AI معاونین کون سا ڈیٹا اکٹھا کرتے ہیں اور آپ کی رازداری کا تحفظ کیسے کریں۔

مصنوعی ذہانت ریکارڈ وقت میں وعدے سے معمول کی طرف چلی گئی ہے، اور اس کے ساتھ ہی بہت مخصوص شکوک و شبہات پیدا ہوئے ہیں: AI معاونین کون سا ڈیٹا اکٹھا کرتے ہیں؟وہ انہیں کیسے استعمال کرتے ہیں اور ہم اپنی معلومات کو محفوظ رکھنے کے لیے کیا کر سکتے ہیں۔ اگر آپ چیٹ بوٹس، براؤزر اسسٹنٹس، یا جنریٹیو ماڈلز استعمال کرتے ہیں، تو یہ ایک اچھا خیال ہے کہ جلد از جلد اپنی پرائیویسی کا کنٹرول سنبھال لیں۔

انتہائی مفید ٹولز ہونے کے علاوہ، یہ سسٹمز بڑے پیمانے پر ڈیٹا کو فیڈ کرتے ہیں۔ اس معلومات کا حجم، اصلیت اور علاج وہ نئے خطرات متعارف کرواتے ہیں: ذاتی خصلتوں کا اندازہ لگانے سے لے کر حساس مواد کے حادثاتی طور پر سامنے آنے تک۔ یہاں آپ کو تفصیل سے اور جھاڑی کے ارد گرد مارے بغیر معلوم ہو جائے گا کہ وہ کیا پکڑتے ہیں، کیوں کرتے ہیں، قانون کیا کہتا ہے، اور اپنے اکاؤنٹس اور اپنی سرگرمی کی حفاظت کیسے کریں۔. آئیے سب کے بارے میں جانیں۔ AI معاونین کون سا ڈیٹا اکٹھا کرتے ہیں اور آپ کی رازداری کا تحفظ کیسے کریں۔ 

AI معاونین دراصل کون سا ڈیٹا اکٹھا کرتے ہیں؟

جدید معاونین صرف آپ کے سوالات سے کہیں زیادہ کارروائی کرتے ہیں۔ رابطے کی معلومات، شناخت کنندہ، استعمال اور مواد یہ عام طور پر معیاری زمروں میں شامل ہوتے ہیں۔ ہم نام اور ای میل کے بارے میں بات کر رہے ہیں، بلکہ IP پتے، ڈیوائس کی معلومات، تعامل کے لاگز، غلطیاں، اور یقیناً، آپ جو مواد تخلیق یا اپ لوڈ کرتے ہیں (پیغامات، فائلیں، تصاویر، یا عوامی لنکس) کے بارے میں بھی بات کر رہے ہیں۔

گوگل ماحولیاتی نظام کے اندر، جیمنی کا رازداری کا نوٹس درست طریقے سے بیان کرتا ہے کہ یہ کیا جمع کرتا ہے منسلک ایپلی کیشنز سے معلومات (مثال کے طور پر، تلاش یا YouTube کی سرگزشت، کروم سیاق و سباق)، ڈیوائس اور براؤزر کا ڈیٹا (قسم، ترتیبات، شناخت کنندگان)، کارکردگی اور ڈیبگنگ میٹرکس، اور یہاں تک کہ موبائل آلات پر سسٹم کی اجازتیں (جیسے رابطوں، کال لاگز اور پیغامات یا آن اسکرین مواد تک رسائی) جب صارف کی طرف سے اجازت دی گئی ہو۔

