- LinkedIn ڈیٹا کو بطور ڈیفالٹ استعمال کرنے کی اجازت دیتا ہے تاکہ اس کے AI اور اس سے وابستہ افراد کو علاقے کے لحاظ سے مختلف حالتوں کے ساتھ تربیت دی جا سکے۔
- تربیت کو غیر فعال کرنے کی ترتیب اور علاقائی مقدمات کے لیے اعتراض کا فارم موجود ہے۔
- تربیت کو غیر فعال کرنے سے، آپ کا ڈیٹا اب بھی آپریشنل AI فنکشنز میں استعمال ہو سکتا ہے۔
¿LinkedIn کو کیسے ترتیب دیا جائے تاکہ یہ آپ کا ڈیٹا اپنے AI میں استعمال نہ کرے۔ حالیہ مہینوں میں، LinkedIn نے اپنے اراکین کی معلومات کو کیسے ہینڈل کیا ہے اس میں ایک اہم تبدیلی کی ہے: اس نے مصنوعی ذہانت کے ماڈلز کو تربیت دینے کے لیے صارف کا ڈیٹا استعمال کرنے کی صلاحیت کو بطور ڈیفالٹ فعال کر دیا ہے، اس کے اپنے اور پارٹنر فراہم کنندگان کے۔ یہ فیصلہ، پلیٹ فارم کے مطابق، مزید مفید خصوصیات اور بہتر تجربہ پیش کرنے کی کوشش کرتا ہے، لیکن اس کا مطلب یہ ہے۔ آپ کی پوسٹس، تعاملات اور ترجیحات پیدا کرنے والے الگورتھم کھلا سکتے ہیں؛ اگر آپ LinkedIn کو اپنا ڈیٹا استعمال کرنے سے روکنا چاہتے ہیں تو اپنی رازداری کی ترتیبات کا جائزہ لیں۔
اگرچہ پیشہ ورانہ نیٹ ورک کچھ عرصے سے AI خصوصیات کو شامل کر رہا ہے — تحریری معاونین سے لے کر ٹولز تک جو آپ کی درخواست کو بہتر طریقے سے بیان کرنے میں آپ کی مدد کرتے ہیں — معاہدے میں تبدیلی نے خدشات کو جنم دیا ہے۔ مائیکروسافٹ کی ملکیت والی کمپنی نے ایکو سسٹم ٹیکنالوجی کے لیے اپنی وابستگی کو مزید تقویت بخشی ہے جو ChatGPT قسم کے سسٹمز کو سپورٹ کرتی ہے، جو کہ LinkedIn ڈیٹا اور ڈیٹا کے درمیان اور بھی قریبی تعلق کا مشورہ دیتی ہے۔ پیدا کرنے کی صلاحیتیں ان کی مصنوعات میں تعینات.
LinkedIn پر کیا بدلا ہے اور یہ آپ کو کیوں متاثر کرتا ہے۔
نئی پالیسی کے الفاظ میں کہا گیا ہے کہ LinkedIn اور کچھ وینڈرز ایسے ماڈلز کو تربیت دینے کے لیے ممبران کی معلومات پر کارروائی کر سکتے ہیں جو پاور جنریٹیو AI کام کرتے ہیں۔ اس پروسیسنگ میں آپ کا اشتراک کردہ مواد، زبان کی ترتیبات، تبصرے، استعمال کی فریکوئنسی، اور سروس کے مختلف شعبوں سے منسلک سرگرمی کے سگنل شامل ہوں گے۔ جب کمپنی ماڈلز کو اندرونی طور پر تربیت دیتی ہے، تو وہ تکنیکوں کو لاگو کرنے کا دعوی کرتی ہے۔ قابل شناخت حوالہ جات کو کم کریں۔ جہاں تک ممکن ہو.
