ChatGPT ကို လည်ပတ်စေသော မော်ဒယ်များအပါအဝင် OpenAI ၏ အခြေခံမော်ဒယ်များကို အဓိက သတင်းအချက်အလက်ရင်းမြစ် သုံးမျိုးဖြင့် ဖန်တီးထားပါသည်။ ၎င်းတို့မှာ (၁) အင်တာနက်ပေါ်တွင် အများပြည်သူ ရယူအသုံးပြုနိုင်သော အချက်အလက်များ၊ (၂) ပြင်ပအဖွဲ့အစည်းများနှင့် ပူးပေါင်း၍ ရယူသော အချက်အလက်များနှင့် (၃) ကျွန်ုပ်တို့၏ အသုံးပြုသူများ၊ လူသားသင်တန်းပေးသူများနှင့် သုတေသီများက ပေးအပ် သို့မဟုတ် ဖန်တီးသော အချက်အလက်များ ဖြစ်ပါသည်။

ChatGPT တွင် အသုံးပြုသည့် အခြေခံမော်ဒယ်များကဲ့သို့သော မော်ဒယ်များကို ဖန်တီးရာတွင် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ ပြင်ဆင်ခြင်း၊ အကြိုလေ့ကျင့်သင်ကြားခြင်းနှင့် နောက်ဆက်တွဲလေ့ကျင့်သင်ကြားခြင်းတို့အပြင် စတင်အသုံးချပြီးနောက် ဆက်လက်အကဲဖြတ်၍ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် လုပ်ဆောင်ခြင်း စသည့် အဆင့်များ ပါဝင်ပါသည်။ ဤအဆင့်များတွင် မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်၊ ယုံကြည်စိတ်ချရမှုနှင့် ဘေးကင်းလုံခြုံမှုကို မြှင့်တင်ခြင်းအပါအဝင် ရည်ရွယ်ချက်အမျိုးမျိုးအတွက် အချက်အလက်အမျိုးအစား အမျိုးမျိုးကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ 

ဤဆောင်းပါးတွင် ယင်းမော်ဒယ်များ ဖန်တီးရာ၌ ကျွန်ုပ်တို့အသုံးပြုသည့် အချက်အလက်များ၊ ကိုယ်ရေးလုံခြုံမှုဆိုင်ရာ ဥပဒေများနှင့်အညီ ထိုအချက်အလက်များကို စုဆောင်းအသုံးပြုပုံနှင့် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တစ်လျှောက် ကျင့်သုံးသည့် အကာအကွယ်အစီအမံများကို ခြုံငုံဖော်ပြထားပါသည်။ ChatGPT စကားဝိုင်းများကို ကျွန်ုပ်တို့၏ မော်ဒယ်များ ပိုမိုကောင်းမွန်စေရန် အသုံးမပြုစေဖို့ ငြင်းပယ်နိုင်ပုံအပါအဝင် ကျွန်ုပ်တို့၏ ဝန်ဆောင်မှုအသုံးပြုသူများထံမှ အချက်အလက်များကို မည်သို့စုဆောင်းအသုံးပြုသည်ကို သိရှိရန် ကျွန်ုပ်တို့၏ ကိုယ်ရေးလုံခြုံမှုမူဝါဒနှင့် ဤအကူအညီစင်တာ ဆောင်းပါးကို ကြည့်ပါ။

ChatGPT ဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း၊ မည်သို့အလုပ်လုပ်သနည်း။

ChatGPT သည် အင်တာနက် သို့မဟုတ် အက်ပ်မှတစ်ဆင့် အသုံးပြုနိုင်သော ဉာဏ်ရည်တုအခြေပြု ဝန်ဆောင်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ChatGPT ကို အချက်အလက်များ စီစဉ်ခြင်းနှင့် အနှစ်ချုပ်ခြင်း၊ ဘာသာပြန်ရာတွင် ကူညီခြင်း၊ ကုဒ်ရေးခြင်း၊ သုတေသနနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို ပံ့ပိုးခြင်း၊ ကိရိယာများစွာသုံး၍ အဆင့်ဆင့်လုပ်ဆောင်ရသည့် အလုပ်များကို ပြီးမြောက်စေခြင်း၊ ရုပ်ပုံများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း သို့မဟုတ် ဖန်တီးခြင်း၊ ဖန်တီးမှုနှင့် စိတ်ကူးများကို လှုံ့ဆော်ပေးခြင်းအပြင် အခြားနေ့စဉ်လုပ်ငန်းများအတွက်ပါ အသုံးပြုနိုင်သည်။ ChatGPT သည် စာသား၊ ရုပ်ပုံ၊ အသံနှင့် ဗီဒီယိုတို့အပါအဝင် အချက်အလက်အမြောက်အမြားမှ ပုံစံများကို လေ့လာကာ အသုံးပြုသူ၏ မေးခွန်းများနှင့် ညွှန်ကြားချက်များကို နားလည်ပြီး တုံ့ပြန်နိုင်ရန် ပုံစံထုတ်ထားသည်။ 

