ChatGPT-কে চালিত করে এমন মডেলসহ OpenAI-এর ফাউন্ডেশন মডেলগুলো তিনটি প্রধান তথ্যসূত্র ব্যবহার করে তৈরি করা হয়: (1) ইন্টারনেটে প্রকাশ্যে উপলভ্য তথ্য, (2) তৃতীয় পক্ষের সঙ্গে অংশীদারত্বের মাধ্যমে আমরা যে তথ্যে প্রবেশাধিকার পাই, এবং (3) আমাদের ব্যবহারকারী, মানব প্রশিক্ষক ও গবেষকেরা যে তথ্য প্রদান বা তৈরি করেন.

ChatGPT-এ ব্যবহৃত মডেলের মতো ফাউন্ডেশন মডেল তৈরি করতে প্রশিক্ষণ ডেটা প্রস্তুত করা, প্রি-ট্রেনিং ও পোস্ট-ট্রেনিংসহ একাধিক ধাপ, এবং ডেপ্লয়মেন্টের পর চলমান মূল্যায়ন ও উন্নয়ন জড়িত. এই ধাপগুলোতে বিভিন্ন উদ্দেশ্যে নানা ধরনের তথ্য ব্যবহার করা হতে পারে, যার মধ্যে মডেলের কর্মক্ষমতা, নির্ভরযোগ্যতা ও নিরাপত্তা উন্নত করা অন্তর্ভুক্ত. 

এই নিবন্ধে এসব মডেল তৈরি করতে সহায়তার জন্য আমরা যে তথ্য ব্যবহার করি, প্রাইভেসি আইন মেনে কীভাবে সেই তথ্য সংগ্রহ ও ব্যবহার করি, এবং প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়াজুড়ে আমরা যে সুরক্ষাব্যবস্থা প্রয়োগ করি তার একটি সারসংক্ষেপ দেওয়া হয়েছে. আমাদের পরিষেবার ব্যবহারকারীদের কাছ থেকে আমরা কীভাবে তথ্য সংগ্রহ ও ব্যবহার করি, যার মধ্যে আমাদের মডেল উন্নত করতে ChatGPT কথোপকথন ব্যবহারের বাইরে থাকার উপায়ও রয়েছে, তা বুঝতে অনুগ্রহ করে আমাদের প্রাইভেসি পলিসি এবং এই হেল্প সেন্টার নিবন্ধটি দেখুন.

ChatGPT কী এবং এটি কীভাবে কাজ করে?

ChatGPT একটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাভিত্তিক পরিষেবা, যা আপনি ইন্টারনেট বা অ্যাপের মাধ্যমে ব্যবহার করতে পারেন. আপনি ChatGPT ব্যবহার করে তথ্য সাজানো ও সারসংক্ষেপ করা, অনুবাদে সহায়তা নেওয়া, কোডিং, গবেষণা ও বিশ্লেষণে সহায়তা, বিভিন্ন টুল জুড়ে বহু-ধাপের কাজ সম্পন্ন করা, ছবি বিশ্লেষণ বা তৈরি করা, সৃজনশীলতা ও ধারণার অনুপ্রেরণা নেওয়া এবং দৈনন্দিন আরও নানা কাজ করতে পারেন. ChatGPT এমনভাবে ডিজাইন করা হয়েছে যাতে এটি টেক্সট, ছবি, অডিও ও ভিডিওসহ বিপুল পরিমাণ তথ্য থেকে প্যাটার্ন শিখে ব্যবহারকারীর প্রশ্ন ও নির্দেশ বুঝতে এবং উত্তর দিতে পারে. 

