ChatGPTಗೆ ಶಕ್ತಿ ನೀಡುವ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ OpenAIಯ ಮೂಲಾಧಾರ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಮೂರು ಮುಖ್ಯ ಮಾಹಿತಿ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ: (1) ಅಂತರ್ಜಾಲದಲ್ಲಿ ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಮಾಹಿತಿ, (2) ತೃತೀಯ ಪಕ್ಷಗಳ ಸಹಭಾಗಿತ್ವದ ಮೂಲಕ ನಮಗೆ ಲಭ್ಯವಾಗುವ ಮಾಹಿತಿ ಮತ್ತು (3) ನಮ್ಮ ಬಳಕೆದಾರರು, ಮಾನವ ತರಬೇತುದಾರರು ಹಾಗೂ ಸಂಶೋಧಕರು ಒದಗಿಸುವ ಅಥವಾ ರಚಿಸುವ ಮಾಹಿತಿ.

ChatGPTಯಲ್ಲಿ ಬಳಸುವಂತಹ ಮೂಲಾಧಾರ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯು ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುವುದು, ಪ್ರೀ-ಟ್ರೈನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ನಂತರದ ತರಬೇತಿ ಸೇರಿದಂತೆ ಹಲವು ಹಂತಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ನಿಯೋಜನೆಯ ನಂತರ ನಿರಂತರ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ಸುಧಾರಣೆಯೂ ನಡೆಯುತ್ತದೆ. ಮಾಡೆಲ್‌ನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವುದು ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಈ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಬೇರೆ ಬೇರೆ ಬಗೆಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. 

ಈ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ನಾವು ಬಳಸುವ ಮಾಹಿತಿ, ಗೌಪ್ಯತಾ ಕಾನೂನುಗಳನ್ನು ಪಾಲಿಸುತ್ತಾ ಅದನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಮತ್ತು ಬಳಸುವ ವಿಧಾನ ಹಾಗೂ ತರಬೇತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯುದ್ದಕ್ಕೂ ಅನ್ವಯಿಸುವ ಸುರಕ್ಷತಾ ಕ್ರಮಗಳ ಅವಲೋಕನವನ್ನು ಈ ಲೇಖನವು ನೀಡುತ್ತದೆ. ನಮ್ಮ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ChatGPT ಸಂಭಾಷಣೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ ಹೊರಗುಳಿಯುವ ವಿಧಾನವೂ ಸೇರಿದಂತೆ, ನಮ್ಮ ಸೇವೆಗಳ ಬಳಕೆದಾರರಿಂದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನಾವು ಹೇಗೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಯಲು ನಮ್ಮ ಪ್ರೈವಸಿ ಪಾಲಿಸಿ ಮತ್ತು ಈ ಹೆಲ್ಪ್ ಸೆಂಟರ್ ಲೇಖನವನ್ನು ನೋಡಿ.

ChatGPT ಎಂದರೇನು ಮತ್ತು ಅದು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ?

ChatGPT ಎಂಬುದು ಅಂತರ್ಜಾಲ ಅಥವಾ ಆ್ಯಪ್ ಮೂಲಕ ಬಳಸಬಹುದಾದ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಆಧಾರಿತ ಸೇವೆಯಾಗಿದೆ. ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸಂಕ್ಷೇಪಿಸುವುದು, ಅನುವಾದಕ್ಕೆ ನೆರವಾಗುವುದು, ಕೋಡಿಂಗ್, ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಬೆಂಬಲ ನೀಡುವುದು, ವಿವಿಧ ಪರಿಕರಗಳಲ್ಲಿ ಬಹುಹಂತದ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುವುದು, ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು ಅಥವಾ ರಚಿಸುವುದು, ಸೃಜನಶೀಲತೆ ಮತ್ತು ಹೊಸ ಆಲೋಚನೆಗಳಿಗೆ ಸ್ಫೂರ್ತಿ ನೀಡುವುದು ಹಾಗೂ ಇತರ ದೈನಂದಿನ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ ವ್ಯಾಪಕ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ChatGPTಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಪಠ್ಯ, ಚಿತ್ರಗಳು, ಧ್ವನಿ ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊ ಸೇರಿದಂತೆ ಅಪಾರ ಪ್ರಮಾಣದ ಮಾಹಿತಿಯಲ್ಲಿನ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವ ಮೂಲಕ ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಮತ್ತು ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುವಂತೆ ChatGPTಯನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. 

