ChatGPT ကို အားပေးလည်ပတ်စေသော မော်ဒယ်များ အပါအဝင် OpenAI ၏ အခြေခံမော်ဒယ်များကို အချက်အလက်ရင်းမြစ် အဓိက သုံးမျိုးဖြင့် ဖန်တီးတည်ဆောက်ထားပါသည်- (1) အင်တာနက်ပေါ်တွင် အများပြည်သူ ရရှိနိုင်သော အချက်အလက်များ၊ (2) ပြင်ပအဖွဲ့အစည်းများနှင့် ပူးပေါင်း၍ ကျွန်ုပ်တို့ ဝင်ရောက်အသုံးပြုနိုင်သော အချက်အလက်များ၊ နှင့် (3) ကျွန်ုပ်တို့၏ အသုံးပြုသူများ၊ လူသားလေ့ကျင့်ပေးသူများနှင့် သုတေသီများက ပေးအပ် သို့မဟုတ် ဖန်တီးပေးသော အချက်အလက်များ ဖြစ်ပါသည်။

ChatGPT တွင် အသုံးပြုသည့် အခြေခံမော်ဒယ်များကဲ့သို့သော မော်ဒယ်များကို ဖန်တီးတည်ဆောက်ရာတွင် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ ပြင်ဆင်ခြင်း၊ အကြိုလေ့ကျင့်သင်ကြားခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ပြီးနောက် ဆက်လက်ပြင်ဆင်ခြင်းတို့ အပါအဝင် အဆင့်များစွာ ပါဝင်ပြီး အသုံးချပြီးနောက်တွင်လည်း ဆက်လက်အကဲဖြတ်ခြင်းနှင့် တိုးတက်ကောင်းမွန်အောင် ပြုလုပ်ခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။ မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်၊ ယုံကြည်စိတ်ချရမှုနှင့် ဘေးကင်းလုံခြုံမှုကို မြှင့်တင်ခြင်း အပါအဝင် ရည်ရွယ်ချက်အမျိုးမျိုးအတွက် ဤအဆင့်များတွင် အချက်အလက်အမျိုးအစား မတူညီသောအရာများကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ 

ဤဆောင်းပါးတွင် ဤမော်ဒယ်များ ဖန်တီးတည်ဆောက်ရာတွင် ကူညီရန် ကျွန်ုပ်တို့ အသုံးပြုသော အချက်အလက်များ၊ ကိုယ်ရေးလုံခြုံမှုဆိုင်ရာ ဥပဒေများနှင့်အညီ ထိုအချက်အလက်များကို ကျွန်ုပ်တို့ မည်သို့စုဆောင်းအသုံးပြုသည်၊ နှင့် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တစ်လျှောက် ကျွန်ုပ်တို့ အသုံးပြုသော ကာကွယ်ရေးအစီအမံများကို အကျဉ်းချုပ် ဖော်ပြထားပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ ဝန်ဆောင်မှုများကို အသုံးပြုသူများထံမှ အချက်အလက်များကို မည်သို့စုဆောင်းအသုံးပြုသည်၊ ChatGPT စကားဝိုင်းများကို ကျွန်ုပ်တို့၏ မော်ဒယ်များ တိုးတက်ကောင်းမွန်စေရန် အသုံးပြုခြင်းမှ မည်သို့ဖယ်ထုတ်နိုင်သည် စသည်တို့ကို နားလည်ရန် ကျွန်ုပ်တို့၏ ကိုယ်ရေးလုံခြုံမှုမူဝါဒ နှင့် ဤအကူအညီစင်တာ ဆောင်းပါး ကို ကြည့်ရှုပါ။

ChatGPT ဆိုတာဘာလဲ၊ ဘယ်လို အလုပ်လုပ်သလဲ။

ChatGPT သည် အင်တာနက် သို့မဟုတ် အက်ပ်မှတစ်ဆင့် အသုံးပြုနိုင်သော ဉာဏ်ရည်တုအခြေပြု ဝန်ဆောင်မှုတစ်ခု ဖြစ်ပါသည်။ ChatGPT ကို အချက်အလက်များ စုစည်းခြင်းနှင့် အကျဉ်းချုပ်ခြင်း၊ ဘာသာပြန်ရာတွင် ကူညီခြင်း၊ ကုဒ်ရေးခြင်း၊ သုတေသနနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းကို ထောက်ပံ့ခြင်း၊ ကိရိယာများအကြား အဆင့်များစွာပါသော လုပ်ငန်းများ ပြီးမြောက်စေခြင်း၊ ပုံများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း သို့မဟုတ် ဖန်တီးခြင်း၊ ဖန်တီးမှုနှင့် အကြံဉာဏ်များ ပေါ်ထွက်စေခြင်းနှင့် အခြားနေ့စဉ်လုပ်ငန်းများ အပါအဝင် ကျယ်ပြန့်သော လုပ်ငန်းများအတွက် အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ ChatGPT သည် စာသား၊ ပုံ၊ အသံနှင့် ဗီဒီယို အပါအဝင် အချက်အလက် ပမာဏများစွာထဲမှ ပုံစံများကို သင်ယူခြင်းဖြင့် အသုံးပြုသူ၏ မေးခွန်းများနှင့် ညွှန်ကြားချက်များကို နားလည်ပြီး တုံ့ပြန်နိုင်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပါသည်။ 