متوازی طور پر، پلیٹ فارم نے AI سے چلنے والی افادیت کے کیٹلاگ کو بڑھا دیا ہے: کیریئر کوچ سے متاثر چیٹ بوٹس، ریزیومے اور کور لیٹر ری رائٹرز، اور دیگر ایڈز جو امیدواروں اور بھرتی کرنے والوں کے لیے روزمرہ کے کاموں میں سہولت فراہم کرتے ہیں۔ بیان کردہ مقصد ٹیلنٹ کی طلب اور رسد کے درمیان مماثلت کو بڑھانا اور LinkedIn کے استعمال کو مزید نتیجہ خیز بنانا ہے، حالانکہ اس میں یہ شامل ہے۔ ماڈل سیکھنے کا حصہ کمیونٹی کی سرگرمیوں پر بھروسہ کریں۔
کئی مارکیٹوں میں، ڈیٹا کا یہ استعمال بغیر کسی واضح رضامندی کے فعال کیا جاتا ہے (آپٹ آؤٹ ماڈل)، یعنی آپ کو بطور ڈیفالٹ آپٹ کیا جاتا ہے جب تک کہ آپ اختیارات کو دستی طور پر غیر فعال نہ کر دیں۔ یہ نقطہ نظر صارف پر ترتیبات کا جائزہ لینے اور جہاں مناسب ہو اعتراض کرنے کا بوجھ ڈالتا ہے، ان لوگوں کے لیے ایک حساس مسئلہ جو اس بات پر زور دیتے ہیں۔ باخبر رضامندی اور شفافیت.
اسی طرح، مختلف مواصلات اور اپ ڈیٹس نے وقتی باریکیوں کو متعارف کرایا ہے: کچھ متن نومبر 2024 میں تبدیلیوں کے نفاذ کو پیش کرتا ہے، اور دیگر کے مقاصد کے لیے مائیکروسافٹ کے ذیلی اداروں کے ساتھ ڈیٹا کے تبادلے میں توسیع کی توقع ہے۔ AI اور اشتہار بعد میں طاقت میں داخلے کے ساتھ۔ یہ مشورہ دیا جاتا ہے کہ آپ اپنے اکاؤنٹ کے پرائیویسی سیکشن کو چیک کریں اور کیسے LinkedIn کو نجی بنائیںکیونکہ آپشن کے نام اور دائرہ کار علاقے کے لحاظ سے مختلف ہو سکتے ہیں۔
یہ پالیسی کہاں اور کس پر اثر انداز ہوتی ہے؟
LinkedIn نے اشارہ کیا ہے کہ، آج تک، یہ یورپی یونین، یورپی اکنامک ایریا، اور سوئٹزرلینڈ کے رہائشیوں کے ڈیٹا کے ساتھ ماڈلز کی تربیت نہیں کر رہا ہے۔ باقی بازاروں کے لیے، تربیتی مقاصد کے لیے پروسیسنگ بطور ڈیفالٹ فعال ہو سکتی ہے۔ حالیہ دستاویزات میں واضح طور پر ذکر کیا گیا ہے کہ یورپ میں تربیتی مقاصد کے لیے عوامی مواد کا استعمال کچھ شرائط کے تحت ہو سکتا ہے، اور یہ کہ ریاست ہائے متحدہ امریکہ یا ہانگ کانگ جیسے ممالک میں، اس کے ساتھ زیادہ اشتراک ہو گا۔ مائیکروسافٹ اور اس کے ملحقہ ادارے اشتہارات کی تاثیر کو بہتر بنانے کے لیے۔
کسی بھی صورت میں، کمپنی نے اس استعمال کو محدود کرنے کے لیے صارفین کے لیے ایک طریقہ کار نافذ کیا ہے۔ EU/EEA/Switzerland/UK سے باہر کے اکاؤنٹس کے لیے، ترتیبات میں ایک مخصوص سوئچ کو غیر فعال کیا جا سکتا ہے۔ ان علاقوں میں رہنے والوں کے لیے، اس اختیار کو غیر فعال کرنے کا طریقہ کار موجود ہے۔ رسمی اعتراض جسے ایک فارم کے ذریعے، ہیلپ سینٹر سے فالو اپ کے ساتھ منتقل کیا جاتا ہے۔
نوٹ کریں کہ ٹریننگ کے غیر فعال ہونے پر بھی، کمپنی واضح کرتی ہے کہ پلیٹ فارم کے اندر ہی کام کرنے والے دیگر جنریٹو AI فنکشنز کے لیے کچھ ڈیٹا استعمال کیا جا سکتا ہے (مثال کے طور پر، جب آپ پلیٹ فارم کے اندر کسی بات چیت کے معاون کے ساتھ بات چیت کرتے ہیں)۔ تربیتی ماڈلز اور مخصوص افعال کے لیے آپریشنل استعمال کے درمیان یہ فرق سمجھنے کی کلید ہے۔ بالکل آپٹ آؤٹ کی حد کیا ہے؟. مزید برآں، اگر آپ دکھائی جانے والی چیزوں پر مزید کنٹرول تلاش کر رہے ہیں، تو آپ کر سکتے ہیں۔ اپنی فیڈ میں مواد چھپائیں۔ نمائش کو کم کرنے کے لئے.