လေ့ကျင့်စဉ်အတွင်း မော်ဒယ်သည် ဒေတာအတွင်းရှိ ဆက်နွှယ်မှုများ—ဥပမာ စကားလုံးများသည် အကြောင်းအရာတစ်ခုအတွင်း အများအားဖြင့် မည်သို့အတူပေါ်လာသည်—ကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး ရရှိလာသော နားလည်မှုကို အသုံးပြုကာ တုံ့ပြန်ချက်ဖန်တီးချိန်တွင် နောက်ထပ်ဖြစ်နိုင်ခြေအများဆုံး စကားလုံးကို တစ်လုံးချင်း ခန့်မှန်းသည်။ စာသားကို စကားလုံးအပြည့်အစုံ၊ စကားလုံးအစိတ်အပိုင်း သို့မဟုတ် ပုဒ်ဖြတ်ပုဒ်ရပ်တို့ကို ကိုယ်စားပြုနိုင်သည့် “တိုကင်များ” ဟု တစ်ခါတစ်ရံခေါ်သော ပိုမိုသေးငယ်သည့် ယူနစ်များအဖြစ် ပြောင်းလဲနိုင်သည်။ တိုကင်များသည် မော်ဒယ်က ကိုင်တွယ်လုပ်ဆောင်သည့် စာသား၏ အခြေခံအစိတ်အပိုင်းများ ဖြစ်သည်။ အလားတူပင် ရုပ်ပုံကဲ့သို့ အခြားအကြောင်းအရာပုံစံများကို ဖန်တီးသည့် မော်ဒယ်များသည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာထဲတွင် ပစ်ဇယ်များ အချင်းချင်းနှင့် ၎င်းတို့နှင့်သက်ဆိုင်သော စာတန်းများကြား ဆက်နွှယ်မှုပုံစံများကို လေ့လာကြသည်။

ဥပမာ မော်ဒယ်၏ သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ် (“လေ့ကျင့်ခြင်း” ဟုခေါ်သည်) အတွင်း “ဘယ်ဘက်သို့ မကွေ့ဘဲ သူမသည် ___ သို့ ကွေ့လိုက်သည်။” ကဲ့သို့သော စာကြောင်းကို ဖြည့်ခိုင်းနိုင်သည်။ လေ့ကျင့်မှုအစောပိုင်းတွင် ၎င်း၏ တုံ့ပြန်ချက်များမှာ အများအားဖြင့် ကျပန်းဖြစ်သည်။ သို့သော် မော်ဒယ်သည် စာသားအမြောက်အမြားကို ကိုင်တွယ်လုပ်ဆောင်၍ သင်ယူလာသည်နှင့်အမျှ ပုံစံများကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ သိရှိနိုင်ပြီး နောက်ထပ်ဖြစ်နိုင်ခြေအများဆုံး စကားလုံးကို ပိုမိုတိကျစွာ ခန့်မှန်းနိုင်လာသည်။ ၎င်း၏ နားလည်မှုကို ပိုမိုပြည့်စုံစေပြီး တိကျမှုမြှင့်တင်ရန် ဤလုပ်ငန်းစဉ်ကို စာကြောင်းသန်းပေါင်းများစွာတွင် ထပ်ခါတလဲလဲ လုပ်ဆောင်သည်။

စာကြောင်းတစ်ကြောင်းကို “ဘယ်ဘက်သို့ မကွေ့ဘဲ သူမသည် ညာဘက်သို့ ကွေ့လိုက်သည်၊” “တစ်ပတ်လှည့်လိုက်သည်” သို့မဟုတ် “နောက်ပြန်လှည့်လိုက်သည်” စသဖြင့် ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော နည်းလမ်းများစွာဖြင့် ဖြည့်နိုင်သောကြောင့် မော်ဒယ်တုံ့ပြန်ပုံတွင် မူလကတည်းက ကျပန်းဖြစ်မှု အနည်းငယ်ပါဝင်သည်။ ထို့ကြောင့် မေးခွန်းတစ်ခုတည်းကို မတူညီသောအကြိမ်များတွင် မေးပါက အဖြေကွဲပြားနိုင်သည်။

