ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਨੀਤੀ: ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਲਿਖਤ, ਚਿੱਤਰਾਂ ਅਤੇ ਕੋਡ ਲਈ ਨਿਯਮ

ਸਮੱਗਰੀ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ AI ਸਾਧਨਾਂ ਲਈ ਵੱਖਰੇ ਨੀਤੀ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਕਿਉਂ ਹੈ?

ਜਨਰੇਟਿਵ ਟੂਲ ਸਿਰਫ਼ ਮੌਜੂਦਾ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲੱਭਣ ਜਾਂ ਛਾਂਟਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਨਵੀਂ ਲਿਖਤ, ਚਿੱਤਰ, ਆਡੀਓ ਜਾਂ ਕੋਡ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਮੁੱਖ ਜੋਖਮ ਦਿੱਤੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਸਮੱਗਰੀ ਤੋਂ ਬਦਲ ਕੇ ਤਿਆਰ ਹੋਣ ਵਾਲੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨਾਲ ਜੁੜ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਖੋਜ ਟੂਲ ਉਹ ਪੰਨੇ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਤੁਸੀਂ ਜਾਂਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ; ਜਨਰੇਟਿਵ ਟੂਲ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਲਿਖਿਆ ਖਰੜਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਘੜੇ ਹੋਏ ਤੱਥ, ਕਿਤਿਓਂ ਲਈ ਗਈ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਜਾਂ ਪੱਖਪਾਤੀ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਨੀਤੀ ਵਿੱਚ ਦੋਵੇਂ ਪਾਸੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ।

NIST ਦਾ ਸਿਰਜਣਾਤਮਕ AI ਜੋਖਮ ਵੇਰਵਾ ਬਾਰਾਂ ਅਜਿਹੇ ਜੋਖਮ ਗਿਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਿਰਜਣਾਤਮਕ AI ਨਾਲ ਖ਼ਾਸ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਜੁੜੇ ਹਨ ਜਾਂ ਉਸ ਨਾਲ ਹੋਰ ਵਧ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਆਮ ਛੋਟੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੀ ਨੀਤੀ ਵਿੱਚ ਇਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਪੰਜ ਮੁੱਖ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਮਨਘੜਤ ਜਾਣਕਾਰੀ (ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਪਰ ਗ਼ਲਤ ਸਮੱਗਰੀ), ਡਾਟੇ ਦੀ ਨਿੱਜਤਾ (ਲੀਕ ਜਾਂ ਬਿਨਾਂ ਇਜਾਜ਼ਤ ਖੁਲਾਸਾ), ਬੌਧਿਕ ਸੰਪਤੀ (ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਨਕਲ ਜਾਂ ਵਪਾਰਕ ਭੇਤਾਂ ਦਾ ਖੁਲਾਸਾ), ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ (ਅਜਿਹੀ ਸਮੱਗਰੀ ਜੋ ਤੱਥ ਅਤੇ ਰਾਇ ਵਿੱਚ ਫ਼ਰਕ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ ਜਾਂ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਮੰਨਦੀ) ਅਤੇ ਜਿਸ ਨੂੰ NIST ਮਨੁੱਖ-AI ਸੰਯੋਜਨ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਵੈਚਾਲਨ ਪੱਖਪਾਤ ਅਤੇ ਹੱਦੋਂ ਵੱਧ ਨਿਰਭਰਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।

ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਨਿਯਮ ਆਪਣੀ ਸਵੀਕਾਰਯੋਗ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਨਿਯਮਾਂ ਵਾਲੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਿੱਚ ਹੀ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਛੋਟੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਅਜਿਹਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਪੰਨਾ ਸਮੱਗਰੀ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਖਾਸ ਧਾਰਾਵਾਂ ਉੱਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹੈ। ਇਹ ਆਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੈ, ਕਾਨੂੰਨੀ ਸਲਾਹ ਨਹੀਂ।

ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਲਈ ChatGPT ਨੀਤੀ ਵਿੱਚ ਕੀ ਲਿਖਿਆ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?

ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਲਈ ChatGPT ਨੀਤੀ ਵਿੱਚ ਇਹ ਦੱਸਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਖਾਤਾ ਵਰਤਣਾ ਹੈ, ਕਿਹੜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕਦੇ ਵੀ ਪ੍ਰੌਮਪਟ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਪਾਉਣੀ, ਜਵਾਬ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਸ ਨੂੰ ਪੁੱਛਣਾ ਹੈ। ਇਹੀ ਨਿਯਮ Claude, Gemini, Copilot ਅਤੇ ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਸਹਾਇਕਾਂ ਉੱਤੇ ਵੀ ਲਾਗੂ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ। ਸਪਸ਼ਟਤਾ ਲਈ ਸਿਰਲੇਖ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਉਤਪਾਦ ਦਾ ਨਾਮ ਦੇਣਾ ਠੀਕ ਹੈ, ਪਰ ਨਿਯਮ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਲਿਖੋ ਕਿ ਟੀਮ ਵੱਲੋਂ ਹੋਰ ਟੂਲ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਉੱਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਲਿਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਾ ਪਵੇ।

ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਫ਼ਰਕ ਨਿੱਜੀ ਅਤੇ ਕੰਪਨੀ ਖਾਤਿਆਂ ਦਾ ਹੈ। ਉਸੇ ਸਹਾਇਕ ਦੀਆਂ ਨਿੱਜੀ ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ, ਡਾਟਾ ਸੰਭਾਲਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਕ ਦੇ ਕੰਟਰੋਲ ਬਾਰੇ ਵੱਖਰੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, Microsoft ਦੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਵੱਲੋਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ Copilot Chat ਉਸ ਦੇ ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪਰਿਸ਼ਿਸ਼ਟ ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਹਦਾਇਤਾਂ ਤੇ ਜਵਾਬਾਂ ਨੂੰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਨਹੀਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ; ਕੰਟਰੋਲ ਯੋਜਨਾ ਅਨੁਸਾਰ ਵੱਖਰੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਨੂੰ ਮੰਨ ਕੇ ਚੱਲਣ ਦੀ ਥਾਂ, ਹਰ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕੀਤੇ ਟੂਲ ਲਈ ਅਜਿਹਾ ਹੀ ਬਿਆਨ ਅਤੇ ਉਸ ਦੀ ਜਾਂਚ ਦੀ ਤਾਰੀਖ਼ ਦਰਜ ਕਰੋ।

ਨਮੂਨਾ ਧਾਰਾ: "[ਸਹਾਇਕ] ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਆਪਣੇ [ਕੰਪਨੀ] ਦੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਖਾਤੇ ਰਾਹੀਂ ਵਰਤੋ। ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਕੰਮ ਲਈ ਨਿੱਜੀ ਖਾਤਾ ਨਾ ਵਰਤੋ, ਭਾਵੇਂ ਸਿਰਫ਼ ਕੋਈ ਛੋਟਾ ਜਿਹਾ ਸਵਾਲ ਹੀ ਪੁੱਛਣਾ ਹੋਵੇ, ਕਿਉਂਕਿ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਨਾਲ ਸਾਡਾ ਸਮਝੌਤਾ ਨਿੱਜੀ ਖਾਤਿਆਂ ਉੱਤੇ ਲਾਗੂ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ।"

ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮੱਗਰੀ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ AI ਨੂੰ ਦਿੱਤੀਆਂ ਹਦਾਇਤਾਂ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕਦੇ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਨਹੀਂ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ?

ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਕਦੇ ਵੀ ਪਾਸਵਰਡ, ਕੁੰਜੀਆਂ ਜਾਂ ਹੋਰ ਗੁਪਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਪਾਉਣੀ ਚਾਹੀਦੀ। ਗੁਪਤ, ਗਾਹਕਾਂ ਦੀ ਜਾਂ ਨਿੱਜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਿਰਫ਼ ਉੱਥੇ ਹੀ ਦਰਜ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਕਾਰਜ-ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਇਸ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀ ਹੋਵੇ। ਯੂਕੇ ਦੇ ਰਾਸ਼ਟਰੀ ਸਾਈਬਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਕੇਂਦਰ ਦੀ ਸੇਧ ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਮੁਹੱਈਆ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਸੰਸਥਾ ਪੁੱਛਿਆ ਗਿਆ ਸਵਾਲ ਦੇਖ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਅਜਿਹੇ ਸਵਾਲ ਨਾ ਭੇਜੇ ਜਾਣ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਜਨਤਕ ਹੋਣ ਨਾਲ ਸਮੱਸਿਆ ਪੈਦਾ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੋਵੇ।

