ChatGPT-ന് കരുത്തേകുന്ന മോഡലുകൾ ഉൾപ്പെടെ OpenAI-യുടെ അടിസ്ഥാന മോഡലുകൾ വികസിപ്പിക്കാൻ മൂന്ന് പ്രധാന വിവരസ്രോതസ്സുകളാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്: (1) ഇന്റർനെറ്റിൽ പൊതുവായി ലഭ്യമായ വിവരങ്ങൾ, (2) മൂന്നാം കക്ഷികളുമായുള്ള പങ്കാളിത്തത്തിലൂടെ ഞങ്ങൾക്ക് ലഭിക്കുന്ന വിവരങ്ങൾ, (3) ഞങ്ങളുടെ ഉപയോക്താക്കളും മനുഷ്യ പരിശീലകരും ഗവേഷകരും നൽകുന്നതോ സൃഷ്ടിക്കുന്നതോ ആയ വിവരങ്ങൾ.

ChatGPT-ൽ ഉപയോഗിക്കുന്നതുപോലുള്ള അടിസ്ഥാന മോഡലുകളുടെ വികസനത്തിൽ പരിശീലന ഡാറ്റ തയ്യാറാക്കൽ, പ്രീ-ട്രെയിനിംഗ്, പരിശീലനാനന്തര ഘട്ടം എന്നിവയും വിന്യസിച്ചതിനുശേഷമുള്ള തുടർച്ചയായ വിലയിരുത്തലും മെച്ചപ്പെടുത്തലും ഉൾപ്പെടെ നിരവധി ഘട്ടങ്ങളുണ്ട്. മോഡലിന്റെ പ്രകടനം, വിശ്വാസ്യത, സുരക്ഷ എന്നിവ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതുൾപ്പെടെ വിവിധ ആവശ്യങ്ങൾക്കായി ഈ ഘട്ടങ്ങളിൽ പലതരം വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ചേക്കാം. 

ഈ മോഡലുകൾ വികസിപ്പിക്കാൻ ഞങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന വിവരങ്ങൾ, സ്വകാര്യതാ നിയമങ്ങൾ പാലിച്ചുകൊണ്ട് അവ ശേഖരിക്കുകയും ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന രീതി, പരിശീലന പ്രക്രിയയിലുടനീളം ഞങ്ങൾ പ്രയോഗിക്കുന്ന സുരക്ഷാ സംവിധാനങ്ങൾ എന്നിവയെക്കുറിച്ച് ഈ ലേഖനം ഒരു അവലോകനം നൽകുന്നു. ഞങ്ങളുടെ സേവനങ്ങളുടെ ഉപയോക്താക്കളിൽനിന്ന് വിവരങ്ങൾ ശേഖരിക്കുകയും ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന രീതി മനസ്സിലാക്കാനും, മോഡലുകൾ മെച്ചപ്പെടുത്താൻ ChatGPT സംഭാഷണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽനിന്ന് എങ്ങനെ ഒഴിവാകാമെന്ന് അറിയാനും ഞങ്ങളുടെ പ്രൈവസി പോളിസി, ഈ ഹെൽപ്പ് സെന്റർ ലേഖനം എന്നിവ കാണുക.

എന്താണ് ChatGPT, അത് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു?

ഇന്റർനെറ്റിലൂടെയോ ആപ്പിലൂടെയോ ഉപയോഗിക്കാവുന്ന ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് അധിഷ്ഠിത സേവനമാണ് ChatGPT. വിവരങ്ങൾ ക്രമീകരിക്കുകയും സംഗ്രഹിക്കുകയും ചെയ്യുക, വിവർത്തനങ്ങളിൽ സഹായിക്കുക, കോഡെഴുത്ത്, ഗവേഷണം, വിശകലനം എന്നിവയെ പിന്തുണയ്ക്കുക, വിവിധ ഉപകരണങ്ങളിലായി പല ഘട്ടങ്ങളുള്ള ജോലികൾ പൂർത്തിയാക്കുക, ചിത്രങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യുകയോ സൃഷ്ടിക്കുകയോ ചെയ്യുക, സർഗാത്മകതയ്ക്കും ആശയങ്ങൾക്കും പ്രചോദനമേകുക തുടങ്ങിയ ദൈനംദിന പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഉൾപ്പെടെ വിവിധ ജോലികൾക്ക് ChatGPT ഉപയോഗിക്കാം. ടെക്സ്റ്റ്, ചിത്രങ്ങൾ, ശബ്ദം, വീഡിയോ എന്നിവയുൾപ്പെടെയുള്ള വലിയ അളവിലുള്ള വിവരങ്ങളിൽനിന്ന് പാറ്റേണുകൾ പഠിച്ച് ഉപയോക്താക്കളുടെ ചോദ്യങ്ങളും നിർദ്ദേശങ്ങളും മനസ്സിലാക്കി പ്രതികരിക്കാനാണ് ChatGPT രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത്. 

