ChatGPTకు శక్తినిచ్చే మోడళ్లు సహా OpenAI యొక్క ఫౌండేషన్ మోడళ్లు మూడు ప్రధాన సమాచార వనరులను ఉపయోగించి అభివృద్ధి చేయబడతాయి: (1) ఇంటర్నెట్‌లో పబ్లిక్‌గా అందుబాటులో ఉన్న సమాచారం, (2) మేము మూడవ పక్షాలతో భాగస్వామ్యం చేసుకుని యాక్సెస్ చేసే సమాచారం, (3) మా యూజర్లు, మానవ ట్రైనర్లు, పరిశోధకులు అందించే లేదా రూపొందించే సమాచారం.

ChatGPTలో ఉపయోగించే వాటి వంటి ఫౌండేషన్ మోడళ్లను అభివృద్ధి చేయడంలో ట్రైనింగ్ డేటాను సిద్ధం చేయడం, ప్రీ-ట్రైనింగ్, పోస్ట్-ట్రైనింగ్ వంటి అనేక దశలు, అలాగే డిప్లాయ్‌మెంట్ తర్వాత నిరంతర మూల్యాంకనం మరియు మెరుగుదల ఉంటాయి. మోడల్ పనితీరు, విశ్వసనీయత, భద్రతను మెరుగుపరచడం సహా వివిధ ప్రయోజనాల కోసం ఈ దశల్లో వివిధ రకాల సమాచారాన్ని ఉపయోగించవచ్చు. 

ఈ మోడళ్లను అభివృద్ధి చేయడంలో సహాయపడటానికి మేము ఉపయోగించే సమాచారం, ప్రైవసీ చట్టాలకు అనుగుణంగా ఆ సమాచారాన్ని ఎలా సేకరిస్తాము మరియు ఉపయోగిస్తాము, ట్రైనింగ్ ప్రక్రియ అంతటా మేము అమలు చేసే రక్షణ చర్యల గురించి ఈ కథనం ఒక అవలోకనాన్ని అందిస్తుంది. మా సేవల యూజర్ల నుండి సమాచారాన్ని మేము ఎలా సేకరిస్తాము మరియు ఉపయోగిస్తాము, మా మోడళ్లను మెరుగుపరచడంలో సహాయపడటానికి ChatGPT సంభాషణలను ఉపయోగించకుండా ఎలా ఆప్ట్ అవుట్ చేయాలో తెలుసుకోవడానికి, దయచేసి మా ప్రైవసీ పాలసీ మరియు ఈ హెల్ప్ సెంటర్ కథనం చూడండి.

ChatGPT అంటే ఏమిటి, అది ఎలా పనిచేస్తుంది?

ChatGPT అనేది మీరు ఇంటర్నెట్ లేదా యాప్ ద్వారా యాక్సెస్ చేయగల కృత్రిమ మేధస్సు ఆధారిత సేవ. సమాచారాన్ని క్రమబద్ధీకరించడం మరియు సారాంశం చేయడం, అనువాదాలకు సహాయం చేయడం, కోడింగ్, పరిశోధన మరియు విశ్లేషణకు మద్దతు ఇవ్వడం, టూల్స్ అంతటా బహుళ-దశల పనులను పూర్తి చేయడం, చిత్రాలను విశ్లేషించడం లేదా రూపొందించడం, సృజనాత్మకత మరియు ఆలోచనలను ప్రేరేపించడం, ఇతర రోజువారీ కార్యకలాపాలు వంటి విస్తృత పనుల కోసం మీరు ChatGPTను ఉపయోగించవచ్చు. టెక్స్ట్, చిత్రాలు, ఆడియో, వీడియో సహా విస్తృత సమాచారంలో ఉన్న నమూనాలను నేర్చుకోవడం ద్వారా యూజర్ ప్రశ్నలు మరియు సూచనలను అర్థం చేసుకుని వాటికి స్పందించేలా ChatGPT రూపొందించబడింది. 