လေ့ကျင့်ရေးကာလအတွင်း မော်ဒယ်သည် ဤဒေတာထဲရှိ ဆက်နွယ်မှုများ—ဥပမာ စကားလုံးများသည် အကြောင်းအရာအလိုက် ပုံမှန်အားဖြင့် မည်သို့ အတူတကွ ပေါ်လာသည် ဆိုသည့်အရာများ—ကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး၊ တုံ့ပြန်ချက်တစ်ခု ဖန်တီးရာတွင် တစ်ကြိမ်လျှင် စကားလုံးတစ်လုံးစီဖြင့် နောက်ထပ် ဖြစ်နိုင်ခြေအများဆုံး စကားလုံးကို ခန့်မှန်းရန် ထိုနားလည်မှုကို အသုံးပြုပါသည်။ စာသားကို တစ်ခါတစ်ရံ “တိုကင်များ” ဟုခေါ်သော သေးငယ်သည့် ယူနစ်များအဖြစ် ပြောင်းလဲနိုင်ပြီး ၎င်းတို့သည် စကားလုံးတစ်လုံးလုံး၊ စကားလုံး၏ အစိတ်အပိုင်းများ သို့မဟုတ် ပုဒ်ဖြတ်ပုဒ်ရပ်များကို ကိုယ်စားပြုနိုင်ပါသည်။ တိုကင်များသည် မော်ဒယ်က လုပ်ဆောင်စီမံသည့် စာသား၏ အခြေခံတည်ဆောက်ပစ္စည်းများ ဖြစ်ပါသည်။ အလားတူပင် ပုံများကဲ့သို့သော အခြားအကြောင်းအရာပုံစံများကို ဖန်တီးသည့် မော်ဒယ်များသည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာထဲတွင် ပစ်ဇယ်များ အချင်းချင်းနှင့် ၎င်းတို့နှင့် ဆက်စပ်သော စာတန်းများအကြား မည်သို့ ဆက်နွယ်သည်ဆိုသော ပုံစံများကို သင်ယူပါသည်။

ဥပမာ မော်ဒယ်၏ သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ် (“လေ့ကျင့်ရေး” ဟု သိကြသည်) အတွင်း မော်ဒယ်ကို “ဘယ်ဘက်မကွေ့ဘဲ၊ သူမသည် ___ သို့ ကွေ့ခဲ့သည်။” ကဲ့သို့သော ဝါကျတစ်ကြောင်းကို ဖြည့်စွက်ရန် တာဝန်ပေးနိုင်ပါသည်။ လေ့ကျင့်ရေး အစောပိုင်းတွင် ၎င်း၏ တုံ့ပြန်ချက်များမှာ အများအားဖြင့် ကျပန်းဖြစ်ပါသည်။ သို့သော် မော်ဒယ်သည် စာသားပမာဏများစွာကို လုပ်ဆောင်စီမံပြီး ၎င်းမှ သင်ယူလာသည့်အခါ ပုံစံများကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ မှတ်မိလာပြီး နောက်ထပ် ဖြစ်နိုင်ခြေအများဆုံး စကားလုံးကို ပိုမိုတိကျစွာ ခန့်မှန်းနိုင်လာပါသည်။ ၎င်း၏ နားလည်မှုကို ပိုမိုသန့်စင်ပြီး တိကျမှုကို မြှင့်တင်ရန် ဤလုပ်ငန်းစဉ်ကို ဝါကျသန်းပေါင်းများစွာတွင် ထပ်ခါတလဲလဲ လုပ်ဆောင်ပါသည်။

ဝါကျတစ်ကြောင်းကို ဖြည့်စွက်ရန် ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော နည်းလမ်းများစွာ—ဥပမာ “ဘယ်ဘက်မကွေ့ဘဲ၊ သူမသည် ညာဘက်သို့ ကွေ့ခဲ့သည်၊” “လှည့်ခဲ့သည်” သို့မဟုတ် “ပြန်လှည့်ခဲ့သည်” စသည်တို့—ရှိသောကြောင့် မော်ဒယ် တုံ့ပြန်ပုံတွင် မူလကတည်းက ကျပန်းဆန်သည့် အစိတ်အပိုင်းတစ်ခု ပါရှိပါသည်။ ထို့ကြောင့် တူညီသော မေးခွန်းတစ်ခုသည် မေးမြန်းမှုအကြိမ် မတူညီသည့်အခါ အဖြေမတူညီမှုများကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်ပါသည်။

