ChatGPT ಗೆ ಶಕ್ತಿ ನೀಡುವ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ OpenAI ಯ ಫೌಂಡೇಶನ್ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಮೂರು ಮುಖ್ಯ ಮಾಹಿತಿ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ: (1) ಇಂಟರ್ನೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಮಾಹಿತಿ, (2) ಮೂರನೇ ಪಕ್ಷಗಳೊಂದಿಗೆ ಪಾಲುದಾರಿಕೆ ಮಾಡಿಕೊಂಡು ನಾವು ಪ್ರವೇಶಿಸುವ ಮಾಹಿತಿ, ಮತ್ತು (3) ನಮ್ಮ ಬಳಕೆದಾರರು, ಮಾನವ ತರಬೇತುದಾರರು ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧಕರು ಒದಗಿಸುವ ಅಥವಾ ರಚಿಸುವ ಮಾಹಿತಿ.

ChatGPT ನಲ್ಲಿ ಬಳಸುವಂತಹ ಫೌಂಡೇಶನ್ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುವುದು, ಪ್ರೀ-ಟ್ರೈನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಪೋಸ್ಟ್-ಟ್ರೈನಿಂಗ್, ಹಾಗೆಯೇ ನಿಯೋಜನೆಯ ನಂತರ ನಿರಂತರ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ಸುಧಾರಣೆ ಸೇರಿದಂತೆ ಹಲವಾರು ಹಂತಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಮಾಡೆಲ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವುದು ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಈ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ವಿವಿಧ ಪ್ರಕಾರದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. 

ಈ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ನೆರವಾಗುವಂತೆ ನಾವು ಬಳಸುವ ಮಾಹಿತಿ, ಗೌಪ್ಯತೆ ಕಾನೂನುಗಳಿಗೆ ಅನುಸಾರವಾಗಿ ಆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನಾವು ಹೇಗೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ ಬಳಸುತ್ತೇವೆ, ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾದ್ಯಂತ ನಾವು ಅನ್ವಯಿಸುವ ರಕ್ಷಣಾ ಕ್ರಮಗಳ ಅವಲೋಕನವನ್ನು ಈ ಲೇಖನ ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ನಮ್ಮ ಸೇವೆಗಳ ಬಳಕೆದಾರರಿಂದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನಾವು ಹೇಗೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ ಬಳಸುತ್ತೇವೆ, ನಮ್ಮ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ChatGPT ಸಂಭಾಷಣೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ ಹೇಗೆ ಹೊರಗುಳಿಯಬಹುದು ಎಂಬುದೂ ಸೇರಿದಂತೆ ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಲು, ದಯವಿಟ್ಟು ನಮ್ಮ ಪ್ರೈವಸಿ ಪಾಲಿಸಿ ಮತ್ತು ಈ ಹೆಲ್ಪ್ ಸೆಂಟರ್ ಲೇಖನವನ್ನು ನೋಡಿ.

ChatGPT ಎಂದರೇನು ಮತ್ತು ಅದು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ?

ChatGPT ಎಂಬುದು ಇಂಟರ್ನೆಟ್ ಅಥವಾ ಆಪ್ ಮೂಲಕ ನೀವು ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾದ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಆಧಾರಿತ ಸೇವೆಯಾಗಿದೆ. ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸಾರಾಂಶ ಮಾಡುವುದು, ಅನುವಾದಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವುದು, ಕೋಡಿಂಗ್, ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಬೆಂಬಲ ನೀಡುವುದು, ಟೂಲ್‌ಗಳಾದ್ಯಂತ ಬಹು-ಹಂತದ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುವುದು, ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು ಅಥವಾ ರಚಿಸುವುದು, ಸೃಜನಶೀಲತೆ ಮತ್ತು ಆಲೋಚನೆಗಳಿಗೆ ಪ್ರೇರಣೆ ನೀಡುವುದು, ಮತ್ತು ಇತರ ದೈನಂದಿನ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ ಅನೇಕ ಕೆಲಸಗಳಿಗೆ ನೀವು ChatGPT ಬಳಸಬಹುದು. ಪಠ್ಯ, ಚಿತ್ರಗಳು, ಆಡಿಯೋ ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊ ಸೇರಿದಂತೆ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಮಾಹಿತಿಯಿಂದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಲಿತು, ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಮತ್ತು ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಅವಕ್ಕೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಲು ChatGPT ಅನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. 