စက်သင်ယူမှု မော်ဒယ်များတွင် “ဝိတ်များ” သို့မဟုတ် “ပါရာမီတာများ” ဟုခေါ်သော ကိန်းဂဏန်းအစုကြီးများနှင့် ယင်းကိန်းဂဏန်းများကို အဓိပ္ပာယ်ဖော်၍ အသုံးပြုသည့် ကုဒ်တို့ ပါဝင်သည်။ ဤမော်ဒယ်များသည် လေ့ကျင့်ရာတွင် အသုံးပြုခဲ့သည့် ဒေတာမိတ္တူများကို သိမ်းဆည်း သို့မဟုတ် ဆက်လက်ထိန်းသိမ်းထားခြင်း မရှိပါ။ ထိုသို့ပြုလုပ်မည့်အစား မော်ဒယ်က သင်ယူလာသည်နှင့်အမျှ ၎င်းသိရှိထားသော ပုံစံများကို ထင်ဟပ်စေရန် ပါရာမီတာတန်ဖိုးများကို အနည်းငယ်စီ ချိန်ညှိသည်။ အစောပိုင်းဥပမာတွင် မော်ဒယ်သည် လေ့ကျင့်ရေးစာကြောင်းများကို သိမ်းဆည်းခြင်းကြောင့် မဟုတ်ဘဲ ၎င်း၏ အတွင်းပိုင်းပါရာမီတာများကို မွမ်းမံခြင်းဖြင့် ကျပန်းစကားလုံးများ ခန့်မှန်းရာမှ ပိုမိုတိကျစွာ ခန့်မှန်းနိုင်လာခဲ့သည်။ မော်ဒယ်သည် လေ့ကျင့်စဉ်အတွင်း ကိုင်တွယ်လုပ်ဆောင်သော စာကြောင်းများ၊ ရုပ်ပုံများ သို့မဟုတ် အသံများ၏ မိတ္တူများကို ဆက်လက်သိမ်းဆည်းထားခြင်း မရှိပါ။ ChatGPT သည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာမှ “ကူးယူပြီး ကပ်ထည့်ခြင်း” မပြုပါ။ ယင်းသည် ဆရာတစ်ဦးက များစွာလေ့လာပြီးနောက် မူရင်းစာများကို အလွတ်ကျက်ခြင်း သို့မဟုတ် စာလုံးမလွဲ ပြန်လည်ဖော်ပြခြင်းမပြုဘဲ စိတ်ကူးအယူအဆများကြား ဆက်နွှယ်မှုကို နားလည်ခြင်းဖြင့် အကြောင်းအရာများကို ရှင်းပြနိုင်ပုံနှင့် ဆင်တူသည်။ အသုံးပြုသူ၏ တောင်းဆိုချက်ကို တုံ့ပြန်ရာတွင် မော်ဒယ်သည် သင်ယူထားသော ဝိတ်များကို အသုံးပြု၍ အကြောင်းအရာအသစ်ကို ခန့်မှန်းဖန်တီးသည်။

ChatGPT ကို သင်ကြားရန် မည်သည့်အချက်အလက်အမျိုးအစားကို အသုံးပြုသနည်း။

အများပြည်သူရယူနိုင်သော အင်တာနက်အကြောင်းအရာများထဲမှ အင်တာနက်ပေါ်တွင် လွတ်လပ်စွာ၊ ပွင့်လင်းစွာ ရယူနိုင်သည့် အချက်အလက်များကိုသာ ကျွန်ုပ်တို့ အသုံးပြုသည်။ ၎င်းတွင် အများပြည်သူရယူနိုင်သော ဝဘ်စာမျက်နှာများ၊ ဆွေးနွေးပွဲဖိုရမ်များ၊ ဘလော့ဂ်များ၊ ပို့စ်များနှင့် အခြားအွန်လိုင်းအကြောင်းအရာများ ပါဝင်နိုင်သည်။ ဥပမာ သင်သည် အများပြည်သူရယူနိုင်သော အွန်လိုင်းဆွေးနွေးပွဲဖိုရမ်တွင် ပါဝင်ခြင်း သို့မဟုတ် အများပြည်သူကြည့်နိုင်သော ဘလော့ဂ် သို့မဟုတ် အခြားပို့စ်တစ်ခု တင်ခြင်းပြုပါက ထိုအကြောင်းအရာကို မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ရေးအတွက် ကျွန်ုပ်တို့ အသုံးပြုနိုင်သည်။ သို့သော် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ကိုယ်ရေးအချက်အလက်များ ကိုင်တွယ်လုပ်ဆောင်မှု လျော့နည်းစေရန် ကျွန်ုပ်တို့ အစီအမံများ ဆောင်ရွက်ပါသည်။  အများပြည်သူရယူနိုင်သော အင်တာနက်အကြောင်းအရာကို စုဆောင်းရာတွင် အခကြေးငွေပေးမှ ဝင်ကြည့်နိုင်သည့် ရင်းမြစ်များ သို့မဟုတ် dark web မှ ဒေတာများကို ရည်ရွယ်ချက်ရှိရှိ စုဆောင်းခြင်း မပြုပါ။ ထို့အပြင် အမုန်းစကား၊ အရွယ်ရောက်သူဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာ၊ ကိုယ်ရေးအချက်အလက်များ စုစည်းထားသည့် ဝဘ်ဆိုက်များနှင့် စပမ်းကဲ့သို့ ကျွန်ုပ်တို့၏ မော်ဒယ်များကို မသင်ယူစေလိုသော အကြောင်းအရာများအား ဖယ်ရှားရန် စစ်ထုတ်ကိရိယာများ အသုံးပြုသည်။ ထို့နောက် ကျန်ရှိသော အချက်အလက်များကို ကျွန်ုပ်တို့၏ မော်ဒယ်များ လေ့ကျင့်ရန် အသုံးပြုသည်။ 