Machine learning မော်ဒယ်များသည် “weights” သို့မဟုတ် “parameters” ဟု သိကြသော ဂဏန်းအစုအဝေးကြီးများနှင့် ထိုဂဏန်းများကို အနက်ဖွင့်၍ အသုံးပြုသော ကုဒ်တို့ဖြင့် ဖွဲ့စည်းထားပါသည်။ ဤမော်ဒယ်များသည် ၎င်းတို့ လေ့ကျင့်ထားသည့် ဒေတာ၏ မိတ္တူများကို သိမ်းဆည်းထားခြင်း သို့မဟုတ် ထိန်းသိမ်းထားခြင်း မပြုပါ။ ထိုသို့မဟုတ်ဘဲ မော်ဒယ်တစ်ခု သင်ယူလာသည့်အခါ ၎င်းက ဖော်ထုတ်တွေ့ရှိထားသော ပုံစံများကို ထင်ဟပ်စေရန် ၎င်း၏ parameters တန်ဖိုးများကို အနည်းငယ် ပြင်ဆင်ပါသည်။ အစောပိုင်း ဥပမာတွင် မော်ဒယ်သည် လေ့ကျင့်ရေးဝါကျများကို သိမ်းဆည်းခြင်းကြောင့် မဟုတ်ဘဲ ၎င်း၏ အတွင်းပိုင်း parameters များကို အပ်ဒိတ်လုပ်ခြင်းဖြင့်သာ ကျပန်းစကားလုံးများ ခန့်မှန်းရာမှ ပိုမိုတိကျသော ခန့်မှန်းချက်များ ပြုလုပ်နိုင်လာခဲ့ပါသည်။ မော်ဒယ်သည် လေ့ကျင့်ရေးအတွင်း လုပ်ဆောင်စီမံသော ဝါကျများ၊ ပုံများ သို့မဟုတ် အသံများ၏ မိတ္တူများကို ထိန်းသိမ်းထားခြင်း မပြုပါ။ ChatGPT သည် ၎င်း၏ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာထဲမှ “ကူးယူပြီး ကပ်ထည့်ခြင်း” မပြုပါ—ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် လေ့လာထားသော ဆရာတစ်ဦးက မူရင်းပစ္စည်းများကို အလွတ်ကျက်ထားခြင်း သို့မဟုတ် စကားလုံးမပြောင်းဘဲ ပြန်ထုတ်ပြခြင်း မလိုအပ်ဘဲ အကြံအဉာဏ်များအကြား ဆက်နွယ်မှုများကို နားလည်ခြင်းဖြင့် အယူအဆများကို ရှင်းပြနိုင်သကဲ့သို့ ဖြစ်ပါသည်။ အသုံးပြုသူ၏ တောင်းဆိုချက်တစ်ခုအပေါ် တုံ့ပြန်ချက် ဖန်တီးရာတွင် မော်ဒယ်သည် ဤသင်ယူထားသော weights များကို အသုံးပြုပြီး အကြောင်းအရာအသစ်ကို ခန့်မှန်း၍ ဖန်တီးပါသည်။

ChatGPT ကို သင်ကြားရန် မည်သည့် အချက်အလက်အမျိုးအစားကို အသုံးပြုသလဲ။

အများပြည်သူ ရရှိနိုင်သော အင်တာနက်အကြောင်းအရာများအတွက် ကျွန်ုပ်တို့သည် အင်တာနက်ပေါ်တွင် လွတ်လပ်စွာနှင့် ပွင့်လင်းစွာ ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်သော အချက်အလက်များကိုသာ အသုံးပြုပါသည်။ ၎င်းတွင် အများပြည်သူ ရရှိနိုင်သော ဝဘ်စာမျက်နှာများ၊ အများသုံးဖိုရမ်များ၊ အများသုံးဘလော့ဂ်များ၊ အများသုံးပို့စ်များနှင့် အခြား အများပြည်သူ ရရှိနိုင်သော အွန်လိုင်းအကြောင်းအရာများ ပါဝင်နိုင်ပါသည်။ ဥပမာ သင်သည် အများပြည်သူ ဝင်ရောက်နိုင်သော အွန်လိုင်းဆွေးနွေးဖိုရမ်တစ်ခုတွင် ပါဝင်ဆွေးနွေးပါက သို့မဟုတ် အများသုံးဘလော့ဂ် သို့မဟုတ် အခြားပို့စ်တစ်ခု တင်ပါက၊ ထိုအများပြည်သူ ဝင်ရောက်နိုင်သော အကြောင်းအရာကို မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ရေး ရည်ရွယ်ချက်များအတွက် ကျွန်ုပ်တို့ အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ သို့သော် ကျွန်ုပ်တို့၏ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ကိုယ်ရေးအချက်အလက်များကို လုပ်ဆောင်စီမံမှု လျော့နည်းစေရန် အဆင့်များ ဆောင်ရွက်ပါသည်။  အများပြည်သူ ရရှိနိုင်သော အင်တာနက်အကြောင်းအရာများကို စုဆောင်းရာတွင် paywall နောက်ကွယ်တွင် ရှိကြောင်း သိထားသော ရင်းမြစ်များ သို့မဟုတ် dark web မှ ဒေတာများကို ကျွန်ုပ်တို့ ရည်ရွယ်ချက်ရှိရှိ မစုဆောင်းပါ။ ထို့အပြင် မုန်းတီးရေးစကား၊ အရွယ်ရောက်သူအကြောင်းအရာ၊ ကိုယ်ရေးအချက်အလက်များကို စုစည်းဖော်ပြသော ဆိုက်များနှင့် spam ကဲ့သို့ ကျွန်ုပ်တို့၏ မော်ဒယ်များကို မသင်ယူစေလိုသော ပစ္စည်းများကို ဖယ်ရှားရန် စစ်ထုတ်ကိရိယာများကို အသုံးပြုပါသည်။ ထို့နောက် ကျန်ရှိသော အချက်အလက်များကို ကျွန်ုပ်တို့၏ မော်ဒယ်များ လေ့ကျင့်ရန် အသုံးပြုပါသည်။ 

