AI ਨੀਤੀ ਕੀ ਹੈ?
AI ਨੀਤੀ ਕੰਪਨੀ ਦਾ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਹੈ ਜੋ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਕਿਹੜੇ AI ਟੂਲ, ਕਿਹੜੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ, ਕਿਹੜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਾਲ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ AI ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਨਤੀਜਾ ਵਰਤਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕੀ ਹੋਣਾ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ। ਛੋਟੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿੱਚ ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੁਝ ਪੰਨਿਆਂ ਦੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਸੰਸਥਾਪਕ, ਸੰਚਾਲਨ ਮੁਖੀ ਜਾਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਅਤੇ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਸੰਭਾਲ ਰਹੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਵਿੱਚ ਕਈ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਆਉਂਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਲੋਕ ਅਕਸਰ ਇੱਕੋ ਸਮਝ ਲੈਂਦੇ ਹਨ। ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਵਰਤੋਂ ਨੀਤੀ ਉਹ ਨਿਯਮਾਵਲੀ ਹੈ ਜਿਸ ਦੀ ਕਰਮਚਾਰੀ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਸਿਰਜਣਾਤਮਕ AI ਨੀਤੀ ਉਹਨਾਂ ਟੂਲਾਂ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੈ ਜੋ ਲਿਖਤ, ਤਸਵੀਰਾਂ ਜਾਂ ਕੋਡ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਜੋਖਮਾਂ ਨਾਲ ਵੀ। ਪ੍ਰਬੰਧਕੀ ਢਾਂਚਾ ਦੋਵਾਂ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੀ ਪਰਤ ਹੈ: ਟੂਲ ਨੂੰ ਕੌਣ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਰਜਿਸਟਰ ਕੌਣ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਫ਼ੈਸਲਿਆਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਿੰਨੀ ਵਾਰ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। 200 ਤੋਂ ਘੱਟ ਲੋਕਾਂ ਵਾਲੀਆਂ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕੰਪਨੀਆਂ ਤਿੰਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਿੱਚ ਰੱਖ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਬਸ਼ਰਤੇ ਹਰ ਹਿੱਸੇ ਦੀ ਸਪਸ਼ਟ ਪਛਾਣ ਹੋਵੇ।
ਇਹ ਗਾਈਡ ਉਹ ਫ਼ੈਸਲੇ ਕਵਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਹਰ ਬਣਾਵਟੀ ਬੁੱਧੀ ਨੀਤੀ ਲਈ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹਨ, ਨਾਲ ਹੀ ਇੱਕ ਕਾਲਪਨਿਕ ਕੰਪਨੀ ਲਈ ਨਮੂਨਾ ਧਾਰਾਵਾਂ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਆਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੈ, ਕਾਨੂੰਨੀ ਸਲਾਹ ਨਹੀਂ। ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ, ਰੁਜ਼ਗਾਰ ਅਤੇ ਖਪਤਕਾਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੇ ਕਾਨੂੰਨ ਦੇਸ਼ ਅਤੇ ਖੇਤਰ ਅਨੁਸਾਰ ਵੱਖਰੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਜਿਸ ਰੂਪ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਅਪਣਾਉਂਦੇ ਹੋ ਉਸ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਯੋਗ ਸਲਾਹਕਾਰ ਤੋਂ ਕਰਵਾਓ।
| ਦਸਤਾਵੇਜ਼ | ਇਹ ਕਿਹੜੇ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ | ਅੱਗੇ ਕਿੱਥੇ ਜਾਣਾ ਹੈ |
|---|---|---|
| AI ਨੀਤੀ (ਪੂਰੀ ਨੀਤੀ) | ਕੰਪਨੀ AI ਕਿਉਂ ਵਰਤਦੀ ਹੈ, ਫ਼ੈਸਲਿਆਂ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਕਿਸ ਦੀ ਹੈ, ਨਿਯਮ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਜੁੜਦੇ ਹਨ | ਇਹ ਗਾਈਡ |
| ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਵਰਤੋਂ ਨੀਤੀ | ਕਰਮਚਾਰੀ ਅੱਜ ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਟੂਲ ਨਾਲ ਕੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਨਹੀਂ | AI ਦੀ ਸਵੀਕਾਰਯੋਗ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਨੀਤੀ ਬਾਰੇ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਿਕ |
| ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਨੀਤੀ | ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਪਾਠ, ਤਸਵੀਰਾਂ ਅਤੇ ਕੋਡ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੰਭਾਲੀਏ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਬਾਰੇ ਕਿਵੇਂ ਦੱਸੀਏ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਿਵੇਂ ਕਰੀਏ | ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਨੀਤੀ ਲਈ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਿਕਾ |
| ਪ੍ਰਬੰਧਕੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦਾ ਢਾਂਚਾ | ਟੂਲਾਂ ਨੂੰ ਕੌਣ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਰਜਿਸਟਰ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਫ਼ੈਸਲਿਆਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ | AI ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੇ ਢਾਂਚੇ ਬਾਰੇ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਿਕਾ |
| ਨਮੂਨਾ | ਹਰ ਧਾਰਾ ਮੁਤਾਬਕ ਬਣਿਆ ਢਾਂਚਾ ਜਿਸ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਅਤੇ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਦੇ ਹੋ | AI ਨੀਤੀ ਦਾ ਨਮੂਨਾ |
ਛੋਟੀ ਕੰਪਨੀ ਦੀ AI ਨੀਤੀ ਦਾ ਕੀ ਕੰਮ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?