ತರಬೇತಿಯ ವೇಳೆ ಮಾಡೆಲ್ ಈ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿನ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಂದರ್ಭಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಪದಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೇಗೆ ಒಟ್ಟಿಗೆ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ರಚಿಸುವಾಗ ಮುಂದಿನ ಅತ್ಯಂತ ಸಂಭವನೀಯ ಪದವನ್ನು ಒಂದೊಂದಾಗಿ ಊಹಿಸಲು ಆ ತಿಳಿವಳಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಪಠ್ಯವನ್ನು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ “ಟೋಕನ್‌ಗಳು” ಎನ್ನಲಾಗುವ ಸಣ್ಣ ಘಟಕಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಬಹುದು. ಇವು ಪೂರ್ಣ ಪದಗಳು, ಪದಗಳ ಭಾಗಗಳು ಅಥವಾ ವಿರಾಮಚಿಹ್ನೆಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಬಹುದು. ಟೋಕನ್‌ಗಳು ಮಾಡೆಲ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವ ಪಠ್ಯದ ಮೂಲ ಘಟಕಗಳಾಗಿವೆ. ಅದೇ ರೀತಿ, ಚಿತ್ರಗಳಂತಹ ಇತರ ಬಗೆಯ ವಿಷಯವನ್ನು ರಚಿಸುವ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳು ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿ ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳು ಪರಸ್ಪರ ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೇಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿವೆ ಎಂಬ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುತ್ತವೆ.

ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮಾಡೆಲ್‌ನ ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ (“ತರಬೇತಿ” ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ), “ಎಡಕ್ಕೆ ತಿರುಗುವ ಬದಲು, ಅವಳು ___ ತಿರುಗಿದಳು.” ಎಂಬ ವಾಕ್ಯವನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುವ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಅದಕ್ಕೆ ನೀಡಬಹುದು. ತರಬೇತಿಯ ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಅದರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳು ಬಹುತೇಕ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಆದರೆ ಮಾಡೆಲ್ ಅಪಾರ ಪ್ರಮಾಣದ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಿ ಕಲಿಯುತ್ತಾ ಹೋದಂತೆ, ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮತ್ತು ಮುಂದಿನ ಅತ್ಯಂತ ಸಂಭವನೀಯ ಪದವನ್ನು ಊಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ. ಅದರ ತಿಳಿವಳಿಕೆಯನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಲಕ್ಷಾಂತರ ವಾಕ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

“ಎಡಕ್ಕೆ ತಿರುಗುವ ಬದಲು, ಅವಳು ಬಲಕ್ಕೆ ತಿರುಗಿದಳು,” “ಸುತ್ತಿ ತಿರುಗಿದಳು” ಅಥವಾ “ಹಿಂದಕ್ಕೆ ತಿರುಗಿದಳು” ಎಂಬಂತೆ ಒಂದು ವಾಕ್ಯವನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲು ಹಲವು ಸಮಂಜಸ ವಿಧಾನಗಳಿರುವುದರಿಂದ, ಮಾಡೆಲ್‌ನ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಸಹಜವಾಗಿಯೇ ಸ್ವಲ್ಪ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕತೆ ಇರುತ್ತದೆ. ಹೀಗಾಗಿ, ಒಂದೇ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಬೇರೆ ಬೇರೆ ಬಾರಿ ಕೇಳಿದಾಗ ವಿಭಿನ್ನ ಉತ್ತರಗಳು ದೊರೆಯಬಹುದು.

ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳು “ತೂಕಗಳು” ಅಥವಾ “ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳು” ಎನ್ನಲಾಗುವ ಬೃಹತ್ ಸಂಖ್ಯಾ ಸಮೂಹಗಳನ್ನೂ, ಆ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಿ ಬಳಸುವ ಕೋಡ್‌ನನ್ನೂ ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ. ಈ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳು ತಾವು ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ದತ್ತಾಂಶದ ಪ್ರತಿಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಅಥವಾ ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ. ಬದಲಾಗಿ, ಮಾಡೆಲ್ ಕಲಿಯುತ್ತಿದ್ದಂತೆ ಅದು ಗುರುತಿಸಿದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸಲು ಅದರ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸ್ವಲ್ಪಮಟ್ಟಿಗೆ ಹೊಂದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹಿಂದಿನ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ, ತರಬೇತಿ ವಾಕ್ಯಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಮೂಲಕವಲ್ಲದೆ ತನ್ನ ಆಂತರಿಕ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳನ್ನು ನವೀಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮಾಡೆಲ್ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಪದಗಳನ್ನು ಊಹಿಸುವುದರಿಂದ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಮಾಡುವ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಸುಧಾರಿಸಿತು. ತರಬೇತಿಯ ವೇಳೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವ ವಾಕ್ಯಗಳು, ಚಿತ್ರಗಳು ಅಥವಾ ಧ್ವನಿಯ ಪ್ರತಿಗಳನ್ನು ಮಾಡೆಲ್ ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ. ChatGPT ತನ್ನ ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ “ನಕಲಿಸಿ ಅಂಟಿಸುವುದಿಲ್ಲ.” ವ್ಯಾಪಕ ಅಧ್ಯಯನದ ನಂತರ ಶಿಕ್ಷಕರೊಬ್ಬರು ಮೂಲ ಸಾಮಗ್ರಿಯನ್ನು ಕಂಠಪಾಠ ಮಾಡದೆ ಅಥವಾ ಯಥಾವತ್ತಾಗಿ ಪುನರುತ್ಪಾದಿಸದೆ, ವಿಚಾರಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡು ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುವುದಕ್ಕೆ ಇದು ಹೋಲುತ್ತದೆ. ಬಳಕೆದಾರರ ವಿನಂತಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ರಚಿಸುವಾಗ, ಹೊಸ ವಿಷಯವನ್ನು ಊಹಿಸಿ ಸೃಷ್ಟಿಸಲು ಮಾಡೆಲ್ ತಾನು ಕಲಿತ ಈ ತೂಕಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.

ChatGPTಗೆ ಕಲಿಸಲು ಯಾವ ಬಗೆಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ?

ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಅಂತರ್ಜಾಲ ವಿಷಯಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ, ಅಂತರ್ಜಾಲದಲ್ಲಿ ಉಚಿತವಾಗಿ ಮತ್ತು ಮುಕ್ತವಾಗಿ ದೊರೆಯುವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ನಾವು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ. ಇದರಲ್ಲಿ ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಜಾಲಪುಟಗಳು, ಸಾರ್ವಜನಿಕ ವೇದಿಕೆಗಳು, ಬ್ಲಾಗ್‌ಗಳು, ಪೋಸ್ಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಆನ್‌ಲೈನ್ ವಿಷಯಗಳು ಸೇರಿರಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನೀವು ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಆನ್‌ಲೈನ್ ಚರ್ಚಾ ವೇದಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಭಾಗವಹಿಸಿದರೆ ಅಥವಾ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಬ್ಲಾಗ್ ಅಥವಾ ಬೇರೆ ಪೋಸ್ಟ್ ಪ್ರಕಟಿಸಿದರೆ, ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಆ ವಿಷಯವನ್ನು ಮಾಡೆಲ್ ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ನಾವು ಬಳಸಬಹುದು. ಆದರೆ ನಮ್ಮ ತರಬೇತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿಯ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ನಾವು ಕ್ರಮ ಕೈಗೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ.  ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಅಂತರ್ಜಾಲ ವಿಷಯವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವಾಗ, ಪಾವತಿ ನಿರ್ಬಂಧದ ಹಿಂದಿರುವುದಾಗಿ ತಿಳಿದಿರುವ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಅಥವಾ ಡಾರ್ಕ್ ವೆಬ್‌ನಿಂದ ನಾವು ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಜೊತೆಗೆ, ದ್ವೇಷಪೂರಿತ ಮಾತು, ವಯಸ್ಕರ ವಿಷಯ, ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವ ತಾಣಗಳು ಮತ್ತು ಅನಗತ್ಯ ಸಂದೇಶಗಳಂತಹ ನಮ್ಮ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳು ಕಲಿಯಬಾರದೆಂದು ನಾವು ಬಯಸುವ ಸಾಮಗ್ರಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಲು ಶೋಧಕಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತೇವೆ. ನಂತರ ಉಳಿದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನಮ್ಮ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. 