ဝဘ်ဆိုက်ပိုင်ရှင်များသည် ၎င်းတို့၏ ဆိုက်များမှ အများပြည်သူ ရရှိနိုင်သော အကြောင်းအရာများကို လေ့ကျင့်ရေးတွင် အသုံးပြုရန် ဝင်ရောက်ရယူနိုင်/မရယူနိုင်ကို စီမံရန် robots.txt ကဲ့သို့သော စံဝဘ်ထိန်းချုပ်မှုများကို အသုံးပြုပြီး GPTBot ကို ခွင့်မပြုနိုင်ပါသည်။ GPTBot သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ရာတွင် ကူညီရန် အများပြည်သူ ရရှိနိုင်သော အကြောင်းအရာများကို crawl လုပ်နိုင်ပါသည်။ ဝဘ်ဆိုက်ပိုင်ရှင်များသည် ၎င်းတို့၏ ဆိုက်များနှင့် အကြောင်းအရာများက ကျွန်ုပ်တို့၏ AI စနစ်များနှင့် မည်သို့ အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်သည်ကို စီမံနိုင်ရန် ကျွန်ုပ်တို့က လမ်းညွှန်ချက် ပေးထားပါသည်။ 

ကျွန်ုပ်တို့၏ မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ပြီး တိုးတက်ကောင်းမွန်စေရန် ပြင်ပပါတနာများထံမှ အချက်အလက်များကိုလည်း အသုံးပြုပါသည်။ ၎င်းတွင် ပြင်ပအဖွဲ့အစည်းများနှင့် သဘောတူညီချက်များမှတစ်ဆင့် ကျွန်ုပ်တို့ ဝင်ရောက်အသုံးပြုနိုင်သော datasets ထဲရှိ အချက်အလက်များအပြင် ကျွန်ုပ်တို့၏ မူဝါဒများနှင့် သဘောတူညီချက်များအရ ခွင့်ပြုသည့်အခါ လူသားလေ့ကျင့်ပေးသူများနှင့် သုတေသီများက ပေးအပ် သို့မဟုတ် ဖန်တီးပေးသော အချက်အလက်များ ပါဝင်နိုင်ပါသည်။ ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ မော်ဒယ်များ၏ အရည်အသွေး၊ ဘေးကင်းလုံခြုံမှုနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရာတွင် ကူညီပါသည်။ ဤရင်းမြစ်များတွင် dataset ပေါ်မူတည်၍ စာသား၊ ပုံ၊ အသံ၊ ဗီဒီယို သို့မဟုတ် အခြားဒေတာအမျိုးအစားများ ပါဝင်နိုင်ပါသည်။

လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်အချို့တွင် synthetic data ကိုလည်း ကျွန်ုပ်တို့ ပိုမိုအသုံးပြုလာပါသည်။ ဥပမာ အချက်အလက်များနှင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ မော်ဒယ်များကို အသုံးပြုပြီး synthetic တုံ့ပြန်ညွှန်ကြားချက်များ၊ ဘာသာစကားစုံ ဥပမာများ သို့မဟုတ် အခြားလေ့ကျင့်ရေးပစ္စည်းများကို ကျွန်ုပ်တို့ ဖန်တီးနိုင်ပါသည်။ Synthetic data သည် ဒေတာရှားပါးသော သို့မဟုတ် မမျှတသော နယ်ပယ်များတွင် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို ဖြည့်စွက်ပေးခြင်း အပါအဝင် မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရာတွင် ကူညီနိုင်ပြီး၊ မော်ဒယ်ဖန်တီးတည်ဆောက်ရေးတွင် ကိုယ်ရေးလုံခြုံမှုကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေသော နည်းလမ်းများကိုလည်း ထောက်ပံ့ပေးနိုင်ပါသည်။