ਲਾਭਦਾਇਕ ਨੀਤੀ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਸਾਧਨ ਵਿੱਚ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪਾਉਣ ਜਾਂ ਉਸ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇਹ ਤੈਅ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਸੇਵਾਵਾਂ, ਢੁਕਵੇਂ ਕੰਮ, ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀਆਂ ਹੱਦਾਂ, ਸਮੀਖਿਆ ਦੀਆਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ ਅਤੇ ਮਾਮਲਾ ਉੱਚੇ ਪੱਧਰ ’ਤੇ ਲੈ ਜਾਣ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਸਪਸ਼ਟ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਵਿਹਾਰਕ ਫ਼ੈਸਲਿਆਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਲਾਉਣ ਲਈ ਛੱਡ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਲਾਉਣ ਵਾਲੇ ਲੋਕ ਜਾਂ ਤਾਂ ਸਾਧਨ ਵਰਤਣੇ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਚੁੱਪਚਾਪ ਵਰਤਦੇ ਹਨ।
ਉਨ੍ਹਾਂ ਕਾਰਜ-ਪ੍ਰਵਾਹਾਂ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ ਜੋ ਲੋਕ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਵਰਤਦੇ ਹਨ। ਜਨਤਕ ਤੱਥਾਂ ਤੋਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਸੱਦਾ-ਪੱਤਰ ਦੇ ਖਰੜੇ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਨਿਯੰਤਰਣ, ਗਾਹਕ ਦੀ ਗੁਪਤ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਸਾਰ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਨਿਯੰਤਰਣਾਂ ਤੋਂ ਵੱਖਰੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਹਰ ਕਾਰਜ-ਪ੍ਰਵਾਹ ਲਈ ਮਕਸਦ, ਸਰੋਤ ਸਮੱਗਰੀ, ਪੜ੍ਹਨ ਵਾਲਾ ਵਿਅਕਤੀ ਅਤੇ ਗ਼ਲਤੀ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਲਿਖੋ। AI ਦੀ ਹਰ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਜਿਹਾ ਮੰਨਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇਹ ਸੰਦਰਭ ਬਿਹਤਰ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਆਧਾਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਪਰਖ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਨਵਾਂ ਕਰਮਚਾਰੀ ਇਸ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹ ਕੇ ਤਿੰਨ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਮੈਂ ਕਿਹੜਾ ਖਾਤਾ ਵਰਤਾਂ, ਮੈਨੂੰ ਕਿਹੜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕਦੇ ਵੀ ਪੇਸਟ ਨਹੀਂ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਅਤੇ ਮੈਂ ਕਿਸ ਤੋਂ ਪੁੱਛਾਂ। ਜੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਇਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਦੇ ਸਕਦਾ, ਤਾਂ ਭਾਵੇਂ ਉਹ ਕਿੰਨਾ ਵੀ ਵਿਸਥਾਰਪੂਰਵਕ ਲੱਗੇ, ਉਹ ਹਾਲੇ ਆਪਣਾ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਿਹਾ।
ਕੀ ਛੋਟੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਲਈ ਕਾਨੂੰਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ AI ਨੀਤੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ?
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਥਾਵਾਂ ਉੱਤੇ ਅਜਿਹਾ ਕੋਈ ਆਮ ਕਾਨੂੰਨ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜੋ ਹਰ ਛੋਟੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਲਈ AI ਨੀਤੀ ਨਾਮ ਦਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਰੱਖਣਾ ਲਾਜ਼ਮੀ ਕਰਦਾ ਹੋਵੇ, ਪਰ ਕਰਮਚਾਰੀ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਉੱਤੇ ਮੌਜੂਦਾ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ ਫਿਰ ਵੀ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਕਾਨੂੰਨ, ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਕਰਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਗੁਪਤਤਾ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ, ਰੁਜ਼ਗਾਰ ਕਾਨੂੰਨ ਅਤੇ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰਬਾਜ਼ੀ ਦੇ ਨਿਯਮ ਸਿਰਫ਼ ਇਸ ਕਰਕੇ ਲਾਗੂ ਹੋਣੋਂ ਨਹੀਂ ਹਟ ਜਾਂਦੇ ਕਿ ਖਰੜਾ ਕਿਸੇ ਟੂਲ ਨੇ ਬਣਾਇਆ ਹੈ। ਨੀਤੀ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਇਹ ਦਿਖਾਉਣ ਦਾ ਅਮਲੀ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਮੌਜੂਦਾ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ AI ਵਰਤੋਂ ਉੱਤੇ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਯੂਨਾਈਟਿਡ ਕਿੰਗਡਮ ਵਿੱਚ, ਸੂਚਨਾ ਕਮਿਸ਼ਨਰ ਦਾ ਦਫ਼ਤਰ AI ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਬਾਰੇ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਲਈ ਜੋਖਮ ਸੰਬੰਧੀ ਸਾਧਨ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਦੋਵੇਂ ਸਫ਼ੇ ਇਸ ਵੇਲੇ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਡਾਟਾ (ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਪਹੁੰਚ) ਕਾਨੂੰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਚੱਲ ਰਹੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਕਿਸੇ ਵੀ ਵੇਰਵੇ ਉੱਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਮੌਜੂਦਾ ਸਥਿਤੀ ਜਾਂਚੋ। ਯੂਰਪੀ ਸੰਘ ਵਿੱਚ, AI ਸਾਖਰਤਾ ਬਾਰੇ EU AI Act ਦੀ ਧਾਰਾ 4, 2 ਫ਼ਰਵਰੀ 2025 ਤੋਂ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਤਾਇਨਾਤ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਉੱਤੇ ਲਾਗੂ ਹੈ। ਯੂਰਪੀ ਕਮਿਸ਼ਨ ਦੇ AI ਸਾਖਰਤਾ ਬਾਰੇ ਸਵਾਲ-ਜਵਾਬ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਸਭ ਲਈ ਇੱਕੋ ਤਰੀਕਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਸਰਟੀਫਿਕੇਟ ਲੋੜੀਂਦੇ ਨਹੀਂ ਹਨ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਅੰਦਰੂਨੀ ਰਿਕਾਰਡ ਕਾਫ਼ੀ ਹੈ। ਇਹ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰੀ ਲਿਖਤ ਜਾਂ ਅਨੁਵਾਦ ਲਈ ਚੈਟ ਸਹਾਇਕ ਵਰਤਣ ਵਾਲੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ ਮਿਸਾਲ ਵੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਮਨਘੜਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਰਗੇ ਖ਼ਾਸ ਜੋਖਮਾਂ ਬਾਰੇ ਦੱਸਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਯੂਰਪੀ ਸੰਘ ਵਿੱਚ ਵਿਕਰੀ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਉੱਥੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਨੌਕਰੀ ਦਿੰਦੇ ਹੋ ਜਾਂ ਉੱਥੋਂ ਦੇ ਵਸਨੀਕਾਂ ਦਾ ਨਿੱਜੀ ਡਾਟਾ ਸੰਭਾਲਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਉੱਤੇ ਕੀ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਬਾਰੇ ਸਲਾਹ ਲਵੋ। ਇਸ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਿਕਾ ਦਾ ਨੁਕਤਾ ਹੋਰ ਸੀਮਤ ਹੈ: ਲਿਖਤੀ ਨੀਤੀ ਦੇ ਨਾਲ ਵਿਹਾਰਕ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਇਹ ਦਿਖਾਉਣ ਦਾ ਇੱਕ ਵਾਜਬ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਕਿ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਖ਼ਤਰਿਆਂ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਬਾਰੇ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਸੀ।
ਫ਼ੈਸਲਿਆਂ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਕਿਸ ਕੋਲ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ?
