Paylaşmazdan əvvəl: AI məxfiliyi vəddən daha artığını tələb edir

Giriş: söhbət həyatınıza çevrilir

Çətin bir cavab yazmaq üçün AI köməkçisini açırsınız. Mesajı yapışdırır, münasibəti izah edir və başqa yerdə paylaşmadığınız bir neçə detal əlavə edirsiniz. Başqa bir gün müqavilə yükləyir, tamamlanmamış bir ideyanı müzakirə edir və ya köməkçinin nəyə diqqət yetirməli olduğunu anlaması üçün gələnlər qutunuzu qoşursunuz.

Bu hərəkətlərin heç biri paylaşım etmək kimi hiss olunmur. Siz sadəcə kömək istəyirsiniz.

Amma bu məlumat söhbət pəncərəsindən baxanda böyük ölçüdə görünməyən infrastrukturdan, saxlama sistemlərindən, yoxlama proseslərindən və hüquqi öhdəliklərdən keçə bilər. Köməkçi, məlumatlarınızın necə idarə olunması bu gözləntiyə uyğun gəlməzdən xeyli əvvəl şəxsi görünə bilər.

Mənim mövqeyim sadədir: AI məxfiliyi yalnız şirkətin məlumatınızı aldıqdan sonra nə edəcəyinə dair vədlərindən asılı olmamalıdır. O, həm də sistemlərinin ilk növbədə modelə nəyin çatmasının qarşısını almasından asılı olmalıdır. Siyasətlər vacibdir. Amma onların arxasında texniki qoruma mexanizmləri də olmalıdır.

Bu məqaləni Dvina komandasının dəstəyi ilə hazırlamışam. Məqalə ChatGPT, Claude, Cursor, Perplexity, Manus, Meta-nın Muse-u və Dvina üzrə sənədləşdirilmiş hadisələri və mövcud praktikaları araşdırır. Məqsəd, AI həyatımıza daha çox daxil olduqca məxfiliyin niyə əsas mühəndislik prioritetinə çevrilməli olduğunu və Dvina-nın bu məsuliyyətə necə yanaşdığını izah etməkdir.

Hadisələrin bizə dedikləri

Narahatlıq hipotetik deyil. Amma müxtəlif növ sübutlar müxtəlif problemləri üzə çıxarır. Təsdiqlənmiş məlumat sızması, icazəli insan yoxlaması və tədqiqatdan sui-istifadə ilə bağlı iddia eyni hadisə kimi təqdim edilməməlidir.

ChatGPT-nin 2023-cü il sızması: problemin mənbəyi sistemin özü idi.

20 mart 2023-cü ildə proqram təminatındakı bir xəta bəzi ChatGPT istifadəçilərinə başqa bir aktiv istifadəçinin söhbət tarixçəsindəki başlıqları görməyə imkan verdi. OpenAI bildirdi ki, müəyyən hallarda yeni yaradılmış söhbətin ilk mesajı da görünmüş ola bilər. Şirkətin araşdırması göstərdi ki, müəyyən doqquz saatlıq müddətdə aktiv olan Plus abunəçilərinin 1.2%-i üçün ödənişlə bağlı məlumatların ifşa olunması mümkün olub. Kartların tam nömrələri ifşa edilməyib. OpenAI xətanı aradan qaldırdı və təsirlənmiş istifadəçilərə bildiriş göndərdi. 1

Buradan çıxan nəticə eyni zəifliyin hələ də açıq qalması deyil. Nəticə budur ki, məxfilik öhdəliyi təkbaşına sistemin məlumatı yanlış şəxsə qaytarmasının qarşısını ala bilməz. İzolyasiya, giriş yoxlamaları və ifşa oluna biləcək identifikasiyaedici məlumatın həcmi — bunların hamısı önəmlidir.

The New York Times məhkəmə prosesi: silinmə hüquqi öhdəliklə toqquşdu.