ChatGPT ကို သင်ကြားရန် ကိုယ်ရေးအချက်အလက်များကို အသုံးပြုသလား။

အွန်လိုင်းအကြောင်းအရာ၏ အရေးပါသော အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုတွင် လူများနှင့်ပတ်သက်သော အချက်အလက်များ ပါဝင်သောကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာတွင် ကိုယ်ရေးအချက်အလက်များ မတော်တဆ ပါဝင်နိုင်ပါသည်။ သို့သော် ကျွန်ုပ်တို့၏ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ကိုယ်ရေးအချက်အလက်များကို လုပ်ဆောင်စီမံမှု လျော့နည်းစေရန် အဆင့်များ ဆောင်ရွက်ပါသည်။

ကျွန်ုပ်တို့သည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို တစ်ဦးချင်းစီ၏ ပရိုဖိုင်များ တည်ဆောက်ရန်၊ ၎င်းတို့ကို ဆက်သွယ်ရန် သို့မဟုတ် ၎င်းတို့အတွက် ကြော်ငြာများကို ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့် ပြုလုပ်ရန် မဟုတ်ဘဲ မော်ဒယ်၏ စွမ်းရည်များ—ဥပမာ ခန့်မှန်းနိုင်မှု၊ ကျိုးကြောင်းသင့်လျော်စွာ စဉ််းစားပေးသော စွမ်းရည်နှင့် ပြဿနာဖြေရှင်းနိုင်မှု—ကို ဖန်တီးတည်ဆောက်ရန် အသုံးပြုပါသည်။

အချို့အခြေအနေများတွင် မော်ဒယ်များသည် အမည်များနှင့် လိပ်စာများကဲ့သို့သော အစိတ်အပိုင်းများ ဘာသာစကားထဲတွင် မည်သို့ လုပ်ဆောင်သည်ကို နားလည်ရန် သို့မဟုတ် အများသိပုဂ္ဂိုလ်များနှင့် လူသိများသော အဖွဲ့အစည်းများကို မှတ်မိရန် ကိုယ်ရေးအချက်အလက်များမှ သင်ယူနိုင်ပါသည်။ ၎င်းသည် မော်ဒယ်အား ပိုမိုတိကျပြီး အကြောင်းအရာနှင့် ကိုက်ညီသော တုံ့ပြန်ချက်များ ဖန်တီးနိုင်ရန် ကူညီပါသည်။

လေ့ကျင့်ရေးကာလအတွင်း ကိုယ်ရေးအချက်အလက်များကို မည်သို့ ကာကွယ်ထားသလဲ။

လေ့ကျင့်ရေးကာလအတွင်း ကိုယ်ရေးအချက်အလက်များကို လုပ်ဆောင်စီမံမှု ကန့်သတ်ရန် ကျွန်ုပ်တို့ တက်ကြွစွာ ဆောင်ရွက်ပါသည်။ ဥပမာ ကိုယ်ရေးဒေတာ ပမာဏများစွာကို စုစည်းထားကြောင်း သိရှိထားသော ရင်းမြစ်များကို ဖယ်ထုတ်ခြင်း၊ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ကိုယ်ရေးအချက်အလက်များ လျော့နည်းစေရန် စစ်ထုတ်ခြင်းများ အသုံးပြုခြင်း၊ နှင့် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ ထပ်ခါတလဲလဲ ပြန်ထွက်လာနိုင်ခြေကို လျော့နည်းစေရန် ထပ်နေသော အကြောင်းအရာများကို ဖော်ထုတ်ဖယ်ရှားခြင်းတို့ကို ဆောင်ရွက်ပါသည်။ ထို့အပြင် တစ်ဦးချင်းစီနှင့်ပတ်သက်သော ပုဂ္ဂလိက သို့မဟုတ် ထိခိုက်လွယ်သော အချက်အလက်များ တောင်းဆိုမှုများကို မတုံ့ပြန်ရန် ကျွန်ုပ်တို့၏ မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ပေးပါသည်။ 

အချက်အလက်များကို မည်မျှကြာအောင် ထိန်းသိမ်းထားသလဲ

ကျွန်ုပ်တို့သည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာထဲရှိ အချက်အလက်များကို ဤဆောင်းပါးနှင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ ကိုယ်ရေးလုံခြုံမှုမူဝါဒ တွင် ဖော်ပြထားသော ရည်ရွယ်ချက်များအတွက် ကျိုးကြောင်းဆီလျော်စွာ လိုအပ်သည့် အချိန်ကာလအတွင်းသာ ထိန်းသိမ်းထားပါသည်။ ၎င်းတွင် ကျွန်ုပ်တို့၏ မော်ဒယ်များကို ဖန်တီးတည်ဆောက်ခြင်းနှင့် တိုးတက်ကောင်းမွန်စေခြင်း၊ ဆက်စပ်သော သိပ္ပံဆိုင်ရာ သုတေသန ရည်ရွယ်ချက်များ ပါဝင်ပါသည်။ ဆက်လက်လိုအပ်မှု ရှိမရှိ သေချာစေရန် ထိန်းသိမ်းထားမှုကို ကာလအလိုက် ပြန်လည်သုံးသပ်ပြီး၊ အချက်အလက်အမျိုးအစားနှင့် ၎င်းကို အသုံးပြုပုံပေါ် မူတည်၍ ကွဲပြားပါသည်။ ထိန်းသိမ်းထားမှုကို သတ်မှတ်ရာတွင် အချက်အလက်ကို လုပ်ဆောင်စီမံရန် ကျွန်ုပ်တို့၏ ရည်ရွယ်ချက်၊ အချက်အလက်၏ ပမာဏ၊ သဘောသဘာဝနှင့် ထိခိုက်လွယ်မှု၊ ခွင့်ပြုချက်မရှိသော အသုံးပြုမှု သို့မဟုတ် ထုတ်ဖော်မှုကြောင့် ဖြစ်ပေါ်နိုင်သော ထိခိုက်နစ်နာမှုအန္တရာယ်နှင့် ကျွန်ုပ်တို့ လိုက်နာရမည့် ဥပဒေဆိုင်ရာ တာဝန်များကဲ့သို့သော အချက်များကို ကျွန်ုပ်တို့ ထည့်သွင်းစဉ်းစားပါသည်။