প্রশিক্ষণের সময় মডেলটি এই ডেটার ভেতরের সম্পর্ক বিশ্লেষণ করে—যেমন কোনো প্রসঙ্গে শব্দগুলো সাধারণত কীভাবে একসঙ্গে আসে—এবং সেই বোঝাপড়া ব্যবহার করে উত্তর তৈরি করার সময় একেকটি শব্দ করে পরবর্তী সবচেয়ে সম্ভাব্য শব্দ অনুমান করে. টেক্সটকে ছোট ছোট এককে রূপান্তর করা হতে পারে, যেগুলোকে কখনও “টোকেন” বলা হয়; এগুলো সম্পূর্ণ শব্দ, শব্দের অংশ বা বিরামচিহ্ন নির্দেশ করতে পারে. টোকেন হলো টেক্সটের মৌলিক গঠন-উপাদান, যা মডেল প্রক্রিয়াকরণ করে. একইভাবে, ছবির মতো অন্যান্য ধরনের কনটেন্ট তৈরি করা মডেলগুলো প্রশিক্ষণ ডেটায় পিক্সেলগুলো একে অন্যের সঙ্গে এবং সংশ্লিষ্ট ক্যাপশনের সঙ্গে কীভাবে সম্পর্কিত, সেই প্যাটার্ন শেখে.

যেমন, মডেলের শেখার প্রক্রিয়ায় (যাকে “প্রশিক্ষণ” বলা হয়), মডেলকে এমন একটি বাক্য সম্পূর্ণ করতে বলা হতে পারে: “বামে না ঘুরে, সে ___ ঘুরল.” প্রশিক্ষণের শুরুতে এর উত্তরগুলো বেশিরভাগই এলোমেলো হয়. তবে মডেলটি যত বেশি পরিমাণ টেক্সট প্রক্রিয়াকরণ করে এবং তা থেকে শেখে, ততই এটি প্যাটার্ন চিনতে এবং পরবর্তী সবচেয়ে সম্ভাব্য শব্দ অনুমান করতে আরও দক্ষ হয়ে ওঠে. এর বোঝাপড়া আরও সূক্ষ্ম করা এবং নির্ভুলতা বাড়ানোর জন্য এই প্রক্রিয়া লক্ষ লক্ষ বাক্যের ওপর পুনরাবৃত্তি করা হয়.

কারণ একটি বাক্য সম্পূর্ণ করার একাধিক সম্ভাব্য উপায় থাকে—যেমন “বামে না ঘুরে, সে ডানে ঘুরল,” “ঘুরে দাঁড়াল,” বা “ফিরে গেল”—তাই মডেল কীভাবে উত্তর দেয়, তাতে স্বভাবগতভাবেই কিছুটা এলোমেলোতা থাকে. ফলে একই প্রশ্ন ভিন্ন ভিন্ন অনুরোধে ভিন্ন উত্তর দিতে পারে.

মেশিন লার্নিং মডেল বড় বড় সংখ্যাসেট দিয়ে গঠিত, যেগুলো “ওয়েট” বা “প্যারামিটার” নামে পরিচিত, এবং সেই সংখ্যাগুলো ব্যাখ্যা ও ব্যবহার করে এমন কোডও থাকে. এই মডেলগুলো যে ডেটার ওপর প্রশিক্ষিত হয়, তার কপি সংরক্ষণ বা ধরে রাখে না. বরং, মডেল শেখার সঙ্গে সঙ্গে এটি যে প্যাটার্ন শনাক্ত করেছে, তা প্রতিফলিত করতে এর প্যারামিটারগুলোর মান সামান্য করে সমন্বয় করা হয়. আগের উদাহরণে, মডেলটি এলোমেলো শব্দ অনুমান করা থেকে আরও নির্ভুল অনুমান করতে শিখেছে—প্রশিক্ষণের বাক্যগুলো সংরক্ষণ করে নয়, বরং তার অভ্যন্তরীণ প্যারামিটার আপডেট করে. প্রশিক্ষণের সময় মডেল যে বাক্য, ছবি বা অডিও প্রক্রিয়াকরণ করে, সেগুলোর কপি এটি ধরে রাখে না. ChatGPT তার প্রশিক্ষণ ডেটা থেকে “কপি-পেস্ট” করে না—যেমন একজন শিক্ষক দীর্ঘ অধ্যয়নের পর মূল উপকরণ মুখস্থ বা হুবহু পুনরুৎপাদন না করেও ধারণাগুলোর পারস্পরিক সম্পর্ক বুঝে বিষয় ব্যাখ্যা করতে পারেন. ব্যবহারকারীর অনুরোধের উত্তর তৈরি করার সময় মডেল এই শেখা ওয়েটগুলো ব্যবহার করে নতুন কনটেন্ট অনুমান ও তৈরি করে.