2025-ci ildə OpenAI, əks halda silinəcək məlumatların qorunmasını tələb edən məhkəmə qərarı ilə üzləşdi. Onun oktyabr yeniləməsində deyilirdi ki, yeni məlumatların qeyri-müəyyən müddətə saxlanmasına dair geniş öhdəlik 26 sentyabr 2025-ci ildə başa çatıb, halbuki məhdud tarixi məlumat dəsti hüquqi saxlanma tələbi altında qalırdı. İlkin qoruma tələbi müəyyən məhsulları və sıfır məlumat saxlanması razılaşmalarını istisna edirdi. 2

Sonrakı inkişaf ayrıca oxunmalıdır: 2025-ci ilin dekabrında Reuters xəbər verdi ki, hakim müəllif hüquqları işi üzrə OpenAI-dən 20 milyon anonimləşdirilmiş çat jurnalını təqdim etməyi tələb edib, onun etirazlarını rədd edib və de-identifikasiya ilə qoruyucu təminatlara əsaslanıb. Bu, sübutların açıqlanmasına dair qərar idi, internetdə hamının şəxsi çatlarının dərc edilməsi yox. 3

Bu hadisələr birlikdə göstərir ki, silmə ayarı saxlanılan məlumatla bağlı bütün sualları həll etmir. Bir nüsxə artıq mövcuddursa, istifadəçinin nəzarətindən kənar öhdəliklər onunla nə baş verəcəyinə təsir göstərə bilər. Lazımsız saxlamanın azaldılması mübahisə başlamazdan əvvəl bu riski dəyişir.

İnsan tərəfindən baxış: pozuntu olmadan girişə icazə verilə bilər.

OpenAI-nin istehlakçı sənədləri açıq şəkildə göstərir ki, müəyyən məqsədlər üçün, o cümlədən təhlükəsizlik araşdırmaları, dəstək, hüquqi məsələlər və uyğun model təkmilləşdirilməsi üçün səlahiyyətli əməkdaşlar və xidmət təminatçıları tərəfindən məhdud girişə icazə verilir. Anthropic-in istehlakçı təlimatları təyin olunmuş əməkdaşların istifadə siyasətinin icrası üçün söhbətlərə baxmasına icazə verir; ayrıca, razılıq verilmiş rəy ilə əlaqəli ayrıca giriş də mövcuddur. 4, 8

Bunlar sənədləşdirilmiş giriş yollarıdır, şayiələr deyil. Onlar əməkdaşların hər söhbəti oxuduğunu göstərmir. Amma göstərir ki, özəl görünən çat interfeysi təminatçı girişinə qarşı mütləq texniki maneə deyil.

Anthropic-in cari sənədləri biznes tərəfdə mühüm bir nümunə də əlavə edir. Onun təyin olunmuş Covered Models modelləri, əvvəllər sıfır məlumat saxlanmasından istifadə edən bəzi yerləşdirmələrdə, nəzarət olunan insan baxışı və istisnalarla birlikdə 30 günlük saxlanmanı tələb edir. Qaydanın model, platforma və uyğunluq sərhədləri var; bu, hər Claude məhsuluna aid ümumi dəyişiklik deyil. İstehlakçı planlarının təsirlənmədiyi qeyd olunur, çünki həmin səthlər artıq giriş və çıxışları saxlayır. 9

Təhlükəsizlik monitorinqinin legitim məqsədi var. Mühəndislik baxımından çətinlik bu məqsədə nail olarkən monitorinq sistemləri və baxış keçirənlər üçün əlçatan olan həssas məlumatları minimuma endirməkdir. Təhlükəsizlik əsaslandırması məxfilik məsələsini aradan qaldırmır.

Riyaziyyat mübahisəsi: həll olunmamış iddia, real etibar problemi

2026-cı ilin sentyabrında OpenAI-nin Navier–Stokes elanı ətrafında yaranan mübahisə fərqli bir narahatlıq doğurdu: şəxsi tədqiqata kömək edən assistent öz tədqiqatını aparan bir şirkətə məxsus olduqda nə baş verir?

Mübahisə dərc olunmamış riyazi iş və müəlliflik payı ilə bağlı idi. Xəbərlərdə riyaziyyatçılar Tristan Buckmaster və Levent Alpöge-nin işlərində AI alətlərindən istifadə etdiyi, Buckmaster-in isə onların şəxsi materiallarının OpenAI-nin nəticəsinə töhfə verib-vermədiyini sual altına aldığı təsvir olunurdu. 10

OpenAI bu təsviri mübahisələndirir. Onun dərc olunmuş cavabında deyilir ki, nə tədqiqatçıları, nə də agentləri həmin cütlüyün işini dərcdən əvvəl görüblər. 10 sentyabr tarixli yeniləmədə isə əlavə olaraq bildirilirdi ki, araşdırma əvvəlki iki ay ərzində, o cümlədən təlim vasitəsilə, Buckmaster-in Codex promptlarından hər hansı təsiri istisna edib. Zamana görə məhdudlaşdırılmış bu bəyanat bəzi xəbərlərdəki əvvəlki təsvirlərdən daha konkretdir. 11

İctimai təsvirlər mübahisəli olaraq qalır. Burada nəzərdən keçirilən mənbələr OpenAI-nin həmin şəxsi söhbətlərdən öz nəticəsini əldə etmək üçün istifadə etdiyini müstəqil şəkildə təsdiqləmir.