ChatGPT ဖန်တီးတည်ဆောက်မှုသည် ကိုယ်ရေးလုံခြုံမှုဆိုင်ရာ ဥပဒေများနှင့် မည်သို့ ကိုက်ညီသလဲ။

ကျွန်ုပ်တို့သည် လေ့ကျင့်ရေးအချက်အလက်များကို ဥပဒေနှင့်အညီ အသုံးပြုပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ အခြေခံမော်ဒယ်များသည် ဝင်ရောက်အသုံးပြုနိုင်ရေး ကိရိယာများ၊ ဖောက်သည်ပံ့ပိုးမှု၊ ဆော့ဖ်ဝဲဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု၊ ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့် ပညာရေးနှင့် သိပ္ပံဆိုင်ရာ သုတေသနတို့ အပါအဝင် အကျိုးရှိသော အသုံးချမှုများစွာကို အားပေးလည်ပတ်စေပါသည်။ ဤစွမ်းရည်များသည် အများပြည်သူ ရရှိနိုင်သော အချက်အလက်များနှင့် ပြင်ပပါတနာများထံမှ အချက်အလက်များ အပါအဝင် ကျယ်ပြန့်သော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာပေါ် မူတည်ပါသည်။ ဤဆောင်းပါးတွင် ဖော်ပြထားသကဲ့သို့ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ကိုယ်ရေးအချက်အလက်များကို လုပ်ဆောင်စီမံမှု လျော့နည်းစေရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော အဆင့်များနှင့် အန္တရာယ်များ လျော့ပါးစေရန် အဆင့်များ အပါအဝင် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တစ်လျှောက် ကာကွယ်ရေးအစီအမံများကို ကျွန်ုပ်တို့ အသုံးပြုပါသည်။ လေ့ကျင့်ရေးအချက်အလက်တွင် ပါဝင်သည့် ကိုယ်ရေးအချက်အလက်များကို စုဆောင်းအသုံးပြုရာတွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် GDPR ကဲ့သို့သော ကိုယ်ရေးလုံခြုံမှုဆိုင်ရာ ဥပဒေများအောက်ရှိ တရားဝင်အကျိုးစီးပွားများကို အခြေခံပါသည်။ ၎င်းတွင် အထွေထွေ ဉာဏ်ရည်တုသည် လူတိုင်းအတွက် အကျိုးပြုစေရန် သေချာစေမည့် ကျွန်ုပ်တို့၏ မစ်ရှင်နှင့်အညီ အသုံးပြုသူများနှင့် လူ့အဖွဲ့အစည်း အကျယ်အပြန့်အတွက် ကျွန်ုပ်တို့၏ မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ပြီး တိုးတက်ကောင်းမွန်စေခြင်း ပါဝင်ပြီး၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ ကိုယ်ရေးလုံခြုံမှုမူဝါဒ တွင် ပိုမိုအသေးစိတ် ရှင်းပြထားပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဤအချက်အလက်များကို ဥပဒေနှင့်အညီ တာဝန်ယူမှုရှိစွာ စုဆောင်းအသုံးပြုကြောင်း သေချာစေရန် ဒေတာကာကွယ်ရေး သက်ရောက်မှုအကဲဖြတ်မှုကို ပြီးစီးထားပါသည်။

