ಹೊಸ ಒಪ್ಪಂದವು ಎಐ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಖಾಸಗಿಯಾದ ಮತ್ತು ಕಾಪಿ ಹಕ್ಕುಗಳಿಂದ ರಕ್ಷಿತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಮರೆಯುವ ಮೂಲಕ ಮಾಡುತ್ತದೆ

ಕೃತಮಾನವ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಘಟಕಗಳು ಸುಗಮೀಯ ಮಾಹಿತಿಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತಿದ್ದು, *ಖಾಸಗಿ ಮಾಹಿತಿಯ ರಕ್ಷಣೆಗೆ* ಮತ್ತು *ಆಗತ್ಯ ಹಕ್ಕುಗಳಿಗೆ* ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಮುಖ್ಯ ಚಿಂತನಶೀಲ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಉದ್ಭವಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಸವಾಲು, ಎಲ್ಲಾ ಅಂಗೋಲೆಯುವು, ಸಂವೇದನೀಯ ಮಾಹಿತಿಗಳಿಗೆ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಅವಶ್ಯಕವಾಗುತ್ತದೆ, ಆದಾಗ್ಯೂ ಸೃಷ್ಟಿಕರ್ತರು ತನ್ನನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಇತ್ತೀಚಿನ ನಾವೀನ್ಯತೆ ಹಿಂದು ಮತ್ತು ಧೂಳೆಗಳನ್ನು ತಲುಪುವ ಹೊಸ ವಿಧಾನವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ: ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಘಟಕಗಳು ಈಗ ಖಾಸಗಿ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಮರೆಯಬಹುದು, ಇದರಿಂದ *ಬಳಕೆದಾರರ ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ರಕ್ಷಣೆಗೆ* ಖಾತರಿಯಾಗಿದೆ. ಈ ಬೆಳವಣಿಗೆಯ ಮೂಲಕ, ಕಂಪನಿಗಳು ಕಟು ಗೌಪ್ಯತಾ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಲು ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಹೊಂದಿರುವಂತೆ, ತಮ್ಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮಣೆಯನ್ನು ಸಹ ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳಲಿವೆ. ನಿಯಮಾತ್ಮಕ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು, GDPR ಮತ್ತು CCPA ಹಿರಿತನವು, ಈ ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಪರಿವರ್ತನೆಯ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ಧಾರಿಸುತ್ತವೆ.

ಹೊಸ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಅಪರಾಧವಿಲ್ಲದ ಹರಿವಿನ ಮೌಲ್ಯ

ಯುಸಿ ರಿವರ್ಡ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಭಾಗದಿಂದ ಒಂದು ಮಹತ್ವಪೂರ್ಣ ಬೆಳವಣಿಗೆ ಉಧ್ಭವವಾಗಿದೆ. ಸಂಶೋಧಕರು ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಘಟಕಗಳಿಗೆ ಖಾಸಗಿ ದತ್ತಾಂಶಗಳನ್ನು ಅಳಿಸುವ ಮತ್ತು ಹಕ್ಕು ಹೊಂದಿರುವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತಗೊಳಿಸುವ ಹೊಸ ವಿಧಾನವೊಂದನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ, ಅದು ಕೇವಲ ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ಬಳಸುವ ಆದಿಕರ ದತ್ತಾಂಶಗಳ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ.

ಗೋಪ್ಯತೆ ಕುರಿತು ಹೆಚ್ಚಿದ ಚಿಂತನ

ಖಾಸಗಿ ಮಾಹಿತಿಗಳು ಹಾಗೂ ಹಕ್ಕು ಹೊಂದಿರುವ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಕಾಪಾಡುವ ದೊಡ್ಡ ಚಿಂತನವು ಜಾಗತಿಕವಾಗಿ ತೀವ್ರವಾಗಿದೆ. ಗೌಪ್ಯತೆ ಕಾಯ್ದೆಗಳಂತೆ, ಯೂರೋಪಿನ ದತ್ತಾ ರಕ್ಷಣೆಯ ಮಹತ್ವದ ನಿಯಮ ಮತ್ತು ಕ್ಯಾಲಿಫೋರಣಿಯಾ ಬಳಕೆದಾರರ ಗೌಪ್ಯತಾ ಕಾಯ್ದೆಗಳಲ್ಲಿ ಮುಟ್ಟಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆಧಾರಿತ ಮಾಹಿತಿಯ ಕ್ರಮಗಳು ಯಂತ್ರ ಕಲಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ವಿಧಿಸುತ್ತವೆ.