Buna baxmayaraq, mübahisə aydın cavablandırılmağa dəyər bir sualı üzə çıxarır: insanlar tamamlanmamış işi AI-yə gətirdikdə, həmin işin informasiya dəyərini nə qoruyur? Müəllifin adını bir sübutdan çıxarmaq sübutun özünü aradan qaldırmır. Kommersiya strategiyasını de-identifikasiya etmək həmin strategiyanı ictimai mülkiyyətə çevirmir.

Məhz buna görə güclü məxfilik həm kimlik, həm də məzmun üçün qorunma tələb edir. İstifadəçilər öz materiallarının təlim, tədqiqat, qiymətləndirmə və ya baxış iş axınlarına daxil olub-olmayacağını — və bu sərhədləri hansı texniki nəzarətlərin tətbiq etdiyini — anlaya bilməlidirlər.

Heç vaxt bir suala endirilməməli olan dörd sual

Qarışıqlığın böyük hissəsi “özəl” anlayışına vahid xüsusiyyət kimi yanaşmaqdan qaynaqlanır. Praktikada söhbətin taleyini dörd ayrı sual müəyyən edir.

Təlim: Məzmun modelin hazırlanmasına və ya təkmilləşdirilməsinə kömək edə bilərmi? İmtina seçimi məlumatın icazə verilən istifadəsini dəyişir. Bu, məlumatın ötürülüb-ötürülmədiyini və ya saxlanılıb-saxlanılmadığını mütləq dəyişmir.

Giriş: Hansı sistemlər və insanlar buna baxa bilər? Ötürülmə və saxlanma zamanı şifrələmə vacibdir, amma bu, səlahiyyətli xidmətin emal və ya baxış üçün məzmunu deşifrə etməsinin qarşısını avtomatik almır.

Saxlanma: Nə qalır, harada qalır və nə qədər müddətə? Çatı interfeysdən silmək, istehsal qeydlərini silmək, ehtiyat nüsxələrinin müddətini bitirmək və məlumatı gələcək təlimdən kənarda saxlamaq fərqli əməliyyatlardır.

Əməliyyatlar: qoşulmuş bir köməkçi nəyi oxuya, dəyişə və ya göndərə bilər? O, hesablarınız vasitəsilə işləyə bildikdən sonra məxfilik həm də icazələrdən və çıxan məlumat üzərindəki nəzarətlərdən asılı olur.

Faydalı məxfilik müqayisəsi bu sualları bir-birindən ayrı saxlayır. Ödənişli abunə, təlim keçidi və ya private-task etiketi bu dörd sualın hamısına cavab verə bilməz.

Xidmətlər necə müqayisə olunur

Aşağıdakı cədvəl, fərqli əhatə dairəsi göstərilmədiyi hallarda, fərdi istifadəyə fokuslanır. O, müstəqil təhlükəsizlik auditinin nəticələrini deyil, nəzərdən keçirilmiş sənədlərin xülasəsini təqdim edir.