ChatGPT-কে শেখাতে কী ধরনের তথ্য ব্যবহার করা হয়?

প্রকাশ্যে উপলভ্য ইন্টারনেট কনটেন্টের ক্ষেত্রে আমরা শুধু সেই তথ্য ব্যবহার করি, যা ইন্টারনেটে বিনা বাধায় ও উন্মুক্তভাবে পাওয়া যায়. এর মধ্যে প্রকাশ্যে উপলভ্য ওয়েবপেজ, পাবলিক ফোরাম, পাবলিক ব্লগ, পাবলিক পোস্ট এবং অন্যান্য প্রকাশ্যে উপলভ্য অনলাইন কনটেন্ট থাকতে পারে. উদাহরণস্বরূপ, আপনি যদি কোনো প্রকাশ্যে উপলভ্য অনলাইন আলোচনা ফোরামে অংশ নেন বা পাবলিক ব্লগ বা অন্য কোনো পোস্ট প্রকাশ করেন, আমরা সেই প্রকাশ্যে প্রবেশযোগ্য কনটেন্ট মডেল প্রশিক্ষণের উদ্দেশ্যে ব্যবহার করতে পারি. তবে আমাদের প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ায় ব্যক্তিগত তথ্যের প্রক্রিয়াকরণ কমাতে আমরা পদক্ষেপ নিই.  প্রকাশ্যে উপলভ্য ইন্টারনেট কনটেন্ট সংগ্রহের সময় আমরা জেনে-বুঝে এমন উৎস থেকে ডেটা সংগ্রহ করি না, যেগুলো পেওয়ালের আড়ালে আছে বলে জানা, বা ডার্ক ওয়েব থেকে. এ ছাড়া আমরা এমন উপকরণ সরাতে ফিল্টার প্রয়োগ করি, যেগুলো থেকে আমাদের মডেলগুলো শিখুক আমরা চাই না, যেমন ঘৃণাত্মক বক্তব্য, প্রাপ্তবয়স্কদের কনটেন্ট, ব্যক্তিগত তথ্য একত্র করে এমন সাইট এবং স্প্যাম. এরপর বাকি তথ্য আমাদের মডেল প্রশিক্ষণে ব্যবহার করা হয়. 

ওয়েবসাইট মালিকেরা robots.txt-এর মতো স্ট্যান্ডার্ড ওয়েব কন্ট্রোল ব্যবহার করে GPTBot-কে নিষিদ্ধ করার মাধ্যমে তাদের সাইটের প্রকাশ্যে উপলভ্য কনটেন্ট প্রশিক্ষণে ব্যবহারের জন্য অ্যাক্সেস করা যাবে কি না তা নিয়ন্ত্রণ করতে পারেন; GPTBot আমাদের মডেল প্রশিক্ষণে সহায়তার জন্য প্রকাশ্যে উপলভ্য কনটেন্ট ক্রল করতে পারে. ওয়েবসাইট মালিকেরা যেন তাদের সাইট ও কনটেন্ট আমাদের AI সিস্টেমের সঙ্গে কীভাবে ইন্টারঅ্যাক্ট করবে তা নিয়ন্ত্রণ করতে পারেন, সে জন্য আমরা নির্দেশনা দিই. 