ဝဘ်ဆိုက်ပိုင်ရှင်များသည် robots.txt ကဲ့သို့ စံဝဘ်ထိန်းချုပ်မှုများကို အသုံးပြုပြီး GPTBot ကို တားမြစ်ခြင်းဖြင့် ၎င်းတို့၏ ဝဘ်ဆိုက်ရှိ အများပြည်သူရယူနိုင်သော အကြောင်းအရာကို လေ့ကျင့်ရေးအတွက် ရယူအသုံးပြုနိုင်ခြင်း ရှိ၊ မရှိ စီမံနိုင်သည်။ GPTBot သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ရာတွင် အထောက်အကူပြုရန် အများပြည်သူရယူနိုင်သော အကြောင်းအရာများကို ရှာဖွေကောက်ယူနိုင်သည်။ ဝဘ်ဆိုက်ပိုင်ရှင်များအနေဖြင့် ၎င်းတို့၏ ဝဘ်ဆိုက်များနှင့် အကြောင်းအရာများက ကျွန်ုပ်တို့၏ AI စနစ်များနှင့် မည်သို့ အပြန်အလှန်လုပ်ဆောင်သည်ကို စီမံနိုင်ရန် လမ်းညွှန်ချက် ပေးထားပါသည်။ 

ကျွန်ုပ်တို့၏ မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်၍ ပိုမိုကောင်းမွန်စေရန် ပြင်ပမိတ်ဖက်များထံမှ အချက်အလက်များကိုလည်း အသုံးပြုသည်။ ၎င်းတွင် ပြင်ပအဖွဲ့အစည်းများနှင့် သဘောတူညီချက်များအရ ကျွန်ုပ်တို့ရယူသည့် ဒေတာအစုများမှ အချက်အလက်များအပြင် ကျွန်ုပ်တို့၏ မူဝါဒများနှင့် သဘောတူညီချက်များအရ ခွင့်ပြုထားသော လူသားသင်တန်းပေးသူများနှင့် သုတေသီများက ပေးအပ် သို့မဟုတ် ဖန်တီးသည့် အချက်အလက်များ ပါဝင်နိုင်သည်။ ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ မော်ဒယ်များ၏ အရည်အသွေး၊ ဘေးကင်းလုံခြုံမှုနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးသည်။ ဒေတာအစုအပေါ် မူတည်၍ ဤရင်းမြစ်များတွင် စာသား၊ ရုပ်ပုံ၊ အသံ၊ ဗီဒီယို သို့မဟုတ် အခြားဒေတာအမျိုးအစားများ ပါဝင်နိုင်သည်။

အချို့သော လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်များတွင် ဖန်တီးထုတ်လုပ်ထားသည့် ဒေတာကိုလည်း ပိုမိုအသုံးပြုလာပါသည်။ ဥပမာ ဖန်တီးထုတ်လုပ်ထားသည့် ပရောင့်များ၊ ဘာသာစကားမျိုးစုံပါ ဥပမာများ သို့မဟုတ် အခြားလေ့ကျင့်ရေးပစ္စည်းများ ဖန်တီးရန် အချက်အလက်များနှင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ မော်ဒယ်များကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဖန်တီးထုတ်လုပ်ထားသည့် ဒေတာသည် ဒေတာနည်းပါးသော သို့မဟုတ် မျှတမှုမရှိသော နယ်ပယ်များတွင် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို ဖြည့်စွက်ခြင်းအားဖြင့် မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည် မြှင့်တင်ပေးနိုင်သလို မော်ဒယ်ဖန်တီးရာ၌ ကိုယ်ရေးလုံခြုံမှု ပိုမိုကောင်းမွန်စေသည့် နည်းလမ်းများကိုလည်း ပံ့ပိုးနိုင်သည်။