وہ ڈیل بھی کرتے ہیں۔ مقام کا ڈیٹا اگر آپ بامعاوضہ منصوبے استعمال کرتے ہیں تو (آلات کا تخمینی مقام، IP پتہ، یا اکاؤنٹ میں محفوظ کردہ پتے) اور رکنیت کی تفصیلات۔ اس کے علاوہ، مندرجہ ذیل ذخیرہ کیا جاتا ہے: اپنا مواد جو ماڈل تیار کرتے ہیں۔ (متن، کوڈ، آڈیو، تصاویر یا خلاصے)، ان ٹولز کے ساتھ تعامل کرتے وقت آپ جو نقشہ چھوڑتے ہیں اسے سمجھنے کے لیے کچھ کلید۔

واضح رہے کہ ڈیٹا اکٹھا کرنا صرف تربیت تک محدود نہیں ہے۔ شرکاء حقیقی وقت میں سرگرمی ریکارڈ کر سکتے ہیں۔ استعمال کے دوران (مثال کے طور پر، جب آپ ایکسٹینشنز یا پلگ انز پر انحصار کرتے ہیں)، اس میں ٹیلی میٹری اور ایپلیکیشن ایونٹس شامل ہیں۔ یہ بتاتا ہے کہ اجازتوں کو کنٹرول کرنا اور سرگرمی کی ترتیبات کا جائزہ لینا کیوں ضروری ہے۔

وہ اس ڈیٹا کو کس لیے استعمال کرتے ہیں اور کون اسے دیکھ سکتا ہے؟

کمپنیاں اکثر وسیع اور بار بار چلنے والے مقاصد کا مطالبہ کرتی ہیں: سروس فراہم کرنے، برقرار رکھنے اور بہتر بنانے، تجربے کو ذاتی بنانے، اور نئی خصوصیات تیار کرنے کے لیےآپ کے ساتھ بات چیت کرنے، کارکردگی کی پیمائش کرنے، اور صارف اور پلیٹ فارم کی حفاظت کے لیے۔ یہ سب مشین لرننگ ٹیکنالوجیز اور خود پیدا کرنے والے ماڈلز تک بھی پھیلا ہوا ہے۔

عمل کا ایک حساس حصہ ہے۔ انسانی جائزہمختلف دکاندار تسلیم کرتے ہیں کہ اندرونی عملہ یا سروس فراہم کرنے والے سیکیورٹی اور معیار کو بہتر بنانے کے لیے تعامل کے نمونوں کا جائزہ لیتے ہیں۔ اس لیے مستقل سفارش: ایسی خفیہ معلومات کو شامل کرنے سے گریز کریں جو آپ نہیں چاہیں گے کہ کوئی شخص دیکھے یا جسے ماڈلز کو بہتر بنانے کے لیے استعمال کیا جائے۔

معلوم پالیسیوں میں، کچھ سروسز اس بات کی نشاندہی کرتی ہیں کہ وہ اشتہاری مقاصد کے لیے مخصوص ڈیٹا کا اشتراک نہیں کرتی ہیں، حالانکہ ہاں، وہ حکام کو معلومات فراہم کر سکتے ہیں۔ قانونی ضرورت کے تحت. دوسرے، اپنی فطرت سے، مشتہرین یا شراکت داروں کے ساتھ اشتراک کریں۔ تجزیات اور تقسیم کے لیے شناخت کنندگان اور مجموعی سگنلز، پروفائلنگ کا دروازہ کھولتے ہیں۔

علاج میں یہ بھی شامل ہے، پہلے سے طے شدہ ادوار کے لیے برقرار رکھنامثال کے طور پر، کچھ فراہم کنندگان 18 ماہ کی ڈیفالٹ خود کار طریقے سے حذف کرنے کی مدت مقرر کرتے ہیں (3، 36، یا غیر معینہ مدت کے لیے ایڈجسٹ کیا جا سکتا ہے)، اور معیار اور حفاظتی مقاصد کے لیے نظرثانی شدہ گفتگو کو طویل عرصے تک برقرار رکھتے ہیں۔ اگر آپ اپنے ڈیجیٹل فوٹ پرنٹ کو کم سے کم کرنا چاہتے ہیں تو برقرار رکھنے کی مدت کا جائزہ لینے اور خودکار حذف کو فعال کرنے کا مشورہ دیا جاتا ہے۔