আমাদের মডেল প্রশিক্ষণ ও উন্নত করতে সহায়তার জন্য আমরা তৃতীয়-পক্ষ অংশীদারদের তথ্যও ব্যবহার করি. এর মধ্যে তৃতীয় পক্ষের সঙ্গে চুক্তির মাধ্যমে আমরা যে ডেটাসেটে প্রবেশাধিকার পাই তার তথ্য, এবং আমাদের নীতি ও চুক্তির অধীনে অনুমোদিত ক্ষেত্রে মানব প্রশিক্ষক ও গবেষকদের দেওয়া বা তৈরি করা তথ্য অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে. এটি আমাদের মডেলগুলোর গুণমান, নিরাপত্তা ও কর্মক্ষমতা উন্নত করতে সহায়তা করে. ডেটাসেটের ওপর নির্ভর করে এসব উৎসে টেক্সট, ছবি, অডিও, ভিডিও বা অন্যান্য ধরনের ডেটা থাকতে পারে.

কিছু প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ায় আমরা ক্রমেই বেশি করে সিন্থেটিক ডেটাও ব্যবহার করছি. উদাহরণস্বরূপ, আমরা তথ্য এবং আমাদের মডেল ব্যবহার করে সিন্থেটিক প্রম্পট, বহু-ভাষিক উদাহরণ বা অন্যান্য প্রশিক্ষণ উপকরণ তৈরি করতে পারি. ডেটা যেখানে কম বা ভারসাম্যহীন, সেখানে প্রশিক্ষণ ডেটা সম্পূরক করার মাধ্যমে সিন্থেটিক ডেটা মডেলের কর্মক্ষমতা উন্নত করতে সহায়তা করতে পারে, এবং মডেল উন্নয়নে প্রাইভেসি-বর্ধক পদ্ধতিগুলোকেও সমর্থন করতে পারে.

ChatGPT-কে শেখাতে কি ব্যক্তিগত তথ্য ব্যবহার করা হয়?

অনলাইন কনটেন্টের উল্লেখযোগ্য অংশ মানুষ সম্পর্কে তথ্য নিয়ে গঠিত, তাই আমাদের প্রশিক্ষণ ডেটায় ঘটনাক্রমে ব্যক্তিগত তথ্য থাকতে পারে. তবে আমাদের প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ায় ব্যক্তিগত তথ্যের প্রক্রিয়াকরণ কমাতে আমরা পদক্ষেপ নিই.

আমরা প্রশিক্ষণ ডেটা ব্যবহার করি মডেলের সক্ষমতা—যেমন পূর্বাভাস, যুক্তি করা ও সমস্যা সমাধান—উন্নয়নের জন্য; ব্যক্তিবিশেষের প্রোফাইল তৈরি, তাদের সঙ্গে যোগাযোগ বা তাদের জন্য বিজ্ঞাপন ব্যক্তিকরণের জন্য নয়.

কিছু ক্ষেত্রে, নাম ও ঠিকানার মতো উপাদান ভাষায় কীভাবে কাজ করে তা বোঝার জন্য, বা জনপরিচিত ব্যক্তি ও সুপরিচিত সত্তা চিনতে, মডেলগুলো ব্যক্তিগত তথ্য থেকে শিখতে পারে. এটি মডেলকে আরও নির্ভুল এবং প্রসঙ্গ-উপযোগী উত্তর তৈরি করতে সহায়তা করে.

প্রশিক্ষণের সময় ব্যক্তিগত তথ্য কীভাবে সুরক্ষিত থাকে?