ట్రైనింగ్ సమయంలో, మోడల్ ఈ డేటాలోని సంబంధాలను విశ్లేషిస్తుంది—ఉదాహరణకు సందర్భంలో పదాలు సాధారణంగా కలిసి ఎలా కనిపిస్తాయో—మరియు ఆ అవగాహనను ఉపయోగించి స్పందన రూపొందించేటప్పుడు ఒకేసారి ఒక పదంగా, తర్వాత ఎక్కువగా రావచ్చని భావించే పదాన్ని అంచనా వేస్తుంది. టెక్స్ట్‌ను కొన్నిసార్లు “టోకెన్లు” అని పిలిచే చిన్న యూనిట్లుగా మార్చవచ్చు; ఇవి పూర్తి పదాలు, పదాల భాగాలు లేదా విరామ చిహ్నాలను సూచించవచ్చు. టోకెన్లు మోడల్ ప్రాసెస్ చేసే టెక్స్ట్‌కు నిర్మాణ భాగాలు. అలాగే, చిత్రాలు వంటి ఇతర రకాల కంటెంట్‌ను రూపొందించే మోడళ్లు, ట్రైనింగ్ డేటాలో పిక్సెల్లు పరస్పరం మరియు వాటికి సంబంధించిన క్యాప్షన్‌లతో ఎలా సంబంధించాయో ఉన్న నమూనాలను నేర్చుకుంటాయి.

ఉదాహరణకు, మోడల్ నేర్చుకునే ప్రక్రియలో (“ట్రైనింగ్” అని పిలుస్తారు), మోడల్‌కు ఇలా ఒక వాక్యాన్ని పూర్తి చేయమని ఇవ్వవచ్చు: “ఎడమవైపు తిరగడానికి బదులుగా, ఆమె ___ తిరిగింది.” ట్రైనింగ్ ప్రారంభంలో దాని స్పందనలు ఎక్కువగా యాదృచ్ఛికంగా ఉంటాయి. అయితే, మోడల్ భారీ పరిమాణంలో టెక్స్ట్‌ను ప్రాసెస్ చేసి దాని నుండి నేర్చుకుంటున్నకొద్దీ, నమూనాలను గుర్తించడంలో మరియు తదుపరి అత్యంత సంభావ్య పదాన్ని అంచనా వేయడంలో మెరుగవుతుంది. దాని అవగాహనను మెరుగుపరచి ఖచ్చితత్వాన్ని పెంచడానికి ఈ ప్రక్రియను లక్షలాది వాక్యాలపై పునరావృతం చేస్తారు.

ఒక వాక్యాన్ని పూర్తి చేయడానికి అనేక సాధ్యమైన మార్గాలు ఉండవచ్చు—ఉదాహరణకు “ఎడమవైపు తిరగడానికి బదులుగా, ఆమె కుడివైపు తిరిగింది,” “చుట్టూ,” లేదా “వెనక్కి”—కాబట్టి మోడల్ ఎలా స్పందిస్తుందో దానిలో సహజంగానే కొంత యాదృచ్ఛికత ఉంటుంది. ఫలితంగా, ఒకే ప్రశ్నకు వేర్వేరు ప్రశ్నింపుల్లో వేర్వేరు సమాధానాలు రావచ్చు.

మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడళ్లు “వెయిట్లు” లేదా “పారామీటర్లు” అని పిలిచే పెద్ద సంఖ్యల సముదాయాలతో, ఆ సంఖ్యలను అర్థం చేసుకుని ఉపయోగించే కోడ్‌తో కలిసి ఉంటాయి. ఈ మోడళ్లు వాటికి ట్రైనింగ్ ఇచ్చిన డేటా కాపీలను నిల్వ చేయవు లేదా ఉంచుకోవు. దాని బదులుగా, మోడల్ నేర్చుకుంటున్నప్పుడు, అది గుర్తించిన నమూనాలను ప్రతిబింబించేలా దాని పారామీటర్ల విలువలు స్వల్పంగా సర్దుబాటు చేయబడతాయి. ముందటి ఉదాహరణలో, మోడల్ యాదృచ్ఛిక పదాలను అంచనా వేయడం నుండి మరింత ఖచ్చితమైన అంచనాలు వేయగల స్థాయికి మెరుగుపడింది—ట్రైనింగ్ వాక్యాలను నిల్వ చేయడం ద్వారా కాదు, తన అంతర్గత పారామీటర్లను నవీకరించడం ద్వారా. ట్రైనింగ్ సమయంలో ప్రాసెస్ చేసే వాక్యాలు, చిత్రాలు లేదా ఆడియో కాపీలను మోడల్ ఉంచుకోదు. ChatGPT తన ట్రైనింగ్ డేటా నుండి “కాపీ చేసి పేస్ట్” చేయదు—ఎంతో అధ్యయనం చేసిన ఉపాధ్యాయుడు అసలు విషయాలను కంఠస్థం చేయకుండా లేదా యథాతథంగా పునరుత్పత్తి చేయకుండా, ఆలోచనల మధ్య సంబంధాలను అర్థం చేసుకుని భావాలను వివరించగలిగినట్టే. యూజర్ అభ్యర్థనకు స్పందన రూపొందిస్తున్నప్పుడు, మోడల్ ఈ నేర్చుకున్న వెయిట్లను ఉపయోగించి కొత్త కంటెంట్‌ను అంచనా వేసి సృష్టిస్తుంది.