AI لائف سائیکل کے دوران رازداری کے خطرات

رازداری کسی ایک نقطہ پر داؤ پر نہیں لگتی، بلکہ پوری چین میں: ڈیٹا کا ادخال، تربیت، تخمینہ، اور درخواست کی پرتبڑے پیمانے پر ڈیٹا اکٹھا کرنے میں، حساس ڈیٹا کو نادانستہ طور پر مناسب رضامندی کے بغیر شامل کیا جا سکتا ہے۔ تربیت کے دوران، اصل استعمال کی توقعات سے تجاوز کرنا آسان ہے۔ اور اندازہ کے دوران، ماڈل کر سکتے ہیں۔ ذاتی خصلتوں کا اندازہ لگانا بظاہر معمولی اشاروں سے شروع ہونا؛ اور ایپلی کیشن میں، APIs یا ویب انٹرفیس حملہ آوروں کے لیے پرکشش اہداف ہیں۔

تخلیقی نظام کے ساتھ، خطرات بڑھ جاتے ہیں (مثال کے طور پر، AI کھلونے). واضح اجازت کے بغیر انٹرنیٹ سے نکالے گئے ڈیٹا سیٹس ان میں ذاتی معلومات شامل ہو سکتی ہیں، اور بعض بدنیتی پر مبنی اشارے (پرامپٹ انجیکشن) حساس مواد کو فلٹر کرنے یا خطرناک ہدایات پر عمل کرنے کے لیے ماڈل میں ہیرا پھیری کرنے کی کوشش کرتے ہیں۔ دوسری طرف، بہت سے صارفین وہ خفیہ ڈیٹا چسپاں کرتے ہیں۔ اس بات پر غور کیے بغیر کہ وہ ماڈل کے مستقبل کے ورژن کو ایڈجسٹ کرنے کے لیے اسٹور یا استعمال کیے جاسکتے ہیں۔

علمی تحقیق نے مخصوص مسائل کو سامنے لایا ہے۔ پر ایک حالیہ تجزیہ براؤزر کے معاونین اس نے وسیع پیمانے پر ٹریکنگ اور پروفائلنگ کے طریقوں کا پتہ لگایا، جس میں تلاش کے مواد، حساس فارم ڈیٹا، اور IP پتوں کو فراہم کنندہ کے سرورز تک پہنچایا گیا۔ مزید برآں، اس نے عمر، جنس، آمدنی اور دلچسپیوں کا اندازہ لگانے کی صلاحیت کا مظاہرہ کیا، جس میں مختلف سیشنز میں ذاتی نوعیت کا عمل جاری ہے۔ اس مطالعہ میں، صرف ایک سروس نے پروفائلنگ کا کوئی ثبوت نہیں دکھایا.

واقعات کی تاریخ ہمیں یاد دلاتی ہے کہ خطرہ نظریاتی نہیں ہے: سیکورٹی کی خلاف ورزیوں انہوں نے چیٹ کی تاریخوں یا صارف کے میٹا ڈیٹا کو بے نقاب کیا ہے، اور حملہ آور پہلے سے ہی تربیتی معلومات کو نکالنے کے لیے ماڈلنگ کی تکنیکوں کا فائدہ اٹھا رہے ہیں۔ معاملات کو مزید خراب کرنے کے لیے، AI پائپ لائن آٹومیشن رازداری کے مسائل کا پتہ لگانا مشکل ہو جاتا ہے اگر حفاظتی اقدامات شروع سے ہی تیار نہ کیے گئے ہوں۔