ان پالیسیوں کو لاگو کرنے کا طریقہ جامد نہیں ہے: LinkedIn شرائط اور ترتیبات کی اسکرینوں کو اکثر اپ ڈیٹ کرتا ہے۔ لہذا، وقتاً فوقتاً پرائیویسی سیکشنز کا جائزہ لینے سے آپ کو اختیارات میں ممکنہ نام یا دائرہ کار کی تبدیلیوں کا پتہ لگانے میں مدد ملے گی جیسے "جنریٹیو AI کے لیے ڈیٹا" یا اس سے منسلک حصے ایڈورٹائزنگ اور ملحقہ.
مرحلہ وار: AI کو تربیت دینے کے لیے LinkedIn کو اپنا ڈیٹا استعمال کرنے سے کیسے روکا جائے۔
سب سے سیدھا طریقہ یہ ہے کہ اپنے اکاؤنٹ کی ترتیبات سے تربیت کی اجازت کو غیر فعال کر دیں۔ زبان اور علاقے کے لحاظ سے راستہ تھوڑا سا مختلف ہو سکتا ہے، لیکن عام اصطلاحات میں، اقدامات مندرجہ ذیل ہیں، اور وہ آپ کو اجازت دیں گے اپنی معلومات کے استعمال کو محدود کریں۔ ماڈل ٹریننگ میں:
- ویب یا ایپ سے اپنے اکاؤنٹ میں لاگ ان کریں اور "میں" کے لیبل والے مینو کے نیچے اوپر دائیں کونے میں اپنی تصویر کو تھپتھپائیں۔
- تمام دستیاب ترتیبات کے زمرے دیکھنے کے لیے "ترتیبات اور رازداری" پر جائیں۔
- سائڈ پینل میں، ڈیٹا پروسیسنگ کے اختیارات کھولنے کے لیے "ڈیٹا پرائیویسی" کو منتخب کریں۔
- "ڈیٹا فار جنریٹو اے آئی" یا "ڈیٹا ٹو امپروو جنریٹو اے آئی" سیکشن تلاش کریں (نام مختلف ہو سکتا ہے)۔ "مواد تخلیق کرنے والے AI ماڈلز کو تربیت دینے کے لیے میرا ڈیٹا استعمال کریں" کے آگے والے سوئچ کو تھپتھپائیں اور ٹوگل کریں۔
- اگر اشارہ کیا جائے تو اپنی تبدیلیاں محفوظ کریں۔ آپ دیکھیں گے کہ سلیکٹر ایک غیر فعال حالت میں جاتا ہے، کا استعمال کم کرتا ہے۔ آپ کے اشارے اور مواد تربیت میں.