ತರಬೇತಿಯ ವೇಳೆ, ಪದಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲೇ ಹೇಗೆ ಜೊತೆಯಾಗಿ ಕಾಣಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದರಂತಹ ಈ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಮಾಡೆಲ್ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ; ಆ ಅರ್ಥೈಸಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ರಚಿಸುವಾಗ ಒಂದೊಂದೇ ಪದವಾಗಿ ಮುಂದಿನ ಅತ್ಯಂತ ಸಾಧ್ಯವಾದ ಪದವನ್ನು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ. ಪಠ್ಯವನ್ನು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ “ಟೋಕನ್‌ಗಳು” ಎಂದು ಕರೆಯುವ ಸಣ್ಣ ಘಟಕಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಬಹುದು; ಅವು ಸಂಪೂರ್ಣ ಪದಗಳು, ಪದಗಳ ಭಾಗಗಳು ಅಥವಾ ವಿರಾಮಚಿಹ್ನೆಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಬಹುದು. ಟೋಕನ್‌ಗಳು ಮಾಡೆಲ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವ ಪಠ್ಯದ ಮೂಲ ಘಟಕಗಳಾಗಿವೆ. ಅದೇ ರೀತಿ, ಚಿತ್ರಗಳಂತಹ ಇತರ ರೂಪಗಳ ವಿಷಯವನ್ನು ರಚಿಸುವ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳು, ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳು ಪರಸ್ಪರ ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೇಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುತ್ತವೆ.

ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮಾಡೆಲ್‌ನ ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ (“training” ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ), ಮಾಡೆಲ್‌ಗೆ ಇಂತಹ ವಾಕ್ಯವನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುವ ಕೆಲಸ ನೀಡಬಹುದು: “ಎಡಕ್ಕೆ ತಿರುಗುವ ಬದಲು, ಅವಳು ___ ತಿರುಗಿದಳು.” ತರಬೇತಿಯ ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಅದರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳು ಬಹುತೇಕ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಆದರೆ, ಮಾಡೆಲ್ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಿ ಕಲಿಯುತ್ತಿದ್ದಂತೆ, ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವಲ್ಲೂ ಮುಂದಿನ ಅತ್ಯಂತ ಸಾಧ್ಯವಾದ ಪದವನ್ನು ಊಹಿಸುವಲ್ಲೂ ಉತ್ತಮವಾಗುತ್ತದೆ. ಅದರ ಅರ್ಥೈಸಿಕೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಲಕ್ಷಾಂತರ ವಾಕ್ಯಗಳಾದ್ಯಂತ ಪುನರಾವರ್ತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

“ಎಡಕ್ಕೆ ತಿರುಗುವ ಬದಲು, ಅವಳು ಬಲಕ್ಕೆ ತಿರುಗಿದಳು,” “ಸುತ್ತಿಕೊಂಡಳು,” ಅಥವಾ “ಹಿಂದಕ್ಕೆ ತಿರುಗಿದಳು” ಎಂಬಂತೆ ವಾಕ್ಯವನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲು ಹಲವು ಸಾಧ್ಯ ಮಾರ್ಗಗಳಿರುವುದರಿಂದ, ಮಾಡೆಲ್ ಹೇಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರಲ್ಲಿ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕತೆಯ ಅಂಶ ಸಹಜವಾಗಿಯೇ ಇರುತ್ತದೆ. ಅದರಿಂದಾಗಿ, ಅದೇ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ರಶ್ನಿಸುವ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ವಿಭಿನ್ನ ಉತ್ತರಗಳು ಬರಬಹುದು.

ಮಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳು “weights” ಅಥವಾ “parameters” ಎಂದು ಕರೆಯುವ ದೊಡ್ಡ ಸಂಖ್ಯೆಗಳ ಸಮೂಹಗಳಿಂದ, ಜೊತೆಗೆ ಆ ಸಂಖ್ಯೆಗಳ ಅರ್ಥೈಸಿಕೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆಗೆ ಬೇಕಾದ ಕೋಡ್‌ನಿಂದ ಕೂಡಿರುತ್ತವೆ. ಈ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳು ಅವುಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿದ ಡೇಟಾದ ಪ್ರತಿಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಅಥವಾ ಉಳಿಸಿಡುವುದಿಲ್ಲ. ಬದಲಾಗಿ, ಮಾಡೆಲ್ ಕಲಿಯುವಾಗ, ಅದು ಗುರುತಿಸಿದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸಲು ಅದರ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸ್ವಲ್ಪಸ್ವಲ್ಪವಾಗಿ ಹೊಂದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹಿಂದಿನ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ, ಮಾಡೆಲ್ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಪದಗಳನ್ನು ಊಹಿಸುವುದರಿಂದ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಮಾಡುವ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಸುಧಾರಿಸಿತು; ಇದು ತರಬೇತಿ ವಾಕ್ಯಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಮೂಲಕವಲ್ಲ, ತನ್ನ ಆಂತರಿಕ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳನ್ನು ನವೀಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ. ತರಬೇತಿಯ ವೇಳೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವ ವಾಕ್ಯಗಳು, ಚಿತ್ರಗಳು ಅಥವಾ ಆಡಿಯೋದ ಪ್ರತಿಗಳನ್ನು ಮಾಡೆಲ್ ಉಳಿಸಿಡುವುದಿಲ್ಲ. ChatGPT ತನ್ನ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದಿಂದ “ನಕಲಿಸಿ ಅಂಟಿಸುವುದಿಲ್ಲ”; ಬಹಳ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಿದ ಶಿಕ್ಷಕರು ಮೂಲ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಕಂಠಪಾಠ ಮಾಡದೆ ಅಥವಾ ಪದಶಃ ಮರುಉತ್ಪಾದನೆ ಮಾಡದೆ, ಆಲೋಚನೆಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡು ಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ರೀತಿಯಂತೆಯೇ ಇದು ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಬಳಕೆದಾರರ ವಿನಂತಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ರಚಿಸುವಾಗ, ಮಾಡೆಲ್ ಈ ಕಲಿತ weights ಅನ್ನು ಬಳಸಿ ಹೊಸ ವಿಷಯವನ್ನು ಊಹಿಸಿ ರಚಿಸುತ್ತದೆ.

ChatGPT ಗೆ ಕಲಿಸಲು ಯಾವ ರೀತಿಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ?

ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಇಂಟರ್ನೆಟ್ ವಿಷಯದ ಕುರಿತು, ನಾವು ಇಂಟರ್ನೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಉಚಿತವಾಗಿ ಮತ್ತು ಮುಕ್ತವಾಗಿ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನಷ್ಟೇ ಬಳಸುತ್ತೇವೆ. ಇದು ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ವೆಬ್‌ಪುಟಗಳು, ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಫೋರಂಗಳು, ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಬ್ಲಾಗ್‌ಗಳು, ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಪೋಸ್ಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಆನ್‌ಲೈನ್ ವಿಷಯವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನೀವು ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಆನ್‌ಲೈನ್ ಚರ್ಚಾ ಫೋರಂನಲ್ಲಿ ಭಾಗವಹಿಸಿದರೆ ಅಥವಾ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಬ್ಲಾಗ್ ಅಥವಾ ಇತರ ಪೋಸ್ಟ್ ಪ್ರಕಟಿಸಿದರೆ, ಆ ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾದ ವಿಷಯವನ್ನು ನಾವು ಮಾಡೆಲ್ ತರಬೇತಿ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗೆ ಬಳಸಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ನಮ್ಮ ತರಬೇತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ನಾವು ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ.  ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಇಂಟರ್ನೆಟ್ ವಿಷಯವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವಾಗ, ಪೇವಾಲ್‌ಗಳ ಹಿಂದೆ ಇರುವುದಾಗಿ ತಿಳಿದಿರುವ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಅಥವಾ ಡಾರ್ಕ್ ವೆಬ್‌ನಿಂದ ನಾವು ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಇದಲ್ಲದೆ, ದ್ವೇಷ ಭಾಷಣ, ವಯಸ್ಕರ ವಿಷಯ, ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒಗ್ಗೂಡಿಸುವ ಸೈಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಪ್ಯಾಮ್ ಮುಂತಾದ ನಮ್ಮ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳು ಕಲಿಯಬಾರದು ಎಂದು ನಾವು ಬಯಸುವ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಲು ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತೇವೆ. ಉಳಿದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನಂತರ ನಮ್ಮ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. 

ವೆಬ್‌ಸೈಟ್ ಮಾಲೀಕರು ತಮ್ಮ ಸೈಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿನ ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ವಿಷಯವನ್ನು ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಲು ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದೇ ಎಂಬುದನ್ನು, robots.txt ಮುಂತಾದ ಮಾನಕ ವೆಬ್ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ GPTBot ಅನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸುವ ಮೂಲಕ ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು; GPTBot ನಮ್ಮ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಸಹಾಯವಾಗುವ ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ವಿಷಯವನ್ನು ಕ್ರಾಲ್ ಮಾಡಬಹುದು. ವೆಬ್‌ಸೈಟ್ ಮಾಲೀಕರು ತಮ್ಮ ಸೈಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ವಿಷಯವು ನಮ್ಮ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೇಗೆ ಸಂವಹನ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಹಾಯವಾಗುವಂತೆ ನಾವು ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ಒದಗಿಸುತ್ತೇವೆ. 

ನಮ್ಮ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿ ಅವುಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಮೂರನೇ ಪಕ್ಷದ ಪಾಲುದಾರರಿಂದಲೂ ನಾವು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ. ಇದು ಮೂರನೇ ಪಕ್ಷಗಳೊಂದಿಗೆ ಮಾಡಿಕೊಂಡ ಒಪ್ಪಂದಗಳ ಮೂಲಕ ನಾವು ಪ್ರವೇಶಿಸುವ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನೂ, ನಮ್ಮ ನೀತಿಗಳು ಮತ್ತು ಒಪ್ಪಂದಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಅನುಮತಿಸಿದಲ್ಲಿ ಮಾನವ ತರಬೇತುದಾರರು ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧಕರು ಒದಗಿಸಿದ ಅಥವಾ ರಚಿಸಿದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನೂ ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು. ಇದು ನಮ್ಮ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟ, ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ, ಈ ಮೂಲಗಳು ಪಠ್ಯ, ಚಿತ್ರಗಳು, ಆಡಿಯೋ, ವೀಡಿಯೊ ಅಥವಾ ಇತರ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು.

ಕೆಲವು ತರಬೇತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಲ್ಲಿ ನಾವು ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಡೇಟಾವನ್ನೂ ಬಳಸುತ್ತೇವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕೃತಕ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳು, ಬಹುಭಾಷಾ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಅಥವಾ ಇತರ ತರಬೇತಿ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ನಾವು ಮಾಹಿತಿ ಮತ್ತು ನಮ್ಮ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಡೇಟಾ ಕಡಿಮೆ ಅಥವಾ ಅಸಮತೋಲನವಾಗಿರುವ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪೂರಕಗೊಳಿಸುವುದರ ಮೂಲಕ ಸೇರಿದಂತೆ, ಕೃತಕ ಡೇಟಾ ಮಾಡೆಲ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು; ಜೊತೆಗೆ ಮಾಡೆಲ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಗೌಪ್ಯತೆ ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ವಿಧಾನಗಳಿಗೂ ಬೆಂಬಲ ನೀಡಬಹುದು.