قوانین اور فریم ورک کیا کہتے ہیں؟

زیادہ تر ممالک پہلے ہی موجود ہیں۔ رازداری کی پالیسیاں نافذ ہے، اور اگرچہ سبھی AI کے لیے مخصوص نہیں ہیں، لیکن وہ کسی ایسے سسٹم پر لاگو ہوتے ہیں جو ذاتی ڈیٹا پر کارروائی کرتا ہے۔ یورپ میں، RGPD اس کے لیے قانونی حیثیت، شفافیت، مائنسائزیشن، مقصد کی حد بندی، اور سیکورٹی کی ضرورت ہے۔ مزید برآں، اے آئی ایکٹ یورپی خطرات کے زمرے متعارف کراتے ہیں، زیادہ اثر انداز ہونے والے طریقوں پر پابندی لگاتے ہیں (جیسے سماجی اسکورنگ عوامی) اور ہائی رسک سسٹمز پر سخت تقاضے عائد کرتا ہے۔

امریکہ میں، ریاستی ضوابط جیسے CCPA یا ٹیکساس کا قانون وہ ڈیٹا کی فروخت تک رسائی، حذف، اور آپٹ آؤٹ کرنے کے حقوق دیتے ہیں، جبکہ اقدامات جیسے یوٹاہ قانون جب صارف تعامل کرتا ہے تو وہ واضح اطلاعات کا مطالبہ کرتے ہیں۔ پیدا کرنے والے نظام کے ساتھ۔ یہ معیاری پرتیں سماجی توقعات کے ساتھ ایک ساتھ رہتی ہیں: رائے عامہ کے جائزوں سے پتہ چلتا ہے کہ a ذمہ دارانہ استعمال کے بارے میں قابل ذکر عدم اعتماد کمپنیوں کے ڈیٹا کا، اور صارفین کے خود خیالی اور ان کے حقیقی رویے کے درمیان فرق (مثال کے طور پر، پالیسیوں کو پڑھے بغیر قبول کرنا)۔

زمینی رسک مینجمنٹ کے لیے، کا فریم ورک NIST (AI RMF) یہ چار جاری افعال تجویز کرتا ہے: حکومت (ذمہ دارانہ پالیسیاں اور نگرانی)، نقشہ (سیاق و سباق اور اثرات کو سمجھنا)، پیمائش (میٹرکس کے ساتھ خطرات کا اندازہ اور نگرانی)، اور انتظام (ترجیح اور تخفیف)۔ یہ نقطہ نظر کنٹرول کو اپنانے میں مدد کرتا ہے۔ سسٹم کے خطرے کی سطح کے مطابق۔

کون سب سے زیادہ جمع کرتا ہے: سب سے مشہور چیٹ بوٹس کا ایکس رے

حالیہ موازنہ مختلف معاونین کو جمع کرنے کے سپیکٹرم پر رکھتا ہے۔ گوگل کا جیمنی درجہ بندی میں سرفہرست ہے۔ مختلف زمروں میں سب سے بڑی تعداد میں منفرد ڈیٹا پوائنٹس اکٹھا کر کے (بشمول موبائل رابطے، اگر اجازت دی گئی ہو)، ایسی چیز جو دوسرے حریفوں میں شاذ و نادر ہی دکھائی دیتی ہے۔

درمیانی رینج میں، حل شامل ہیں جیسے Claude, Copilot, DeepSeek, ChatGPT اور Perplexityدس سے تیرہ قسم کے ڈیٹا کے ساتھ، رابطے، مقام، شناخت کنندگان، مواد، تاریخ، تشخیص، استعمال اور خریداریوں کے درمیان مکس مختلف۔ گروک یہ نچلے حصے میں سگنلز کے زیادہ محدود سیٹ کے ساتھ واقع ہے۔