ChatGPT ကို သင်ကြားရန် ကိုယ်ရေးအချက်အလက်များ အသုံးပြုပါသလား။

အွန်လိုင်းအကြောင်းအရာ အများအပြားတွင် လူများနှင့်ပတ်သက်သော အချက်အလက်များ ပါဝင်သောကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာထဲ၌ ကိုယ်ရေးအချက်အလက်များ မရည်ရွယ်ဘဲ ပါဝင်လာနိုင်သည်။ သို့သော် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ကိုယ်ရေးအချက်အလက်များ ကိုင်တွယ်လုပ်ဆောင်မှု လျော့နည်းစေရန် ကျွန်ုပ်တို့ အစီအမံများ ဆောင်ရွက်ပါသည်။

လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို တစ်ဦးချင်းစီ၏ ကိုယ်ရေးမှတ်တမ်းများ တည်ဆောက်ရန်၊ ၎င်းတို့ကို ဆက်သွယ်ရန် သို့မဟုတ် ၎င်းတို့အတွက် ကြော်ငြာများ သီးသန့်ပြင်ဆင်ရန် မဟုတ်ဘဲ မော်ဒယ်၏ ခန့်မှန်းခြင်း၊ ကျိုးကြောင်းသင့်လျော်စွာ စဉ််းစားပေးသောနှင့် ပြဿနာဖြေရှင်းခြင်းကဲ့သို့ စွမ်းရည်များ ဖွံ့ဖြိုးစေရန် အသုံးပြုပါသည်။

အချို့ကိစ္စများတွင် မော်ဒယ်များသည် အမည်နှင့် လိပ်စာကဲ့သို့ အစိတ်အပိုင်းများ ဘာသာစကားအတွင်း မည်သို့အသုံးဝင်သည်ကို နားလည်ရန် သို့မဟုတ် လူသိများသော ပုဂ္ဂိုလ်များနှင့် အဖွဲ့အစည်းများကို သိရှိရန် ကိုယ်ရေးအချက်အလက်များမှ သင်ယူနိုင်သည်။ ၎င်းက မော်ဒယ်အား ပိုမိုတိကျပြီး အကြောင်းအရာနှင့် လိုက်ဖက်သော တုံ့ပြန်ချက်များ ဖန်တီးနိုင်စေသည်။

လေ့ကျင့်စဉ်အတွင်း ကိုယ်ရေးအချက်အလက်များကို မည်သို့ကာကွယ်သနည်း။

လေ့ကျင့်စဉ်အတွင်း ကိုယ်ရေးအချက်အလက်များ ကိုင်တွယ်လုပ်ဆောင်မှုကို ကန့်သတ်ရန် ကျွန်ုပ်တို့ တက်ကြွစွာ အစီအမံများ ဆောင်ရွက်ပါသည်။ ဥပမာ ကိုယ်ရေးဒေတာအမြောက်အမြား စုစည်းထားသည်ဟု သိရှိထားသော ရင်းမြစ်များကို ဖယ်ထုတ်ခြင်း၊ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း ကိုယ်ရေးအချက်အလက်များ လျော့နည်းစေရန် စစ်ထုတ်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ ပြန်လည်ထပ်မံဖော်ပြမိနိုင်သည့် အန္တရာယ်ကို လျှော့ချရန် ထပ်နေသောအကြောင်းအရာများကို ရှာဖွေဖယ်ရှားခြင်းတို့ ပြုလုပ်ပါသည်။ ထို့အပြင် တစ်ဦးချင်းစီ၏ လျှို့ဝှက် သို့မဟုတ် ထိခိုက်လွယ်သော အချက်အလက်များ တောင်းခံမှုကို မတုံ့ပြန်စေရန် ကျွန်ုပ်တို့၏ မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ထားသည်။ 