ਅੱਪਲੋਡ ਕੀਤੀਆਂ ਫ਼ਾਈਲਾਂ ਵੀ ਪ੍ਰੌਂਪਟ ਮੰਨੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਚਾਰਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਨੱਥੀ ਕੀਤੀ ਸਪ੍ਰੈੱਡਸ਼ੀਟ ਵਿੱਚ ਉਸ ਦਾ ਹਰ ਕਾਲਮ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਵੀ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਸਵਾਲ ਲਈ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਸੀ। ਨੀਤੀ ਵਿੱਚ ਇਹ ਕਹਿਣ ਵਾਲੀ ਧਾਰਾ ਕਿ "ਅੱਪਲੋਡ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਉਹ ਕਾਲਮ ਹਟਾ ਦਿਓ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ" ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨੀ ਆਸਾਨ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਇੱਕ ਆਮ ਗ਼ਲਤੀ ਤੋਂ ਬਚਾਉਂਦੀ ਹੈ।

ਨਮੂਨਾ ਧਾਰਾ: "ਚਿਪਕਾਉਣ ਜਾਂ ਅੱਪਲੋਡ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਉਹ ਸਭ ਕੁਝ ਹਟਾ ਦਿਓ ਜਿਸ ਦੀ ਕੰਮ ਨੂੰ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਗੁਪਤ ਗੱਲਾਂ ਕਦੇ ਸ਼ਾਮਲ ਨਾ ਕਰੋ। ਗਾਹਕ ਜਾਂ ਨਿੱਜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸ਼ਾਮਲ ਨਾ ਕਰੋ, ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਰਜਿਸਟਰ ਵਿੱਚ ਉਸ ਟੂਲ ਅਤੇ ਕੰਮ ਲਈ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਨਾ ਹੋਵੇ। ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪੱਕਾ ਨਹੀਂ ਪਤਾ, ਤਾਂ ਪਹਿਲਾਂ [ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਵਿਅਕਤੀ] ਨੂੰ ਪੁੱਛੋ।"

ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਵਰਤਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿਵੇਂ ਜਾਂਚਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?

ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਸਮੱਗਰੀ ਕਿੱਥੇ ਵਰਤੀ ਜਾਣੀ ਹੈ, ਉਸ ਅਨੁਸਾਰ ਉਸਦੀ ਜਾਂਚ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ: ਆਪਣੇ ਲਈ ਵਿਚਾਰ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਵਾਸਤੇ ਇੱਕ ਨਜ਼ਰ ਮਾਰਨਾ ਕਾਫ਼ੀ ਹੈ, ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਸੌਂਪੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਹਰ ਦਾਅਵੇ ਦਾ ਸਰੋਤ ਲੱਭਣਾ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ, ਵਿੱਤੀ ਜਾਂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਮੱਗਰੀ ਲਈ ਯੋਗਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਸਮੀਖਿਅਕ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਨੀਤੀ ਵਿੱਚ ਹਰ ਕਿਸਮ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦਾ ਨਾਂ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ; ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਇਹ ਉਹ ਵਿਅਕਤੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਭੇਜੇਗਾ ਜਾਂ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰੇਗਾ।

15 ਲੋਕਾਂ ਵਾਲੀ ਕਾਲਪਨਿਕ ਭਰਤੀ ਸਲਾਹਕਾਰ ਕੰਪਨੀ, ਫੈਨਵਿਕ ਟੈਲੈਂਟ, ਦੀ ਇੱਕ ਅਮਲੀ ਉਦਾਹਰਨ। ਇੱਕ ਸਲਾਹਕਾਰ ਪ੍ਰੌਮਪਟ ਦਿੰਦਾ ਹੈ: "ਲੀਡਜ਼ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਬੰਧਕੀ ਲੇਖਾਕਾਰਾਂ ਦੀ ਭਰਤੀ ਬਾਰੇ ਵਿੱਤ ਨਿਰਦੇਸ਼ਕਾਂ ਲਈ 150 ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਬਾਜ਼ਾਰ ਸੰਬੰਧੀ ਤਾਜ਼ਾ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਿਖੋ।" ਮਸੌਦਾ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਸਾਲ ਮੰਗ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਧੀ ਹੈ ਅਤੇ ਤਨਖ਼ਾਹਾਂ ਇੱਕ ਖ਼ਾਸ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਨਾਲ ਵਧੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਨਾਂ ਦਿੱਤੇ ਹੋਏ ਤਨਖ਼ਾਹ ਸਰਵੇਖਣ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਸਲਾਹਕਾਰ ਨੂੰ ਨਾ ਉਹ ਸਰਵੇਖਣ ਮਿਲਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਾ ਉਹ ਅੰਕੜਾ।

ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਤੀਜਾ ਜਿਉਂ ਦਾ ਤਿਉਂ ਰੱਖਿਆ: "[ਸਰਵੇਖਣ] ਮੁਤਾਬਕ, ਲੀਡਜ਼ ਵਿੱਚ ਇਸ ਸਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਕੀ ਲੇਖਾਕਾਰਾਂ ਦੀ ਮੰਗ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਧੀ ਅਤੇ ਤਨਖ਼ਾਹਾਂ ਵਿੱਚ [ਅੰਕੜਾ] ਦਾ ਵਾਧਾ ਹੋਇਆ।" ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤਾ ਰੂਪ: "ਇਸ ਤਿਮਾਹੀ ਅਸੀਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਅਹੁਦਿਆਂ ਲਈ ਭਰਤੀ ਕੀਤੀ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿੱਤ ਨਿਰਦੇਸ਼ਕਾਂ ਨੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਨੋਟਿਸ ਦੀ ਮਿਆਦ ਅਤੇ ਘਰ ਤੇ ਦਫ਼ਤਰ ਦੋਵਾਂ ਤੋਂ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਬਾਰੇ ਪੁੱਛਿਆ। ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਦੇ ਪੜਾਅ ਉੱਤੇ ਸਾਨੂੰ ਮੌਜੂਦਾ ਰੁਜ਼ਗਾਰਦਾਤਿਆਂ ਵੱਲੋਂ ਵੱਧ ਜਵਾਬੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ਾਂ ਦੇਖਣ ਨੂੰ ਮਿਲ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।" ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤਾ ਰੂਪ ਸਿਰਫ਼ ਉਹੀ ਵਰਤਦਾ ਹੈ ਜੋ ਫੈਨਵਿਕ ਨੇ ਖ਼ੁਦ ਦੇਖਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਸੋਧ ਪਿੱਛੇ ਨੀਤੀ ਦੀ ਧਾਰਾ: "ਕੋਈ ਵੀ ਅਜਿਹਾ ਅੰਕੜਾ, ਸਰਵੇਖਣ ਜਾਂ ਨਤੀਜਾ ਹਟਾ ਦਿਓ ਜਿਸ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਖੋਲ੍ਹ ਕੇ ਪੁਸ਼ਟੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ।"

ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਕਦੋਂ ਦੱਸਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਮੱਗਰੀ AI ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ?

ਘੱਟੋ-ਘੱਟ, ਜਦੋਂ ਕਿਸੇ ਮਸੌਦੇ ਦਾ ਵੱਡਾ ਹਿੱਸਾ AI ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਸਮੀਖਿਅਕ ਨੂੰ ਦੱਸਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਲਾਇੰਟ ਦੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ, ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੇ ਨਿਯਮ ਜਾਂ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਦੇ ਨਿਯਮ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਜੋ ਇਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਜ਼ਾਹਰ ਕਰਨਾ ਲਾਜ਼ਮੀ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਜਾਣਕਾਰੀ ਜ਼ਾਹਰ ਕਰਨਾ ਕੰਪਨੀ ਦਾ ਫ਼ੈਸਲਾ ਹੈ ਜੋ ਪਾਠਕਾਂ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਜਨਤਕ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਵੱਖੋ-ਵੱਖ ਹਨ। ਬੋਸਟਨ ਸ਼ਹਿਰ ਵੱਲੋਂ May 2023 ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਲਈ ਅੰਤਰਿਮ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਬਾਰੇ ਦੱਸਣ ਅਤੇ ਵਰਤੇ ਗਏ ਮਾਡਲ ਦਾ ਨਾਮ ਦੇਣ ਲਈ ਕਿਹਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਨਾਲ ਹੀ, ਇਹੋ ਜਿਹੀ ਸਿਹਰਾ ਦੇਣ ਵਾਲੀ ਲਾਈਨ ਸੁਝਾਈ ਗਈ ਹੈ: "ਇਹ ਵੇਰਵਾ ChatGPT 3.5 ਨੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਸੰਪਾਦਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਹਨ" ਸੰਬੰਧਿਤ ਕਰਮਚਾਰੀ। ਇਹ ਕਿਸੇ ਜਨਤਕ ਸੰਸਥਾ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ। ਕੋਈ ਛੋਟੀ ਏਜੰਸੀ ਇਹ ਫ਼ੈਸਲਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਕਿ ਆਮ ਲਿਖਤ ਲਈ ਸਮੀਖਿਅਕ ਨੂੰ ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੱਸਣਾ ਕਾਫ਼ੀ ਹੈ, ਜਦਕਿ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਜਾਂ ਬਣਾਵਟੀ ਆਵਾਜ਼ਾਂ ਲਈ ਬਾਹਰੀ ਲੇਬਲ ਲਗਾਉਣਾ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੋਵੇ।