میں بھی اختلافات ہیں۔ بعد میں استعمالیہ دستاویز کیا گیا ہے کہ کچھ سروسز مخصوص شناخت کنندگان (جیسے خفیہ کردہ ای میلز) اور مشتہرین اور کاروباری شراکت داروں کے ساتھ تقسیم کے لیے سگنلز کا اشتراک کرتی ہیں، جب کہ دیگر کہتے ہیں کہ وہ ڈیٹا کو اشتہاری مقاصد کے لیے استعمال نہیں کرتے یا اسے فروخت نہیں کرتے، حالانکہ وہ قانونی درخواستوں کا جواب دینے یا اسے استعمال کرنے کا حق محفوظ رکھتے ہیں۔ نظام کو بہتر بنائیں، جب تک کہ صارف حذف کرنے کی درخواست نہ کرے۔

آخری صارف کے نقطہ نظر سے، یہ مشورہ کے واضح ٹکڑے میں ترجمہ کرتا ہے: ہر فراہم کنندہ کی پالیسیوں کا جائزہ لیں۔ایپ کی اجازتوں کو ایڈجسٹ کریں اور جان بوجھ کر فیصلہ کریں کہ آپ ہر سیاق و سباق میں کونسی معلومات دیتے ہیں، خاص طور پر اگر آپ فائلیں اپ لوڈ کرنے یا حساس مواد کا اشتراک کرنے جا رہے ہیں۔

آپ کی رازداری کے تحفظ کے لیے ضروری بہترین طریقے

سب سے پہلے، ہر اسسٹنٹ کے لیے ترتیبات کو احتیاط سے ترتیب دیں۔ دریافت کریں کہ کیا ذخیرہ کیا گیا ہے، کتنے عرصے کے لیے، اور کس مقصد کے لیے۔اور اگر دستیاب ہو تو خودکار حذف کو فعال کریں۔ پالیسیوں کا وقتاً فوقتاً جائزہ لیں، کیونکہ وہ اکثر تبدیل ہوتی رہتی ہیں اور ان میں کنٹرول کے نئے اختیارات شامل ہو سکتے ہیں۔

شیئر کرنے سے گریز کریں۔ ذاتی اور حساس ڈیٹا آپ کے اشارے میں: کوئی پاس ورڈ، کریڈٹ کارڈ نمبر، میڈیکل ریکارڈ، یا اندرونی کمپنی کے دستاویزات نہیں۔ اگر آپ کو حساس معلومات کو ہینڈل کرنے کی ضرورت ہے، تو گمنامی کے طریقہ کار، بند ماحول، یا آن پریمیسس حل پر غور کریں۔ گورننس کو مضبوط کیا.

مضبوط پاس ورڈز کے ساتھ اپنے اکاؤنٹس کی حفاظت کریں۔ دو قدمی توثیق (2FA)آپ کے اکاؤنٹ تک غیر مجاز رسائی آپ کی براؤزنگ ہسٹری، اپ لوڈ کردہ فائلز اور ترجیحات کو بے نقاب کرتی ہے، جو انتہائی معتبر سوشل انجینئرنگ حملوں یا ڈیٹا کی غیر قانونی فروخت کے لیے استعمال کی جا سکتی ہیں۔

اگر پلیٹ فارم اس کی اجازت دیتا ہے، چیٹ کی تاریخ کو غیر فعال کریں۔ یا عارضی طریقے استعمال کریں۔ یہ سادہ پیمانہ خلاف ورزی کی صورت میں آپ کی نمائش کو کم کر دیتا ہے، جیسا کہ مشہور AI سروسز میں شامل ماضی کے واقعات سے ظاہر ہوتا ہے۔

جوابات پر اندھا اعتماد نہ کریں۔ ماڈلز کر سکتے ہیں۔ فریب دینا، متعصب ہونا، یا جوڑ توڑ کرنا بدنیتی پر مبنی فوری انجیکشن کے ذریعے، جو غلط ہدایات، غلط ڈیٹا، یا حساس معلومات کو نکالنے کا باعث بنتا ہے۔ قانونی، طبی، یا مالی معاملات کے لیے، اس کے برعکس سرکاری ذرائع.