ಪ್ರಮಾಣಿತ ಹರಿವಿನ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ

ಯುಸಿ ಆರ್‌ನ ಸಂಶೋಧಕರು “ಮೂಲ ದತ್ತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಪ್ರವೇಶವಿಲ್ಲದ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಹರಿವಿನ ವಿಧಾನ” ಎಂದು ಕರೆಯುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಕೋಷ್ಟಕ ದತ್ತಾಂಶชุดದಿಂದ ತರ್ಕಶಕ್ತಿಯಿಂದ ಮೂಲ ದತ್ತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಲು ಉಪಯೋಗಿಸುತ್ತವೆ, ತಿರುಚಲಿರುವ ಮಾಹಿತಿಗಳನ್ನು ಅಳಿಸಲು. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಮಾದರಿಯ ಪಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತಿದೆ ಮತ್ತು ಅದಕ್ಕೆ ಚೆನ್ನಾಗಿ ಪರಿಷ್ಕೃತ ಶಬ್ದವನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತಿದೆ, ವಾಪಸ್ಸು ಮಾಡಲಾಗದ ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ಗೋಚಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಲಾಭಗಳು

ಈ ಬೆಳವಣಿಗೆವು ಸಂಪೂರ್ಣ ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ಬಂದಾಗ ಹೊರತಾಗಿಯೂ ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಖಾತರಿಯಂತಹ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಕಡಿಮೆ ಶಕ್ತಿಮಟ್ಟದ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ವೆಚ್ಚದ ರೂಪಾಂತರವಿರುವುದು. ಅದು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಮಾಧ್ಯಮ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಪಷ್ಟ ಬ್ಯಾಪಾರಿತೋಪಗಳು ಕಾಣಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ತಮ್ಮ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಐಎ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಅಳಿಸಲು ವಿನಂತಿಸಲು ಅವಕಾಶವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

ಊಹಿಸಬಹುದಾದ ಮಾಹಿತಿಗಳನ್ನು ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಘಟಕಗಳಿಂದ ಅಳಿಸಲು ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯ ಬೇಸರವು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಖಾಸಗಿ ಮಾಹಿತಿಯ ಮೇಲಿನ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಸಂತೋಷವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಸಂಶೋಧನಾ ತಂಡದ ಸದಸ್ಯರೊಬ್ಬರು ಹೇಳಿದ್ದರು: “ಮಾನವರು ತಮ್ಮ ಮಾಹಿತಿಗಳನ್ನು ಅಳಿಸುವ ಅವಕಾಶವನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುವುದು ಮಾತನಾಡಿಗಾಗಿಯಾಗಿದೆ.”

ಭವಿಷ್ಯದ ದೃಷ್ಟಿಗಳು

ಸಂಶೋಧಕರು ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಇನ್ನಷ್ಟು ಸುಧಾರಿತರ ಹಡೆಯಲ್ಲಿ ಹಿಡಿದಿಡಲು ಯೋಜಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಜಾಗತಿಕ ಪ್ರವೇಶವು ಕಾನೂನು ದಾವೆಗಳನ್ನು ಗಮನಿಸಿದಾಗ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿತಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಣೆಗೆ ಮುಖ್ಯ ಚಾಟ್ ಜೆನೆರೇಟಿಂಗ್ ಸಾಗುತ್ತದೆ.