প্রশিক্ষণের সময় ব্যক্তিগত তথ্যের প্রক্রিয়াকরণ সীমিত রাখতে আমরা সক্রিয় পদক্ষেপ নিই. উদাহরণস্বরূপ, আমরা বিপুল পরিমাণ ব্যক্তিগত ডেটা একত্র করে এমন পরিচিত উৎস বাদ দিই, প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ায় ব্যক্তিগত তথ্য কমাতে ফিল্টার প্রয়োগ করি, এবং প্রশিক্ষণ ডেটা পুনরাবৃত্তির ঝুঁকি কমাতে ডুপ্লিকেট কনটেন্ট শনাক্ত ও অপসারণের পদক্ষেপ নিই. এ ছাড়া, ব্যক্তিবিশেষ সম্পর্কে ব্যক্তিগত বা সংবেদনশীল তথ্য চাওয়া অনুরোধে সাড়া না দিতে আমরা আমাদের মডেলগুলোকে প্রশিক্ষণ দিই. 

আমরা কতদিন তথ্য ধরে রাখি

এই নিবন্ধ এবং আমাদের প্রাইভেসি পলিসি-তে বর্ণিত উদ্দেশ্যগুলোর জন্য যুক্তিসংগতভাবে যতদিন প্রয়োজন, আমরা প্রশিক্ষণ ডেটার তথ্য ততদিনই ধরে রাখি; এর মধ্যে আমাদের মডেল তৈরি ও উন্নত করা এবং সংশ্লিষ্ট বৈজ্ঞানিক গবেষণার উদ্দেশ্য অন্তর্ভুক্ত. ধরে রাখা অব্যাহতভাবে প্রয়োজন কি না তা নিশ্চিত করতে পর্যায়ক্রমিক পর্যালোচনার অধীন, এবং তথ্যের ধরন ও তা কীভাবে ব্যবহৃত হয় তার ওপর নির্ভর করে এটি ভিন্ন হয়. তথ্য কতদিন ধরে রাখা হবে তা নির্ধারণের সময় আমরা তথ্য প্রক্রিয়াকরণের উদ্দেশ্য, তথ্যের পরিমাণ, প্রকৃতি ও সংবেদনশীলতা, অননুমোদিত ব্যবহার বা প্রকাশ থেকে সম্ভাব্য ক্ষতির ঝুঁকি এবং আমাদের ওপর প্রযোজ্য কোনো আইনগত বাধ্যবাধকতার মতো বিষয় বিবেচনা করি.

ChatGPT-এর উন্নয়ন কীভাবে প্রাইভেসি আইন মেনে চলে?

আমরা প্রশিক্ষণসংক্রান্ত তথ্য আইনসম্মতভাবে ব্যবহার করি. আমাদের ফাউন্ডেশন মডেলগুলো অ্যাক্সেসিবিলিটি টুল, গ্রাহক সহায়তা, সফটওয়্যার উন্নয়ন, ব্যক্তিকৃত শিক্ষা এবং বৈজ্ঞানিক গবেষণাসহ নানা ধরনের উপকারী অ্যাপ্লিকেশনকে চালিত করে. এই সক্ষমতাগুলো লার্জ-স্কেল ট্রেনিং ডেটার ওপর নির্ভর করে, যার মধ্যে প্রকাশ্যে উপলভ্য তথ্য এবং তৃতীয়-পক্ষ অংশীদারদের তথ্য অন্তর্ভুক্ত. এই নিবন্ধে বর্ণিত অনুযায়ী, প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়াজুড়ে আমরা সুরক্ষাব্যবস্থা প্রয়োগ করি, যার মধ্যে প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ায় ব্যক্তিগত তথ্যের প্রক্রিয়াকরণ কমানো এবং ঝুঁকি প্রশমনের জন্য পরিকল্পিত পদক্ষেপ রয়েছে. প্রশিক্ষণসংক্রান্ত তথ্যে অন্তর্ভুক্ত ব্যক্তিগত তথ্য সংগ্রহ ও ব্যবহারের ভিত্তি হিসেবে আমরা GDPR-এর মতো প্রাইভেসি আইনের অধীনে বৈধ স্বার্থের ওপর নির্ভর করি, যার মধ্যে আমাদের ব্যবহারকারী ও বৃহত্তর সমাজের জন্য মডেল প্রশিক্ষণ ও উন্নত করা অন্তর্ভুক্ত, এবং এটি আর্টিফিশিয়াল জেনারেল ইন্টেলিজেন্স যেন সবার উপকারে আসে তা নিশ্চিত করার আমাদের মিশনের সঙ্গে সামঞ্জস্যপূর্ণ; এ বিষয়ে আমাদের প্রাইভেসি পলিসি-তে আরও বিস্তারিত ব্যাখ্যা করা হয়েছে. আমরা এই তথ্য আইনসম্মত ও দায়িত্বশীলভাবে সংগ্রহ ও ব্যবহার করছি তা নিশ্চিত করতে সহায়তার জন্য একটি ডেটা সুরক্ষা প্রভাব মূল্যায়ন সম্পন্ন করেছি.