ਨਮੂਨਾ ਧਾਰਾ: "ਜਦੋਂ ਕਿਸੇ ਖਰੜੇ ਦਾ ਵੱਡਾ ਹਿੱਸਾ AI ਨੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਆਪਣੇ ਸਮੀਖਿਅਕ ਨੂੰ ਦੱਸੋ। ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਦਿਖਾਈਆਂ ਜਾਂ ਸੁਣਾਈਆਂ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ AI ਨਾਲ ਬਣੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ, ਆਡੀਓ ਜਾਂ ਵੀਡੀਓ ਉੱਤੇ [ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ] ਦਾ ਲੇਬਲ ਲਗਾਓ। AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਬਾਰੇ ਗਾਹਕ ਦੀਆਂ ਹਦਾਇਤਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ; ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਧਾਰਾ ਨਾਲੋਂ ਪਹਿਲ ਮਿਲੇਗੀ।"

ਸਮੱਗਰੀ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਾਲੀ AI ਬਾਰੇ ਨੀਤੀ ਵਿੱਚ ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਅਤੇ ਤਸਵੀਰਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੰਭਾਲਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?

ਨੀਤੀ ਨੂੰ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਵੱਲੋਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰਚਨਾਵਾਂ ਦੀ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਨਕਲ ਕਰਨ ਤੋਂ ਰੋਕਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਕੋਡ ਜਾਂ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਮੁੜ ਵਰਤਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਲਾਇਸੈਂਸ ਜਾਂਚ ਲਾਜ਼ਮੀ ਬਣਾਉਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸਹਿਮਤੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਅਸਲ ਲੋਕਾਂ ਦੀਆਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਜਾਂ ਆਵਾਜ਼ਾਂ ਉੱਤੇ ਪਾਬੰਦੀ ਲਾਉਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। NIST ਦੀ ਜੋਖਮ ਰੂਪਰੇਖਾ ਵਿੱਚ ਰਚਨਾਤਮਕ AI ਦੇ ਜੋਖਮਾਂ ਵਿੱਚ ਕਾਪੀਰਾਈਟ, ਟ੍ਰੇਡਮਾਰਕ ਜਾਂ ਲਾਇਸੈਂਸ ਨਾਲ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨਾ ਸੌਖਾ ਹੋਣਾ ਅਤੇ ਵਪਾਰਕ ਭੇਤ ਖੁਲ੍ਹਣਾ ਸੌਖਾ ਹੋਣਾ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।