ਨੀਤੀ ਲਈ ਇੱਕ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਵਿਅਕਤੀ ਅਤੇ ਟੂਲਾਂ ਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਕਾਰਜ-ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੇ ਸਕਣ ਵਾਲੇ ਲੋਕ ਤੈਅ ਕਰੋ। 12 ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਦੀ ਕੰਪਨੀ ਵਿੱਚ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਲਈ ਇਹ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਸੰਸਥਾਪਕ ਦੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। 80 ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਦੀ ਕੰਪਨੀ ਵਿੱਚ ਟੂਲਾਂ ਲਈ ਸੰਚਾਲਨ ਮੁਖੀ, ਨਿੱਜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦਾ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਵਿਅਕਤੀ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਲਈ ਵਿਭਾਗ ਮੁਖੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਅਜਿਹਾ ਸਵਾਲ ਭੇਜਣ ਲਈ ਇੱਕ ਨਿਰਧਾਰਤ ਥਾਂ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਦਾ ਜਵਾਬ ਨੀਤੀ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਮਿਲਦਾ।
NIST ਦੀ AI ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਾਰਜ-ਪੁਸਤਿਕਾ ਦੀ ਪ੍ਰਬੰਧਕੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਵਾਲੀ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿੱਚ ਸਪਸ਼ਟ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ, ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਲਈ AI ਜੋਖਮ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਸੰਚਾਰ ਦੇ ਰਸਤਿਆਂ ਦੀ ਚਰਚਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਦਿੱਤੀ ਬਣਤਰ ਛੋਟੀ ਟੀਮ ਦੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਕੰਮ ਲਈ ਉਸ ਦਾ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਰੂਪ ਹੈ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਸਿਰਲੇਖਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਕੋਈ ਨੀਤੀ ਕਿਸੇ ਕਾਨੂੰਨ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਜਾਂ NIST ਵੱਲੋਂ ਸਮਰਥਿਤ ਨਹੀਂ ਬਣ ਜਾਂਦੀ।
ਨੀਤੀ ਵਿੱਚ ਹੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਵਿਅਕਤੀ ਅਤੇ ਉਸ ਦੀ ਗੈਰਹਾਜ਼ਰੀ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਸੰਭਾਲਣ ਵਾਲੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦਾ ਨਾਮ ਲਿਖੋ, ਸਿਰਫ਼ ਅਹੁਦਾ ਨਹੀਂ। ਛੋਟੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਵਿੱਚ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਅਹੁਦੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਦਲਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਮਾਮਲਾ ਅੱਗੇ ਭੇਜਣ ਦਾ ਅਜਿਹਾ ਰਾਹ ਜੋ ਕਿਸੇ ਅਜਿਹੇ ਅਹੁਦੇ ਵੱਲ ਜਾਂਦਾ ਹੋਵੇ ਜਿਸ ਉੱਤੇ ਕੋਈ ਹੈ ਹੀ ਨਹੀਂ, ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਰਾਹ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਤੁਹਾਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਟੂਲਾਂ ਦਾ ਰਿਕਾਰਡ ਕਿਵੇਂ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?
ਸੇਵਾ, ਪਲਾਨ ਅਤੇ ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਸਹੀ ਵੇਰਵਾ ਦਰਜ ਕਰੋ, ਕਿਉਂਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਬ੍ਰਾਂਡ ਦਾ ਨਾਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਫ਼ਰਕਾਂ ਨੂੰ ਲੁਕਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕੋ ਉਤਪਾਦ ਦੇ ਨਿੱਜੀ ਉਪਭੋਗਤਾ ਖਾਤੇ, ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਵਰਕਸਪੇਸ ਅਤੇ API ਏਕੀਕਰਨ ਲਈ ਡਾਟਾ ਸੰਭਾਲ ਕੇ ਰੱਖਣ, ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਕੀ ਨਿਯੰਤਰਣ ਬਾਰੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸ਼ਰਤਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਮੰਨਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਕਿ ਇੱਕੋ ਗੱਲ ਹਰ ਰੂਪ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਸੰਬੰਧਿਤ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਅਤੇ ਸ਼ਰਤਾਂ ਦਰਜ ਕਰੋ।
ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ, ਡਾਟਾ ਸੰਭਾਲ ਕੇ ਰੱਖਣ, ਪਹੁੰਚ, ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੀਆਂ ਥਾਵਾਂ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਮਿਟਾਉਣ ਬਾਰੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੁੱਛੋ। ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਡਾਟਾ ਨਾ ਵਰਤਣ ਦੇ ਬਿਆਨ ਦਾ ਇਹ ਮਤਲਬ ਨਹੀਂ ਕਿ ਕੋਈ ਡਾਟਾ ਸਟੋਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਜਾਂ ਕਲਾਇੰਟ ਦਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਅੱਪਲੋਡ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਹੈ। ਵਿਕਰੇਤਾ ਇਸ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਬਿਆਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਦੀ ਇੱਕ ਮਿਸਾਲ ਵਜੋਂ, ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਵੱਲੋਂ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ Copilot Chat ਲਈ Microsoft ਦੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਪ੍ਰੌਮਪਟ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਉਸ ਦੇ ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪੂਰਕ ਸਮਝੌਤੇ ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਨਹੀਂ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ, ਅਤੇ ਖ਼ਾਸ ਨਿਯੰਤਰਣ ਗਾਹਕੀ ਯੋਜਨਾ ਮੁਤਾਬਕ ਵੱਖ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਯੋਜਨਾ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਅਜਿਹੇ ਬਿਆਨ ਨੂੰ ਦਰਜ ਕਰੋ, ਨਾਲ ਉਹ ਤਾਰੀਖ ਵੀ ਲਿਖੋ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਸੀ।
ਹਰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਲਈ ਇੱਕ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਵਿਅਕਤੀ ਅਤੇ ਸਮੀਖਿਆ ਦੀ ਤਾਰੀਖ਼ ਤੈਅ ਕਰੋ, ਤਾਂ ਜੋ ਸੇਵਾ ਜਾਂ ਕੰਮ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਬਦਲਣ ਉੱਤੇ ਸੂਚੀ ਵੀ ਬਦਲੀ ਜਾ ਸਕੇ। ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੇ ਢਾਂਚੇ ਬਾਰੇ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਿਕਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਰਜਿਸਟਰ ਦਾ ਖਾਕਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਪੰਨੇ ਵਿੱਚ ਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
| ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਵਾਲਾ ਖਾਨਾ | ਵਿਹਾਰਕ ਸਵਾਲ |
|---|---|
| ਸੇਵਾ ਅਤੇ ਪਲਾਨ | ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਕਿਹੜਾ ਖ਼ਾਸ ਖਾਤਾ ਜਾਂ ਵਰਕਸਪੇਸ ਵਰਤਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਹੈ? |
| ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਕੰਮ | ਕਿਹੜੇ ਕੰਮ ਅਤੇ ਸਰੋਤ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਮਿਲੀ ਹੈ? |
| ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਹੱਦ | ਕਿਹੜੇ ਵੇਰਵੇ ਸ਼ਾਮਲ ਨਹੀਂ ਕਰਨੇ ਚਾਹੀਦੇ, ਭਾਵੇਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਹੋਵੇ? |
| ਮਨੁੱਖ ਵੱਲੋਂ ਸਮੀਖਿਆ | ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਤੈਅ ਕੀਤੇ ਮਕਸਦ ਲਈ ਵਰਤਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕੌਣ ਜਾਂਚਦਾ ਹੈ? |
| ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਵਿਅਕਤੀ ਅਤੇ ਤਾਰੀਖ਼ | ਇਸ ਫ਼ੈਸਲੇ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਰੱਖਣ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਕਿਸ ਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਦੋਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ? |
ਕਰਮਚਾਰੀ AI ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਪੇਸਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ?
ਟੂਲ, ਡਾਟੇ ਅਤੇ ਕੰਪਨੀ ਦੀਆਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ ਤੋਂ ਵੱਖ ਕੋਈ ਸਰਬਵਿਆਪੀ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਨੀਤੀ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਸੰਦਰਭ ਲਈ ਜਵਾਬ ਦੇਣਾ ਪਵੇਗਾ। ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਕੁਝ ਸਪਸ਼ਟ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡ ਕੇ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ: ਜਨਤਕ, ਅੰਦਰੂਨੀ, ਗੁਪਤ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਜਾਂ ਗਾਹਕ ਸਮੱਗਰੀ, ਅਤੇ ਨਿੱਜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ। ਫਿਰ ਹਰ ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਟੂਲ ਲਈ ਦੱਸੋ ਕਿ ਕਿਹੜੀਆਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਹੈ। ਸਿਰਫ਼ ਨਾਂ ਹਟਾਉਣ ਨਾਲ ਕੋਈ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਪਛਾਣ-ਰਹਿਤ ਨਹੀਂ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਅਤੇ ਨਾ ਹੀ ਉਸ ਨੂੰ ਅੱਪਲੋਡ ਕਰਨ ਦੀ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਮਿਲ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਬਾਰੇ ਬਰਤਾਨਵੀ ਰਾਸ਼ਟਰੀ ਸਾਈਬਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਕੇਂਦਰ ਦੀ ਸੇਧ ਆਮ ਗੱਲ ਸਿੱਧੀ ਕਹਿੰਦੀ ਹੈ: ਪੁੱਛਿਆ ਗਿਆ ਸਵਾਲ ਮਾਡਲ ਮੁਹੱਈਆ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਸੰਸਥਾ ਨੂੰ ਦਿਸਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਜਨਤਕ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸਵਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸ਼ਾਮਲ ਨਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵਰਤੋਂ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨੀਤੀ ਪੜ੍ਹਨ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਤੁਹਾਡੀ ਨੀਤੀ ਇਸ ਸੇਧ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕੀਤੇ ਖਾਤਿਆਂ ਲਈ ਖ਼ਾਸ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਹਰ ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਕੰਮ-ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਈ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਇਜਾਜ਼ਤ ਵਾਲੀ ਅਤੇ ਪਾਬੰਦੀ ਵਾਲੀ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਠੋਸ ਉਦਾਹਰਨ ਦਿਓ। ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਕਲਪਿਤ ਡਾਟਾ ਜਾਂ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕੀਤਾ ਘੱਟ-ਜੋਖਮ ਵਾਲਾ ਡਾਟਾ ਵਰਤੋ। ਜੇ ਜਵਾਬ ਸਪਸ਼ਟ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਕੰਮ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਨਿੱਜਤਾ ਬਾਰੇ ਆਪਣੇ ਵੱਲੋਂ ਫ਼ੈਸਲਾ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਰੁਕ ਕੇ ਨਿਰਧਾਰਤ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਵਿਅਕਤੀ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਜਨਤਕ
ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਵੈੱਬ ਪੰਨੇ, ਪ੍ਰੈੱਸ ਰਿਲੀਜ਼ਾਂ, ਤੁਹਾਡੀ ਆਪਣੀ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਲਿਖਤ। ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਵਰਤਣਾ ਠੀਕ ਹੈ।
ਅੰਦਰੂਨੀ
ਮੀਟਿੰਗ ਦੇ ਨੋਟ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼, ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਦੇ ਖਰੜੇ। ਸਿਰਫ਼ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਵਰਕਸਪੇਸ ਵਿੱਚ, ਨਿੱਜੀ ਖਾਤਿਆਂ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ।
ਗੁਪਤ ਜਾਂ ਗਾਹਕ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ
ਗਾਹਕ ਦੀਆਂ ਫ਼ਾਈਲਾਂ, ਕੀਮਤਾਂ, ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ, ਅਣਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਨਤੀਜੇ। ਸਿਰਫ਼ ਉੱਥੇ ਹੀ ਵਰਤੋ ਜਿੱਥੇ ਮਾਲਕ ਨੇ ਉਸ ਕਾਰਜ-ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦਿੱਤੀ ਹੋਵੇ ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਇਸ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹੋਣ।
ਨਿੱਜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ
ਕਿਸੇ ਅਜਿਹੇ ਕਰਮਚਾਰੀ, ਉਮੀਦਵਾਰ ਜਾਂ ਗਾਹਕ ਬਾਰੇ ਕੋਈ ਵੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਜਿਸ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੋਵੇ। ਇਸ ਨੂੰ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਦਰਜ ਨਾ ਕਰੋ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਵਿਅਕਤੀ ਨੇ ਉਸ ਖ਼ਾਸ ਕੰਮ-ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਨਾ ਕੀਤੀ ਹੋਵੇ।
ਦੇਖਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਇਹ ਕਿਸੇ ਭੂਮਿਕਾ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਜੁੜਦਾ ਹੈ?
