाई व्यवस्थित बनाउनुहोस्। परिभाषित गर्नुहोस् एआई-विशिष्ट शासन नीतिहरूयसले डेटा सङ्कलनलाई आवश्यक पर्ने कुराहरूमा सीमित गर्दछ, सूचित सहमति आवश्यक पर्दछ, आपूर्तिकर्ताहरू र डेटासेटहरू (आपूर्ति श्रृंखला) को लेखा परीक्षण गर्दछ, र प्राविधिक नियन्त्रणहरू (जस्तै DLP, AI एपहरूमा ट्राफिकको निगरानी, ​​र दानादार पहुँच नियन्त्रणहरू).

जागरूकता ढालको एक भाग हो: आफ्नो टोली बनाउनुहोस् एआई जोखिम, उन्नत फिसिङ, र नैतिक प्रयोगमा। विशेष संस्थाहरूद्वारा सञ्चालित जस्ता एआई घटनाहरूको बारेमा जानकारी साझा गर्ने उद्योग पहलहरूले निरन्तर सिकाइ र सुधारिएको प्रतिरक्षालाई बढावा दिन्छन्।

गुगल जेमिनीमा गोपनीयता र गतिविधि कन्फिगर गर्नुहोस्

यदि तपाईं जेमिनी प्रयोग गर्नुहुन्छ भने, आफ्नो खातामा लग इन गर्नुहोस् र “जेमिनी एपहरूमा गतिविधित्यहाँ तपाईंले अन्तर्क्रियाहरू हेर्न र मेटाउन सक्नुहुन्छ, स्वचालित मेटाउने अवधि (पूर्वनिर्धारित १८ महिना, ३ वा ३६ महिनामा समायोज्य, वा अनिश्चित) परिवर्तन गर्न सक्नुहुन्छ र तिनीहरूलाई प्रयोग गर्ने कि नगर्ने निर्णय गर्न सक्नुहुन्छ। एआई सुधार गर्नुहोस् Google बाट।

यो जान्नु महत्त्वपूर्ण छ कि, बचत असक्षम पारिए पनि, तपाईंका कुराकानीहरू प्रतिक्रिया दिन प्रयोग गरिन्छन् र मानव समीक्षकहरूको समर्थनमा प्रणाली सुरक्षा कायम राख्ने। समीक्षा गरिएका कुराकानीहरू (र भाषा, उपकरण प्रकार, वा अनुमानित स्थान जस्ता सम्बन्धित डेटा) कायम राख्न सकिन्छ। तीन वर्ष सम्म.

मोबाइल उपकरणहरूमा, एप अनुमतिहरू जाँच गर्नुहोस्स्थान, माइक्रोफोन, क्यामेरा, सम्पर्कहरू, वा अन-स्क्रिन सामग्रीमा पहुँच। यदि तपाईं श्रुतलेखन वा आवाज सक्रियता सुविधाहरूमा भर पर्नुहुन्छ भने, याद गर्नुहोस् कि प्रणाली गल्तिले किवर्ड जस्तै ध्वनिहरू द्वारा सक्रिय हुन सक्छ; सेटिङहरूमा निर्भर गर्दै, यी स्निपेटहरू मोडेलहरू सुधार गर्न प्रयोग गरिने र अनावश्यक सक्रियताहरू कम गर्नुहोस्।

यदि तपाईंले जेमिनीलाई अन्य एपहरू (गुगल वा तेस्रो पक्षहरू) सँग जडान गर्नुभयो भने, प्रत्येकले आफ्नै नीति अनुसार डेटा प्रशोधन गर्छ भन्ने कुरा मनमा राख्नुहोस्। आफ्नै नीतिहरूक्यानभास जस्ता सुविधाहरूमा, एप सिर्जनाकर्ताले तपाईंले साझा गर्नुभएको कुरा हेर्न र बचत गर्न सक्छ, र सार्वजनिक लिङ्क भएका जो कोहीले पनि त्यो डेटा हेर्न वा सम्पादन गर्न सक्छन्: विश्वसनीय एपहरूसँग मात्र साझेदारी गर्नुहोस्।

लागू हुने क्षेत्रहरूमा, निश्चित अनुभवहरूमा स्तरोन्नति हुन सक्छ कल र सन्देश इतिहास आयात गर्नुहोस् सुझावहरू सुधार गर्न (उदाहरणका लागि, सम्पर्कहरू) तपाईंको वेब र एप गतिविधिदेखि मिथुन-विशिष्ट गतिविधिसम्म। यदि तपाईं यो चाहनुहुन्न भने, जारी राख्नु अघि नियन्त्रणहरू समायोजन गर्नुहोस्।

"छायाँ एआई" को व्यापक प्रयोग, नियमन र प्रवृत्ति

धर्मपुत्र ग्रहण गर्ने क्रम अत्यधिक छ: हालैका रिपोर्टहरूले संकेत गर्छन् कि धेरैजसो संस्थाहरूले पहिले नै एआई मोडेलहरू प्रयोग गरिसकेका छन्।तैपनि, धेरै टोलीहरूमा सुरक्षा र शासनमा पर्याप्त परिपक्वताको अभाव छ, विशेष गरी कडा नियमहरू वा संवेदनशील डेटाको ठूलो मात्रा भएका क्षेत्रहरूमा।