പരിശീലനത്തിനിടെ, സന്ദർഭത്തിൽ വാക്കുകൾ സാധാരണയായി എങ്ങനെ ഒരുമിച്ച് വരുന്നു എന്നതുപോലുള്ള ഈ ഡാറ്റയിലെ ബന്ധങ്ങൾ മോഡൽ വിശകലനം ചെയ്യുന്നു. തുടർന്ന് ആ ധാരണ ഉപയോഗിച്ച് പ്രതികരണം സൃഷ്ടിക്കുമ്പോൾ ഏറ്റവും സാധ്യതയുള്ള അടുത്ത വാക്ക് ഓരോന്നായി പ്രവചിക്കുന്നു. ടെക്സ്റ്റിനെ ചെറിയ ഘടകങ്ങളായി മാറ്റാം. പൂർണ വാക്കുകളെയോ വാക്കുകളുടെ ഭാഗങ്ങളെയോ ചിഹ്നങ്ങളെയോ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്ന ഇവയെ ചിലപ്പോൾ “ടോക്കണുകൾ” എന്നു വിളിക്കുന്നു. മോഡൽ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്ന ടെക്സ്റ്റിന്റെ അടിസ്ഥാന ഘടകങ്ങളാണ് ടോക്കണുകൾ. അതുപോലെ, ചിത്രങ്ങൾ പോലുള്ള മറ്റ് ഉള്ളടക്കരൂപങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്ന മോഡലുകൾ പരിശീലന ഡാറ്റയിലെ പിക്സലുകൾ പരസ്പരവും അനുബന്ധ അടിക്കുറിപ്പുകളുമായും എങ്ങനെ ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു എന്നതിലെ പാറ്റേണുകൾ പഠിക്കുന്നു.

ഉദാഹരണത്തിന്, “ഇടത്തേക്ക് തിരിയുന്നതിനുപകരം അവൾ ___ തിരിഞ്ഞു.” എന്നതുപോലൊരു വാക്യം പൂർത്തിയാക്കാൻ മോഡലിനോട് അതിന്റെ പഠനപ്രക്രിയയിൽ, അതായത് “പരിശീലനത്തിൽ”, ആവശ്യപ്പെട്ടേക്കാം. പരിശീലനത്തിന്റെ തുടക്കത്തിൽ അതിന്റെ ഉത്തരങ്ങൾ മിക്കവാറും ക്രമരഹിതമായിരിക്കും. എന്നാൽ, വലിയ അളവിലുള്ള ടെക്സ്റ്റ് പ്രോസസ്സ് ചെയ്ത് പഠിക്കുന്നതോടെ പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയാനും ഏറ്റവും സാധ്യതയുള്ള അടുത്ത വാക്ക് പ്രവചിക്കാനും മോഡലിന് കൂടുതൽ കഴിവുണ്ടാകുന്നു. അതിന്റെ ധാരണ സൂക്ഷ്മമാക്കാനും കൃത്യത മെച്ചപ്പെടുത്താനുമായി ദശലക്ഷക്കണക്കിന് വാക്യങ്ങളിൽ ഈ പ്രക്രിയ ആവർത്തിക്കുന്നു.

“ഇടത്തേക്ക് തിരിയുന്നതിനുപകരം അവൾ വലത്തേക്ക് തിരിഞ്ഞു,” “ചുറ്റിത്തിരിഞ്ഞു,” അല്ലെങ്കിൽ “പിന്നോട്ട് തിരിഞ്ഞു” എന്നിങ്ങനെ ഒരു വാക്യം പൂർത്തിയാക്കാൻ വിശ്വസനീയമായ പല മാർഗങ്ങളുള്ളതിനാൽ, മോഡൽ പ്രതികരിക്കുന്ന രീതിയിൽ സ്വാഭാവികമായും ക്രമരാഹിത്യത്തിന്റെ ഒരു ഘടകമുണ്ട്. അതിനാൽ, ഒരേ ചോദ്യം വ്യത്യസ്ത തവണ ചോദിക്കുമ്പോൾ വ്യത്യസ്ത ഉത്തരങ്ങൾ ലഭിച്ചേക്കാം.

മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകളിൽ “വെയ്റ്റുകൾ” അഥവാ “പാരാമീറ്ററുകൾ” എന്നറിയപ്പെടുന്ന വലിയ സംഖ്യാസമുച്ചയങ്ങളും അവയെ വ്യാഖ്യാനിച്ച് ഉപയോഗിക്കുന്ന കോഡും അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. ഈ മോഡലുകൾ പരിശീലനത്തിനുപയോഗിച്ച ഡാറ്റയുടെ പകർപ്പുകൾ സംഭരിക്കുകയോ നിലനിർത്തുകയോ ചെയ്യുന്നില്ല. പകരം, മോഡൽ പഠിക്കുമ്പോൾ അത് തിരിച്ചറിഞ്ഞ പാറ്റേണുകൾ പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്നതിന് പാരാമീറ്ററുകളുടെ മൂല്യങ്ങൾ നേരിയ തോതിൽ ക്രമീകരിക്കുന്നു. മുൻ ഉദാഹരണത്തിൽ, പരിശീലന വാക്യങ്ങൾ സംഭരിച്ചുകൊണ്ടല്ല മോഡൽ ക്രമരഹിതമായ വാക്കുകൾ പ്രവചിക്കുന്നതിൽനിന്ന് കൂടുതൽ കൃത്യമായ പ്രവചനങ്ങളിലേക്ക് മെച്ചപ്പെട്ടത്; ആന്തരിക പാരാമീറ്ററുകൾ പുതുക്കിക്കൊണ്ടാണ്. പരിശീലനത്തിനിടെ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്ന വാക്യങ്ങളുടെയോ ചിത്രങ്ങളുടെയോ ശബ്ദത്തിന്റെയോ പകർപ്പുകൾ മോഡൽ നിലനിർത്തുന്നില്ല. ChatGPT അതിന്റെ പരിശീലന ഡാറ്റയിൽനിന്ന് “പകർത്തി ഒട്ടിക്കുന്നില്ല”. വിപുലമായ പഠനത്തിനുശേഷം ഒരു അധ്യാപകൻ യഥാർഥ പഠനസാമഗ്രികൾ മനഃപാഠമാക്കുകയോ അതേപടി ആവർത്തിക്കുകയോ ചെയ്യാതെ ആശയങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള ബന്ധം മനസ്സിലാക്കി അവ വിശദീകരിക്കുന്നതിനു സമാനമാണിത്. ഉപയോക്താവിന്റെ അഭ്യർഥനയ്ക്ക് പ്രതികരണം സൃഷ്ടിക്കുമ്പോൾ, പഠിച്ച ഈ വെയ്റ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് മോഡൽ പുതിയ ഉള്ളടക്കം പ്രവചിക്കുകയും സൃഷ്ടിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

ChatGPT-യെ പഠിപ്പിക്കാൻ ഏതുതരം വിവരങ്ങളാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്?

പൊതുവായി ലഭ്യമായ ഇന്റർനെറ്റ് ഉള്ളടക്കത്തിൽനിന്ന്, ഇന്റർനെറ്റിൽ സൗജന്യമായും പരസ്യമായും ലഭ്യമായ വിവരങ്ങൾ മാത്രമാണ് ഞങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത്. പൊതുവായി ലഭ്യമായ വെബ്‌പേജുകൾ, പൊതുവേദികൾ, ബ്ലോഗുകൾ, പോസ്റ്റുകൾ, മറ്റ് ഓൺലൈൻ ഉള്ളടക്കം എന്നിവ ഇതിൽ ഉൾപ്പെട്ടേക്കാം. ഉദാഹരണത്തിന്, പൊതുവായി ലഭ്യമായ ഒരു ഓൺലൈൻ ചർച്ചാവേദിയിൽ നിങ്ങൾ പങ്കെടുക്കുകയോ പൊതുവായ ബ്ലോഗോ മറ്റൊരു പോസ്റ്റോ പ്രസിദ്ധീകരിക്കുകയോ ചെയ്താൽ, മോഡൽ പരിശീലനത്തിനായി പരസ്യമായി ലഭ്യമായ ആ ഉള്ളടക്കം ഞങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ചേക്കാം. എന്നിരുന്നാലും, പരിശീലന പ്രക്രിയയിൽ വ്യക്തിഗത വിവരങ്ങൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നത് കുറയ്ക്കാൻ ഞങ്ങൾ നടപടികൾ സ്വീകരിക്കുന്നു.  പൊതുവായി ലഭ്യമായ ഇന്റർനെറ്റ് ഉള്ളടക്കം ശേഖരിക്കുമ്പോൾ, പണമടച്ചാൽ മാത്രം ലഭിക്കുന്ന സ്രോതസ്സുകളിൽനിന്നോ ഡാർക്ക് വെബിൽനിന്നോ ഞങ്ങൾ മനഃപൂർവം ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നില്ല. വിദ്വേഷ പ്രസംഗം, മുതിർന്നവർക്കുള്ള ഉള്ളടക്കം, വ്യക്തിഗത വിവരങ്ങൾ സമാഹരിക്കുന്ന സൈറ്റുകൾ, അനാവശ്യ സന്ദേശങ്ങൾ എന്നിവപോലെ ഞങ്ങളുടെ മോഡലുകൾ പഠിക്കരുതെന്ന് ആഗ്രഹിക്കുന്ന സാമഗ്രികൾ നീക്കംചെയ്യാൻ ഫിൽട്ടറുകളും പ്രയോഗിക്കുന്നു. ശേഷിക്കുന്ന വിവരങ്ങൾ ഞങ്ങളുടെ മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു. 