ਟੀਮ ਲਈ ਯੋਜਿਤ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ ਬਾਰੇ ਜਾਣੋ ↗ਕਿਸੇ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕੀ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?
AI ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਹਰ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਉਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮੁਤਾਬਕ ਜਾਂਚ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਨੀਤੀ ਵਿੱਚ ਇਹ ਦੱਸਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜਾਂਚ ਕੌਣ ਕਰੇਗਾ। ਈਮੇਲ ਦੇ ਖਰੜੇ ਨੂੰ ਦਿੱਤੇ ਤੱਥਾਂ ਨਾਲ ਮਿਲਾ ਕੇ ਪੜ੍ਹਨਾ ਕਾਫ਼ੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅੰਕੜਿਆਂ ਵਾਲੀ ਵਿਆਖਿਆ ਲਈ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ ’ਤੇ ਗਣਨਾ ਕਰਨੀ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ। ਕਾਨੂੰਨ, ਸਿਹਤ, ਪੈਸੇ ਜਾਂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਬਾਰੇ ਬਿਆਨ ਲਈ ਯੋਗ ਸਮੀਖਿਅਕ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਨੀਤੀ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦਾ ਮਨਜ਼ੂਰੀਆਂ ਕਾਇਮ ਰਹਿਣੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ, ਨਾ ਕਿ ਇਹ ਸੰਕੇਤ ਮਿਲੇ ਕਿ AI ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ ਉਹ ਬੇਲੋੜੀਆਂ ਹੋ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਖਰੜੇ ਨੂੰ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕੀਤੇ ਸੰਸਕਰਣ ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਰੱਖਣ ਲਈ ਕਹੋ। ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕੰਮ ਲਈ ਸਮੀਖਿਆ ਦਾ ਇੰਨਾ ਰਿਕਾਰਡ ਰੱਖੋ ਕਿ ਪਤਾ ਲੱਗ ਸਕੇ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਸਰੋਤ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ, ਕੀ ਬਦਲਿਆ ਅਤੇ ਅੰਤਿਮ ਫ਼ੈਸਲਾ ਕਿਸ ਨੇ ਲਿਆ। ਸੁਚੱਜੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਦਿੱਤਾ ਜਵਾਬ, ਜਾਂ ਮਾਡਲ ਦਾ ਆਪਣਾ ਇਹ ਭਰੋਸਾ ਕਿ ਉਹ ਸਹੀ ਹੈ, ਸੁਤੰਤਰ ਪੁਸ਼ਟੀ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਉਹਨਾਂ ਫ਼ੈਸਲਿਆਂ ਬਾਰੇ ਸਪਸ਼ਟ ਰਹੋ ਜੋ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਹੱਥ ਵਿੱਚ ਹੀ ਰਹਿਣਗੇ। ਇੱਕ ਆਮ ਨਮੂਨਾ ਧਾਰਾ: AI ਸਾਧਨ ਮਸੌਦਾ ਬਣਾਉਣ ਜਾਂ ਸਾਰ ਕੱਢਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਕੋਈ ਨਾਮਜ਼ਦ ਵਿਅਕਤੀ ਮੂਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਨਾ ਕਰ ਲਵੇ, ਉਹ ਭਰਤੀ, ਤਨਖ਼ਾਹ, ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ, ਕਰਜ਼ੇ ਜਾਂ ਗਾਹਕ ਦੀ ਸ਼ਿਕਾਇਤ ਬਾਰੇ ਕਿਸੇ ਫ਼ੈਸਲੇ ਦਾ ਆਧਾਰ ਨਹੀਂ ਬਣਨੇ ਚਾਹੀਦੇ।
ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਟੀਮ ਦੇ ਆਕਾਰ ਮੁਤਾਬਕ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਨੀਤੀ ਕਿਹੋ ਜਿਹੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ?