ChatGPTకు నేర్పడానికి ఏ రకమైన సమాచారం ఉపయోగిస్తారు?

పబ్లిక్‌గా అందుబాటులో ఉన్న ఇంటర్నెట్ కంటెంట్ విషయంలో, మేము ఇంటర్నెట్‌లో ఉచితంగా మరియు బహిరంగంగా యాక్సెస్ చేయగల సమాచారాన్ని మాత్రమే ఉపయోగిస్తాము. ఇందులో పబ్లిక్‌గా అందుబాటులో ఉన్న వెబ్‌పేజీలు, పబ్లిక్ ఫోరమ్‌లు, పబ్లిక్ బ్లాగులు, పబ్లిక్ పోస్ట్‌లు మరియు ఇతర పబ్లిక్‌గా అందుబాటులో ఉన్న ఆన్‌లైన్ కంటెంట్ ఉండవచ్చు. ఉదాహరణకు, మీరు పబ్లిక్‌గా అందుబాటులో ఉన్న ఆన్‌లైన్ చర్చా ఫోరమ్‌లో పాల్గొంటే లేదా పబ్లిక్ బ్లాగ్ లేదా ఇతర పోస్ట్ చేస్తే, మేము మోడల్ ట్రైనింగ్ ప్రయోజనాల కోసం ఆ పబ్లిక్‌గా యాక్సెస్ చేయగల కంటెంట్‌ను ఉపయోగించవచ్చు. అయితే, మా ట్రైనింగ్ ప్రక్రియలో వ్యక్తిగత సమాచార ప్రాసెసింగ్‌ను తగ్గించడానికి మేము చర్యలు తీసుకుంటాము.  పబ్లిక్‌గా అందుబాటులో ఉన్న ఇంటర్నెట్ కంటెంట్‌ను సేకరించేటప్పుడు, పేవాల్‌ల వెనుక ఉన్నట్లు తెలిసిన వనరుల నుండి లేదా డార్క్ వెబ్ నుండి మేము ఉద్దేశపూర్వకంగా డేటాను సేకరించము. అదనంగా, ద్వేషపూరిత ప్రసంగం, వయోజన కంటెంట్, వ్యక్తిగత సమాచారాన్ని సమీకరించే సైట్లు, స్పామ్ వంటి మా మోడళ్లు నేర్చుకోవాలని మేము కోరని పదార్థాన్ని తొలగించడానికి ఫిల్టర్‌లను వర్తింపజేస్తాము. మిగిలిన సమాచారాన్ని తర్వాత మా మోడళ్లకు ట్రైనింగ్ ఇవ్వడానికి ఉపయోగిస్తాము. 

