संक्षेप में, क्या कंपनी के डेटा के साथ ChatGPT का उपयोग करना सुरक्षित है?
यह तीन बातों पर निर्भर करता है: कौन-सा खाता या योजना इस्तेमाल की जाती है, उस योजना की डेटा संबंधी शर्तें क्या कहती हैं और लोग उसमें कौन-सी जानकारी डालते हैं। वही टूल सार्वजनिक तथ्यों से मसौदा बनाने के लिए स्वीकृत व्यावसायिक योजना पर स्वीकार्य हो सकता है, लेकिन ग्राहक का अनुबंध डालने के लिए व्यक्तिगत खाते पर अस्वीकार्य हो सकता है।
ब्रिटेन के राष्ट्रीय साइबर सुरक्षा केंद्र ने March 2023 में मूल बात स्पष्ट की थी: मॉडल उपलब्ध कराने वाला संगठन आपकी क्वेरी देख सकता है। उसने सार्वजनिक मॉडलों को भेजी जाने वाली क्वेरी में संवेदनशील जानकारी शामिल न करने की सलाह दी थी। तब से सेवा प्रदाताओं की शर्तें बदली हैं, लेकिन यह सिद्धांत अब भी लागू है कि आपको पता होना चाहिए कि डेटा कहाँ जाता है। यह पेज सामान्य जानकारी देता है, कानूनी सलाह नहीं।
प्लान चुनें
तय करें कि काम के लिए किस प्रकार के खाते की मंज़ूरी है। निजी खातों के लिए नियम अक्सर छूट जाते हैं।
शर्तें पढ़ें
प्रदाता के अपने पृष्ठों पर जाँचें कि डेटा का उपयोग मॉडल प्रशिक्षण में होता है या नहीं, उसे कितने समय तक रखा जाता है, प्रशासक को कौन-से नियंत्रण मिलते हैं और डेटा कहाँ संसाधित होता है।
जानकारी को श्रेणियों में बाँटें
सरल उदाहरणों के साथ तय करें कि कौन-सी जानकारी सार्वजनिक, आंतरिक, गोपनीय और व्यक्तिगत है।
नियम तय करें
एक छोटी सूची लिखें कि किन चीज़ों को कभी दर्ज नहीं करना चाहिए, चाहे कोई भी प्लान हो।
प्रशिक्षण दें और जाँचें
काल्पनिक डेटा के साथ अभ्यास करें और वास्तविक उपयोग की नियम के आधार पर समीक्षा करें।
क्या योजना के प्रकार के अनुसार यह बदलता है कि आपके डेटा के साथ क्या होता है?
हाँ, विक्रेता आम तौर पर उपभोक्ता और व्यावसायिक उत्पादों के लिए डेटा से जुड़ी अलग शर्तें प्रकाशित करते हैं, इसलिए आप जिस प्लान का इस्तेमाल करते हैं, उसकी शर्तें जाँचें। Anthropic का 18 August 2026 का गोपनीयता केंद्र कहता है कि डिफ़ॉल्ट रूप से वह अपने व्यावसायिक उत्पादों में दिए गए इनपुट या उनसे मिले आउटपुट का इस्तेमाल अपने मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए नहीं करेगा, और उपभोक्ता प्लान के लिए एक अलग लेख का संदर्भ देता है। Google के Workspace गोपनीयता केंद्र के अनुसार, Workspace ग्राहक की पूर्व अनुमति या निर्देश के बिना उसके डेटा का इस्तेमाल मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए नहीं करता है।
OpenAI के API दस्तावेज़ के अनुसार, API को भेजे गए डेटा का इस्तेमाल उसके मॉडल को प्रशिक्षित करने या बेहतर बनाने के लिए नहीं किया जाता, जब तक आप इसकी सहमति नहीं देते। दुरुपयोग की निगरानी के रिकॉर्ड सामान्य रूप से अधिकतम 30 दिनों तक रखे जाते हैं। 16 October 2026 को जाँच करते समय हम OpenAI के ChatGPT संबंधी व्यावसायिक और उपभोक्ता गोपनीयता पृष्ठ नहीं खोल सके। इसलिए यहाँ दिए सारांश पर निर्भर रहने के बजाय, आपकी टीम जिस ChatGPT प्लान का इस्तेमाल करती है उसके पृष्ठ सीधे पढ़ें।
कर्मचारियों को ChatGPT में क्या कभी पेस्ट नहीं करना चाहिए?
कुछ जानकारी किसी भी सामान्य AI टूल के लिए उपयुक्त नहीं होती, जब तक उसके लिए कोई खास स्वीकृत प्रक्रिया न हो। अधिकतर छोटी टीमों के प्रशिक्षण के लिए एक अच्छा सामान्य नियम है: कभी न डाली जाने वाली जानकारी की छोटी सूची और सीमांत मामलों पर जवाब देने वाला एक ज़िम्मेदार व्यक्ति।
पासवर्ड और कुंजियाँ
लॉगिन विवरण, एपीआई कुंजियाँ, एक्सेस कोड और सुरक्षा संबंधी विवरण।
विशेष श्रेणी का व्यक्तिगत डेटा
किसी भी व्यक्ति के स्वास्थ्य, बायोमेट्रिक पहचान और इसी तरह की संवेदनशील जानकारी।
क्लाइंट की गोपनीय सामग्री
ऐसी कोई भी जानकारी जिस पर अनुबंध या गोपनीयता समझौते के तहत प्रतिबंध हो, जब तक ग्राहक ने सहमति न दी हो।
अप्रकाशित वित्तीय आँकड़े
ऐसे नतीजे, सौदे की शर्तें या कीमतें जो अभी सार्वजनिक नहीं हैं।
कर्मचारियों से जुड़े मामले
नामित कर्मचारियों से जुड़े अनुशासनात्मक मामलों, शिकायतों या कार्य-प्रदर्शन का विवरण।
देखना चाहते हैं कि यह किसी भूमिका से कैसे जुड़ता है?