ಅವರ ಅಧ್ಯಯನದ ಶೀರ್ಷಿಕೆ, “ಮೂಲ ದತ್ತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಪ್ರವೇಶವಿಲ್ಲದ ಪ್ರಮಣಿತ ಹರಿವಿನ ವಿಧಾನ”, ಅಂತರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಸಭೆಗೆ ನೀಡಲಾಯಿತು. ಇದು ಕೇವಲ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಘಟಕಗಳಿಂದ ಹೊರಗೊಮ್ಮಲು ಮಾಡುವ ಒಂದು ಭಾವನೆಗೆ ನಿರೂಪಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಎಲ್‌ಡಿಯಾಕರ ದತ್ತಾ ಸುರಕ್ಷತಾ ಉತ್ಸಾಹವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ.

ಮೂಡಲ್ ಅಧ್ಯಯನ ಮತ್ತು ದೃಢೀಕರಣ

ತಂಡವು ಕಾರ್ಯಗತ ಹಲವು ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಮತ್ತು ವಾಸ್ತವದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಿರ್ವಹಕ ಆರೋಪಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಮೀರಿ ಬರೆದಿದೆ, ಇದು ಈ ವಿಧಾನವು ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಪೋಟಿಷ್ ಮುರಿಯುವ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಶಬ್ದದ ಸೂತ್ರವನ್ನು ಸೇರಿಸುವದು ಮಾದರಿಯ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ, ಅವರು ತಮ್ಮ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ತಡೆಗಟ್ಟಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಈ ಸಂಶೋಧನೆಯ ವಿಭಾಗವು ಕೈಗಾರ್ಮಿಕ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಕ್ಷೇತ್ರಕ್ಕೆ ವಿಷಯಗಾರಣವನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ನೆಲೆವು ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಘಟಕಗಳ ನಿಯಮವನ್ನು ಅನ್ನಿಸುತ್ತಿರುವಂತೆ ಪ್ರಸ್ತುತ ಮತ್ತು ಮುನ್ನೋಟದ ಹಿನ್ನೆಲೆಯೊಂದಿಗೆ ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧವಾಗಿ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುತ್ತದೆ.

ಈ ಬೆಳವಣಿಗೆ ಖಾಸಗಿ ಮಾಹಿತಿಯ ನಿರ್ವಹಣೆಯ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳ ಮೌಲ್ಯ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವೇ ಆಗಬಹುದು, ಮತ್ತು ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಘಟಕಗಳಿಂದ ಆಯತ್ತ ಗಳಿಸಲಿನ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ತಡೆಗಟ್ಟಬಹುದು. ಈ ಬೆಳವಣಿಗೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾಹಿತಿಯ ಒದಗಿಸಲು, ದತ್ತಾ ದುರ್ಬoulderರ ಸ್ಥಿತಿಯ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಪತ್ತಲಿದೆ.

ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಈ ವಿಧಾನವು ಖಾಸಗಿ ಜೀವನ ಮತ್ತು ಸೃಷ್ಟಿಕರ್ತರ ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಗೌರವಿಸುವ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಘಟಕಗಳಿಗೆ ಒಂದು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾದ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕೇಳಿರುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಘಟಕದಲ್ಲಿ ಖಾಸಗಿ ಮಾಹಿತಿಗಳು ಅಳಿಸುವ ವಿಧಾನವೇನು?
ಈ ವಿಧಾನವು ಬೇಸರದಿಂದ ತೆಗೆದುಹಾಕलेल्या ಮಾಹಿತಿಗಳನ್ನು ಅಮಾನವೀಯವಾಗಿ ಟಿ ಡಿ ಡಿ ಡಿ ಅನ್ನು ಸಾಧ್ಯವಾಗದೆ ಆಧಾರಿತ ದತ್ತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಪ್ರವೇಶವಿಲ್ಲ.