কখন তথ্য শেয়ার বা স্থানান্তর করা হতে পারে

আমরা ব্যক্তিগত তথ্য “বিক্রি” করি না, এবং আমাদের প্রাইভেসি পলিসিতে বর্ণিত সীমিত পরিস্থিতিতেই শুধু প্রশিক্ষণ ডেটায় থাকা ব্যক্তিগত তথ্য প্রকাশ করি. উদাহরণস্বরূপ, আমাদের মডেলগুলোর উন্নয়ন, পরীক্ষা ও উন্নতকরণে সহায়তা করা অ্যাফিলিয়েট, ভেন্ডর ও পরিষেবা প্রদানকারীদের সঙ্গে আমরা তথ্য শেয়ার করতে পারি. আইনগত বাধ্যবাধকতা মেনে চলা বা আমাদের এবং আমাদের ব্যবহারকারী, কর্মী বা জনসাধারণের অধিকার, নিরাপত্তা ও সুরক্ষা রক্ষার জন্য এমন পদক্ষেপ প্রয়োজন বলে সৎ বিশ্বাসে মনে হলে আমরা তথ্য প্রকাশও করতে পারি, যেমনটি আমাদের প্রাইভেসি পলিসি-তে বর্ণিত হয়েছে.

আমাদের অবকাঠামো বৈশ্বিক হওয়ায়, প্রশিক্ষণ ডেটায় থাকা ব্যক্তিগত তথ্য EEA, সুইজারল্যান্ড বা যুক্তরাজ্যের বাইরে বিভিন্ন দেশে (যুক্তরাষ্ট্রসহ) প্রক্রিয়াকরণ করা হতে পারে. এমন হলে আমরা উপযুক্ত সুরক্ষাব্যবস্থা প্রয়োগ করি, যেমন পর্যাপ্ততার সিদ্ধান্ত বা স্ট্যান্ডার্ড চুক্তিগত ধারা, যেমনটি আমাদের প্রাইভেসি পলিসি-তে বর্ণিত হয়েছে.

আপনার অধিকার এবং সেগুলো কীভাবে প্রয়োগ করবেন

আমরা আপত্তির অনুরোধ এবং অনুরূপ অধিকারসংক্রান্ত অনুরোধে সাড়া দিই. ভাষা শেখার ফলস্বরূপ, ChatGPT-এর উত্তরে কখনও কখনও এমন ব্যক্তিদের ব্যক্তিগত তথ্য থাকতে পারে, যাদের ব্যক্তিগত তথ্য পাবলিক ইন্টারনেটে একাধিকবার দেখা যায় (উদাহরণস্বরূপ, জনপরিচিত ব্যক্তি). নির্দিষ্ট বিচারব্যবস্থার ব্যক্তিরা আমাদের মডেল দ্বারা তাদের ব্যক্তিগত তথ্য প্রক্রিয়াকরণের বিরুদ্ধে আপত্তি জানাতে পারেন বা আমাদের প্রাইভেসি পোর্টাল-এর মাধ্যমে অন্যান্য ডেটা সাবজেক্ট অধিকারসংক্রান্ত অনুরোধ করতে পারেন. আপনি privacy@openai.com-এ যোগাযোগ করেও এই অধিকারগুলো প্রয়োগ করতে পারেন. 