टीम के लिए नियोजित परीक्षण के बारे में जानें ↗अधिक सुरक्षित प्रॉम्प्ट कैसा दिखता है?
कॉपरफ़ील्ड कंसल्टिंग नाम की एक काल्पनिक 20-सदस्यीय कंपनी में एक सलाहकार ग्राहक के साक्षात्कार का सारांश बनाने में मदद चाहता है। जोखिम भरे तरीके में वह पूरा प्रतिलेख अपने निजी खाते में चिपका देता है, जिसमें ग्राहक का नाम, नाम सहित एक कर्मचारी की शिकायत और अभी जारी न किए गए राजस्व के आँकड़े शामिल हैं।
अधिक सुरक्षित संस्करण में फ़र्म की स्वीकृत व्यावसायिक सदस्यता योजना का उपयोग किया जाता है, नाम और आँकड़े हटा दिए जाते हैं, और यह पूछा जाता है: "इन पहचान-रहित नोट्स के मुख्य विषयों का पाँच बिंदुओं में सारांश दें। जो कहा नहीं गया है, उसका कोई निष्कर्ष न निकालें।" फिर सलाहकार हर बिंदु को नोट्स से मिलाकर जाँचता है। फ़र्म की नीति बताती है कि कौन-सी सदस्यता योजना स्वीकृत है और ग्राहक के डेटा के उपयोग के लिए उस काम के प्रभारी की सहमति आवश्यक है।
व्यक्तिगत डेटा और डेटा संरक्षण कानून का क्या?
अगर कर्मचारी व्यक्तिगत डेटा दर्ज करते हैं, तो डेटा संरक्षण से जुड़ी आपकी ज़िम्मेदारियाँ सामान्य रूप से लागू होती हैं और AI उन्हें खत्म नहीं करता। NIST की जनरेटिव AI प्रोफ़ाइल में डेटा गोपनीयता को जनरेटिव AI का एक जोखिम माना गया है, जिसमें व्यक्तिगत या संवेदनशील डेटा का लीक होना और बिना अनुमति उसका खुलासा होना शामिल है। ब्रिटेन में ICO, AI और डेटा संरक्षण पर मार्गदर्शन प्रकाशित करता है; 15 मार्च 2023 के उसके सारांश पृष्ठ में कहा गया है कि डेटा (उपयोग और पहुँच) अधिनियम के बाद इसकी समीक्षा की जा रही है। अधिक जोखिम वाले किसी भी मामले में सलाह लें।
Tosheo.ai कहाँ काम आता है?
Tosheo.ai को व्यावहारिक पाठों के हिस्से के रूप में यह सिखाने के लिए विकसित करने की तैयारी है कि कौन-सी जानकारी साझा की जा सकती है और कौन-सी नहीं। इसमें काल्पनिक या स्वीकृत सामग्री का इस्तेमाल होगा, ताकि वास्तविक डेटा के साथ ऐसी स्थिति आने से पहले लोग निर्णय लेने का अभ्यास कर सकें। उत्पाद से जुड़ी प्रस्तावित प्रतिबद्धताएँ हैं कि ग्राहकों के दस्तावेज़ हर कंपनी के लिए अलग रखे जाएँगे, खाता बंद होने पर मिटा दिए जाएँगे और प्रशिक्षण के लिए कभी इस्तेमाल नहीं होंगे। ये ऐसे उत्पाद की प्रतिबद्धताएँ हैं जिसका निर्माण अभी शुरू नहीं हुआ है, ऑडिट किए गए नियंत्रण नहीं।
Tosheo.ai कब समाधान नहीं है?
प्रशिक्षण आपकी AI योजना नहीं चुनता, डेटा प्रसंस्करण समझौते पर बातचीत नहीं करता और न ही जोखिम का आकलन करता है। यदि आपको सुरक्षा समीक्षा, डेटा संरक्षण प्रभाव आकलन या अनुबंध की शर्तें चाहिए, तो अपने सूचना प्रौद्योगिकी, कानूनी या डेटा संरक्षण प्रमुख के साथ काम करें। Tosheo.ai लॉन्च के समय एकल साइन-ऑन या एंटरप्राइज़ अनुबंध उपलब्ध नहीं कराता।
स्रोत और दायरा
ब्रिटेन का NCSC, ChatGPT और बड़े भाषा मॉडल: क्या जोखिम हैं?, 14 मार्च 2023 ↗
Google Workspace, Google Workspace में जनरेटिव AI का गोपनीयता केंद्र, 16 October 2026 को जाँचा गया ↗
OpenAI API दस्तावेज़, आपका डेटा, 16 October 2026 को जाँचा गया ↗
NIST AI 600-1, जनरेटिव AI की रूपरेखा, July 2024 ↗
ICO, AI और डेटा संरक्षण पर मार्गदर्शन, 15 मार्च 2023, समीक्षाधीन ↗