ChatGPT ಗೆ ಕಲಿಸಲು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆಯೇ?

ಆನ್‌ಲೈನ್ ವಿಷಯದ ಮಹತ್ವದ ಭಾಗವು ಜನರ ಕುರಿತು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವುದರಿಂದ, ನಮ್ಮ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಅನಿರೀಕ್ಷಿತವಾಗಿ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿ ಸೇರಿರಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ನಮ್ಮ ತರಬೇತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ನಾವು ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ.

ಮಾಡೆಲ್‌ನ ಊಹಿಸುವಿಕೆ, ರೀಜನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸಮಸ್ಯೆ ಪರಿಹರಿಸುವಿಕೆ ಮುಂತಾದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ನಾವು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ; ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಪ್ರೊಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು, ಅವರನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಲು ಅಥವಾ ಅವರಿಗೆ ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ಜಾಹೀರಾತುಗಳನ್ನು ನೀಡಲು ಅಲ್ಲ.

ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಹೆಸರುಗಳು ಮತ್ತು ವಿಳಾಸಗಳಂತಹ ಅಂಶಗಳು ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು, ಅಥವಾ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಸಿದ್ಧ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು, ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿಯಿಂದ ಕಲಿಯಬಹುದು. ಇದು ಮಾಡೆಲ್ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರ ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭಕ್ಕೆ ಹೊಂದುವ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ತರಬೇತಿಯ ವೇಳೆ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೇಗೆ ರಕ್ಷಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ?

ತರಬೇತಿಯ ವೇಳೆ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಮಿತಿಗೊಳಿಸಲು ನಾವು ಸಕ್ರಿಯ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಗ್ಗೂಡಿಸುವ ತಿಳಿದಿರುವ ಮೂಲಗಳನ್ನು ನಾವು ಹೊರಗಿಡುತ್ತೇವೆ, ತರಬೇತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತೇವೆ, ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಮರುಕಳಿಸುವ ಅಪಾಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ನಕಲಿ ವಿಷಯವನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ ತೆಗೆದುಹಾಕಲು ಕ್ರಮ ಕೈಗೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಕುರಿತು ಖಾಸಗಿ ಅಥವಾ ಸಂವೇದನಾಶೀಲ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ ಬರುವ ವಿನಂತಿಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ನಾವು ನಮ್ಮ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುತ್ತೇವೆ. 

ನಾವು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಎಷ್ಟು ಕಾಲ ಉಳಿಸಿಡುತ್ತೇವೆ

ಈ ಲೇಖನ ಮತ್ತು ನಮ್ಮ ಪ್ರೈವಸಿ ಪಾಲಿಸಿಯಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಿದ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗೆ ಸಮಂಜಸವಾಗಿ ಅಗತ್ಯವಿರುವಷ್ಟೇ ಕಾಲ, ನಮ್ಮ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿಸಲು ಹಾಗೂ ಸಂಬಂಧಿತ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಸಂಶೋಧನಾ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಸೇರಿ, ನಾವು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಉಳಿಸಿಡುತ್ತೇವೆ. ಉಳಿಸಿಡುವಿಕೆಯ ನಿರಂತರ ಅಗತ್ಯವಿದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಲು ಅದನ್ನು ಅವಧಿ ಅವಧಿಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿಯ ಪ್ರಕಾರ ಹಾಗೂ ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅದು ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉಳಿಸಿಡುವಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವಾಗ, ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವ ನಮ್ಮ ಉದ್ದೇಶ, ಮಾಹಿತಿಯ ಪ್ರಮಾಣ, ಸ್ವರೂಪ ಮತ್ತು ಸಂವೇದನಾಶೀಲತೆ, ಅನಧಿಕೃತ ಬಳಕೆ ಅಥವಾ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವಿಕೆಯಿಂದ ಹಾನಿ ಉಂಟಾಗುವ ಸಾಧ್ಯ ಅಪಾಯ, ಮತ್ತು ನಮಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುವ ಯಾವುದೇ ಕಾನೂನು ಬಾಧ್ಯತೆಗಳಂತಹ ಅಂಶಗಳನ್ನು ನಾವು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತೇವೆ.