ತಮ್ಮ ತಾಣಗಳ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ವಿಷಯವನ್ನು ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಜಾಲತಾಣದ ಮಾಲೀಕರು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು. ನಮ್ಮ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳ ತರಬೇತಿಗೆ ನೆರವಾಗಲು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ವಿಷಯವನ್ನು ಸಂಚರಿಸಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಬಹುದಾದ GPTBotಗೆ ಅನುಮತಿ ನಿರಾಕರಿಸಲು robots.txtನಂತಹ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಜಾಲ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಜಾಲತಾಣದ ಮಾಲೀಕರು ತಮ್ಮ ತಾಣಗಳು ಮತ್ತು ವಿಷಯವು ನಮ್ಮ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೇಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ನೆರವಾಗುವ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನವನ್ನು ನಾವು ಒದಗಿಸುತ್ತೇವೆ. 

ನಮ್ಮ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ತೃತೀಯ ಪಕ್ಷದ ಪಾಲುದಾರರಿಂದ ದೊರೆಯುವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನೂ ಬಳಸುತ್ತೇವೆ. ಇದರಲ್ಲಿ ತೃತೀಯ ಪಕ್ಷಗಳೊಂದಿಗಿನ ಒಪ್ಪಂದಗಳ ಮೂಲಕ ನಾವು ಪ್ರವೇಶಿಸುವ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹಗಳ ಮಾಹಿತಿ ಹಾಗೂ ನಮ್ಮ ನೀತಿಗಳು ಮತ್ತು ಒಪ್ಪಂದಗಳು ಅನುಮತಿಸುವ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಮಾನವ ತರಬೇತುದಾರರು ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧಕರು ಒದಗಿಸಿದ ಅಥವಾ ರಚಿಸಿದ ಮಾಹಿತಿ ಸೇರಿರಬಹುದು. ಇದು ನಮ್ಮ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟ, ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ನೆರವಾಗುತ್ತದೆ. ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ಈ ಮೂಲಗಳಲ್ಲಿ ಪಠ್ಯ, ಚಿತ್ರಗಳು, ಧ್ವನಿ, ವೀಡಿಯೊ ಅಥವಾ ಇತರ ಬಗೆಯ ದತ್ತಾಂಶ ಸೇರಿರಬಹುದು.

ಕೆಲವು ತರಬೇತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಲ್ಲಿ ನಾವು ಕೃತಕವಾಗಿ ರಚಿಸಿದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನೂ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕೃತಕವಾಗಿ ರಚಿಸಿದ ಪ್ರೇರಕ ಸೂಚನೆಗಳು, ಬಹುಭಾಷಾ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಅಥವಾ ಇತರ ತರಬೇತಿ ಸಾಮಗ್ರಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಮಾಹಿತಿ ಮತ್ತು ನಮ್ಮ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ದತ್ತಾಂಶ ಕಡಿಮೆ ಇರುವ ಅಥವಾ ಅಸಮತೋಲನವಾಗಿರುವ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ಪೂರಕವಾಗುವ ಮೂಲಕ ಕೃತಕವಾಗಿ ರಚಿಸಿದ ದತ್ತಾಂಶವು ಮಾಡೆಲ್‌ನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು. ಮಾಡೆಲ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ವಿಧಾನಗಳಿಗೂ ಇದು ನೆರವಾಗಬಹುದು.

ChatGPTಗೆ ಕಲಿಸಲು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆಯೇ?

ಆನ್‌ಲೈನ್ ವಿಷಯದ ಗಣನೀಯ ಭಾಗವು ಜನರ ಕುರಿತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವುದರಿಂದ, ನಮ್ಮ ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಸಂಗಿಕವಾಗಿ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿ ಸೇರಿರಬಹುದು. ಆದರೆ ನಮ್ಮ ತರಬೇತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿಯ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ನಾವು ಕ್ರಮ ಕೈಗೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ.

ಊಹಿಸುವಿಕೆ, ರೀಜನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸಮಸ್ಯೆ ಪರಿಹಾರದಂತಹ ಮಾಡೆಲ್‌ನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ನಾವು ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ. ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಪ್ರೊಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು, ಅವರನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಲು ಅಥವಾ ಅವರಿಗೆ ವೈಯಕ್ತೀಕರಿಸಿದ ಜಾಹೀರಾತುಗಳನ್ನು ತೋರಿಸಲು ಅದನ್ನು ಬಳಸುವುದಿಲ್ಲ.

ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಹೆಸರುಗಳು ಮತ್ತು ವಿಳಾಸಗಳಂತಹ ಅಂಶಗಳು ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಅಥವಾ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಸಿದ್ಧ ಸಂಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿಯಿಂದ ಕಲಿಯಬಹುದು. ಇದು ಮಾಡೆಲ್ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭೋಚಿತವಾದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ನೆರವಾಗುತ್ತದೆ.

ತರಬೇತಿಯ ವೇಳೆ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೇಗೆ ರಕ್ಷಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ?

ತರಬೇತಿಯ ವೇಳೆ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿಯ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಮಿತಿಗೊಳಿಸಲು ನಾವು ಸಕ್ರಿಯ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಅಪಾರ ಪ್ರಮಾಣದ ವೈಯಕ್ತಿಕ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವುದಾಗಿ ತಿಳಿದಿರುವ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಹೊರಗಿಡುತ್ತೇವೆ, ತರಬೇತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಶೋಧಕಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶ ಪುನರಾವರ್ತನೆಯ ಅಪಾಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ನಕಲಿ ವಿಷಯವನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ ತೆಗೆದುಹಾಕುವ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ. ಜೊತೆಗೆ, ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಖಾಸಗಿ ಅಥವಾ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಕೇಳುವ ವಿನಂತಿಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸದಂತೆ ನಮ್ಮ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುತ್ತೇವೆ. 

ನಾವು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಎಷ್ಟು ಕಾಲ ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ

ನಮ್ಮ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿಸುವುದು ಹಾಗೂ ಸಂಬಂಧಿತ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಸಂಶೋಧನೆ ಸೇರಿದಂತೆ, ಈ ಲೇಖನ ಮತ್ತು ನಮ್ಮ ಪ್ರೈವಸಿ ಪಾಲಿಸಿಯಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಿದ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗೆ ಸಮಂಜಸವಾಗಿ ಅಗತ್ಯವಿರುವವರೆಗೆ ಮಾತ್ರ ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ. ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಇನ್ನೂ ಅಗತ್ಯವೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ನಿಯತಕಾಲಿಕವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಅವಧಿಯು ಮಾಹಿತಿಯ ಬಗೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಬಳಸುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಎಷ್ಟು ಕಾಲ ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕೆಂದು ನಿರ್ಧರಿಸುವಾಗ, ಅದನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸುವ ನಮ್ಮ ಉದ್ದೇಶ, ಮಾಹಿತಿಯ ಪ್ರಮಾಣ, ಸ್ವರೂಪ ಮತ್ತು ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆ, ಅನಧಿಕೃತ ಬಳಕೆ ಅಥವಾ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವಿಕೆಯಿಂದ ಉಂಟಾಗಬಹುದಾದ ಹಾನಿಯ ಅಪಾಯ ಹಾಗೂ ನಮಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುವ ಕಾನೂನುಬದ್ಧ ಬಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತೇವೆ.

ChatGPTಯ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯು ಗೌಪ್ಯತಾ ಕಾನೂನುಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಪಾಲಿಸುತ್ತದೆ?