వెబ్‌సైట్ యజమానులు, మా మోడళ్ల ట్రైనింగ్‌కు సహాయపడటానికి పబ్లిక్‌గా అందుబాటులో ఉన్న కంటెంట్‌ను క్రాల్ చేయగల GPTBotను నిరాకరించేందుకు robots.txt వంటి ప్రామాణిక వెబ్ నియంత్రణలను ఉపయోగించి, తమ సైట్లలోని పబ్లిక్‌గా అందుబాటులో ఉన్న కంటెంట్‌ను ట్రైనింగ్‌లో ఉపయోగించేందుకు యాక్సెస్ చేయవచ్చో లేదో నిర్వహించవచ్చు. వెబ్‌సైట్ యజమానులు తమ సైట్లు మరియు కంటెంట్ మా AI వ్యవస్థలతో ఎలా పరస్పరం పనిచేయాలో నిర్వహించడంలో సహాయపడటానికి మేము మార్గదర్శకత్వం అందిస్తున్నాము. 

మా మోడళ్లను ట్రైన్ చేయడం మరియు మెరుగుపరచడంలో సహాయపడటానికి మేము మూడవ పక్ష భాగస్వాముల నుండి సమాచారాన్ని కూడా ఉపయోగిస్తాము. ఇందులో మూడవ పక్షాలతో ఒప్పందాల ద్వారా మేము యాక్సెస్ చేసే డేటాసెట్‌లలోని సమాచారం, అలాగే మా విధానాలు మరియు ఒప్పందాల ప్రకారం అనుమతించబడిన చోట మానవ ట్రైనర్లు మరియు పరిశోధకులు అందించిన లేదా రూపొందించిన సమాచారం ఉండవచ్చు. ఇది మా మోడళ్ల నాణ్యత, భద్రత, పనితీరును మెరుగుపరచడంలో సహాయపడుతుంది. డేటాసెట్‌ను బట్టి, ఈ వనరుల్లో టెక్స్ట్, చిత్రాలు, ఆడియో, వీడియో లేదా ఇతర డేటా రకాలు ఉండవచ్చు.

కొన్ని ట్రైనింగ్ ప్రక్రియల్లో మేము సింథటిక్ డేటాను కూడా మరింతగా ఉపయోగిస్తున్నాము. ఉదాహరణకు, సింథటిక్ ప్రాంప్ట్‌లు, బహుభాషా ఉదాహరణలు లేదా ఇతర ట్రైనింగ్ పదార్థాలను రూపొందించడానికి మేము సమాచారం మరియు మా మోడళ్లను ఉపయోగించవచ్చు. డేటా తక్కువగా లేదా అసమతుల్యంగా ఉన్న రంగాల్లో ట్రైనింగ్ డేటాను పూరించడం సహా, సింథటిక్ డేటా మోడల్ పనితీరును మెరుగుపరచడంలో సహాయపడగలదు; అలాగే మోడల్ అభివృద్ధికి ప్రైవసీని పెంచే విధానాలకు కూడా మద్దతు ఇవ్వవచ్చు.

ChatGPTకు నేర్పడానికి వ్యక్తిగత సమాచారాన్ని ఉపయోగిస్తారా?

ఆన్‌లైన్ కంటెంట్‌లో గణనీయమైన భాగం వ్యక్తుల గురించి సమాచారాన్ని కలిగి ఉంటుంది, కాబట్టి మా ట్రైనింగ్ డేటాలో అనుకోకుండా వ్యక్తిగత సమాచారం ఉండవచ్చు. అయితే, మా ట్రైనింగ్ ప్రక్రియలో వ్యక్తిగత సమాచార ప్రాసెసింగ్‌ను తగ్గించడానికి మేము చర్యలు తీసుకుంటాము.

మేము ట్రైనింగ్ డేటాను మోడల్ సామర్థ్యాలను—అంచనా, రీజనింగ్, సమస్య పరిష్కారం వంటివి—అభివృద్ధి చేయడానికి ఉపయోగిస్తాము; వ్యక్తుల ప్రొఫైళ్లను నిర్మించడానికి, వారిని సంప్రదించడానికి లేదా వారికి ప్రకటనలను వ్యక్తిగతీకరించడానికి కాదు.

కొన్ని సందర్భాల్లో, పేర్లు మరియు చిరునామాలు వంటి అంశాలు భాషలో ఎలా పనిచేస్తాయో అర్థం చేసుకోవడానికి లేదా ప్రజా ప్రముఖులు మరియు ప్రసిద్ధ సంస్థలను గుర్తించడానికి మోడళ్లు వ్యక్తిగత సమాచారం నుండి నేర్చుకోవచ్చు. ఇది మోడల్ మరింత ఖచ్చితమైన మరియు సందర్భానికి తగిన స్పందనలను రూపొందించడంలో సహాయపడుతుంది.