व्यापार क्षेत्रको अध्ययनले कमजोरीहरू प्रकट गर्दछ: स्पेनमा संस्थाहरूको धेरै उच्च प्रतिशत यो एआई-संचालित वातावरणको सुरक्षा गर्न तयार छैन।र धेरैजसोमा क्लाउड मोडेल, डेटा प्रवाह र पूर्वाधारको सुरक्षा गर्न आवश्यक अभ्यासहरूको अभाव छ। समानान्तर रूपमा, नियामक कार्यहरू कडा हुँदै गइरहेका छन् र नयाँ खतराहरू देखा पर्दैछन्। पालना नगरेमा जरिवाना GDPR र स्थानीय नियमहरूको।

यसैबीच, घटना छाया AI यो बढ्दै छ: कर्मचारीहरूले कामका लागि बाह्य सहायकहरू वा व्यक्तिगत खाताहरू प्रयोग गरिरहेका छन्, सुरक्षा नियन्त्रण वा प्रदायकहरूसँगको सम्झौता बिना आन्तरिक डेटा उजागर गरिरहेका छन्। प्रभावकारी प्रतिक्रिया भनेको सबै कुरामा प्रतिबन्ध लगाउनु होइन, तर सुरक्षित प्रयोग सक्षम पार्नुहोस् अनुमोदित प्लेटफर्महरू र सूचना प्रवाहको अनुगमन सहितको नियन्त्रित वातावरणमा।

उपभोक्ता मोर्चामा, प्रमुख आपूर्तिकर्ताहरूले आफ्ना नीतिहरू समायोजन गर्दैछन्। हालैका परिवर्तनहरूले व्याख्या गर्छन्, उदाहरणका लागि, कसरी "सेवाहरू सुधार गर्न" मिथुनसँगको गतिविधिअस्थायी कुराकानी र गतिविधि र अनुकूलन नियन्त्रण जस्ता विकल्पहरू प्रदान गर्दै। साथै, सन्देश कम्पनीहरूले जोड दिन्छन् कि व्यक्तिगत कुराकानीहरू पहुँचयोग्य छैनन् पूर्वनिर्धारित रूपमा AI हरूलाई, यद्यपि तिनीहरूले AI लाई जानकारी पठाउनु हुँदैन जुन तपाईं कम्पनीलाई थाहा नहोस् भन्ने चाहनुहुन्छ।

त्यहाँ सार्वजनिक सुधारहरू पनि छन्: सेवाहरू फाइल ट्रान्सफर सर्तहरूमा परिवर्तनको बारेमा चिन्ता व्यक्त गरेपछि, उनीहरूले मोडेलहरूलाई तालिम दिन वा तेस्रो पक्षहरूलाई बेच्न प्रयोगकर्ता सामग्री प्रयोग नगर्ने कुरा स्पष्ट पारे। यो सामाजिक र कानुनी दबाबले उनीहरूलाई स्पष्ट हुन र प्रयोगकर्तालाई थप नियन्त्रण दिनुहोस्.

भविष्यलाई हेर्दै, प्रविधि कम्पनीहरूले तरिकाहरू खोजिरहेका छन् संवेदनशील डेटामा निर्भरता कम गर्नुहोस्आत्म-सुधार मोडेलहरू, राम्रो प्रोसेसरहरू, र सिंथेटिक डेटा उत्पादन। यी प्रगतिहरूले डेटा अभाव र सहमति समस्याहरू कम गर्ने वाचा गर्छन्, यद्यपि विज्ञहरूले यदि एआईले आफ्नै क्षमताहरूलाई तीव्र बनाउँछ र साइबर घुसपैठ वा हेरफेर जस्ता क्षेत्रहरूमा लागू गरिन्छ भने उदीयमान जोखिमहरूको चेतावनी दिन्छन्।

एआई एक रक्षा र खतरा दुवै हो। सुरक्षा प्लेटफर्महरूले पहिले नै मोडेलहरूलाई एकीकृत गरेका छन् पत्ता लगाउनुहोस् र प्रतिक्रिया दिनुहोस् छिटो, जबकि आक्रमणकारीहरूले LLM प्रयोग गर्छन् मनाउने फिसिङ र डीपफेकहरूयो रस्साकस्सीको लागि प्राविधिक नियन्त्रण, आपूर्तिकर्ता मूल्याङ्कन, निरन्तर लेखापरीक्षण, र उपकरणको निरन्तर अद्यावधिक.

एआई सहायकहरूले तपाईंको बारेमा धेरै संकेतहरू सङ्कलन गर्छन्, तपाईंले टाइप गर्नुभएको सामग्रीदेखि लिएर उपकरण डेटा, प्रयोग र स्थानसम्म। यी मध्ये केही जानकारी मानिसहरूद्वारा समीक्षा गर्न सकिन्छ वा सेवाको आधारमा तेस्रो पक्षहरूसँग साझा गर्न सकिन्छ। यदि तपाईं आफ्नो गोपनीयतामा सम्झौता नगरी एआईको लाभ उठाउन चाहनुहुन्छ भने, फाइन-ट्यूनिंग (इतिहास, अनुमतिहरू, स्वचालित मेटाउने), परिचालन विवेक (संवेदनशील डेटा साझा नगर्नुहोस्, लिङ्कहरू र फाइलहरू प्रमाणित गर्नुहोस्, फाइल विस्तारहरू सीमित गर्नुहोस्), पहुँच सुरक्षा (बलियो पासवर्डहरू र 2FA), र नीति परिवर्तनहरू र तपाईंको गोपनीयतालाई असर गर्न सक्ने नयाँ सुविधाहरूको लागि सक्रिय निगरानी संयोजन गर्नुहोस्। तपाईंको डेटा कसरी प्रयोग र भण्डारण गरिन्छ.