ایک اور ترتیب ہے جسے آپ بعض ممالک میں چیک کرنا چاہتے ہیں: "ترتیبات اور رازداری" کے تحت، "اشتہاراتی ڈیٹا" سیکشن تلاش کریں۔ وہاں، چیک کریں کہ آیا "تیسرے فریقوں یا ملحقین کے ساتھ ڈیٹا کا اشتراک کریں" جیسا کوئی آپشن موجود ہے اور ٹوگل کو چھوڑ دیں۔ تبادلے کو منسوخ کریںیہ توسیع شدہ اشتہاری ہدف بندی کے لیے آپ کی سرگرمی کے استعمال کو محدود کرنے میں مدد کرتا ہے، بشمول ملحقہ اداروں کے ساتھ اشتراک کرنا۔
اوپر کی ترتیبات کے علاوہ، LinkedIn تربیتی مقاصد کے لیے پروسیسنگ پر اعتراض کرنے کے لیے ایک اعتراض فارم پیش کرتا ہے۔ آپ کو اپنا پہلا اور آخری نام، ای میل ایڈریس، اور اس بات کی ایک مختصر وضاحت مکمل کرنی ہوگی کہ آپ کیوں نہیں چاہتے کہ پلیٹ فارم اس مقصد کے لیے آپ کا ذاتی ڈیٹا استعمال کرے۔ جمع کروانے کے بعد، سسٹم ایک کیس نمبر تیار کرتا ہے جسے آپ ہیلپ سینٹر میں چیک کر کے اپنی درخواست کی حیثیت کا پتہ لگا سکتے ہیں، حالانکہ کمپنی نے خبردار کیا ہے کہ ہو سکتا ہے زیادہ مانگ کی وجہ سے تاخیراگر آپ چاہیں تو آپ بھی کر سکتے ہیں۔ LinkedIn سے ان سبسکرائب کریں۔.
اگر آپ EU، EEA، UK، یا سوئٹزرلینڈ میں رہتے ہیں، تو علاقائی ضوابط کے لاگو ہونے کے طریقہ کار کی وجہ سے، صرف ٹوگل سوئچ استعمال کرنے کی بجائے اس اعتراض کے راستے کی ضرورت پڑ سکتی ہے۔ اس کے باوجود، "ڈیٹا پرائیویسی" پر جائیں اور چیک کریں کہ آیا ورزش کی ترتیب درج ہے: اگر یہ نظر آتی ہے اور فعال ہے، تو اسے ہٹا دیں۔ اگر یہ نہیں ہے تو، استعمال کریں اپوزیشن کی شکل.
کون سا ڈیٹا استعمال کیا جا سکتا ہے اور یہ کہاں سے آتا ہے۔
LinkedIn کی پالیسی مختلف قسم کی معلومات کا احاطہ کرتی ہے۔ سب سے پہلے، وہ ڈیٹا ہے جو آپ رضاکارانہ طور پر فراہم کرتے ہیں: جو آپ اپنے پروفائل میں شامل کرتے ہیں، آپ جو مواد شائع کرتے ہیں، آپ جو فارم بھرتے ہیں (سروے سے لے کر ایپلی کیشنز تک) یا وہ دستاویزات جو آپ منسلکہ کے طور پر منسلک کرتے ہیں۔ دوبارہ شروع یا خط.
فریقین ثالث کی طرف سے بھی معلومات ہیں: وہ لوگ جو تبصروں، اشاعتوں، مضامین، یا ویڈیوز میں آپ کے بارے میں تفصیلات کا تذکرہ کرتے ہیں یا اشتراک کرتے ہیں۔ LinkedIn صارفین اور ایکو سسٹم پارٹنرز؛ اور متعلقہ ادارے جیسے مائیکروسافٹ۔ ڈیٹا کی یہ تہہ ہمیشہ آپ کے براہ راست کنٹرول میں نہیں ہوتی ہے، لیکن یہ اس بات پر اثر انداز ہو سکتی ہے کہ آپ اپنے ڈیٹا کو کیسے استعمال کرتے ہیں۔ نظام کا خاکہ آپ کی دلچسپیاں یا روابط۔
ایک اور اہم ذریعہ استعمال کے سگنلز ہیں: آپ کچھ حصوں میں کتنا وقت گزارتے ہیں، آپ پوسٹس اور اشتہارات کے ساتھ کیسے تعامل کرتے ہیں، آپ کیا تلاش کرتے ہیں، یا آپ آفرز کے لیے درخواست دیتے ہیں اور کمپنیوں کی پیروی کرتے ہیں۔ یہ سب ماڈلز اور الگورتھم کی مدد کرتا ہے۔ پیٹرن کا اندازہ لگائیں سرگرمی کی.
ہم ٹیکنالوجیز جیسے کوکیز اور ملتے جلتے آئٹمز کے ساتھ ساتھ ڈیوائس اور لوکیشن ڈیٹا (جیسے، IP ایڈریس، موبائل کیریئر، یا انٹرنیٹ فراہم کنندہ) شامل کر سکتے ہیں۔ یہ معلومات اکاؤنٹ کی حفاظت کو برقرار رکھنے، آپ کے تجربے کو بہتر بنانے اور ممکنہ طور پر فیڈ کرنے کے لیے استعمال ہوتی ہے۔ حسب ضرورت صلاحیتوں.