ట్రైనింగ్ సమయంలో వ్యక్తిగత సమాచారం ఎలా రక్షించబడుతుంది?

ట్రైనింగ్ సమయంలో వ్యక్తిగత సమాచార ప్రాసెసింగ్‌ను పరిమితం చేయడానికి మేము చురుకైన చర్యలు తీసుకుంటాము. ఉదాహరణకు, పెద్ద మొత్తంలో వ్యక్తిగత డేటాను సమీకరించే తెలిసిన వనరులను మేము మినహాయిస్తాము, ట్రైనింగ్ ప్రక్రియలో వ్యక్తిగత సమాచారాన్ని తగ్గించడానికి ఫిల్టరింగ్‌ను వర్తింపజేస్తాము, అలాగే ట్రైనింగ్ డేటా పునరావృతమయ్యే ప్రమాదాన్ని తగ్గించడానికి నకిలీ కంటెంట్‌ను గుర్తించి తొలగించే చర్యలు తీసుకుంటాము. అదనంగా, వ్యక్తుల గురించి ప్రైవేట్ లేదా సున్నితమైన సమాచారానికి సంబంధించిన అభ్యర్థనలకు స్పందించకుండా ఉండేందుకు మేము మా మోడళ్లకు ట్రైనింగ్ ఇస్తాము. 

మేము సమాచారాన్ని ఎంతకాలం ఉంచుకుంటాము

ఈ కథనంలో మరియు మా ప్రైవసీ పాలసీలో వివరించిన ప్రయోజనాల కోసం, మా మోడళ్లను అభివృద్ధి చేయడం మరియు మెరుగుపరచడం, సంబంధిత శాస్త్రీయ పరిశోధన ప్రయోజనాలు సహా, సమంజసంగా అవసరమైనంతకాలం మాత్రమే మేము ట్రైనింగ్ డేటాలోని సమాచారాన్ని ఉంచుకుంటాము. నిల్వ కొనసాగించాల్సిన అవసరం ఉందో లేదో నిర్ధారించడానికి నిల్వను కాలానుగుణంగా సమీక్షిస్తాము; అది సమాచార రకం మరియు దాని వినియోగాన్ని బట్టి మారుతుంది. నిల్వను నిర్ణయించేటప్పుడు, సమాచారాన్ని ప్రాసెస్ చేయడంలో మా ఉద్దేశ్యం, సమాచార పరిమాణం, స్వభావం మరియు సున్నితత్వం, అనధికారిక వినియోగం లేదా బహిర్గతం వల్ల కలగవచ్చే హాని ప్రమాదం, మాకు వర్తించే ఏవైనా చట్టపరమైన బాధ్యతలు వంటి అంశాలను పరిగణిస్తాము.

ChatGPT అభివృద్ధి ప్రైవసీ చట్టాలను ఎలా పాటిస్తుంది?