အချက်အလက်များကို သိမ်းဆည်းထားသည့်ကာလ

ကျွန်ုပ်တို့၏ မော်ဒယ်များ ဖန်တီး၍ ပိုမိုကောင်းမွန်စေရန်နှင့် ဆက်စပ်သိပ္ပံသုတေသန ရည်ရွယ်ချက်များအပါအဝင် ဤဆောင်းပါးနှင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ ကိုယ်ရေးလုံခြုံမှုမူဝါဒတွင် ဖော်ပြထားသော ရည်ရွယ်ချက်များအတွက် ကျိုးကြောင်းဆီလျော်စွာ လိုအပ်သရွေ့သာ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာထဲရှိ အချက်အလက်များကို သိမ်းဆည်းထားပါသည်။ ဆက်လက်လိုအပ်မှု ရှိ၊ မရှိ သေချာစေရန် သိမ်းဆည်းထားမှုကို အခါအားလျော်စွာ ပြန်လည်သုံးသပ်ပြီး အချက်အလက်အမျိုးအစားနှင့် အသုံးပြုပုံပေါ် မူတည်၍ သိမ်းဆည်းသည့်ကာလ ကွဲပြားသည်။ သိမ်းဆည်းမည့်ကာလကို သတ်မှတ်ရာတွင် အချက်အလက်ကို ကိုင်တွယ်လုပ်ဆောင်ရသည့် ရည်ရွယ်ချက်၊ အချက်အလက်၏ ပမာဏ၊ သဘောသဘာဝနှင့် ထိခိုက်လွယ်မှု၊ ခွင့်ပြုချက်မရှိဘဲ အသုံးပြုခြင်း သို့မဟုတ် ထုတ်ဖော်ခြင်းကြောင့် ထိခိုက်နိုင်ခြေ၊ ကျွန်ုပ်တို့ လိုက်နာရမည့် ဥပဒေဆိုင်ရာတာဝန်များ စသည့်အချက်များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားသည်။

ChatGPT ဖန်တီးမှုသည် ကိုယ်ရေးလုံခြုံမှုဥပဒေများကို မည်သို့လိုက်နာသနည်း။

လေ့ကျင့်ရေးအချက်အလက်များကို ဥပဒေနှင့်အညီ အသုံးပြုပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ အခြေခံမော်ဒယ်များသည် အသုံးပြုရလွယ်ကူစေသည့် ကိရိယာများ၊ သုံးစွဲသူအကူအညီ၊ ဆော့ဖ်ဝဲဖန်တီးမှု၊ တစ်ဦးချင်းစီနှင့်ကိုက်ညီသော ပညာရေးနှင့် သိပ္ပံသုတေသနတို့အပါအဝင် အကျိုးရှိသော အသုံးချမှုများစွာကို လည်ပတ်စေပါသည်။ ဤစွမ်းရည်များသည် အများပြည်သူရယူနိုင်သော အချက်အလက်များနှင့် ပြင်ပမိတ်ဖက်များထံမှ အချက်အလက်များအပါအဝင် ကျယ်ပြန့်သော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအပေါ် မှီခိုသည်။ ဤဆောင်းပါးတွင် ဖော်ပြထားသည့်အတိုင်း လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ကိုယ်ရေးအချက်အလက်များ ကိုင်တွယ်လုပ်ဆောင်မှု လျော့နည်းစေရန်နှင့် အန္တရာယ်များ လျှော့ချရန် ရည်ရွယ်သည့် အစီအမံများအပါအဝင် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တစ်လျှောက် အကာအကွယ်များ ကျင့်သုံးပါသည်။ လေ့ကျင့်ရေးအချက်အလက်ထဲ ပါဝင်သော ကိုယ်ရေးအချက်အလက်များကို ကျွန်ုပ်တို့ စုဆောင်းအသုံးပြုခြင်းသည် GDPR ကဲ့သို့ ကိုယ်ရေးလုံခြုံမှုဥပဒေများအရ တရားဝင်အကျိုးစီးပွားများအပေါ် အခြေခံသည်။ ၎င်းတွင် အထွေထွေ ဉာဏ်ရည်တုက လူတိုင်းအတွက် အကျိုးရှိစေရန်ဟူသော ကျွန်ုပ်တို့၏ ရည်မှန်းချက်နှင့်အညီ အသုံးပြုသူများနှင့် လူ့အဖွဲ့အစည်းတစ်ရပ်လုံးအတွက် မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်၍ ပိုမိုကောင်းမွန်စေခြင်း ပါဝင်သည်။ အသေးစိတ်ကို ကျွန်ုပ်တို့၏ ကိုယ်ရေးလုံခြုံမှုမူဝါဒတွင် ရှင်းပြထားသည်။ ဤအချက်အလက်များကို ဥပဒေနှင့်အညီ တာဝန်ယူစွာ စုဆောင်းအသုံးပြုကြောင်း သေချာစေရန် ဒေတာကာကွယ်ရေး သက်ရောက်မှုအကဲဖြတ်ချက်ကို ပြီးစီးအောင် ဆောင်ရွက်ထားပါသည်။

