AI ट्रेनिंग के बारे में निर्णय लेने से पहले पाँच डेटा नियंत्रणों को अलग करें

पाँच स्विचों को मिलाए बिना उनके नाम अलग-अलग रखें

इतिहास यह तय करता है कि बाद में पहुँच के लिए कोई बातचीत दृश्यमान रहे या नहीं। मेमोरी यह तय करती है कि क्या विवरण भविष्य के संवादों को वैयक्तिकृत कर सकते हैं। मॉडल-सुधार सेटिंग इस बात को संबोधित करती है कि क्या योग्य सामग्री भविष्य के सिस्टम का समर्थन कर सकती है। फ़ीडबैक एक अलग नियम के तहत आसपास की बातचीत सबमिट कर सकता है। अस्थायी मोड इतिहास, मेमोरी और सुधार को बदल सकता है, फिर भी कम समय के परिचालन प्रतिधारण (operational retention) की अनुमति दे सकता है। प्रत्येक को अपनी अलग पंक्ति के रूप में लिखें और सटीक वर्तमान लेबल कॉपी करें। OpenAI और Google दोनों इन नियंत्रणों का अलग-अलग वर्णन करते हैं, जो दिखाता है कि “मैंने गोपनीयता चालू कर दी है” ऑडिट करने के लिए बहुत अस्पष्ट क्यों है। यह मानकर न चलें कि कोई एंटरप्राइज़, स्कूल या API खाता उपभोक्ता डिफ़ॉल्ट का पालन करता है।

डिफ़ॉल्ट, दायरा और प्रभावी समय की जाँच करें

मॉडल सुधार के लिए, रिकॉर्ड करें कि वर्तमान सेटिंग चालू है या बंद, इसे किसने चुना, क्या यह पिछली सामग्री को कवर करती है या केवल भविष्य और फिर से शुरू की गई चैट को, कौन से डिवाइस खाता सेटिंग साझा करते हैं, और परिवर्तन कब प्रभावी होता है। जाँचें कि क्या फ़ाइलें, आवाज़, चित्र, कनेक्टेड-ऐप के अंश या जनरेट की गई सामग्री शामिल हैं। खाता-विशिष्ट सूचना पढ़ें, कोई पुराना स्क्रीनशॉट नहीं। FTC मार्गदर्शन इस बात पर ज़ोर देता है कि प्रदाताओं को अपनी बताई गई गोपनीयता और गोपनीयता प्रतिबद्धताओं का सम्मान करना चाहिए; यह कोई एक साझा इंटरफ़ेस नहीं बनाता है। तिथि और पृष्ठ का URL सहेजें क्योंकि शब्द, उत्पाद स्तर और क्षेत्रीय विकल्प बदल सकते हैं।

फ़ीडबैक को एक अलग सबमिशन मानें

थम्ब्स-अप, थम्ब्स-डाउन, रिपोर्ट या लिखित टिप्पणी रेटिंग से कहीं अधिक हो सकती है। वर्तमान OpenAI मार्गदर्शन कहता है कि जब कोई उपयोगकर्ता फ़ीडबैक देना चुनता है, तो संबंधित बातचीत सामग्री का उपयोग किया जा सकता है, भले ही व्यापक प्रशिक्षण विकल्प बंद हो। अन्य प्रदाता अपना दायरा स्वयं परिभाषित करते हैं। सबमिट करने से पहले, उस नियंत्रण के बगल में दिए गए विवरण को खोलें और समीक्षा करें कि इसके साथ कौन सा संदर्भ, अटैचमेंट और मेटाडेटा जाता है। यदि समस्या को बिना किसी निजी विवरण के वर्णित किया जा सकता है, तो पहले उस विवरण को हटा दें। विलोपन या खाता सहायता का अनुरोध करने के लिए केवल फ़ीडबैक को एकमात्र तरीके के रूप में उपयोग न करें; सेवा के प्रलेखित गोपनीयता या सहायता मार्ग का पालन करें।

सटीक अपेक्षाओं के साथ अस्थायी मोड का उपयोग करें

अस्थायी चैट केवल तभी उपयोगी होती है जब इसकी सीमाएं कार्य से मेल खाती हों। सत्यापित करें कि क्या यह इतिहास में दिखाई देती है, मेमोरी बनाती या पढ़ती है, मॉडल सुधार में योगदान देती है, सुरक्षा या विश्वसनीयता के लिए संक्षिप्त रूप से बनी रहती है, इसमें कनेक्टेड-ऐप डेटा शामिल है, और फ़ीडबैक भेजे जाने पर क्या बदलती है। Google वर्तमान में एक सीमित परिचालन प्रतिधारण अवधि की व्याख्या करता है, भले ही गतिविधि बंद हो; OpenAI अपने नियमों के तहत अस्थायी चैट का वर्णन करता है। ये उत्पाद के उदाहरण हैं, सार्वभौमिक वादे नहीं। टाइप करने से पहले मोड शुरू करें, इसके विज़ुअल इंडिकेटर की पुष्टि करें, अनावश्यक पहचानकर्ताओं से बचें, और काम समाप्त होने पर सत्र बंद करें।

ऐसा विकल्प रिकॉर्ड करें जिसे आप सत्यापित कर सकें और फिर से देख सकें

एक संक्षिप्त नियंत्रण रसीद बनाएं: प्रदाता और खाते का प्रकार, सटीक सेटिंग लेबल, चयनित स्थिति, तिथि और समय, डिवाइस, सामग्री का दायरा, फ़ीडबैक नियम, अस्थायी-मोड सीमा और अगली समीक्षा ट्रिगर। फिर किसी अन्य डिवाइस पर साइन इन करें या उसी स्थिति की पुष्टि करने के लिए सेटिंग्स फिर से खोलें। यदि खाता डेटा निर्यात करना उपलब्ध है, तो यह समझने के लिए एक हानिरहित नमूने का उपयोग करें कि क्या दर्शाया गया है, न कि अनुपस्थिति से प्रशिक्षण स्थिति का अनुमान लगाने के लिए। नीति सूचनाओं, नए एकीकरणों या खाता परिवर्तनों के बाद रसीद को फिर से देखें। व्यावहारिक विकल्प भविष्योन्मुखी और सुविचारित है: साझा करने से पहले अपने उद्देश्य के अनुकूल सबसे सीमित डेटा उपयोग का चयन करें, और जब वर्तमान शर्तें अब इससे मेल न खाती हों तो अपना रास्ता बदलें।

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