మేము ట్రైనింగ్ సమాచారాన్ని చట్టబద్ధంగా ఉపయోగిస్తాము. మా ఫౌండేషన్ మోడళ్లు యాక్సెసిబిలిటీ టూల్స్, కస్టమర్ సపోర్ట్, సాఫ్ట్‌వేర్ అభివృద్ధి, వ్యక్తిగతీకరించిన విద్య, శాస్త్రీయ పరిశోధన సహా అనేక ప్రయోజనకరమైన అప్లికేషన్‌లకు శక్తినిస్తాయి. ఈ సామర్థ్యాలు పబ్లిక్‌గా అందుబాటులో ఉన్న సమాచారం మరియు మూడవ పక్ష భాగస్వాముల నుండి వచ్చే సమాచారం సహా లార్జ్-స్కేల్ ట్రైనింగ్ డేటాపై ఆధారపడుతాయి. ఈ కథనంలో వివరించినట్లుగా, ట్రైనింగ్ ప్రక్రియలో వ్యక్తిగత సమాచార ప్రాసెసింగ్‌ను తగ్గించేందుకు మరియు ప్రమాదాలను తగ్గించేందుకు రూపొందించిన చర్యలు సహా, ట్రైనింగ్ ప్రక్రియ అంతటా మేము రక్షణ చర్యలను అమలు చేస్తాము. ట్రైనింగ్ సమాచారంలో ఉండే వ్యక్తిగత సమాచారాన్ని మేము సేకరించడం మరియు ఉపయోగించడం, GDPR వంటి ప్రైవసీ చట్టాల కింద చట్టబద్ధమైన ప్రయోజనాలపై ఆధారపడి ఉంటుంది; మా ప్రైవసీ పాలసీలో మరింత వివరంగా చెప్పినట్లుగా, ఆర్టిఫిషియల్ జనరల్ ఇంటెలిజెన్స్ అందరికీ ప్రయోజనం చేకూర్చాలని నిర్ధారించే మా మిషన్‌కు అనుగుణంగా, యూజర్లు మరియు విస్తృత సమాజం కోసం మా మోడళ్లను ట్రైన్ చేసి మెరుగుపరచడం ఇందులో భాగం. మేము ఈ సమాచారాన్ని చట్టబద్ధంగా మరియు బాధ్యతాయుతంగా సేకరించి ఉపయోగిస్తున్నామని నిర్ధారించడంలో సహాయపడటానికి డేటా రక్షణ ప్రభావ మూల్యాంకనాన్ని పూర్తి చేశాము.

సమాచారం పంచబడే లేదా బదిలీ చేయబడే సందర్భాలు

మేము వ్యక్తిగత సమాచారాన్ని “అమ్మము”; మా ప్రైవసీ పాలసీలో వివరించిన పరిమిత పరిస్థితుల్లో మాత్రమే ట్రైనింగ్ డేటాలోని వ్యక్తిగత సమాచారాన్ని వెల్లడిస్తాము. ఉదాహరణకు, మా మోడళ్ల అభివృద్ధి, పరీక్ష, మెరుగుదలకు మద్దతు ఇచ్చే అనుబంధ సంస్థలు, విక్రేతలు, సేవా ప్రదాతలతో మేము సమాచారాన్ని పంచుకోవచ్చు. చట్టపరమైన బాధ్యతను పాటించడానికి లేదా మా హక్కులు, భద్రత, సెక్యూరిటీ మరియు మా యూజర్లు, ఉద్యోగులు లేదా ప్రజల హక్కులు, భద్రత, సెక్యూరిటీని రక్షించడానికి అలాంటి చర్య అవసరమని సద్భావంతో నమ్మినప్పుడు కూడా, మా ప్రైవసీ పాలసీలో వివరించినట్లుగా, మేము సమాచారాన్ని వెల్లడించవచ్చు.

మా మౌలిక వసతులు గ్లోబల్‌గా ఉన్నందున, ట్రైనింగ్ డేటాలోని వ్యక్తిగత సమాచారం EEA, స్విట్జర్లాండ్ లేదా యూకే వెలుపలి దేశాల్లో (యునైటెడ్ స్టేట్స్ సహా) ప్రాసెస్ చేయబడవచ్చు. ఇలా జరిగినప్పుడు, మా ప్రైవసీ పాలసీలో వివరించినట్లుగా, తగినతనం నిర్ణయాలు లేదా ప్రామాణిక ఒప్పంద నిబంధనలు వంటి తగిన రక్షణ చర్యలను మేము వర్తింపజేస్తాము.