ChatGPT ಯ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಗೌಪ್ಯತೆ ಕಾನೂನುಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಪಾಲಿಸುತ್ತದೆ?

ನಾವು ತರಬೇತಿ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಕಾನೂನುಬದ್ಧವಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತೇವೆ. ನಮ್ಮ ಫೌಂಡೇಶನ್ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳು ಪ್ರವೇಶಸೌಲಭ್ಯ ಟೂಲ್‌ಗಳು, ಗ್ರಾಹಕ ಬೆಂಬಲ, ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ, ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ಶಿಕ್ಷಣ ಮತ್ತು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಸಂಶೋಧನೆ ಸೇರಿದಂತೆ ಅನೇಕ ಉಪಯುಕ್ತ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಶಕ್ತಿ ನೀಡುತ್ತವೆ. ಈ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಮಾಹಿತಿ ಮತ್ತು ಮೂರನೇ ಪಕ್ಷದ ಪಾಲುದಾರರಿಂದ ದೊರೆಯುವ ಮಾಹಿತಿ ಸೇರಿದಂತೆ ಲಾರ್ಜ್-ಸ್ಕೇಲ್ ಟ್ರೈನಿಂಗ್ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿವೆ. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಿದಂತೆ, ತರಬೇತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ತಗ್ಗಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿದ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ, ತರಬೇತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾದ್ಯಂತ ನಾವು ರಕ್ಷಣಾ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತೇವೆ. ತರಬೇತಿ ಮಾಹಿತಿಯಲ್ಲಿ ಸೇರಿರುವ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನಾವು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಬಳಸುವುದನ್ನು, GDPR ಮುಂತಾದ ಗೌಪ್ಯತೆ ಕಾನೂನುಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಕಾನೂನುಬದ್ಧ ಹಿತಾಸಕ್ತಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ; ನಮ್ಮ ಪ್ರೈವಸಿ ಪಾಲಿಸಿಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿವರವಾಗಿ ವಿವರಿಸಿದಂತೆ, ಆರ್ಟಿಫಿಷಿಯಲ್ ಜನರಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ ಎಲ್ಲರಿಗೂ ಪ್ರಯೋಜನಕರವಾಗುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುವ ನಮ್ಮ ಧ್ಯೇಯಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಬಳಕೆದಾರರು ಮತ್ತು ವಿಶಾಲ ಸಮಾಜಕ್ಕಾಗಿ ನಮ್ಮ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿ ಅವುಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವುದೂ ಇದರಲ್ಲಿ ಸೇರಿದೆ. ಈ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನಾವು ಕಾನೂನುಬದ್ಧವಾಗಿ ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತವಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ ಬಳಸುತ್ತಿರುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಲು ಸಹಾಯವಾಗುವಂತೆ ನಾವು ಡೇಟಾ ರಕ್ಷಣಾ ಪರಿಣಾಮ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಿದ್ದೇವೆ.

ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಬಹುದಾದ ಅಥವಾ ವರ್ಗಾಯಿಸಬಹುದಾದ ಸಂದರ್ಭಗಳು

ನಾವು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು “ಮಾರಾಟ” ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ, ಮತ್ತು ನಮ್ಮ ಪ್ರೈವಸಿ ಪಾಲಿಸಿಯಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಿದ ಸೀಮಿತ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತೇವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನಮ್ಮ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ, ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಸುಧಾರಣೆಗೆ ಬೆಂಬಲ ನೀಡುವ ಅಂಗಸಂಸ್ಥೆಗಳು, ಮಾರಾಟಗಾರರು ಮತ್ತು ಸೇವಾ ಪೂರೈಕೆದಾರರೊಂದಿಗೆ ನಾವು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಕಾನೂನು ಬಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಪಾಲಿಸಲು ಅಥವಾ ನಮ್ಮ ಹಕ್ಕುಗಳು, ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಭದ್ರತೆಯನ್ನು ಹಾಗೂ ನಮ್ಮ ಬಳಕೆದಾರರು, ಉದ್ಯೋಗಿಗಳು ಅಥವಾ ಸಾರ್ವಜನಿಕರ ಹಕ್ಕುಗಳು, ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಭದ್ರತೆಯನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಲು ಇಂತಹ ಕ್ರಮ ಅಗತ್ಯವೆಂದು ಸದುದ್ದೇಶದ ನಂಬಿಕೆಯಿದ್ದರೆ, ನಮ್ಮ ಪ್ರೈವಸಿ ಪಾಲಿಸಿಯಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಿದಂತೆ ನಾವು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಬಹುದು.

ನಮ್ಮ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ಜಾಗತಿಕವಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು EEA, ಸ್ವಿಟ್ಜರ್‌ಲ್ಯಾಂಡ್ ಅಥವಾ UK ಹೊರಗಿನ ದೇಶಗಳಲ್ಲಿ, United States ಸೇರಿದಂತೆ, ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಇದು ಸಂಭವಿಸಿದಾಗ, ನಮ್ಮ ಪ್ರೈವಸಿ ಪಾಲಿಸಿಯಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಿದಂತೆ, ಸಮರ್ಪಕತೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಅಥವಾ ಮಾನಕ ಒಪ್ಪಂದ ವಿಧಿಗಳು ಮುಂತಾದ ಸೂಕ್ತ ರಕ್ಷಣಾ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ನಾವು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತೇವೆ.

ನಿಮ್ಮ ಹಕ್ಕುಗಳು ಮತ್ತು ಅವನ್ನು ಬಳಸುವ ವಿಧಾನ

ವಿರೋಧ ಮನವಿಗಳು ಮತ್ತು ಅದೇ ರೀತಿಯ ಹಕ್ಕುಗಳ ಮನವಿಗಳಿಗೆ ನಾವು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುತ್ತೇವೆ. ಭಾಷೆಯನ್ನು ಕಲಿಯುವಿಕೆಯ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಇಂಟರ್ನೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ತಮ್ಮ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿ ಅನೇಕ ಬಾರಿ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಕುರಿತು ChatGPT ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು. ಕೆಲವು ನ್ಯಾಯವ್ಯಾಪ್ತಿಗಳಲ್ಲಿರುವ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು, ನಮ್ಮ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳು ತಮ್ಮ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದಕ್ಕೆ ವಿರೋಧ ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ನಮ್ಮ ಪ್ರೈವಸಿ ಪೋರ್ಟಲ್ ಮೂಲಕ ಇತರ ಡೇಟಾ ವಿಷಯದ ಹಕ್ಕುಗಳ ಮನವಿಗಳನ್ನು ಸಲ್ಲಿಸಬಹುದು. privacy@openai.com ಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ ಮೂಲಕವೂ ನೀವು ಈ ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. 