کے ساتھ انتہائی احتیاط برتیں۔ لنکس، فائلیں، اور کوڈ جو AI کے ذریعے فراہم کیا جاتا ہے۔ جان بوجھ کر متعارف کرایا گیا نقصان دہ مواد یا کمزوریاں ہو سکتی ہیں (ڈیٹا پوائزننگ)۔ کلک کرنے سے پہلے URLs کی تصدیق کریں اور قابل اعتماد سیکیورٹی حل کے ساتھ فائلوں کو اسکین کریں۔

بے اعتمادی ایکسٹینشنز اور پلگ انز مشکوک اصل کے. AI پر مبنی ایڈ آنز کا ایک سمندر ہے، اور ان میں سے سبھی قابل اعتماد نہیں ہیں۔ مالویئر کے خطرے کو کم کرنے کے لیے معتبر ذرائع سے صرف ضروری کو انسٹال کریں۔

کارپوریٹ شعبے میں، گود لینے کے عمل کو ترتیب دیں۔ تعریف کریں۔ AI مخصوص گورننس کی پالیسیاںیہ ڈیٹا اکٹھا کرنے کی ضرورت کو محدود کرتا ہے، باخبر رضامندی کی ضرورت ہوتی ہے، سپلائرز اور ڈیٹا سیٹس (سپلائی چین) کا آڈٹ کرتا ہے، اور تکنیکی کنٹرول (جیسے DLP، AI ایپس پر ٹریفک کی نگرانی، اور) تعینات کرتا ہے۔ دانے دار رسائی کے کنٹرول).

آگاہی ڈھال کا حصہ ہے: اپنی ٹیم بنائیں AI خطرات، اعلی درجے کی فشنگ، اور اخلاقی استعمال میں۔ صنعتی اقدامات جو AI واقعات کے بارے میں معلومات کا اشتراک کرتے ہیں، جیسے کہ خصوصی تنظیموں کے ذریعے چلنے والے، مسلسل سیکھنے اور بہتر دفاع کو فروغ دیتے ہیں۔

گوگل جیمنی میں رازداری اور سرگرمی کو ترتیب دیں۔

اگر آپ جیمنی استعمال کرتے ہیں تو اپنے اکاؤنٹ میں لاگ ان کریں اور چیک کریں "جیمنی ایپس میں سرگرمیوہاں آپ تعاملات کو دیکھ اور حذف کر سکتے ہیں، خودکار حذف ہونے کی مدت کو تبدیل کر سکتے ہیں (پہلے سے طے شدہ 18 ماہ، 3 یا 36 ماہ کے لیے ایڈجسٹ، یا غیر معینہ مدت کے لیے) اور فیصلہ کر سکتے ہیں کہ آیا ان کا استعمال AI کو بہتر بنائیں گوگل.

یہ جاننا ضروری ہے کہ محفوظ کرنے سے معذوری کے باوجود بھی، آپ کی گفتگو کو جواب دینے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ اور انسانی جائزہ لینے والوں کے تعاون سے سسٹم کی حفاظت کو برقرار رکھیں۔ نظرثانی شدہ گفتگو (اور متعلقہ ڈیٹا جیسے زبان، ڈیوائس کی قسم، یا تخمینی مقام) کو برقرار رکھا جا سکتا ہے۔ تین سال تک.

موبائل آلات پر، ایپ کی اجازتوں کو چیک کریں۔مقام، مائیکروفون، کیمرہ، رابطے، یا آن اسکرین مواد تک رسائی۔ اگر آپ ڈکٹیشن یا صوتی ایکٹیویشن کی خصوصیات پر بھروسہ کرتے ہیں، تو یاد رکھیں کہ کلیدی لفظ سے ملتی جلتی آوازوں سے سسٹم غلطی سے چالو ہو سکتا ہے۔ ترتیبات پر منحصر ہے، یہ ٹکڑے ٹکڑے کر سکتے ہیں ماڈلز کو بہتر بنانے کے لیے استعمال کیا جائے۔ اور ناپسندیدہ سرگرمیوں کو کم کریں۔