ഞങ്ങളുടെ മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നതിന് പൊതുവായി ലഭ്യമായ ഉള്ളടക്കം പരിശോധിച്ചേക്കാവുന്ന GPTBot-നെ തടയാൻ robots.txt പോലുള്ള സാധാരണ വെബ് നിയന്ത്രണങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച്, തങ്ങളുടെ സൈറ്റുകളിലെ പൊതുവായ ഉള്ളടക്കം പരിശീലനത്തിനായി ലഭ്യമാക്കാമോ എന്ന് വെബ്‌സൈറ്റ് ഉടമകൾക്ക് നിയന്ത്രിക്കാം. തങ്ങളുടെ സൈറ്റുകളും ഉള്ളടക്കവും ഞങ്ങളുടെ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് സംവിധാനങ്ങളുമായി ഇടപഴകുന്ന രീതി നിയന്ത്രിക്കാൻ വെബ്‌സൈറ്റ് ഉടമകളെ സഹായിക്കുന്ന മാർഗനിർദ്ദേശം ഞങ്ങൾ നൽകുന്നു. 

ഞങ്ങളുടെ മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കാനും മെച്ചപ്പെടുത്താനും സഹായിക്കുന്നതിന് മൂന്നാം കക്ഷി പങ്കാളികളിൽനിന്നുള്ള വിവരങ്ങളും ഞങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. മൂന്നാം കക്ഷികളുമായുള്ള കരാറുകളിലൂടെ ഞങ്ങൾക്ക് ലഭിക്കുന്ന ഡാറ്റാസെറ്റുകളിലെ വിവരങ്ങളും, ഞങ്ങളുടെ നയങ്ങളും കരാറുകളും അനുവദിക്കുന്നിടത്ത് മനുഷ്യ പരിശീലകരും ഗവേഷകരും നൽകുകയോ സൃഷ്ടിക്കുകയോ ചെയ്യുന്ന വിവരങ്ങളും ഇതിൽ ഉൾപ്പെട്ടേക്കാം. ഇത് ഞങ്ങളുടെ മോഡലുകളുടെ ഗുണനിലവാരവും സുരക്ഷയും പ്രകടനവും മെച്ചപ്പെടുത്താൻ സഹായിക്കുന്നു. ഡാറ്റാസെറ്റിനെ ആശ്രയിച്ച് ഈ സ്രോതസ്സുകളിൽ ടെക്സ്റ്റ്, ചിത്രങ്ങൾ, ശബ്ദം, വീഡിയോ, മറ്റ് ഡാറ്റാ തരങ്ങൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെട്ടേക്കാം.

ചില പരിശീലന പ്രക്രിയകളിൽ ഞങ്ങൾ കൃത്രിമ ഡാറ്റയും കൂടുതലായി ഉപയോഗിച്ചുവരുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, കൃത്രിമ നിർദ്ദേശങ്ങൾ, ബഹുഭാഷാ ഉദാഹരണങ്ങൾ, മറ്റ് പരിശീലന സാമഗ്രികൾ എന്നിവ സൃഷ്ടിക്കാൻ വിവരങ്ങളും ഞങ്ങളുടെ മോഡലുകളും ഉപയോഗിച്ചേക്കാം. ഡാറ്റ കുറവോ അസന്തുലിതമോ ആയ മേഖലകളിലെ പരിശീലന ഡാറ്റയ്ക്ക് അനുബന്ധം നൽകുന്നതുൾപ്പെടെ മോഡലിന്റെ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്താൻ കൃത്രിമ ഡാറ്റ സഹായിക്കും. സ്വകാര്യത വർധിപ്പിക്കുന്ന മോഡൽ വികസനരീതികളെയും ഇത് പിന്തുണച്ചേക്കാം.