ਇਹ ਇੱਕ ਕਲਪਿਤ 25-ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਵਾਲੀ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਏਜੰਸੀ, ਹਾਰਬਰ ਲੇਨ ਸਟੂਡੀਓ, ਦੀ ਅਮਲ ਸਮੇਤ ਉਦਾਹਰਨ ਹੈ। ਇਸ ਦੇ ਕਰਮਚਾਰੀ ਚੈਟ ਸਹਾਇਕ ਲਈ ਕੰਪਨੀ ਦਾ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਵਰਕਸਪੇਸ ਅਤੇ ਦਫ਼ਤਰੀ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਵਿੱਚ AI ਸੁਵਿਧਾਵਾਂ ਵਰਤਦੇ ਹਨ। ਕੁਝ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਨਿੱਜੀ ਖਾਤੇ ਵੀ ਸਨ। ਸੰਸਥਾਪਕ ਨੀਤੀ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੈ ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦਾ ਮੁਖੀ ਗਾਹਕ ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਹਰ ਕੰਮ ਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਨਮੂਨਾ ਧਾਰਾ, ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਟੂਲ: "ਸਿਰਫ਼ [ਸਹਾਇਕ] ਦਾ ਹਾਰਬਰ ਲੇਨ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਵਰਕਸਪੇਸ ਅਤੇ ਸਾਡੇ ਦਫ਼ਤਰੀ ਸਾਫ਼ਟਵੇਅਰ ਸਮੂਹ ਦੀਆਂ AI ਸਹੂਲਤਾਂ ਵਰਤੋ, ਅਤੇ ਆਪਣੀ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਖਾਤੇ ਨਾਲ ਦਾਖ਼ਲ ਹੋਵੋ। ਕੰਪਨੀ ਜਾਂ ਗਾਹਕ ਦੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਕੰਮ ਲਈ ਨਿੱਜੀ ਖਾਤੇ ਨਾ ਵਰਤੋ।"
ਨਮੂਨਾ ਧਾਰਾ, ਜਾਣਕਾਰੀ: "ਤੁਸੀਂ ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਟੂਲਾਂ ਵਿੱਚ ਜਨਤਕ ਅਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਗਾਹਕਾਂ ਦੀਆਂ ਫ਼ਾਈਲਾਂ, ਗਾਹਕਾਂ ਲਈ ਕੀਮਤਾਂ ਜਾਂ ਗੁਪਤ ਵਜੋਂ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕੋਈ ਵੀ ਚੀਜ਼ ਨਾ ਪਾਓ, ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਗਾਹਕ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੇ ਮੁਖੀ ਨੇ ਰਜਿਸਟਰ ਵਿੱਚ ਉਸ ਗਾਹਕ ਅਤੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਨਾ ਦਿੱਤੀ ਹੋਵੇ। ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ, ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਜਾਂ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀ ਨਿੱਜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕਦੇ ਨਾ ਪਾਓ।"
ਨਮੂਨਾ ਧਾਰਾ, ਸਮੀਖਿਆ: "AI ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ ਕੀਤਾ ਕੰਮ ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਭੇਜਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਖਾਤੇ ਦਾ ਮੁਖੀ ਹਰ ਤੱਥ-ਸੰਬੰਧੀ ਦਾਅਵੇ ਨੂੰ ਕੰਮ ਦੇ ਵੇਰਵੇ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਨਿਰਧਾਰਤ ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਮਿਲਾ ਕੇ ਜਾਂਚਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਜਿਹਾ ਹਰ ਅੰਕੜਾ, ਨਤੀਜਾ ਜਾਂ ਸਮਰਥਨ ਹਟਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਦਾ ਸਰੋਤ ਲੱਭਿਆ ਨਹੀਂ ਜਾ ਸਕਦਾ। AI ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ ਕੀਤੇ ਕੰਮ ’ਤੇ ਵੀ ਉਹੀ ਮਿਆਰ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਮਸੌਦੇ ’ਤੇ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।"
ਨਮੂਨਾ ਧਾਰਾ, ਮਾਮਲਾ ਅੱਗੇ ਭੇਜਣਾ: "ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪੱਕਾ ਨਹੀਂ ਪਤਾ, ਤਾਂ ਰੁਕੋ ਅਤੇ [ਸੰਸਥਾਪਕ ਦਾ ਨਾਮ] ਨੂੰ ਪੁੱਛੋ, ਜਾਂ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਗ਼ੈਰਹਾਜ਼ਰੀ ਵਿੱਚ [ਵਿਕਲਪਕ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਦਾ ਨਾਮ] ਨੂੰ ਪੁੱਛੋ। ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਪਾਬੰਦੀਸ਼ੁਦਾ ਜਾਣਕਾਰੀ ਗ਼ਲਤ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਚਲੀ ਗਈ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉਸੇ ਦਿਨ ਦੱਸੋ। ਤੁਰੰਤ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਜ਼ਾ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤੀ ਜਾਵੇਗੀ।"
ਹਾਰਬਰ ਲੇਨ ਨੇ ਫਿਰ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਵੀ ਨੀਤੀ ਉੱਤੇ ਦਸਤਖ਼ਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਸਲ ਕੰਮ ਉੱਤੇ ਪਰਖਿਆ: ਗਾਹਕ ਵੱਲੋਂ ਦਿੱਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੋਂ ਮੁਹਿੰਮ ਦਾ ਸਾਰ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ। ਇਸ ਪਰਖ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕਮੀ ਸਾਹਮਣੇ ਆਈ: ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਪਤਾ ਸੀ ਕਿ ਗਾਹਕ ਦੀ ਬ੍ਰਾਂਡ ਗਾਈਡ ਨੂੰ ਗੁਪਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਮੰਨਿਆ ਜਾਵੇ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। ਹਰ ਖਾਤਾ ਮੁਖੀ ਨੂੰ ਆਪ ਫ਼ੈਸਲਾ ਕਰਨ ਦੇਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਸੰਸਥਾਪਕ ਨੇ ਰਜਿਸਟਰ ਵਿੱਚ ਇਸ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਲਾਈਨ ਜੋੜ ਦਿੱਤੀ।
ਨੀਤੀ ਵਿੱਚ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਅਤੇ ਗਲਤੀਆਂ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਨਜਿੱਠਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?