အချက်အလက်များကို မျှဝေခြင်း သို့မဟုတ် လွှဲပြောင်းခြင်း ပြုနိုင်သည့်အချိန်

ကျွန်ုပ်တို့သည် ကိုယ်ရေးအချက်အလက်များကို “ရောင်းချခြင်း” မပြုသည့်အပြင် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာရှိ ကိုယ်ရေးအချက်အလက်များကို ကိုယ်ရေးလုံခြုံမှုမူဝါဒတွင် ဖော်ပြထားသော အကန့်အသတ်ရှိသည့် အခြေအနေများ၌သာ ထုတ်ဖော်သည်။ ဥပမာ ကျွန်ုပ်တို့၏ မော်ဒယ်များ ဖန်တီးခြင်း၊ စမ်းသပ်ခြင်းနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်စေခြင်းတို့ကို ပံ့ပိုးသည့် ဆက်နွှယ်အဖွဲ့အစည်းများ၊ ရောင်းချသူများနှင့် ဝန်ဆောင်မှုပေးသူများကို အချက်အလက် မျှဝေနိုင်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ ကိုယ်ရေးလုံခြုံမှုမူဝါဒတွင် ဖော်ပြထားသည့်အတိုင်း ဥပဒေဆိုင်ရာတာဝန်တစ်ရပ်ကို လိုက်နာရန် သို့မဟုတ် ကျွန်ုပ်တို့နှင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ အသုံးပြုသူများ၊ ဝန်ထမ်းများ သို့မဟုတ် အများပြည်သူ၏ အခွင့်အရေးများ၊ ဘေးကင်းရေးနှင့် လုံခြုံရေးကို ကာကွယ်ရန် လိုအပ်သည်ဟု သဘောရိုးဖြင့် ယုံကြည်ပါက အချက်အလက်များကို ထုတ်ဖော်နိုင်သည်။

ကျွန်ုပ်တို့၏ အခြေခံအဆောက်အအုံသည် ကမ္ဘာတစ်ဝန်းတွင် တည်ရှိသောကြောင့် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာရှိ ကိုယ်ရေးအချက်အလက်များကို EEA၊ ဆွစ်ဇာလန် သို့မဟုတ် ယူကေပြင်ပနိုင်ငံများ (အမေရိကန်ပြည်ထောင်စုအပါအဝင်) တွင် ကိုင်တွယ်လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ ထိုသို့ဖြစ်ပါက ကျွန်ုပ်တို့၏ ကိုယ်ရေးလုံခြုံမှုမူဝါဒတွင် ဖော်ပြထားသည့်အတိုင်း လုံလောက်မှုဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်များ သို့မဟုတ် စံစာချုပ်အပိုဒ်များကဲ့သို့ သင့်လျော်သော အကာအကွယ်များကို ကျင့်သုံးသည်။

သင့်အခွင့်အရေးများနှင့် ယင်းတို့ကို ကျင့်သုံးပုံ

ကန့်ကွက်တောင်းဆိုမှုများနှင့် အလားတူ အခွင့်အရေးဆိုင်ရာ တောင်းဆိုမှုများကို ကျွန်ုပ်တို့ တုံ့ပြန်ဆောင်ရွက်ပါသည်။ ဘာသာစကားကို သင်ယူထားခြင်းကြောင့် ChatGPT ၏ တုံ့ပြန်ချက်များတွင် အများပြည်သူသုံး အင်တာနက်ပေါ်၌ ကိုယ်ရေးအချက်အလက်များ အကြိမ်ကြိမ်ပေါ်နေသူများ (ဥပမာ လူသိများသော ပုဂ္ဂိုလ်များ) နှင့်ပတ်သက်သည့် ကိုယ်ရေးအချက်အလက်များ ရံဖန်ရံခါ ပါဝင်နိုင်သည်။ အချို့သော တရားစီရင်ပိုင်ခွင့်နယ်မြေများရှိ လူပုဂ္ဂိုလ်များသည် မိမိတို့၏ ကိုယ်ရေးအချက်အလက်များကို ကျွန်ုပ်တို့၏ မော်ဒယ်များက ကိုင်တွယ်လုပ်ဆောင်ခြင်းအား ကန့်ကွက်နိုင်သလို ကျွန်ုပ်တို့၏ ကိုယ်ရေးလုံခြုံမှုပေါ်တယ်မှတစ်ဆင့် ဒေတာပိုင်ရှင်၏ အခြားအခွင့်အရေးဆိုင်ရာ တောင်းဆိုမှုများကိုလည်း ပြုလုပ်နိုင်သည်။ privacy@openai.com သို့ ဆက်သွယ်၍လည်း ဤအခွင့်အရေးများကို ကျင့်သုံးနိုင်သည်။