ಈ ಹೊಸ ವಿಧಾನವು ವಾಸ್ತವಾಗಿ ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ?
ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ತರಗತೀಯವಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಅಳಿಕೆಯ ಆದಿಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿಯ ಉಲ್ಲೇಖದ ಮಾದರಿಯೀ ಪದ್ಧತಿಯು ಮತ್ತು ಶಬ್ದವನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತವೆ, ಖಾಸಗಿ ಮಾಹಿತಿಯ ಆದ್ಯವನ್ನು ಮೇಲ್ಮಟ್ಟದ ಮತ್ತು ಸಾಕಷ್ಟು ಕ್ರಮಣೆಯನ್ನು ದೊರಕಿಸುತ್ತದೆ.

ಈ ವಿಧಾನವು ಪರಂಪರೆಯ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದಾಗ ಏನು ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ?
ಈ ವಿಧಾನವು ಮೂಲದ ದತ್ತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಪುನರ್ ನಿರ್ಮಾಣವನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ, ಇದು ದಪ್ಪ ಖರ್ಚಿರುವ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿಡಷ್ಟಕಳ ಮತ್ತು ಶಕ್ತಿ ಬಳಕೆದಕ್ಕಾಗು ಸಾಗುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಮೂಲದ ದತ್ತಾಂಶಗಳು ಹಹದ್ರ ಬಂದಾಗಲೂ ಬೋಧಿಸುತ್ತವೆ.

ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ದತ್ತಾ ರಕ್ಷಣಾ ನಿಯಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಸಹ ಪ್ರಾಮಾಣಿಕವೆ?
ಆಹಾ, ಈ ವಿಧಾನವು ದತ್ತಾ ಗೌಪ್ಯದ ಜತೆಗೂ ಬಳಸಲು ಕಲಿತಿಕೆ ಕಾರಣಗಳ ನಿಯಮಗಳಿಗೆ ತಾಯಿಯಲ್ಲಿಯಾ ಪರ್ಯಾಯವನ್ನು ನೋಡಲು ಸುಭಿಯಾಗಿದೆ.

ಇದು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಅವರ IA ದತ್ತಾಂಶಗಳನ್ನು ಅಳಿಸಲು ಕೈಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆಯೆ?
ಹೌದು, ಈ ವಿಧಾನವು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಗೆ ಅವರ ಖಾಸಗಿ ಅಥವಾ ಸಮಯಕ್ಕೆ ಇದ್ದ ನಿಯಮಣಗಳನ್ನು AI ಎಂಬುದಾಗಿ ಯಾರಿಂದಲೂ ಒಂದೇ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವೂ ನೀಡುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಅವರು ತಮ್ಮ ಖಾಸಗಿತನಕ್ಕೆ ಹಕ್ಕು ಪಡೆಯುತ್ತವೆ.

ಈ ವಿಧಾನವು ವರ್ತಮಾನಾಗೆಯಲ್ಲಾ ಚಾಟ್‌ಜಿ‌ಪಿಟಿ వంటి ಸಂಕೀರ್ಣ AI ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯವಾಗುತ್ತದೆಯೆ?
ಈಗಾಗಲೇ, ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಸುಲಭವಾದ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಭವಿಷನಲ್ಲಿ ಉಲ್ಲೇಖಿಸುವ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಬೆಳವಣಿಗೆಗೆ ಇದನ್ನು ಅನುಸರಿಸಲು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ.

ಈ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಮುಂದಿನ ಹಂತಗಳು ಏನು?
ಸಂಶೋಧಕರು ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಇನ್ನಷ್ಟು ಸುಲಭದ ನೌಕರಣಲ್ಲಿಯೂ ಬಲಶಾಲಿಯಾಗಿಸುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನಟ್ಟೂ ಅನುಸರಿಸುತ್ತಾರೆ, ಜೊತೆಗೆ, ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಕ್ಕೆ ವಿಶ್ವಾದ್ಯಾಂತ ಐಎ ಡೆವೆಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಸುಶ್ರೋತಿಸ್ ಮಾಡುವ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಹೊಂದಿಸುತ್ತಾರೆ.