آخر میں، آپ نیٹ ورک کے اندر جو مواصلات کرتے ہیں (پیغامات، دعوت نامے، واقعات)، وہ ڈیٹا جو آپ کی کمپنی یا تعلیمی ادارہ فراہم کرتا ہے اگر وہ LinkedIn سروسز خریدتے ہیں، اور پلیٹ فارم سے منسلک تھرڈ پارٹی سروسز (اشتہارات، ایڈ آنز، انٹیگریشن) استعمال کرتے وقت آپ جو نقشہ چھوڑتے ہیں۔ جب آپ LinkedIn کے اندر ایک جنریٹو AI فنکشن کے ساتھ تعامل کرتے ہیں، تو آپ کے ان پٹس، تیار کردہ نتائج، اور جس طریقے سے ان پر کارروائی ہوتی ہے ان سب کا تجزیہ کیا جاتا ہے۔ آپ اس آلے کا استعمال کرتے ہیں.
حدود، قانونی باریکیاں اور غیر فعال ہونے پر کیا تبدیل نہیں ہوتا
ایک اہم وضاحت: تربیت کے لیے آپ کے ڈیٹا کے استعمال کو غیر فعال کرنے سے پہلے سے حاصل کردہ معلومات کو ختم نہیں کیا جا سکتا جو پہلے سے شامل ہو سکتی ہے۔ دوسرے الفاظ میں، آپٹ آؤٹ آگے بڑھتا ہے۔ مزید برآں، LinkedIn واضح کرتا ہے کہ یہ ترجیح آپ کے ڈیٹا کو پلیٹ فارم پر ہی کام کرنے والے دیگر جنریٹیو AI فنکشنز میں استعمال ہونے سے نہیں روکتی، مثال کے طور پر جب آپ کسی کے ساتھ چیٹ کرتے ہیں۔ LinkedIn کے اندر اسسٹنٹ.
بنیادی بحث رضامندی کے گرد گھومتی ہے۔ آپٹ ان ماڈل (آپ صرف اس صورت میں داخل ہوتے ہیں جب آپ قبول کرتے ہیں) اور آپٹ آؤٹ ماڈل (آپ اس وقت تک حصہ لیتے ہیں جب تک آپ آپٹ آؤٹ نہ کریں) کے درمیان فرق کافی ہے۔ سخت قواعد و ضوابط والے خطوں میں، ریگولیٹری دباؤ نے زیادہ فعال رضامندی کو جنم دیا ہے، جبکہ دوسری جگہوں پر، کمپنیاں ایک ایسے نظام کی طرف بڑھ گئی ہیں جہاں صارف کو تلاش کریں اور نشان ہٹا دیں۔ بکس یہ توازن رگڑ اور الجھن پیدا کرتا ہے۔
کچھ مواصلات بھرتی کی مصنوعات اور انتخابی ٹولز کو مضبوط بنانے کے لیے ڈیٹا استعمال کرنے کی ضرورت پر زور دیتے ہیں، جو LinkedIn اور Microsoft کے لیے ایک اہم محاذ ہے۔ ایسے معاملات سامنے آئے ہیں کہ بڑی کمپنیوں نے انتخاب کے اوقات کو کم کرنے کے لیے بھرتی معاونین کا استعمال کیا ہے، جس کی وضاحت ہوگی۔ حقیقی ڈیٹا کا مطالبہ درستگی کی مسابقتی سطح کو حاصل کرنے کے لیے۔ بڑے اور متنوع حجم کے بغیر، ماڈل کا معیار متاثر ہو سکتا ہے۔
صارف کی طرف سے، شفافیت اور اعتراض کرنے کے موقع پر تنقیدیں ہوتی ہیں۔ جنہوں نے فارم کے ذریعے اعتراض کرنے کی درخواست کی ہے انہیں کیس نمبرز اور ایک ٹریکنگ چینل مل گیا ہے، لیکن درخواستوں کا زیادہ حجم اس کا باعث بن سکتا ہے۔ طویل انتظار معمول سے زیادہ آپ کا بہترین دفاع نہ صرف یہ ہے کہ جو مناسب ہے اسے غیر فعال کر دیا جائے، بلکہ یہ بھی باقاعدگی سے جانچنا ہے کہ آیا سیٹنگز میں نئے ٹوگلز نمودار ہوئے ہیں۔