ਨੀਤੀ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀ ਨਾਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਖੁਲ੍ਹ ਜਾਣ, ਬਿਨਾਂ ਆਧਾਰ ਵਾਲੇ ਨਤੀਜੇ ਜਾਂ ਅਜਿਹੀ ਕਾਰਜ-ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਸੂਚਨਾ ਦੇਣ ਦਾ ਸਪਸ਼ਟ ਤਰੀਕਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੋ ਹੁਣ ਆਪਣੀ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਅਨੁਸਾਰ ਨਹੀਂ ਰਹੀ। ਸੂਚਨਾ ਦੇਣਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵੀ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਪਤਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਰੋਕਣਾ ਹੈ, ਕਿਸ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰਨਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਵਿਅਕਤੀ ਲਈ ਕਿਹੜੇ ਸਬੂਤ ਸੰਭਾਲਣੇ ਹਨ। ਘਟਨਾਵਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਲਈ ਕੋਈ ਅਜਿਹੀ ਆਮ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨਾ ਬਣਾਓ ਜੋ ਡਾਟਾ ਜਾਂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਲਈ ਤੁਹਾਡੀ ਮੌਜੂਦਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨਾਲ ਟਕਰਾਉਂਦੀ ਹੋਵੇ; ਉਸੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿਓ।
ਨੀਤੀ ਅਪਣਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿਸੇ ਕਲਪਿਤ ਸਥਿਤੀ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਅਭਿਆਸ ਕਰੋ: ਕਿਸੇ ਨੇ ਸੀਮਤ ਪਹੁੰਚ ਵਾਲਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਨਿੱਜੀ ਖਾਤੇ ਵਿੱਚ ਪੇਸਟ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ ਜਿਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮਨਜ਼ੂਰ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਕੀ ਕਰਮਚਾਰੀ ਨੂੰ ਘਟਨਾ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਨ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਲੱਭ ਸਕਦਾ ਹੈ? ਕੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਪਤਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜੀ ਸੇਵਾ ਅਤੇ ਖਾਤਾ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਸੀ ਅਤੇ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਕੋਲ ਡਾਟਾ ਮਿਟਾਉਣ ਦੇ ਕਿਹੜੇ ਵਿਕਲਪ ਹਨ? ਸਾਹਮਣੇ ਆਈਆਂ ਕਮੀਆਂ ਦੇ ਆਧਾਰ ਉੱਤੇ ਢੁਕਵੇਂ ਸਮੀਖਿਅਕਾਂ ਨਾਲ ਮਿਲ ਕੇ ਅਸਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸੁਧਾਰੋ।
ਤੁਸੀਂ ਕਿਵੇਂ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ ਕਿ ਲੋਕ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇਸ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰ ਸਕਣ?
ਦਸਤਖ਼ਤ ਕੀਤੀ ਪ੍ਰਾਪਤੀ-ਪੁਸ਼ਟੀ ਦਿਖਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਨੀਤੀ ਮਿਲ ਗਈ ਹੈ; ਇਹ ਨਹੀਂ ਦਿਖਾਉਂਦੀ ਕਿ ਉਹ ਇਸ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਲੋਕ ਕਿਸੇ ਹੱਦ ਨੂੰ ਅਸਲੀਅਤ ਦੇ ਨੇੜੇ ਕੰਮ ਉੱਤੇ ਅਭਿਆਸ ਕਰਕੇ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ: ਇਹ ਫ਼ੈਸਲਾ ਕਰਨਾ ਕਿ ਹਦਾਇਤ ਵਿੱਚ ਕੀ ਸ਼ਾਮਲ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ, ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਦਾਅਵੇ ਨੂੰ ਉਸ ਦੇ ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਮਿਲਾ ਕੇ ਜਾਂਚਣਾ, ਅਤੇ ਆਪਣੀ ਕੀਤੀ ਸੋਧ ਦਾ ਕਾਰਨ ਸਮਝਾਉਣਾ। ਯੂਰਪੀ ਕਮਿਸ਼ਨ ਦੇ ਸਵਾਲਾਂ ਅਤੇ ਜਵਾਬਾਂ ਵਿੱਚ ਵੀ ਇਹੀ ਗੱਲ ਦੱਸੀ ਗਈ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਉਹ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਕੰਮ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਖ਼ਾਸ ਖ਼ਤਰਿਆਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣੂ ਕਰਵਾਉਣ ਦੀ ਗੱਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਆਪਣੇ ਕੰਮ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਉਦਾਹਰਨ, ਇੱਕ ਪਾਬੰਦੀ ਵਾਲੀ ਉਦਾਹਰਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ ਮਾਮਲਾ ਟੀਮ ਨੂੰ ਸਮਝਾਓ। ਹਰ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਵਿਚਲਾ ਫ਼ਰਕ ਸਮਝਾਉਣ ਅਤੇ ਇਹ ਲੱਭਣ ਲਈ ਕਹੋ ਕਿ ਮਾਮਲਾ ਅੱਗੇ ਕਿਸ ਕੋਲ ਲਿਜਾਣਾ ਹੈ। ਫਿਰ ਨੀਤੀ ਵੱਲ ਮੁੜੋ ਅਤੇ ਉਹ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਫ਼ੈਸਲੇ ਵਧੇਰੇ ਸਪਸ਼ਟ ਹੋਏ।
Tosheo.ai ਨੂੰ ਅਭਿਆਸ ਦੇ ਇਸ ਪੜਾਅ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਹੈ। ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਵੇਲੇ ਮੈਨੇਜਰ ਲਈ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਅਤੇ ਟੀਮ ਵੱਲੋਂ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ AI ਟੂਲ ਚੁਣਨ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਹੈ। ਹਰ ਸਿਖਿਆਰਥੀ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਹੁਨਰ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ, ਅਤੇ ਪਾਠਾਂ ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਅਮਲੀ ਕੰਮ ਹੋਵੇਗਾ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦਿਖਾਏ ਗਏ ਅੰਕਾਂਕਣ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਅਨੁਸਾਰ ਅੰਕ ਦਿੱਤੇ ਜਾਣਗੇ। ਮੈਨੇਜਰਾਂ ਨੂੰ ਹੁਨਰ ਦੀ ਤਰੱਕੀ ਅਤੇ ਪਾਠ ਪੂਰੇ ਹੋਣ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਦਿਖਾਉਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਹੈ, ਚੈਟ ਦੇ ਮੂਲ ਰਿਕਾਰਡ ਨਹੀਂ। ਇਹ ਤੁਹਾਡੀ ਨੀਤੀ ਨਹੀਂ ਲਿਖਦਾ ਅਤੇ ਨਾ ਹੀ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਇਸ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਨੀਤੀ ਵਿੱਚ ਦੱਸੀਆਂ ਆਦਤਾਂ ਦਾ ਅਭਿਆਸ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਦੇਣਾ ਹੈ।
ਤੁਸੀਂ ਨੀਤੀ ਨੂੰ ਲਾਭਦਾਇਕ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਈ ਰੱਖਦੇ ਹੋ?