သင့်တောင်းဆိုချက်ကို အကဲဖြတ်၍ တုံ့ပြန်နိုင်ရန် ယင်းတောင်းဆိုချက်သည် မည်သည့်ကိုယ်ရေးအချက်အလက်နှင့် သက်ဆိုင်ကြောင်း နားလည်နိုင်လောက်သည့် အချက်အလက်များကို ပေးပါ။ ဥပမာ သင့်အမည်၊ သက်ဆိုင်ရာ URL များ၊ မော်ဒယ်၏ ထုတ်ပေးချက် နမူနာအတိအကျများ သို့မဟုတ် ပြဿနာကို ဖော်ထုတ်ရာတွင် အထောက်အကူပြုသည့် အခြားအသေးစိတ်အချက်များ ဖြစ်သည်။ အချို့ကိစ္စများတွင် ဆောင်ရွက်မှုမပြုမီ သင်၏ အထောက်အထားကို အတည်ပြုရန် သို့မဟုတ် အချက်အလက်သည် သင်နှင့်သက်ဆိုင်ကြောင်း အတည်ပြုရန် တောင်းဆိုနိုင်သည်။ ChatGPT မှ ကိုယ်ရေးဒေတာဖယ်ရှားခြင်းဆိုင်ရာ ကျွန်ုပ်တို့၏ အကူအညီစင်တာ ဆောင်းပါးတွင် ဤတောင်းဆိုမှုများ တင်သွင်းပုံ၊ အကောင်းဆုံးလုပ်ထုံးလုပ်နည်းများနှင့် တောင်းဆိုမှုများကို ပြန်လည်သုံးသပ်ပုံတို့အကြောင်း ပိုမိုသိရှိနိုင်သည်။ သက်ဆိုင်ရာ ကိုယ်ရေးလုံခြုံမှုဥပဒေများနှင့်အညီ တောင်းဆိုမှုများကို ပြန်လည်သုံးသပ်ပြီး သက်ဆိုင်ရာ ဥပဒေသတ်မှတ်ကာလအတွင်း တုံ့ပြန်ပါသည်။

ကိုယ်ရေးလုံခြုံမှုဥပဒေများအရ အချို့အခွင့်အရေးများသည် အကြွင်းမဲ့မဟုတ်နိုင်ကြောင်း သတိပြုပါ။ ဥပမာ သက်ဆိုင်ရာ အချက်အလက်ကို အတည်မပြုနိုင်ခြင်း၊ တောင်းဆိုချက်သည် OpenAI က ကိုင်တွယ်လုပ်ဆောင်သော ကိုယ်ရေးအချက်အလက်နှင့် မသက်ဆိုင်ခြင်း၊ ကင်းလွတ်ခွင့်တစ်ရပ် အကျုံးဝင်ခြင်း သို့မဟုတ် ထိုသို့ဆောင်ရွက်ရန် အခြားတရားဝင်အကြောင်းပြချက်ရှိခြင်းတို့တွင် တောင်းဆိုချက်ကို ဖြည့်ဆည်းပေးနိုင်မည် မဟုတ်ပါ။ တောင်းဆိုမှုများကို ကိစ္စတစ်ခုချင်းစီအလိုက် အကဲဖြတ်ပြီး ကိုယ်ရေးလုံခြုံမှုအခွင့်အရေးများနှင့် လွတ်လပ်စွာထုတ်ဖော်ပြောဆိုခွင့်၊ အများပြည်သူအကျိုးစီးပွားကဲ့သို့ အခြားအရေးကြီးသည့် အချက်များကို ချိန်ညှိစဉ်းစားရနိုင်သည်။

သို့သော် ကိုယ်ရေးအချက်အလက်များ ကာကွယ်ရေးကို ဦးစားပေးပြီး သက်ဆိုင်ရာ ကိုယ်ရေးလုံခြုံမှုဥပဒေအားလုံး လိုက်နာနိုင်ရန် ကျွန်ုပ်တို့ ကြိုးပမ်းပါသည်။ ပြဿနာတစ်ရပ်ကို ကျွန်ုပ်တို့ လုံလောက်စွာ ဖြေရှင်းမပေးခဲ့ဟု ယူဆပါက သင့်ဒေသဆိုင်ရာ ကြီးကြပ်ရေးအာဏာပိုင်ထံ တိုင်ကြားပိုင်ခွင့်ရှိသည်။

ကျွန်ုပ်တို့၏ ဝဘ်ဆိုက်၊ အက်ပ်များနှင့် ဝန်ဆောင်မှုများကို သင်အသုံးပြုချိန်တွင် သင့်ထံမှ သို့မဟုတ် သင့်အကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့ စုဆောင်းသည့် ကိုယ်ရေးအချက်အလက်များနှင့်ပတ်သက်သော OpenAI ၏ လုပ်ထုံးလုပ်နည်းများကို ပိုမိုသိရှိရန် ကျွန်ုပ်တို့၏ ကိုယ်ရေးလုံခြုံမှုမူဝါဒကို ကြည့်ပါ။