మీ హక్కులు మరియు వాటిని ఎలా వినియోగించుకోవాలి

మేము అభ్యంతర అభ్యర్థనలు మరియు సమానమైన హక్కుల అభ్యర్థనలకు స్పందిస్తాము. భాషను నేర్చుకున్న ఫలితంగా, పబ్లిక్ ఇంటర్నెట్‌లో తమ వ్యక్తిగత సమాచారం అనేకసార్లు కనిపించే వ్యక్తుల గురించి (ఉదాహరణకు, ప్రజా ప్రముఖులు) ChatGPT స్పందనల్లో కొన్నిసార్లు వ్యక్తిగత సమాచారం ఉండవచ్చు. కొన్ని న్యాయ పరిధుల్లోని వ్యక్తులు, మా మోడళ్లు తమ వ్యక్తిగత సమాచారాన్ని ప్రాసెస్ చేయడంపై అభ్యంతరం వ్యక్తం చేయవచ్చు లేదా మా ప్రైవసీ పోర్టల్ ద్వారా ఇతర డేటా సబ్జెక్ట్ హక్కుల అభ్యర్థనలు చేయవచ్చు. మీరు privacy@openai.comకు సంప్రదించడం ద్వారా కూడా ఈ హక్కులను వినియోగించుకోవచ్చు. 

మీ అభ్యర్థనను అంచనా వేసి స్పందించడంలో మాకు సహాయపడటానికి, మీ అభ్యర్థన ఏ వ్యక్తిగత సమాచారానికి సంబంధించినదో మేము అర్థం చేసుకునేంత సమాచారం ఇవ్వండి; ఉదాహరణకు మీ పేరు, సంబంధిత URLలు, మోడల్ అవుట్‌పుట్‌ల నిర్దిష్ట ఉదాహరణలు లేదా సమస్యను గుర్తించడంలో సహాయపడే ఇతర వివరాలు. కొన్ని సందర్భాల్లో, చర్య తీసుకునే ముందు మీ గుర్తింపును ధృవీకరించమని లేదా ఆ సమాచారం మీకు సంబంధించినదని నిర్ధారించమని మేము అడగవచ్చు. ఈ అభ్యర్థనలను ఎలా సమర్పించాలి, ఉత్తమ పద్ధతులు మరియు అభ్యర్థనలు ఎలా సమీక్షించబడతాయి అనే విషయాలు సహా మరింత సమాచారం, ChatGPT నుండి వ్యక్తిగత డేటా తొలగింపుపై మా హెల్ప్ సెంటర్ కథనంలో అందుబాటులో ఉంది. వర్తించే ప్రైవసీ చట్టాల ప్రకారం మేము అభ్యర్థనలను సమీక్షించి, వర్తించే చట్టపరమైన గడువులలోపు స్పందిస్తాము.

ప్రైవసీ చట్టాల ప్రకారం, కొన్ని హక్కులు సంపూర్ణమైనవి కాకపోవచ్చని దయచేసి గమనించండి. ఉదాహరణకు, సంబంధిత సమాచారాన్ని మేము ధృవీకరించలేని చోట, అభ్యర్థన OpenAI ప్రాసెస్ చేసిన వ్యక్తిగత సమాచారానికి సంబంధించినది కాని చోట, మినహాయింపు వర్తించే చోట లేదా అలా చేయడానికి మాకు మరో చట్టబద్ధమైన కారణం ఉన్న చోట, మేము అభ్యర్థనను నెరవేర్చలేకపోవచ్చు. అభ్యర్థనలు కేసు వారీగా అంచనా వేయబడతాయి మరియు వ్యక్తీకరణ స్వేచ్ఛ, ప్రజా ప్రయోజనం వంటి ఇతర ముఖ్యమైన అంశాల సరసన ప్రైవసీ హక్కులను సమతుల్యం చేయాల్సి రావచ్చు. 

అయితే, వ్యక్తిగత సమాచార రక్షణకు ప్రాధాన్యత ఇవ్వడానికి మేము కృషి చేస్తాము మరియు వర్తించే అన్ని ప్రైవసీ చట్టాలను పాటిస్తాము. మేము ఏదైనా సమస్యను తగినంతగా పరిష్కరించలేదని మీకు అనిపిస్తే, మీ స్థానిక పర్యవేక్షణ అధికారికి ఫిర్యాదు చేసే హక్కు మీకు ఉంది.

మీరు మా వెబ్‌సైట్, అప్లికేషన్‌లు మరియు సేవలను ఉపయోగించినప్పుడు మీ నుండి లేదా మీ గురించి మేము సేకరించే వ్యక్తిగత సమాచారానికి సంబంధించి OpenAI పద్ధతుల గురించి మరింత సమాచారం కోసం, దయచేసి మా ప్రైవసీ పాలసీ చూడండి.