আপনার অনুরোধ মূল্যায়ন ও তার জবাব দিতে আমাদের সহায়তা করার জন্য, অনুগ্রহ করে পর্যাপ্ত তথ্য দিন যাতে আমরা বুঝতে পারি আপনার অনুরোধ কোন ব্যক্তিগত তথ্যের সঙ্গে সম্পর্কিত; যেমন আপনার নাম, সংশ্লিষ্ট URL, মডেলের আউটপুটের নির্দিষ্ট উদাহরণ, বা সমস্যা শনাক্ত করতে সহায়ক অন্যান্য বিবরণ. কিছু ক্ষেত্রে, পদক্ষেপ নেওয়ার আগে আমরা আপনাকে আপনার পরিচয় যাচাই করতে বা তথ্যটি আপনার সঙ্গে সম্পর্কিত তা নিশ্চিত করতে বলতে পারি. এই অনুরোধগুলো কীভাবে জমা দিতে হয়, যার মধ্যে সেরা অনুশীলন এবং অনুরোধ কীভাবে পর্যালোচনা করা হয় তা অন্তর্ভুক্ত, সে সম্পর্কে আরও তথ্য ChatGPT থেকে ব্যক্তিগত ডেটা অপসারণবিষয়ক আমাদের হেল্প সেন্টার নিবন্ধে পাওয়া যায়. আমরা প্রযোজ্য প্রাইভেসি আইন অনুযায়ী অনুরোধ পর্যালোচনা করি এবং প্রযোজ্য আইনগত সময়সীমার মধ্যে জবাব দিই.

অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন, প্রাইভেসি আইন অনুযায়ী কিছু অধিকার চূড়ান্ত বা নিরঙ্কুশ নাও হতে পারে. উদাহরণস্বরূপ, আমরা কোনো অনুরোধ পূরণ করতে নাও পারি যদি সংশ্লিষ্ট তথ্য যাচাই করা না যায়, অনুরোধটি OpenAI দ্বারা প্রক্রিয়াকৃত ব্যক্তিগত তথ্যের সঙ্গে সম্পর্কিত না হয়, কোনো অব্যাহতি প্রযোজ্য হয়, বা তা করার জন্য আমাদের অন্য কোনো আইনসম্মত কারণ থাকে. অনুরোধগুলো প্রতিটি ক্ষেত্রে আলাদাভাবে মূল্যায়ন করা হয় এবং এতে প্রাইভেসির অধিকারকে মতপ্রকাশের স্বাধীনতা ও জনস্বার্থের মতো অন্যান্য গুরুত্বপূর্ণ বিবেচনার সঙ্গে ভারসাম্যপূর্ণভাবে বিচার করা হতে পারে. 

তবে আমরা ব্যক্তিগত তথ্যের সুরক্ষাকে অগ্রাধিকার দিতে সচেষ্ট থাকি এবং প্রযোজ্য সব প্রাইভেসি আইন মেনে চলি. আপনি যদি মনে করেন আমরা কোনো বিষয় যথাযথভাবে সমাধান করিনি, তবে আপনার স্থানীয় তদারকি কর্তৃপক্ষের কাছে অভিযোগ করার অধিকার আপনার আছে.

আমাদের ওয়েবসাইট, অ্যাপ্লিকেশন ও পরিষেবা ব্যবহার করার সময় আপনার কাছ থেকে বা আপনার সম্পর্কে আমরা যে ব্যক্তিগত তথ্য সংগ্রহ করি, সে সম্পর্কে OpenAI-এর কার্যপ্রণালী নিয়ে আরও তথ্যের জন্য অনুগ্রহ করে আমাদের প্রাইভেসি পলিসি দেখুন.