ChatGPT-യെ പഠിപ്പിക്കാൻ വ്യക്തിഗത വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ടോ?

ഓൺലൈൻ ഉള്ളടക്കത്തിന്റെ വലിയൊരു ഭാഗം ആളുകളെക്കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങളായതിനാൽ, ഞങ്ങളുടെ പരിശീലന ഡാറ്റയിൽ യാദൃച്ഛികമായി വ്യക്തിഗത വിവരങ്ങൾ ഉൾപ്പെട്ടേക്കാം. എന്നിരുന്നാലും, പരിശീലന പ്രക്രിയയിൽ വ്യക്തിഗത വിവരങ്ങൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നത് കുറയ്ക്കാൻ ഞങ്ങൾ നടപടികൾ സ്വീകരിക്കുന്നു.

വ്യക്തികളുടെ പ്രൊഫൈലുകൾ നിർമിക്കാനോ അവരെ ബന്ധപ്പെടാനോ അവർക്കായി പരസ്യങ്ങൾ വ്യക്തിഗതമാക്കാനോ അല്ല, പ്രവചനം, റീസണിംഗ്, പ്രശ്നപരിഹാരം തുടങ്ങിയ മോഡലിന്റെ കഴിവുകൾ വികസിപ്പിക്കാനാണ് ഞങ്ങൾ പരിശീലന ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്നത്.

ചില സന്ദർഭങ്ങളിൽ, പേരുകളും വിലാസങ്ങളും പോലുള്ള ഘടകങ്ങൾ ഭാഷയിൽ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് മനസ്സിലാക്കാനോ പൊതുപ്രവർത്തകരെയും സുപരിചിത സ്ഥാപനങ്ങളെയും തിരിച്ചറിയാനോ മോഡലുകൾ വ്യക്തിഗത വിവരങ്ങളിൽനിന്ന് പഠിച്ചേക്കാം. കൂടുതൽ കൃത്യവും സന്ദർഭോചിതവുമായ പ്രതികരണങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ ഇത് മോഡലിനെ സഹായിക്കുന്നു.

പരിശീലനത്തിനിടെ വ്യക്തിഗത വിവരങ്ങൾ എങ്ങനെ സംരക്ഷിക്കുന്നു?

പരിശീലനത്തിനിടെ വ്യക്തിഗത വിവരങ്ങൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നത് പരിമിതപ്പെടുത്താൻ ഞങ്ങൾ സജീവമായ നടപടികൾ സ്വീകരിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, വലിയ അളവിലുള്ള വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ സമാഹരിക്കുന്നതായി അറിയപ്പെടുന്ന സ്രോതസ്സുകൾ ഞങ്ങൾ ഒഴിവാക്കുന്നു, പരിശീലന പ്രക്രിയയിലെ വ്യക്തിഗത വിവരങ്ങൾ കുറയ്ക്കാൻ ഫിൽട്ടറുകൾ പ്രയോഗിക്കുന്നു, പരിശീലന ഡാറ്റ ആവർത്തിക്കാനുള്ള സാധ്യത കുറയ്ക്കാൻ തനിപ്പകർപ്പ് ഉള്ളടക്കം തിരിച്ചറിഞ്ഞ് നീക്കംചെയ്യുന്നു. കൂടാതെ, വ്യക്തികളെക്കുറിച്ചുള്ള സ്വകാര്യമോ സൂക്ഷ്മമോ ആയ വിവരങ്ങൾ ആവശ്യപ്പെടുന്ന അഭ്യർഥനകളോട് പ്രതികരിക്കാതിരിക്കാൻ ഞങ്ങളുടെ മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നു. 

വിവരങ്ങൾ എത്രകാലം നിലനിർത്തുന്നു

ഞങ്ങളുടെ മോഡലുകൾ വികസിപ്പിക്കുകയും മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നതും അനുബന്ധ ശാസ്ത്രീയ ഗവേഷണവും ഉൾപ്പെടെ ഈ ലേഖനത്തിലും ഞങ്ങളുടെ പ്രൈവസി പോളിസിയിലും വിവരിച്ചിരിക്കുന്ന ആവശ്യങ്ങൾക്ക് യുക്തിസഹമായി ആവശ്യമുള്ള കാലത്തേക്ക് മാത്രമാണ് പരിശീലന ഡാറ്റയിലെ വിവരങ്ങൾ ഞങ്ങൾ നിലനിർത്തുന്നത്. വിവരങ്ങൾ തുടർന്നും നിലനിർത്തേണ്ടതുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ നിശ്ചിത ഇടവേളകളിൽ അവലോകനം നടത്തുന്നു. വിവരത്തിന്റെ തരവും ഉപയോഗരീതിയും അനുസരിച്ച് കാലാവധി വ്യത്യാസപ്പെടും. വിവരങ്ങൾ നിലനിർത്തേണ്ട കാലം നിർണയിക്കുമ്പോൾ, അവ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിന്റെ ഉദ്ദേശ്യം, വിവരങ്ങളുടെ അളവ്, സ്വഭാവം, സംവേദനക്ഷമത, അനധികൃത ഉപയോഗമോ വെളിപ്പെടുത്തലോ മൂലമുള്ള അപകടസാധ്യത, ഞങ്ങൾക്ക് ബാധകമായ നിയമപരമായ ബാധ്യതകൾ എന്നിവ പരിഗണിക്കുന്നു.