ٹریننگ کے علاقائی دائرہ کار پر LinkedIn کا مواصلت کچھ نکات پر واضح ہے (مثال کے طور پر، EU/EEA/Swiss کے رہائشیوں کے ڈیٹا کے ساتھ مخصوص اوقات میں تربیت نہیں)، اور دوسروں پر تبدیلی کے لیے زیادہ کھلا ہے (مثال کے طور پر، اشتہارات یا تجزیات کے لیے ملحقہ اداروں کے ساتھ اشتراک کو بڑھانا)۔ اس پیچ ورک کو دیکھتے ہوئے، ایک باقاعدہ جائزہ شیڈول کو اپنانا اچھا خیال ہے۔ ڈیٹا پرائیویسی اور ایڈورٹائزنگ آپ کے اکاؤنٹ میں
ایک ایسا نمونہ جو پوری صنعت میں دہرایا جاتا ہے۔
LinkedIn واحد معاملہ نہیں ہے: متعدد سروسز نے AI مقاصد کے لیے صارف کے ڈیٹا کے استعمال کو فعال کرنے کے لیے اپنی پالیسیوں کو دوبارہ لکھا ہے۔ کچھ میوزک پلیٹ فارمز نے ذاتی سگنلز کی بنیاد پر سفارشات کو بہتر بنانے کے لیے شرائط کو ایڈجسٹ کیا ہے۔ بڑے سوشل نیٹ ورکس نے یورپ میں عوامی پوسٹس کو استعمال کرنے کی کوشش کی ہے اور انہیں منظم مخالفت کا سامنا کرنا پڑا ہے۔ بات چیت کے معاونین کے فراہم کنندگان بات چیت کو استعمال کرنے اور برقرار رکھنے کے اوقات میں توسیع کے لیے اجازت طلب کر رہے ہیں۔ اور یہاں تک کہ سٹوریج اور ٹرانسفر کی خدمات بھی ہیں۔ تنقید کے بعد اصلاح مشترکہ فائلوں کو تربیتی مواد کے طور پر استعمال کرنے کی کوشش کے لیے۔
عام ڈینومینیٹر ڈیٹا کی بھوک ہے۔ کمپنیاں تخلیقی AI کو مختلف مصنوعات بنانے کے طریقے کے طور پر دیکھتی ہیں، لیکن اس خواہش اور صارف کی اپنی معلومات کے بارے میں فیصلہ کرنے کی صلاحیت کے درمیان توازن بدلتا رہتا ہے۔ اس لیے اس بات کو یقینی بنانے کی اہمیت ہے کہ شرکت کا خانہ کھلا رہے۔ سادہ نظر میں "چھپا ہوا" اور یہ کہ حقوق کے استعمال کے واضح راستے ہیں۔
LinkedIn پر آپ کی رازداری کی حفاظت کے لیے بہترین طریقے
اگرچہ پلیٹ فارم مخصوص ترتیبات پیش کرتا ہے، ایسی عادات ہیں جو تحفظ کی تہوں کو جوڑتی ہیں۔ "ترتیبات اور رازداری" ("ڈیٹا پرائیویسی" اور "ایڈورٹائزنگ ڈیٹا" سیکشنز) کا ماہانہ جائزہ لیں اس بات کی تصدیق کرنے کے لیے کہ آپ کی ترجیحات ویسے ہی رہیں گی جیسے آپ نے انہیں چھوڑا تھا۔ چیک کریں کہ آیا اشتہارات سے متعلق نئے اختیارات سامنے آئے ہیں۔ تربیت، ملحقہ یا اشتہارات.
