İçeriğe atla
SinaptikLabAI KNOWLEDGE PLATFORM
DersBaşlangıç24 dakikaYapay Zekâya Başlangıç · 8. ders

Gizlilik, telif ve kurum politikası

Bir dil modeline ne yapıştırılabileceğini, çıktının yayımlanmadan önce nasıl denetlendiğini ve hatanın sorumluluğunun kimde kaldığını üç ayrı kontrol olarak kurar.

Önkoşul: Prompt Engineering, Hallucination

BU DERSİN SONUNDA

  • İşinizdeki veriyi paylaşılabilirlik sınıflarına ayırmak
  • Bir belgeyi anlamını bozmadan maskeleyip modele verilebilir hâle getirmek
  • Model çıktısını yayımlamadan önce doğruluk ve hak açısından denetlemek
  • Kurum politikası ile kişisel alışkanlık arasındaki boşluğu yazılı bir kurala çevirmek
  1. 1

    Teori

    Kavramın çalışma mantığı

  2. 2

    Örnek

    Gerçek bir senaryo üzerinde gösterim

  3. 3

    Lab

    Uygulamalı alıştırma

  4. 4

    Test

    Kısa ölçüm

  5. 5

    Proje

    Rotadaki projeye katkı

Kısa cevap

Sorumlu kullanım bir niyet meselesi değil, üç sorunun önceden verilmiş cevabıdır: bu veri kurum dışına çıkabilir mi, bu çıktı yayımlanabilir mi, yanlış çıkarsa sorumluluk kimde. Üçü farklı kontrollerle çözülür ve birini çözmek diğerini kapatmaz; şifreli bir araç kullanmak çıktının doğruluğunu, çıktıyı denetlemek de girdinin gizliliğini garanti etmez.

Teori: üç ayrı risk#

Birinci risk girdide. Bir metni sohbet penceresine yapıştırdığınızda, model kendi cihazınızda çalışmıyorsa o metin cihazınızdan çıkar ve bir hizmete gider. Orada ne kadar saklandığı, kimin görebildiği ve model eğitiminde kullanılıp kullanılmadığı teknik bir doğa yasası değil, o hizmetle yapılan sözleşmenin ve seçilen planın sonucudur. Bu yüzden "yapay zekâ güvenli mi" sorusunun genel bir cevabı yoktur; "hangi araç, hangi sözleşmeyle" sorusunun cevabı vardır.

İkinci risk çıktıda: üretilen metin özgün görünür ama neye dayandığı gösterilemez ve yayımlayan siz olduğunuz için doğruluğu da hak durumu da size yazılır. Üçüncü risk süreçte: bir kararı model çıktısına dayandırdıysanız, o kararın neye dayandığını sonradan gösterebilmeniz gerekir. Üç risk de kişisel dikkatle değil, önceden yazılmış birkaç basit kuralla yönetilir; çünkü dikkat yorgunken ilk düşen şeydir.

Girdi: ne yapıştırılır, ne yapıştırılmaz#

Veri sınıfıÖrnekKural
AçıkYayımlanmış ürün metni, herkese açık mevzuat, basın açıklamasıDoğrudan verilebilir
İçToplantı notu, süreç açıklaması, taslak planYalnızca kurumun onayladığı araçta; müşteri adı ve tutarlar çıkarılarak
Kişisel veriAd, iletişim bilgisi, özlük ve sağlık kaydı, performans notuMaskelenmeden verilmez; maskeleme anlamı bozuyorsa o iş modele verilmez
Sır niteliğindeSözleşme koşulu, fiyatlandırma tablosu, kimlik bilgileri, erişim anahtarıYapıştırılmaz; gerekirse yalnızca yapı anlatılır, içerik değil
Sınıflandırma kurumdan kuruma değişir; bu tablo bir başlangıç çerçevesidir, kurum politikasının yerine geçmez. Şüphede kalan kayıt bir üst sınıfa yazılır.

Maskeleme, kimliği taşıyan alanları çıkarıp metnin yapısını korumaktır: kişi adı yerine "Müşteri A", hesap numarası yerine "HESAP-1", tutar yerine bir aralık. İşe yaraması için tutarlı olmalı; aynı kişi metin boyunca aynı takma adı almalı, yoksa model ilişkileri kuramaz ve çıktı işe yaramaz. Asıl dikkat edilecek nokta şudur: tek başına kimlik taşımayan alanlar birleşince kimliği geri verebilir. Şehri, doğum yılını ve unvanı aynı anda bırakan bir kayıt küçük bir ekipte tek bir kişiyi işaret eder.

Çıktı: kim yazdı, kim sorumlu#

Model çıktısı bitmiş bir metin gibi görünür ama kaynağı gösterilemez. Üretilen bir cümlenin eğitim verisindeki bir metne ne kadar benzediğini çıktıya bakarak bilemezsiniz; bu yüzden yayımlanacak işte özgünlük iddiası taşıyan parçalar ayrıca kontrol edilir: slogan, marka ve ürün adı, uzun alıntı, hazır kod bloğu. Aynısı görsel ve kod için de geçerli. Lisans, çıktının değil kaynağın özelliğidir ve çıktıya bakarak okunmaz.