ਜਦੋਂ ਵੀ ਸਾਧਨ, ਪਲਾਨ, ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਜਾਂ ਕੰਮ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਬਦਲਣ, ਨੀਤੀ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ ਅਤੇ ਸਾਲ ਵਿੱਚ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਇੱਕ ਵਾਰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਤਾਰੀਖ ਨੂੰ ਵੀ ਕਰੋ। ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਪੁੱਛੋ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਫ਼ੈਸਲੇ ਕਰਨੇ ਅਜੇ ਵੀ ਔਖੇ ਹਨ। ਜਿਸ ਨੀਤੀ ਨੂੰ ਕੋਈ ਅਮਲ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਲਿਆ ਸਕਦਾ, ਉਸ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਸਪਸ਼ਟ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਜਾਂ ਮਾਮਲਾ ਉੱਚ ਅਧਿਕਾਰੀ ਕੋਲ ਲਿਜਾਣ ਦਾ ਬਿਹਤਰ ਤਰੀਕਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਪੜ੍ਹ ਲੈਣ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਲਈ ਇੱਕ ਹੋਰ ਖਾਨਾ।
ਸਭ ਤੋਂ ਉੱਪਰ ਸੰਸਕਰਣ ਦੀ ਤਾਰੀਖ ਅਤੇ ਤਬਦੀਲੀ ਦਾ ਨੋਟ ਰੱਖੋ, ਤਾਂ ਜੋ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਪਤਾ ਹੋਵੇ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਨਿਯਮ ਮੌਜੂਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਵਿਕਰੇਤਾ ਆਪਣੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਬਦਲਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਕੋਈ ਗਾਹਕ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਵਿੱਚ AI ਸੰਬੰਧੀ ਧਾਰਾ ਜੋੜਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਾਲਾਨਾ ਸਮੀਖਿਆ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਰਜਿਸਟਰ ਦੀ ਐਂਟਰੀ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰੋ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਦੱਸੋ।
ਇਹ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਿਕਾ ਕਦੋਂ ਸਹੀ ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ?
ਇਹ ਤਰੀਕਾ ਲਗਭਗ 5 ਤੋਂ 200 ਲੋਕਾਂ ਦੀਆਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਜੋ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਦੇ ਗਿਆਨ-ਅਧਾਰਿਤ ਕੰਮ ਲਈ ਬਾਜ਼ਾਰ ਵਿੱਚ ਤਿਆਰ ਉਪਲਬਧ AI ਸਹਾਇਕ ਵਰਤਦੀਆਂ ਹਨ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਬਣਾਉਂਦੇ ਜਾਂ ਵੇਚਦੇ ਹੋ, ਲੋਕਾਂ ਬਾਰੇ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਫ਼ੈਸਲੇ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ, ਵਿੱਤੀ ਸਲਾਹ ਜਾਂ ਕਾਨੂੰਨੀ ਸੇਵਾਵਾਂ ਵਰਗੇ ਸਖ਼ਤ ਨਿਯਮਾਂ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਜਾਂ ਗਾਹਕਾਂ ਨਾਲ ਅਜਿਹੇ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ AI ਬਾਰੇ ਖਾਸ ਸ਼ਰਤਾਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਇਹ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਅਜਿਹੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਨੀਤੀ ਨੂੰ ਅੰਤਿਮ ਰੂਪ ਦੇਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਯੋਗ ਮਾਹਿਰਾਂ ਤੋਂ ਕਾਨੂੰਨੀ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ, ਅਤੇ ਸ਼ਾਇਦ ਰਸਮੀ ਜੋਖਮ ਮੁਲਾਂਕਣ ਵੀ ਕਰਵਾਉਣਾ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ।
ਇਹ ਜਾਣਕਾਰੀ-ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਦਾ ਬਦਲ ਵੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਹਾਡੀ ਕੰਪਨੀ ਕੋਲ ਪਾਸਵਰਡਾਂ, ਉਪਕਰਨਾਂ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਜਾਂ ਡਾਟੇ ਦੇ ਵਰਗੀਕਰਨ ਲਈ ਬੁਨਿਆਦੀ ਨਿਯਮ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਪਹਿਲਾਂ ਉਹ ਬਣਾਓ; ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਬੁਨਿਆਦ ਦੇ ਬਣਾਈ AI ਨੀਤੀ ਟਿਕ ਨਹੀਂ ਸਕੇਗੀ।
ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਦਾਇਰਾ
NIST AI RMF ਕਾਰਜ-ਗਾਈਡ: ਪ੍ਰਬੰਧਨ, 16 ਅਕਤੂਬਰ 2026 ਨੂੰ ਜਾਂਚਿਆ ਗਿਆ ↗
ICO, AI ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਬਾਰੇ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ (ਸਮੀਖਿਆ ਅਧੀਨ), 16 ਅਕਤੂਬਰ 2026 ਨੂੰ ਜਾਂਚਿਆ ਗਿਆ ↗
ICO, AI ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੇ ਜੋਖਮਾਂ ਲਈ ਸਾਧਨ-ਸਮੂਹ (ਸਮੀਖਿਆ ਅਧੀਨ), ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ 16 ਅਕਤੂਬਰ 2026 ↗
ਯੂਰਪੀ ਕਮਿਸ਼ਨ, AI ਸਾਖਰਤਾ - ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ, ਆਖ਼ਰੀ ਅੱਪਡੇਟ 27 July 2026 ↗
NCSC, ChatGPT ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ: ਜੋਖਮ ਕੀ ਹੈ?, 14 ਮਾਰਚ 2023 ↗