- اپنی عوامی سرگرمی کی مرئیت کو کم کریں (مثال کے طور پر، میرا پروفائل کون دیکھ سکتا ہے۔ یا آپ کی اپ ڈیٹس)، اگر آپ کو اپنے پیشہ ورانہ اہداف کے لیے اس نمائش کی ضرورت نہیں ہے۔
- کراس سائٹ ٹریکنگ کو محدود کرنے کے لیے متعلقہ سیکشن، جہاں دستیاب ہو، میں کوکیز اور اسی طرح کی ٹیکنالوجیز کے استعمال کو محدود کریں۔
- شائع کرنے سے پہلے، اس بات کا جائزہ لیں کہ آیا مواد میں حساس معلومات (ای میلز، ٹیلی فون نمبرز، شناخت کنندہ) ہیں اور ان کی جگہ ناقابل شناخت ڈیٹا جب یہ ممکن ہو
- پلیٹ فارم آپ کی سرگرمی کے بارے میں کیا اسٹور کرتا ہے اس کو بہتر طور پر سمجھنے کے لیے وقتاً فوقتاً ڈاؤن لوڈ ٹول سے اپنے ڈیٹا کی ایک کاپی ڈاؤن لوڈ کریں۔
اگر آپ LinkedIn کے اندر AI خصوصیات کے ساتھ کام کرتے ہیں، تو یاد رکھیں کہ آپ کا ان پٹ اور جس طرح سے آپ ٹول کے ساتھ تعامل کرتے ہیں اسی خصوصیت کو بہتر بنانے کے لیے کارروائی کی جا سکتی ہے۔ اس کا مطلب یہ نہیں ہے کہ اگر آپ نے آپٹ آؤٹ کیا ہے تو وہ خود بخود عام ماڈلز کو تربیت دینے کے لیے استعمال ہو جائیں گے، لیکن وہ اس پر اثر انداز ہو سکتے ہیں۔ مشخص تجربہ آپ کو کیا ملتا ہے
حقیقت یہ ہے کہ یہ پالیسیاں تیزی سے تیار ہوتی ہیں۔ اس لیے، آج ہی سوئچز کو ایڈجسٹ کرنے کے علاوہ، اس جائزے کو بعد میں دہرانے کے لیے اپنے کیلنڈر میں ایک یاد دہانی سیٹ کرنا اچھا خیال ہے۔ اس روٹین کے ساتھ، آپ اپنی پالیسیوں پر کنٹرول برقرار رکھنے کے لیے بہتر پوزیشن میں ہوں گے۔ آپ کا ڈیٹا اور آپ کی ترجیحاتاس سے قطع نظر کہ مستقبل میں شرائط کیسے بدل سکتی ہیں۔
مندرجہ بالا تمام چیزوں کو مدنظر رکھتے ہوئے، کلید یہ ہے کہ ہر ایڈجسٹمنٹ کے حقیقی دائرہ کار کو سمجھیں، اس بات کی نشاندہی کریں کہ کیا محدود ہے (ماڈل ٹریننگ) اور کیا فعال رہ سکتا ہے (آپریشنل AI خصوصیات)، علاقائی اختلافات کا اندازہ لگانا، اور "ڈیٹا فار جنریٹو AI" ٹوگل اور اعتراض فارم اور اشتہاری حصے دونوں کا استعمال کرنا ہے۔ اس نقطہ نظر کے ساتھ، آپ اپنے ڈیٹا کے ساتھ تربیت کو برقرار رکھ سکتے ہیں جبکہ ابھی بھی یہ فیصلہ کر سکتے ہیں کہ کتنا آپ حسب ضرورت قبول کرتے ہیں۔ LinkedIn پر آپ کی روزمرہ کی زندگی میں۔
چھوٹی عمر سے ہی ٹیکنالوجی کا شوق تھا۔ مجھے اس شعبے میں تازہ ترین رہنا اور سب سے بڑھ کر بات چیت کرنا پسند ہے۔ یہی وجہ ہے کہ میں کئی سالوں سے ٹیکنالوجی اور ویڈیو گیم کی ویب سائٹس پر مواصلات کے لیے وقف ہوں۔ آپ مجھے اینڈرائیڈ، ونڈوز، میک او ایس، آئی او ایس، نینٹینڈو یا کسی دوسرے متعلقہ موضوع کے بارے میں لکھتے ہوئے پا سکتے ہیں جو ذہن میں آتا ہے۔