AI ਨਾਲ ਬਣਾਈ ਸਮੱਗਰੀ ਲਈ ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਕਾਨੂੰਨ ਦੇਸ਼ ਅਨੁਸਾਰ ਵੱਖਰੇ ਹਨ ਅਤੇ ਹਾਲੇ ਵਿਕਸਿਤ ਹੋ ਰਹੇ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਨੀਤੀ ਨੂੰ ਇਹ ਵਾਅਦਾ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਕਿ ਕੰਪਨੀ ਹਰ ਬਣਾਈ ਗਈ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਮਾਲਕ ਹੈ ਜਾਂ ਉਸਨੂੰ ਰਜਿਸਟਰ ਕਰਵਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਦੱਸਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੰਪਨੀ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਨਜਿੱਠਦੀ ਹੈ: ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, AI ਨਾਲ ਬਣਾਏ ਚਿੱਤਰ ਅੰਦਰੂਨੀ ਨਮੂਨੇ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਬਿਨਾਂ ਰੋਕ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਗਾਹਕ ਦੀ ਮੁਹਿੰਮ ਲਈ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਟੂਲ ਦੀਆਂ ਲਾਇਸੈਂਸ ਸ਼ਰਤਾਂ ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਦੀਆਂ ਹਦਾਇਤਾਂ ਮੁਤਾਬਕ ਜਾਂਚਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਨਮੂਨਾ ਧਾਰਾਵਾਂ: "ਕਿਸੇ ਜੀਵਤ ਕਲਾਕਾਰ ਜਾਂ ਬ੍ਰਾਂਡ ਦਾ ਨਾਮ ਲੈ ਕੇ ਉਸ ਦੀ ਸ਼ੈਲੀ ਵਿੱਚ ਸਮੱਗਰੀ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਹਦਾਇਤ ਨਾ ਦਿਓ ਅਤੇ ਨਾ ਹੀ ਕਿਸੇ ਟੂਲ ਨੂੰ ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਵਾਲੇ ਪਾਠ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹੋ। ਕਿਸੇ ਅਸਲ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਲਿਖਤੀ ਸਹਿਮਤੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਉਸ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ, ਆਡੀਓ ਜਾਂ ਵੀਡੀਓ ਨਾ ਬਣਾਓ। ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਗਾਹਕ ਦੇ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਵਰਤਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਟੂਲ ਦੀਆਂ ਵਪਾਰਕ ਵਰਤੋਂ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਜਾਂਚੋ।" ਆਪਣੇ ਅਧਿਕਾਰ-ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਕਾਨੂੰਨੀ ਸਥਿਤੀ ਬਾਰੇ ਸਲਾਹ ਲਵੋ।

ਕਿਹੜੇ ਫ਼ੈਸਲੇ ਮਨੁੱਖ ਦੇ ਹੱਥ ਵਿੱਚ ਹੀ ਰਹਿਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ?

ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਉੱਤੇ ਵੱਡਾ ਅਸਰ ਪਾਉਣ ਵਾਲੇ ਫ਼ੈਸਲੇ, ਜਿਵੇਂ ਭਰਤੀ, ਤਨਖ਼ਾਹ, ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ, ਕਰਜ਼ਾ, ਸ਼ਿਕਾਇਤਾਂ ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਜਾਂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਕੋਈ ਵੀ ਮਾਮਲਾ, ਇੱਕ ਨਾਮਜ਼ਦ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਹੱਥ ਵਿੱਚ ਰਹਿਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ ਜੋ ਆਧਾਰਭੂਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੇ। ਸਮੱਗਰੀ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ AI ਟੂਲ ਇਨ੍ਹਾਂ ਫ਼ੈਸਲਿਆਂ ਲਈ ਖਰੜਾ ਬਣਾਉਣ, ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਢਾਂਚੇ ਵਿੱਚ ਸਜਾਉਣ ਜਾਂ ਸਾਰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ; ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਫ਼ੈਸਲੇ ਨਹੀਂ ਕਰਨੇ ਚਾਹੀਦੇ।

NIST ਦੀ ਪ੍ਰੋਫ਼ਾਈਲ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਗੱਲ ਨੂੰ ਸਹੀ ਮੰਨ ਲੈਣ ਦੇ ਝੁਕਾਅ ਅਤੇ ਹੱਦੋਂ ਵੱਧ ਨਿਰਭਰਤਾ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖ ਅਤੇ AI ਦੀ ਕਾਰਜ-ਵਿਵਸਥਾ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਜੋਖਮ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਦੱਸਦੀ ਹੈ। ਨੀਤੀ ਇਸ ਦਾ ਟਾਕਰਾ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਪਰਖ ਨਾਲ ਕਰਦੀ ਹੈ: ਫ਼ੈਸਲਾ ਲੈਣ ਵਾਲਾ ਵਿਅਕਤੀ ਸੰਦ ਦੀ ਕਹੀ ਗੱਲ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੱਤੇ ਬਿਨਾਂ ਫ਼ੈਸਲੇ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰ ਸਕੇ। ਜਿੱਥੇ ਨਿੱਜੀ ਡਾਟਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਵੇ, ਉੱਥੇ AI ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਬਾਰੇ ICO ਦੀ ਸੇਧ ਯੂਨਾਈਟਿਡ ਕਿੰਗਡਮ ਦਾ ਅਧਿਕਾਰਤ ਹਵਾਲਾ ਹੈ; ਇਸ ਦੇ ਸਫ਼ਿਆਂ ਉੱਤੇ ਇਸ ਵੇਲੇ ਲਿਖਿਆ ਹੈ ਕਿ ਡਾਟਾ (ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਪਹੁੰਚ) ਕਾਨੂੰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਇਸ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ।