ತರಬೇತಿ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನಾವು ಕಾನೂನುಬದ್ಧವಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತೇವೆ. ಪ್ರವೇಶಸಾಧ್ಯತಾ ಪರಿಕರಗಳು, ಗ್ರಾಹಕ ಬೆಂಬಲ, ತಂತ್ರಾಂಶ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ, ವೈಯಕ್ತೀಕರಿಸಿದ ಶಿಕ್ಷಣ ಮತ್ತು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಸಂಶೋಧನೆ ಸೇರಿದಂತೆ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಉಪಯುಕ್ತ ಅನ್ವಯಗಳಿಗೆ ನಮ್ಮ ಮೂಲಾಧಾರ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳು ಶಕ್ತಿ ನೀಡುತ್ತವೆ. ಈ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಮಾಹಿತಿ ಮತ್ತು ತೃತೀಯ ಪಕ್ಷದ ಪಾಲುದಾರರಿಂದ ದೊರೆಯುವ ಮಾಹಿತಿ ಸೇರಿದಂತೆ ಲಾರ್ಜ್-ಸ್ಕೇಲ್ ಟ್ರೈನಿಂಗ್ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿವೆ. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಿದಂತೆ, ತರಬೇತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿಯ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ತಗ್ಗಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿದ ಕ್ರಮಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ, ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯುದ್ದಕ್ಕೂ ಸುರಕ್ಷತಾ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತೇವೆ. ಆರ್ಟಿಫಿಷಿಯಲ್ ಜನರಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ ಎಲ್ಲರಿಗೂ ಪ್ರಯೋಜನ ನೀಡುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುವ ನಮ್ಮ ಧ್ಯೇಯಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ, ಬಳಕೆದಾರರು ಮತ್ತು ವಿಶಾಲ ಸಮಾಜಕ್ಕಾಗಿ ನಮ್ಮ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು, ತರಬೇತಿ ಮಾಹಿತಿಯಲ್ಲಿರುವ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿಯ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆಯನ್ನು GDPRನಂತಹ ಗೌಪ್ಯತಾ ಕಾನೂನುಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿನ ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತ ಹಿತಾಸಕ್ತಿಗಳ ಮೇಲೆ ಆಧರಿಸಿದ್ದೇವೆ. ಇದನ್ನು ನಮ್ಮ ಪ್ರೈವಸಿ ಪಾಲಿಸಿಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ವಿವರವಾಗಿ ತಿಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಕಾನೂನುಬದ್ಧವಾಗಿ ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತವಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ನಾವು ದತ್ತಾಂಶ ಸಂರಕ್ಷಣೆಯ ಪರಿಣಾಮ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಿದ್ದೇವೆ.

ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಬಹುದಾದ ಅಥವಾ ವರ್ಗಾಯಿಸಬಹುದಾದ ಸಂದರ್ಭಗಳು

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

ನಮ್ಮ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವು ಜಾಗತಿಕವಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿನ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು EEA, ಸ್ವಿಟ್ಜರ್‌ಲ್ಯಾಂಡ್ ಅಥವಾ ಯುನೈಟೆಡ್ ಕಿಂಗ್‌ಡಮ್‌ನ ಹೊರಗಿನ ದೇಶಗಳಲ್ಲಿ, ಅಮೆರಿಕ ಸಂಯುಕ್ತ ಸಂಸ್ಥಾನವೂ ಸೇರಿದಂತೆ, ಸಂಸ್ಕರಿಸಬಹುದು. ಹೀಗೆ ಸಂಭವಿಸಿದಾಗ, ನಮ್ಮ ಪ್ರೈವಸಿ ಪಾಲಿಸಿಯಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಿದಂತೆ ಸಮರ್ಪಕತೆಯ ನಿರ್ಣಯಗಳು ಅಥವಾ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಒಪ್ಪಂದದ ಷರತ್ತುಗಳಂತಹ ಸೂಕ್ತ ಸುರಕ್ಷತಾ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತೇವೆ.

ನಿಮ್ಮ ಹಕ್ಕುಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸುವ ವಿಧಾನ

ಆಕ್ಷೇಪಣೆಯ ವಿನಂತಿಗಳು ಮತ್ತು ಇದೇ ರೀತಿಯ ಹಕ್ಕುಗಳ ವಿನಂತಿಗಳಿಗೆ ನಾವು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುತ್ತೇವೆ. ಭಾಷೆಯನ್ನು ಕಲಿತ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಅಂತರ್ಜಾಲದಲ್ಲಿ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿ ಹಲವು ಬಾರಿ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ, ಕುರಿತ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ChatGPTಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು. ಕೆಲವು ನ್ಯಾಯವ್ಯಾಪ್ತಿಗಳಲ್ಲಿರುವ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ನಮ್ಮ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳು ತಮ್ಮ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸುವುದಕ್ಕೆ ಆಕ್ಷೇಪಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ನಮ್ಮ ಪ್ರೈವಸಿ ಪೋರ್ಟಲ್ ಮೂಲಕ ದತ್ತಾಂಶದ ವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಇತರ ಹಕ್ಕುಗಳ ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ಸಲ್ಲಿಸಬಹುದು. privacy@openai.comಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ ಮೂಲಕವೂ ಈ ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಬಹುದು.