اگر آپ جیمنی کو دوسری ایپس (گوگل یا تھرڈ پارٹیز) سے جوڑتے ہیں، تو ذہن میں رکھیں کہ ہر ایک اپنی اپنی پالیسیوں کے مطابق ڈیٹا پر کارروائی کرتا ہے۔ ان کی اپنی پالیسیاںکینوس جیسی خصوصیات میں، ایپ بنانے والا آپ کی شئیر کو دیکھ اور محفوظ کر سکتا ہے، اور عوامی لنک کے ساتھ کوئی بھی اس ڈیٹا کو دیکھ یا اس میں ترمیم کر سکتا ہے: صرف بھروسہ مند ایپس کے ساتھ شیئر کریں۔

ان خطوں میں جہاں قابل اطلاق ہو، بعض تجربات میں اپ گریڈنگ ہو سکتی ہے۔ کال اور پیغام کی تاریخ درآمد کریں۔ آپ کی ویب اور ایپ سرگرمی سے لے کر جیمنی کے لیے مخصوص سرگرمی تک، تجاویز کو بہتر بنانے کے لیے (مثال کے طور پر، رابطے)۔ اگر آپ یہ نہیں چاہتے ہیں تو جاری رکھنے سے پہلے کنٹرولز کو ایڈجسٹ کریں۔

"شیڈو AI" کا بڑے پیمانے پر استعمال، ضابطہ اور رجحان

گود لینا بہت زیادہ ہے: حالیہ رپورٹس اس بات کی نشاندہی کرتی ہیں۔ تنظیموں کی اکثریت پہلے ہی AI ماڈلز کو تعینات کرتی ہے۔اس کے باوجود، بہت سی ٹیموں میں سیکورٹی اور گورننس میں کافی پختگی کا فقدان ہے، خاص طور پر ایسے شعبوں میں جہاں سخت ضابطے ہیں یا حساس ڈیٹا کی بڑی مقدار۔

کاروباری شعبے کے مطالعے سے خامیوں کا پتہ چلتا ہے: اسپین میں تنظیموں کا بہت زیادہ فیصد یہ AI سے چلنے والے ماحول کی حفاظت کے لیے تیار نہیں ہے۔اور زیادہ تر کے پاس کلاؤڈ ماڈلز، ڈیٹا کے بہاؤ، اور انفراسٹرکچر کی حفاظت کے لیے ضروری طریقوں کی کمی ہے۔ متوازی طور پر، ریگولیٹری کارروائیاں سخت ہو رہی ہیں اور نئے خطرات ابھر رہے ہیں۔ عدم تعمیل کے لیے سزائیں جی ڈی پی آر اور مقامی ضوابط۔

دریں اثنا، کا رجحان شیڈو AI یہ بڑھ رہا ہے: ملازمین کام کے کاموں کے لیے بیرونی معاونین یا ذاتی اکاؤنٹس استعمال کر رہے ہیں، سیکیورٹی کنٹرول کے بغیر اندرونی ڈیٹا کو ظاہر کر رہے ہیں یا فراہم کنندگان کے ساتھ معاہدے کر رہے ہیں۔ مؤثر جواب ہر چیز پر پابندی لگانا نہیں ہے، لیکن محفوظ استعمال کو فعال کریں۔ کنٹرول شدہ ماحول میں، منظور شدہ پلیٹ فارمز اور معلومات کے بہاؤ کی نگرانی کے ساتھ۔