ਸਮੱਗਰੀ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ AI ਲਈ ਨੀਤੀ ਕਦੋਂ ਢੁਕਵਾਂ ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ?

ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਉਤਪਾਦ ਵਿੱਚ ਸਮੱਗਰੀ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜੋੜ ਰਹੇ ਹੋ, ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਨਾਲ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਸਿਖਲਾ ਰਹੇ ਹੋ, ਜਾਂ ਅਜਿਹਾ ਚੈਟਬੋਟ ਲਾਗੂ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀ ਤਰਫ਼ੋਂ ਆਮ ਲੋਕਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਲਈ ਬਣੀ ਸਮੱਗਰੀ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ AI ਦੀ ਨੀਤੀ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਉਤਪਾਦ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਸਮੀਖਿਆ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੇ ਨਿਯਮਾਂ ਤੋਂ ਕਿਤੇ ਅੱਗੇ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਇਹ ਅਭਿਆਸ ਦੀ ਥਾਂ ਵੀ ਨਹੀਂ ਲੈ ਸਕਦਾ। ਇਹ ਜਾਣਨਾ ਕਿ ਕਿਸੇ ਖਰੜੇ ਵਿੱਚ ਮਨਘੜਤ ਅੰਕੜਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸਮਾਂ-ਸੀਮਾ ਦੇ ਦਬਾਅ ਹੇਠ ਅਜਿਹਾ ਅੰਕੜਾ ਪਛਾਣ ਲੈਣ ਤੋਂ ਵੱਖਰੀ ਗੱਲ ਹੈ। Tosheo.ai ਅਭਿਆਸ ਦੇ ਇਸ ਪੜਾਅ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ: ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਭੂਮਿਕਾ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਿੱਖਣ ਮਾਰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਹਰ ਪਾਠ ਦੇ ਅੰਤ 'ਤੇ ਇੱਕ ਅਸਲ AI ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਅਮਲੀ ਕੰਮ ਹੋਵੇਗਾ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦਿੱਤੇ ਅੰਕ ਦੇਣ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਅਨੁਸਾਰ ਅੰਕ ਦਿੱਤੇ ਜਾਣਗੇ। ਇਹ ਤੁਹਾਡੀ ਨੀਤੀ ਦਾ ਖਰੜਾ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦਾ ਅਤੇ ਨਾ ਹੀ ਇਸ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਵਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਦਾਇਰਾ

NIST, ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਪ੍ਰੋਫ਼ਾਈਲ (NIST AI 600-1), ਜੁਲਾਈ 2024 ↗

NCSC, ChatGPT ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ: ਜੋਖਮ ਕੀ ਹੈ?, 14 ਮਾਰਚ 2023 ↗

Microsoft ਦਾ ਸਿੱਖਿਆ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, Microsoft Copilot ਅਤੇ Copilot Chat ਵਿੱਚ ਸੰਸਥਾ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ, 16 ਅਕਤੂਬਰ 2026 ਨੂੰ ਜਾਂਚਿਆ ↗

ਬੋਸਟਨ ਸ਼ਹਿਰ, ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਅੰਤਰਿਮ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼, ਸੰਸਕਰਣ 1.1, 18 ਮਈ 2023 ↗

ICO, AI ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਬਾਰੇ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ (ਸਮੀਖਿਆ ਅਧੀਨ), 16 ਅਕਤੂਬਰ 2026 ਨੂੰ ਜਾਂਚਿਆ ਗਿਆ ↗