ನಿಮ್ಮ ವಿನಂತಿಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಲು ನಮಗೆ ನೆರವಾಗುವಂತೆ, ಅದು ಯಾವ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಮಾಹಿತಿ ನೀಡಿ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನಿಮ್ಮ ಹೆಸರು, ಸಂಬಂಧಿತ URLಗಳು, ಮಾಡೆಲ್‌ನ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಅಥವಾ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ನೆರವಾಗುವ ಇತರ ವಿವರಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಿ. ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಕ್ರಮ ಕೈಗೊಳ್ಳುವ ಮೊದಲು ನಿಮ್ಮ ಗುರುತನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಅಥವಾ ಮಾಹಿತಿಯು ನಿಮಗೇ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ ಎಂದು ದೃಢೀಕರಿಸಲು ನಾವು ಕೇಳಬಹುದು. ಅತ್ಯುತ್ತಮ ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ವಿಧಾನ ಸೇರಿದಂತೆ ಇಂತಹ ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ಸಲ್ಲಿಸುವ ಕುರಿತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾಹಿತಿ, ChatGPTಯಿಂದ ವೈಯಕ್ತಿಕ ದತ್ತಾಂಶ ತೆಗೆದುಹಾಕುವ ಕುರಿತು ನಮ್ಮ ಹೆಲ್ಪ್ ಸೆಂಟರ್ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿದೆ. ಅನ್ವಯಿಸುವ ಗೌಪ್ಯತಾ ಕಾನೂನುಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ, ಅನ್ವಯಿಸುವ ಕಾನೂನುಬದ್ಧ ಕಾಲಮಿತಿಯೊಳಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುತ್ತೇವೆ.

ಗೌಪ್ಯತಾ ಕಾನೂನುಗಳ ಪ್ರಕಾರ ಕೆಲವು ಹಕ್ಕುಗಳು ಪರಿಪೂರ್ಣವಾಗಿರದಿರಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ದಯವಿಟ್ಟು ಗಮನಿಸಿ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಂಬಂಧಿತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದರೆ, ವಿನಂತಿಯು OpenAI ಸಂಸ್ಕರಿಸುವ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸದಿದ್ದರೆ, ವಿನಾಯಿತಿ ಅನ್ವಯಿಸಿದರೆ ಅಥವಾ ಅದನ್ನು ಪೂರೈಸದಿರಲು ನಮಗೆ ಬೇರೆ ಕಾನೂನುಬದ್ಧ ಕಾರಣವಿದ್ದರೆ, ವಿನಂತಿಯನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿರಬಹುದು. ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪ್ರಕರಣದ ಆಧಾರದಲ್ಲಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿ ಸ್ವಾತಂತ್ರ್ಯ ಮತ್ತು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಹಿತಾಸಕ್ತಿಯಂತಹ ಇತರ ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಗಣನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಗೌಪ್ಯತಾ ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಸಮತೋಲನಗೊಳಿಸುವ ಅಗತ್ಯವೂ ಇರಬಹುದು.

ಆದಾಗ್ಯೂ, ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿಯ ರಕ್ಷಣೆಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಲು ಮತ್ತು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಎಲ್ಲ ಗೌಪ್ಯತಾ ಕಾನೂನುಗಳನ್ನು ಪಾಲಿಸಲು ನಾವು ಶ್ರಮಿಸುತ್ತೇವೆ. ನಾವು ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಸಮರ್ಪಕವಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸಿಲ್ಲ ಎಂದು ನಿಮಗೆ ಅನಿಸಿದರೆ, ನಿಮ್ಮ ಸ್ಥಳೀಯ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ಪ್ರಾಧಿಕಾರಕ್ಕೆ ದೂರು ಸಲ್ಲಿಸುವ ಹಕ್ಕು ನಿಮಗಿದೆ.

ನೀವು ನಮ್ಮ ಜಾಲತಾಣ, ಅನ್ವಯಗಳು ಮತ್ತು ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ ನಿಮ್ಮಿಂದ ಅಥವಾ ನಿಮ್ಮ ಕುರಿತು ನಾವು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ OpenAIಯ ಕ್ರಮಗಳ ಕುರಿತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ ನಮ್ಮ ಪ್ರೈವಸಿ ಪಾಲಿಸಿಯನ್ನು ನೋಡಿ.