အချက်အလက်များကို မည်သည့်အချိန်တွင် မျှဝေ သို့မဟုတ် လွှဲပြောင်းနိုင်သလဲ

ကျွန်ုပ်တို့သည် ကိုယ်ရေးအချက်အလက်များကို “ရောင်းချ” ခြင်း မပြုဘဲ၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ ကိုယ်ရေးလုံခြုံမှုမူဝါဒတွင် ဖော်ပြထားသော ကန့်သတ်အခြေအနေများတွင်သာ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာထဲရှိ ကိုယ်ရေးအချက်အလက်များကို ထုတ်ဖော်ပါသည်။ ဥပမာ ကျွန်ုပ်တို့၏ မော်ဒယ်များ ဖန်တီးတည်ဆောက်ခြင်း၊ စမ်းသပ်ခြင်းနှင့် တိုးတက်ကောင်းမွန်စေခြင်းကို ထောက်ပံ့ပေးသော ဆက်နွယ်အဖွဲ့အစည်းများ၊ ရောင်းချသူများနှင့် ဝန်ဆောင်မှုပံ့ပိုးသူများနှင့် အချက်အလက်များကို မျှဝေနိုင်ပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ ကိုယ်ရေးလုံခြုံမှုမူဝါဒ တွင် ဖော်ပြထားသကဲ့သို့ ဥပဒေဆိုင်ရာ တာဝန်တစ်ခုကို လိုက်နာရန် သို့မဟုတ် ကျွန်ုပ်တို့၏ အခွင့်အရေးများ၊ ဘေးကင်းလုံခြုံမှုနှင့် လုံခြုံရေး၊ ထို့အပြင် ကျွန်ုပ်တို့၏ အသုံးပြုသူများ၊ ဝန်ထမ်းများ သို့မဟုတ် အများပြည်သူတို့၏ အခွင့်အရေးများ၊ ဘေးကင်းလုံခြုံမှုနှင့် လုံခြုံရေးကို ကာကွယ်ရန် လိုအပ်သည်ဟု ရိုးသားစွာ ယုံကြည်သည့်အခါ အချက်အလက်များကိုလည်း ထုတ်ဖော်နိုင်ပါသည်။

ကျွန်ုပ်တို့၏ အခြေခံအဆောက်အအုံသည် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ ဖြစ်သောကြောင့် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာထဲရှိ ကိုယ်ရေးအချက်အလက်များကို EEA၊ ဆွစ်ဇာလန် သို့မဟုတ် UK ပြင်ပနိုင်ငံများတွင် (အမေရိကန်ပြည်ထောင်စု အပါအဝင်) လုပ်ဆောင်စီမံနိုင်ပါသည်။ ထိုသို့ ဖြစ်ပေါ်သည့်အခါ ကျွန်ုပ်တို့၏ ကိုယ်ရေးလုံခြုံမှုမူဝါဒ တွင် ဖော်ပြထားသကဲ့သို့ adequacy decisions သို့မဟုတ် standard contractual clauses ကဲ့သို့သော သင့်လျော်သည့် ကာကွယ်ရေးအစီအမံများကို ကျွန်ုပ်တို့ အသုံးပြုပါသည်။

သင့်အခွင့်အရေးများနှင့် ၎င်းတို့ကို မည်သို့ ကျင့်သုံးရမည်

ကန့်ကွက်တောင်းဆိုမှုများနှင့် အလားတူ အခွင့်အရေးဆိုင်ရာ တောင်းဆိုမှုများကို ကျွန်ုပ်တို့ တုံ့ပြန်ပါသည်။ ဘာသာစကားကို သင်ယူခြင်း၏ ရလဒ်အနေဖြင့် ChatGPT တုံ့ပြန်ချက်များတွင် အများပြည်သူအသုံးပြုသော အင်တာနက်ပေါ်တွင် ကိုယ်ရေးအချက်အလက်များ အကြိမ်များစွာ ပေါ်နေသည့် တစ်ဦးချင်းစီ (ဥပမာ အများသိပုဂ္ဂိုလ်များ) နှင့်ပတ်သက်သော ကိုယ်ရေးအချက်အလက်များ တစ်ခါတစ်ရံ ပါဝင်နိုင်ပါသည်။ အချို့တရားစီရင်ပိုင်ခွင့်နယ်မြေများရှိ တစ်ဦးချင်းစီသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ မော်ဒယ်များက ၎င်းတို့၏ ကိုယ်ရေးအချက်အလက်များကို လုပ်ဆောင်စီမံခြင်းကို ကန့်ကွက်နိုင်သည် သို့မဟုတ် ကျွန်ုပ်တို့၏ ကိုယ်ရေးလုံခြုံမှုပေါ်တယ် မှတစ်ဆင့် အခြား data subject အခွင့်အရေးဆိုင်ရာ တောင်းဆိုမှုများ ပြုလုပ်နိုင်ပါသည်။ ဤအခွင့်အရေးများကို privacy@openai.com သို့ ဆက်သွယ်ခြင်းဖြင့်လည်း ကျင့်သုံးနိုင်ပါသည်။ 