ನಿಮ್ಮ ಮನವಿಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಲು ನಮಗೆ ಸಹಾಯವಾಗುವಂತೆ, ನಿಮ್ಮ ಮನವಿ ಯಾವ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ದಯವಿಟ್ಟು ಒದಗಿಸಿ; ಉದಾಹರಣೆಗೆ ನಿಮ್ಮ ಹೆಸರು, ಸಂಬಂಧಿತ URLಗಳು, ಮಾಡೆಲ್ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಉದಾಹರಣೆಗಳು, ಅಥವಾ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಇತರ ವಿವರಗಳು. ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಕ್ರಮ ಕೈಗೊಳ್ಳುವ ಮೊದಲು ನಿಮ್ಮ ಗುರುತನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಅಥವಾ ಮಾಹಿತಿ ನಿಮಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ ಎಂದು ದೃಢೀಕರಿಸಲು ನಾವು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಕೇಳಬಹುದು. ಈ ಮನವಿಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಲ್ಲಿಸಬೇಕು, ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು ಮತ್ತು ಮನವಿಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದೂ ಸೇರಿದಂತೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾಹಿತಿ, ChatGPT ಯಿಂದ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ ತೆಗೆದುಹಾಕುವಿಕೆಯ ಕುರಿತು ನಮ್ಮ ಹೆಲ್ಪ್ ಸೆಂಟರ್ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿದೆ. ಅನ್ವಯಿಸುವ ಗೌಪ್ಯತೆ ಕಾನೂನುಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ನಾವು ಮನವಿಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ, ಅನ್ವಯಿಸುವ ಕಾನೂನು ಕಾಲಮಿತಿಗಳೊಳಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುತ್ತೇವೆ.

ಗೌಪ್ಯತೆ ಕಾನೂನುಗಳಿಗೆ ಅನುಸಾರವಾಗಿ, ಕೆಲವು ಹಕ್ಕುಗಳು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿರದಿರಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ದಯವಿಟ್ಟು ಗಮನಿಸಿ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಂಬಂಧಿತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನಾವು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಮನವಿ OpenAI ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಿದ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸದಿದ್ದರೆ, ವಿನಾಯಿತಿ ಅನ್ವಯಿಸಿದರೆ, ಅಥವಾ ಹೀಗೆ ಮಾಡಲು ನಮಗೆ ಮತ್ತೊಂದು ಕಾನೂನುಬದ್ಧ ಕಾರಣವಿದ್ದರೆ, ಮನವಿಯನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ನಮಗೆ ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿರಬಹುದು. ಮನವಿಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿ ಪ್ರಕರಣದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆ ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿ ಸ್ವಾತಂತ್ರ್ಯ ಮತ್ತು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಹಿತಾಸಕ್ತಿ ಮುಂತಾದ ಇತರ ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಗಣನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಮತೋಲನಗೊಳಿಸುವುದು ಇದರಲ್ಲಿ ಸೇರಿರಬಹುದು. 

ಆದಾಗ್ಯೂ, ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿಯ ರಕ್ಷಣೆಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಲು ನಾವು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಎಲ್ಲಾ ಗೌಪ್ಯತೆ ಕಾನೂನುಗಳನ್ನು ಪಾಲಿಸುತ್ತೇವೆ. ನಾವು ಯಾವುದಾದರೂ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಸಮರ್ಪಕವಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸಿಲ್ಲವೆಂದು ನಿಮಗೆ ಅನಿಸಿದರೆ, ನಿಮ್ಮ ಸ್ಥಳೀಯ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ಪ್ರಾಧಿಕಾರಕ್ಕೆ ದೂರು ಸಲ್ಲಿಸುವ ಹಕ್ಕು ನಿಮಗಿದೆ.

ನೀವು ನಮ್ಮ ವೆಬ್‌ಸೈಟ್, ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ ನಿಮ್ಮಿಂದ ಅಥವಾ ನಿಮ್ಮ ಕುರಿತು ನಾವು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ OpenAI ಯ ಅಭ್ಯಾಸಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ, ದಯವಿಟ್ಟು ನಮ್ಮ ಪ್ರೈವಸಿ ಪಾಲಿಸಿ ನೋಡಿ.