صارفین کے محاذ پر، بڑے سپلائرز اپنی پالیسیوں کو ایڈجسٹ کر رہے ہیں۔ حالیہ تبدیلیوں کی وضاحت، مثال کے طور پر، کیسے "خدمات کو بہتر بنانے" کے لیے جیمنی کے ساتھ سرگرمیعارضی بات چیت اور سرگرمی اور حسب ضرورت کنٹرول جیسے اختیارات پیش کرتے ہیں۔ ساتھ ہی پیغام رسانی کمپنیاں اس بات پر زور دیتی ہیں۔ ذاتی چیٹس ناقابل رسائی رہیں AIs کو بطور ڈیفالٹ، حالانکہ وہ AI کو ایسی معلومات بھیجنے کے خلاف مشورہ دیتے ہیں جو آپ نہیں چاہتے کہ کمپنی جانے۔

عوامی اصلاحات بھی ہیں: کی خدمات فائل کی منتقلی انہوں نے واضح کیا کہ وہ صارفین کے مواد کو ماڈلز کی تربیت یا اسے تیسرے فریق کو فروخت کرنے کے لیے استعمال نہیں کرتے ہیں، شرائط میں تبدیلیوں کے بارے میں خدشات کا اظہار کرنے کے بعد۔ یہ سماجی اور قانونی دباؤ انہیں مزید واضح ہونے کی طرف دھکیل رہا ہے۔ صارف کو مزید کنٹرول دیں۔.

مستقبل کو دیکھتے ہوئے، ٹیکنالوجی کمپنیاں اس کے طریقے تلاش کر رہی ہیں۔ حساس ڈیٹا پر انحصار کو کم کریں۔خود کو بہتر بنانے والے ماڈلز، بہتر پروسیسرز، اور مصنوعی ڈیٹا جنریشن۔ یہ پیشرفت ڈیٹا کی کمی اور رضامندی کے مسائل کو دور کرنے کا وعدہ کرتی ہے، حالانکہ ماہرین ابھرتے ہوئے خطرات سے خبردار کرتے ہیں اگر AI اپنی صلاحیتوں کو تیز کرتا ہے اور سائبر مداخلت یا ہیرا پھیری جیسے شعبوں پر لاگو ہوتا ہے۔

AI ایک دفاع اور خطرہ دونوں ہے۔ سیکورٹی پلیٹ فارم پہلے سے ہی ماڈلز کو ضم کرتے ہیں۔ پتہ لگانا اور جواب دینا تیزی سے، جبکہ حملہ آور LLMs کا استعمال کرتے ہیں۔ قائل فشنگ اور ڈیپ فیکساس ٹگ آف وار کے لیے تکنیکی کنٹرول، سپلائر کی تشخیص، مسلسل آڈیٹنگ، اور میں مسلسل سرمایہ کاری کی ضرورت ہے۔ سامان کی مسلسل اپ ڈیٹس.

AI معاونین آپ کے بارے میں متعدد سگنل جمع کرتے ہیں، آپ کے ٹائپ کردہ مواد سے لے کر ڈیوائس ڈیٹا، استعمال اور مقام تک۔ اس میں سے کچھ معلومات کا انسانوں کے ذریعے جائزہ لیا جا سکتا ہے یا سروس کے لحاظ سے فریق ثالث کے ساتھ اشتراک کیا جا سکتا ہے۔ اگر آپ اپنی پرائیویسی پر سمجھوتہ کیے بغیر AI کا فائدہ اٹھانا چاہتے ہیں، تو فائن ٹیوننگ (تاریخ، اجازت، خودکار ڈیلیٹ)، آپریشنل پروڈنس (حساس ڈیٹا کا اشتراک نہ کریں، لنکس اور فائلوں کی تصدیق کریں، فائل ایکسٹینشن کو محدود کریں)، رسائی کے تحفظ (مضبوط پاس ورڈز اور 2FA)، اور پالیسی کی تبدیلیوں اور نئی خصوصیات کے لیے فعال نگرانی جو آپ کی بنیادی خصوصیات کو متاثر کر سکتی ہیں۔ آپ کا ڈیٹا کیسے استعمال اور محفوظ کیا جاتا ہے۔.