ChatGPT-യുടെ വികസനം സ്വകാര്യതാ നിയമങ്ങൾ പാലിക്കുന്നത് എങ്ങനെ?

പരിശീലന വിവരങ്ങൾ ഞങ്ങൾ നിയമാനുസൃതമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. പ്രാപ്യതാ ഉപകരണങ്ങൾ, ഉപഭോക്തൃ പിന്തുണ, സോഫ്റ്റ്‌വെയർ വികസനം, വ്യക്തിഗത വിദ്യാഭ്യാസം, ശാസ്ത്രീയ ഗവേഷണം എന്നിവയുൾപ്പെടെ പ്രയോജനകരമായ നിരവധി പ്രയോഗങ്ങൾക്ക് ഞങ്ങളുടെ അടിസ്ഥാന മോഡലുകൾ കരുത്തേകുന്നു. പൊതുവായി ലഭ്യമായ വിവരങ്ങളും മൂന്നാം കക്ഷി പങ്കാളികളിൽനിന്നുള്ള വിവരങ്ങളും ഉൾപ്പെടെയുള്ള വലിയ തോതിലുള്ള പരിശീലന ഡാറ്റയെ ആശ്രയിച്ചാണ് ഈ കഴിവുകൾ പ്രവർത്തിക്കുന്നത്. ഈ ലേഖനത്തിൽ വിവരിച്ചിരിക്കുന്നതുപോലെ, പരിശീലന പ്രക്രിയയിൽ വ്യക്തിഗത വിവരങ്ങൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നത് കുറയ്ക്കാനും അപകടസാധ്യതകൾ ലഘൂകരിക്കാനും രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത നടപടികൾ ഉൾപ്പെടെയുള്ള സുരക്ഷാ സംവിധാനങ്ങൾ പരിശീലനത്തിലുടനീളം ഞങ്ങൾ പ്രയോഗിക്കുന്നു. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ജനറൽ ഇന്റലിജൻസ് എല്ലാവർക്കും പ്രയോജനപ്പെടുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കാനുള്ള ഞങ്ങളുടെ ദൗത്യത്തിന് അനുസൃതമായി, ഉപയോക്താക്കൾക്കും സമൂഹത്തിനാകെയും വേണ്ടി ഞങ്ങളുടെ മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കാനും മെച്ചപ്പെടുത്താനും ഉൾപ്പെടെ, പരിശീലന വിവരങ്ങളിലുള്ള വ്യക്തിഗത വിവരങ്ങൾ ശേഖരിക്കുന്നതും ഉപയോഗിക്കുന്നതും GDPR പോലുള്ള സ്വകാര്യതാ നിയമങ്ങൾക്കു കീഴിലുള്ള ന്യായമായ താൽപ്പര്യങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ്. ഇതിനെക്കുറിച്ച് ഞങ്ങളുടെ പ്രൈവസി പോളിസിയിൽ കൂടുതൽ വിശദമായി വിവരിച്ചിട്ടുണ്ട്. ഈ വിവരങ്ങൾ നിയമാനുസൃതമായും ഉത്തരവാദിത്വത്തോടെയും ശേഖരിക്കുകയും ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ സഹായിക്കുന്നതിനായി ഞങ്ങൾ ഡാറ്റാ സംരക്ഷണ സ്വാധീന വിലയിരുത്തൽ പൂർത്തിയാക്കിയിട്ടുണ്ട്.