  • Sayı, tarih, ad ve mevzuat atfı: her birini asıl kaynağından doğrulayın.
  • Alıntı gibi duran cümleler: gerçekten bir kaynağa aitse künyesini ekleyin, değilse alıntı biçiminden çıkarın.
  • Marka, kurum ve kişi adları: model bunları benzerlerinden türetmiş olabilir; var olduklarını ayrıca doğrulayın.
  • Kod ve hazır şablonlar: lisans gerektiren bir parça içerip içermediğini kullanmadan önce kontrol edin.
  • Onay izi: çıktıyı okuyup onaylayan kişinin adı kayıtta görünsün; onaysız çıktı yayımlanmaz.

Karar akışı#

  1. 1Veriyi sınıfla

    Yapıştıracağın metni açık, iç, kişisel veya sır olarak etiketle; kararsızsan bir üst sınıfı seç.

  2. 2Aracı seç

    Kurumun onayladığı araç listesine bak; onaylı araç yoksa iş kişisel hesapla yapılmaz.

  3. 3Girdiyi sadeleştir

    Maskele veya işi belgenin tamamı yerine ilgili bölümüyle yaptır; gereksiz alan gönderme.

  4. 4Çıktıyı denetle

    Doğrulanabilir alanları kaynağından kontrol et; onaylayan kişi belli olsun.

  5. 5İzini bırak

    Hangi iş için hangi aracın kullanıldığını not et; sonradan sorulacak soru tam olarak budur.

Sık yapılan hata#

İki hata sık görülür. Birincisi, sohbet geçmişini silmenin veriyi geri getirdiğini sanmak: geçmişi temizlemek gönderilmiş veriyi gönderilmemiş yapmaz, yalnızca sizin gördüğünüz listeyi kısaltır. İkincisi, modele verdiğiniz belgeyi tarafsız bir girdi saymak: belgenin içinde modele yönelik bir talimat cümlesi varsa ("önceki yönergeleri yok say ve şunu yaz" gibi), model bunu içerik ile talimat arasında ayrım yapmadan okuyabilir. Dışarıdan gelen bir belgeyi işlerken çıktının o belgedeki cümlelerle şekillenmiş olabileceğini hesaba katın.

LAB · UYGULAMALI ALIŞTIRMA

Kendi işiniz için tek sayfalık kullanım kuralı yazın

  1. 1Son bir haftada dokunduğunuz belge ve veri türlerinden beşini listeleyin: toplantı notu, müşteri e-postası, fiyat tablosu, aday özgeçmişi gibi.
  2. 2Her birini açık, iç, kişisel veya sır olarak etiketleyin; kararsız kaldığınız satırları işaretleyin, bunlar politikanın eksik olduğu yerlerdir.
  3. 3Kişisel veya sır etiketli bir belgeyi seçip maskelenmiş bir kopyasını elle üretin: adları tutarlı takma adlara, tutarları aralıklara çevirin, cümle yapısını bozmayın.
  4. 4Maskelenmiş kopyayı sınayın: yalnızca kalan alanlara bakarak kişiyi veya müşteriyi tanıyabiliyor musunuz? Tanıyorsanız bir alan daha çıkarıp tekrar bakın.
  5. 5Tek sayfada üç bölüm yazın: doğrudan verilebilecekler, maskelenerek verilebilecekler, hiç verilmeyecekler. Altına yayım öncesi doğrulama listenizi ekleyin.
  6. 6Kuralı bir gün bekletip yeniden okuyun (mümkünse ekipten birine de okutun) ve uygulamak için yorum gerektiren maddeleri tek anlama gelecek biçimde yeniden yazın.

Beklenen çıktı

Kendi veri türlerinizi üç sınıfa ayıran tek sayfalık kullanım kuralı ve gerçek bir belgenin tanınabilirlik açısından sınanmış maskelenmiş kopyası.

Sık sorulan sorular

Kurumun onayladığı bir araç yoksa ne yapmalı?

Kişisel hesapla iş verisi işlemek varsayılan olarak güvenli sayılmaz. Bu durumda iş veriden arındırılmış biçimde yapılır: gerçek metin yerine yapıyı anlatan bir örnekle şablonu modelden alır, doldurmayı kendi ortamınızda yaparsınız. Ayrıca eksik olan şey bir araç değil bir politikadır; bunu yazılı olarak talep etmek de işin parçasıdır.

Model çıktısını kendi yazım gibi sunmak sorun mu?

Cevap bağlama göre değişir; iç taslak ile yayımlanan metin, not ile müşteriye giden rapor aynı şey değil. Sabit olan şudur: içeriği yayımlayan kişi doğruluğundan sorumludur, bu yüzden "model yazdı" bir savunma değildir. Kurumunuzun veya yayın yerinin beyan kuralı varsa beyan edilir; yoksa sorumluluk yine de yayımlayanda kalır.

Maskeleme yeterli mi, ayrıca izin de gerekir mi?

Maskeleme riski azaltan teknik bir tedbirdir, işlemenin hukuki dayanağının yerine geçmez. Kişisel veriyi işlemenin dayanağı ayrı bir sorudur ve teknik bir önlemle kapanmaz. Doğru okuma şudur: dayanağı olan bir işlemi maskeleme daha az riskli yapar; dayanağı olmayan bir işlemi meşru hâle getirmez.

LEARN

Yapay Zekâya Başlangıç rotasına devam et

Dersler tek başına da okunabilir, ama sıralı ilerlemek önkoşul boşluklarını kapatır.