သင့်တောင်းဆိုချက်ကို ကျွန်ုပ်တို့ အကဲဖြတ်ပြီး တုံ့ပြန်နိုင်ရန်၊ သင့်တောင်းဆိုချက်သည် မည်သည့် ကိုယ်ရေးအချက်အလက်နှင့် သက်ဆိုင်သည်ကို ကျွန်ုပ်တို့ နားလည်နိုင်စေမည့် လုံလောက်သော အချက်အလက်များကို ပေးပါ။ ဥပမာ သင့်အမည်၊ သက်ဆိုင်ရာ URL များ၊ မော်ဒယ်ထုတ်ပေးချက်များ၏ တိကျသော ဥပမာများ သို့မဟုတ် ပြဿနာကို ဖော်ထုတ်ရာတွင် ကူညီသည့် အခြားအသေးစိတ်အချက်များ ဖြစ်ပါသည်။ အချို့အခြေအနေများတွင် ကျွန်ုပ်တို့ အရေးယူဆောင်ရွက်နိုင်ရန် မတိုင်မီ သင့်အထောက်အထားကို အတည်ပြုရန် သို့မဟုတ် အချက်အလက်သည် သင့်နှင့် သက်ဆိုင်ကြောင်း အတည်ပြုရန် သင့်ကို တောင်းဆိုနိုင်ပါသည်။ ဤတောင်းဆိုမှုများကို မည်သို့ တင်သွင်းရမည်၊ အကောင်းဆုံး လုပ်ထုံးလုပ်နည်းများနှင့် တောင်းဆိုမှုများကို မည်သို့ ပြန်လည်သုံးသပ်သည်တို့ အပါအဝင် နောက်ထပ်အချက်အလက်များကို ChatGPT မှ ကိုယ်ရေးဒေတာ ဖယ်ရှားခြင်းဆိုင်ရာ ကျွန်ုပ်တို့၏ အကူအညီစင်တာ ဆောင်းပါး တွင် ရရှိနိုင်ပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် သက်ဆိုင်ရာ ကိုယ်ရေးလုံခြုံမှုဆိုင်ရာ ဥပဒေများနှင့်အညီ တောင်းဆိုမှုများကို ပြန်လည်သုံးသပ်ပြီး သက်ဆိုင်ရာ ဥပဒေသတ်မှတ် အချိန်ကာလအတွင်း တုံ့ပြန်ပါသည်။

ကိုယ်ရေးလုံခြုံမှုဆိုင်ရာ ဥပဒေများအရ အချို့အခွင့်အရေးများသည် အပြည့်အဝ အကြွင်းမဲ့ မဟုတ်နိုင်ကြောင်း သတိပြုပါ။ ဥပမာ သက်ဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို ကျွန်ုပ်တို့ အတည်မပြုနိုင်သည့်အခါ၊ တောင်းဆိုချက်သည် OpenAI က လုပ်ဆောင်စီမံသော ကိုယ်ရေးအချက်အလက်နှင့် မသက်ဆိုင်သည့်အခါ၊ ခြွင်းချက်တစ်ခု သက်ရောက်သည့်အခါ သို့မဟုတ် ထိုသို့ဆောင်ရွက်ရန် ကျွန်ုပ်တို့တွင် အခြားဥပဒေနှင့်ညီသော အကြောင်းပြချက်ရှိသည့်အခါ တောင်းဆိုချက်တစ်ခုကို ဖြည့်ဆည်းပေးနိုင်မည် မဟုတ်ပါ။ တောင်းဆိုမှုများကို အမှုတစ်ခုချင်းအလိုက် အကဲဖြတ်ပြီး၊ ကိုယ်ရေးလုံခြုံမှုဆိုင်ရာ အခွင့်အရေးများကို လွတ်လပ်စွာ ထုတ်ဖော်ပြောဆိုခွင့်နှင့် အများပြည်သူ အကျိုးစီးပွားကဲ့သို့သော အခြားအရေးကြီးသည့် စဉ်းစားချက်များနှင့် ချိန်ဆခြင်း ပါဝင်နိုင်ပါသည်။ 

သို့သော် ကျွန်ုပ်တို့သည် ကိုယ်ရေးအချက်အလက်များ ကာကွယ်ရေးကို ဦးစားပေးရန် ကြိုးပမ်းပြီး သက်ဆိုင်ရာ ကိုယ်ရေးလုံခြုံမှုဆိုင်ရာ ဥပဒေအားလုံးကို လိုက်နာပါသည်။ ပြဿနာတစ်ခုကို ကျွန်ုပ်တို့ လုံလောက်စွာ ဖြေရှင်းမပေးခဲ့ဟု သင်ခံစားရပါက၊ သင့်ဒေသဆိုင်ရာ ကြီးကြပ်ရေးအာဏာပိုင်ထံ တိုင်ကြားနိုင်သော အခွင့်အရေး သင့်တွင် ရှိပါသည်။

ကျွန်ုပ်တို့၏ ဝဘ်ဆိုက်၊ အက်ပ်များနှင့် ဝန်ဆောင်မှုများကို သင်အသုံးပြုသည့်အခါ သင့်ထံမှ သို့မဟုတ် သင့်အကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့ စုဆောင်းသော ကိုယ်ရေးအချက်အလက်များနှင့်ပတ်သက်သည့် OpenAI ၏ လုပ်ထုံးလုပ်နည်းများအကြောင်း နောက်ထပ်အချက်အလက်များအတွက် ကျွန်ုပ်တို့၏ ကိုယ်ရေးလုံခြုံမှုမူဝါဒ ကို ကြည့်ရှုပါ။