വിവരങ്ങൾ പങ്കിടുകയോ കൈമാറുകയോ ചെയ്യാവുന്ന സാഹചര്യങ്ങൾ

ഞങ്ങൾ വ്യക്തിഗത വിവരങ്ങൾ “വിൽക്കുന്നില്ല”. പരിശീലന ഡാറ്റയിലെ വ്യക്തിഗത വിവരങ്ങൾ ഞങ്ങളുടെ പ്രൈവസി പോളിസിയിൽ വിവരിച്ച പരിമിതമായ സാഹചര്യങ്ങളിൽ മാത്രമേ വെളിപ്പെടുത്തുകയുള്ളൂ. ഉദാഹരണത്തിന്, ഞങ്ങളുടെ മോഡലുകളുടെ വികസനം, പരിശോധന, മെച്ചപ്പെടുത്തൽ എന്നിവയെ പിന്തുണയ്ക്കുന്ന അനുബന്ധ സ്ഥാപനങ്ങൾ, വിതരണക്കാർ, സേവനദാതാക്കൾ എന്നിവരുമായി വിവരങ്ങൾ പങ്കിട്ടേക്കാം. ഞങ്ങളുടെ പ്രൈവസി പോളിസിയിൽ വിവരിച്ചിരിക്കുന്നതുപോലെ, നിയമപരമായ ബാധ്യത പാലിക്കാനോ ഞങ്ങളുടെയും ഞങ്ങളുടെ ഉപയോക്താക്കളുടെയും ജീവനക്കാരുടെയും പൊതുജനങ്ങളുടെയും അവകാശങ്ങളും സുരക്ഷയും സംരക്ഷിക്കാനോ ഒരു നടപടി ആവശ്യമാണെന്ന് സദുദ്ദേശ്യത്തോടെ വിശ്വസിക്കുന്ന സാഹചര്യത്തിലും ഞങ്ങൾ വിവരങ്ങൾ വെളിപ്പെടുത്തിയേക്കാം.

ഞങ്ങളുടെ അടിസ്ഥാനസൗകര്യം ആഗോളമായതിനാൽ, പരിശീലന ഡാറ്റയിലെ വ്യക്തിഗത വിവരങ്ങൾ EEA, സ്വിറ്റ്സർലൻഡ്, UK എന്നിവയ്ക്കു പുറത്തുള്ള രാജ്യങ്ങളിൽ, United States ഉൾപ്പെടെ, പ്രോസസ്സ് ചെയ്തേക്കാം. അങ്ങനെ സംഭവിക്കുന്നിടത്ത്, ഞങ്ങളുടെ പ്രൈവസി പോളിസിയിൽ വിവരിച്ചിരിക്കുന്നതുപോലെ, പര്യാപ്തതാ തീരുമാനങ്ങളോ സാധാരണ കരാർ വ്യവസ്ഥകളോ പോലുള്ള ഉചിതമായ സുരക്ഷാ സംവിധാനങ്ങൾ ഞങ്ങൾ പ്രയോഗിക്കുന്നു.

നിങ്ങളുടെ അവകാശങ്ങളും അവ വിനിയോഗിക്കേണ്ട രീതിയും

എതിർപ്പറിയിക്കുന്ന അഭ്യർഥനകളോടും സമാനമായ അവകാശ അഭ്യർഥനകളോടും ഞങ്ങൾ പ്രതികരിക്കുന്നു. ഭാഷ പഠിച്ചതിന്റെ ഫലമായി, പൊതുവായ ഇന്റർനെറ്റിൽ വ്യക്തിഗത വിവരങ്ങൾ പലതവണ പ്രത്യക്ഷപ്പെടുന്ന വ്യക്തികളെക്കുറിച്ചുള്ള, ഉദാഹരണത്തിന് പൊതുപ്രവർത്തകരെക്കുറിച്ചുള്ള, വിവരങ്ങൾ ChatGPT-യുടെ പ്രതികരണങ്ങളിൽ ചിലപ്പോൾ ഉൾപ്പെട്ടേക്കാം. ചില നിയമാധികാര പരിധികളിലുള്ള വ്യക്തികൾക്ക്, ഞങ്ങളുടെ മോഡലുകൾ തങ്ങളുടെ വ്യക്തിഗത വിവരങ്ങൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിനെ എതിർക്കാനോ മറ്റ് ഡാറ്റാ ഉടമാവകാശ അഭ്യർഥനകൾ ഞങ്ങളുടെ പ്രൈവസി പോർട്ടലിലൂടെ സമർപ്പിക്കാനോ കഴിയും. privacy@openai.com എന്ന വിലാസത്തിൽ ബന്ധപ്പെടുന്നതിലൂടെയും ഈ അവകാശങ്ങൾ വിനിയോഗിക്കാം.

നിങ്ങളുടെ അഭ്യർഥന വിലയിരുത്താനും പ്രതികരിക്കാനും ഞങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നതിന്, അത് ഏത് വ്യക്തിഗത വിവരവുമായി ബന്ധപ്പെട്ടതാണെന്ന് മനസ്സിലാക്കാൻ ആവശ്യമായ വിവരങ്ങൾ നൽകുക. നിങ്ങളുടെ പേര്, പ്രസക്തമായ URL-കൾ, മോഡൽ ഔട്ട്‌പുട്ടുകളുടെ നിർദിഷ്ട ഉദാഹരണങ്ങൾ, പ്രശ്നം തിരിച്ചറിയാൻ സഹായിക്കുന്ന മറ്റ് വിശദാംശങ്ങൾ എന്നിവ ഇതിൽ ഉൾപ്പെടാം. ചില സന്ദർഭങ്ങളിൽ, നടപടി സ്വീകരിക്കുന്നതിനുമുമ്പ് നിങ്ങളുടെ ഐഡന്റിറ്റി സ്ഥിരീകരിക്കാനോ വിവരങ്ങൾ നിങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെട്ടതാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കാനോ ഞങ്ങൾ ആവശ്യപ്പെട്ടേക്കാം. മികച്ച നടപടിക്രമങ്ങളും അഭ്യർഥനകൾ അവലോകനം ചെയ്യുന്ന രീതിയും ഉൾപ്പെടെ, ഈ അഭ്യർഥനകൾ സമർപ്പിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള കൂടുതൽ വിവരങ്ങൾ ChatGPT-യിൽനിന്ന് വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ നീക്കംചെയ്യുന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള ഞങ്ങളുടെ ഹെൽപ്പ് സെന്റർ ലേഖനത്തിൽ ലഭ്യമാണ്. ബാധകമായ സ്വകാര്യതാ നിയമങ്ങൾക്കനുസരിച്ച് അഭ്യർഥനകൾ അവലോകനം ചെയ്യുകയും നിയമപരമായ സമയപരിധിക്കുള്ളിൽ പ്രതികരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

സ്വകാര്യതാ നിയമങ്ങൾ അനുസരിച്ച് ചില അവകാശങ്ങൾ നിരുപാധികമായിരിക്കണമെന്നില്ലെന്ന് ദയവായി മനസ്സിലാക്കുക. ഉദാഹരണത്തിന്, പ്രസക്തമായ വിവരങ്ങൾ സ്ഥിരീകരിക്കാൻ കഴിയാത്തപ്പോൾ, അഭ്യർഥന OpenAI പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്ന വ്യക്തിഗത വിവരങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെട്ടതല്ലാത്തപ്പോൾ, ഒരു ഒഴിവാക്കൽ ബാധകമാകുമ്പോൾ, അല്ലെങ്കിൽ നിരസിക്കാൻ നിയമാനുസൃതമായ മറ്റൊരു കാരണമുള്ളപ്പോൾ ഞങ്ങൾക്ക് അഭ്യർഥന നിറവേറ്റാനായേക്കില്ല. ഓരോ അഭ്യർഥനയും അതത് സാഹചര്യത്തിനനുസരിച്ച് വിലയിരുത്തുന്നു. അഭിപ്രായസ്വാതന്ത്ര്യം, പൊതുതാൽപ്പര്യം തുടങ്ങിയ മറ്റ് പ്രധാന പരിഗണനകളുമായി സ്വകാര്യതാ അവകാശങ്ങൾ സന്തുലിതമാക്കുന്നതും ഇതിൽ ഉൾപ്പെട്ടേക്കാം.

എന്നിരുന്നാലും, വ്യക്തിഗത വിവരങ്ങളുടെ സംരക്ഷണത്തിന് മുൻഗണന നൽകാനും ബാധകമായ എല്ലാ സ്വകാര്യതാ നിയമങ്ങളും പാലിക്കാനും ഞങ്ങൾ ശ്രമിക്കുന്നു. ഒരു പ്രശ്നം ഞങ്ങൾ വേണ്ടവിധം പരിഹരിച്ചിട്ടില്ലെന്ന് തോന്നുന്നുവെങ്കിൽ, നിങ്ങളുടെ പ്രാദേശിക മേൽനോട്ട അതോറിറ്റിക്ക് പരാതി നൽകാൻ നിങ്ങൾക്ക് അവകാശമുണ്ട്.

ഞങ്ങളുടെ വെബ്‌സൈറ്റും ആപ്ലിക്കേഷനുകളും സേവനങ്ങളും നിങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ നിങ്ങളിൽനിന്നോ നിങ്ങളെക്കുറിച്ചോ ശേഖരിക്കുന്ന വ്യക്തിഗത വിവരങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട OpenAI-യുടെ രീതികളെക്കുറിച്ചുള്ള കൂടുതൽ വിവരങ്ങൾക്ക് ഞങ്ങളുടെ പ്രൈവസി പോളിസി കാണുക.