Xidmət	Təlim mövqeyi	Anlaşılması vacib olan ayrıca sərhəd
ChatGPT	Fərdi məzmun təkmilləşdirmə üçün istifadə oluna bilər; nəzarətlər yeni söhbətləri və Codex tapşırıqlarını istisna edir. Temporary Chat istisna olunur. 4, 5	Səlahiyyətli giriş və saxlanma ayrıca məsələlər olaraq qalır. Codex-in tam mühit üçün ayrıca təlim ayarı da var.
Claude	İstehlakçı modelinin təkmilləşdirilməsi istifadəçi seçimindən asılıdır; rəy və təhlükəsizliklə bağlı istifadələr üçün ayrıca qaydalar mövcuddur. Incognito ümumi təkmilləşdirmədən istisna olunur. 6	Yoxlama və saxlanma istisnaları yenə də tətbiq olunur. Müəyyən kommersiya Covered Models üçün əlavə saxlanma tələbləri var. 7–9
Cursor	Privacy Mode, bəyan edilmiş istisnalar şərti ilə, müştəri məlumatlarını Cursor təlimindən çıxarır və provayderin saxlamama razılaşmalarını təsvir edir. 12	Sorğular yenə də Cursor-un backend-i vasitəsilə keçir. Sui-istifadə araşdırmaları, keşləmə və modelə xas bildirişlər əhəmiyyət daşıyır.
Perplexity	İstehlakçı AI təlimi üçün məlumat toplanması standart olaraq aktivdir, buna Pro və Max da daxildir; istifadəçilər gələcəyə yönəlik şəkildə bundan imtina edə bilərlər. 13	İmtina etmək xidmət əməliyyatları və ya hüquqi uyğunluq üçün emalı dayandırmır. Enterprise şərtləri fərqlidir.
Manus	Team sənədlərində təlimdən imtina seçimi göstərilir; bu icmal fərdi plan üçün qəti təlim qaydasını təsdiqləyə bilmədi. 15	Fərdi tapşırıqların standart olaraq private olması paylaşım görünürlüğünü təsvir edir, provayder istifadəsinə tam məhdudiyyət deyil. 14
Meta’s Muse	Buraxılış sənədləri standart olaraq sanitizasiya edilmiş qarşılıqlı əlaqə məlumatları üzərində təlimi və imtina seçimini təsvir edir. 16	Təlimdən əvvəl sanitizasiya etmək, inferensdən əvvəl maskalamaqla eyni deyil. Buraxılış vaxtındakı operator məhdudiyyətləri planlaşdırılan Confidential VM-dən fərqlənir.
Dvina	Söhbətlər, fayllar, prompt-lar və iş sahəsi məlumatları AI modellərini öyrətmək üçün istifadə edilmir. 17, 18	Avtomatik maskalama daha erkən bir sərhədi həll edir: aşkar edilmiş şəxsi identifikatorlar model emalından əvvəl əvəz olunur.

Aşağıdakı təfərrüatlar bu fərqlərin gündəlik istifadədə harada vacibləşdiyini izah edir.

ChatGPT və Claude: etdiyiniz əməl qaydanı dəyişir.

OpenAI istifadəçilərə adi söhbət tarixçəsini silmədən təlimi söndürməyə imkan verir. Temporary Chat söhbətin işlənməsini daha da dəyişir, lakin onun sənədləri yenə də sui-istifadə yoxlamasına icazə verir və 30 günlük silinmə müddətini təsvir edir. Codex istifadəçiləri də hesab üzrə ümumi məzmun ayarını onun ayrıca tam mühit ayarından fərqləndirməlidirlər. 4, 5

Claude ilə rəylərə xüsusi diqqət yetirmək lazımdır. Anthropic bildirir ki, thumbs-up, thumbs-down və ya bug report əlaqəli söhbətin beş ilə qədər saxlanmasını və model təlimi də daxil olmaqla müxtəlif məqsədlər üçün istifadəsini əhatə edə bilər. Ümumi model təkmilləşdirilməsini aktivləşdirmək həm də uyğun, şəxsiyyətsizləşdirilmiş materialın təlim boru xətlərində beş ilə qədər qalmasına imkan verir. Bunlar adi söhbət silinməsi ilə eyni qaydalar deyil. 6, 7

Beləliklə, bir şəxs bir məhsul daxilində bir neçə məxfilik qərarı verə bilər və bunların ayrı qərarlar olduğunu fərq etməyə bilər. Məhsul dizaynı bu fərqləri istifadə anında aydın göstərməlidir.

Cursor və Perplexity: məhsul etiketi emal sərhədi deyil.

Cursor-un Privacy Mode-u təlim və provayder saxlanması üzərində mənalı məhdudiyyətlər yaradır. Bu, redaktoru yalnız lokal etmir: Cursor bildirir ki, istifadəçi tərəfindən təqdim edilən API açarı ilə belə sorğular yenə də onun backend-i vasitəsilə ötürülür. Onun sənədləri həmçinin müvəqqəti şifrələnmiş fayl keşlənməsini və sui-istifadə araşdırmaları və ya təyin olunmuş modellərlə əlaqəli istisnaları təsvir edir. 12

Perplexity fərqli bir ayrımı göstərir. Onun Free, Pro və Max hesabları istehlakçı təlimi nəzarətlərinə tabedir və məlumat toplanması standart olaraq aktivdir. Dərc edilmiş imtina seçimi sonradan toplanan məlumatlara aiddir, əvvəlki təlim məlumatlarının geriyə dönük silinməsinə yox. Şəxsi abunə almaq onu Enterprise hesabına çevirmir. 13

Hər iki halda da əsas sual seçilmiş rejimin və hesabın nəyi dəyişdirməsidir — məhsul adının nəyi ifadə etdiyi deyil.

Manus və Muse: private iş sahələri yenə də açıq sərhədlərə ehtiyac duyur.

Manus bildirir ki, fərdi tapşırıqlar paylaşılmadığı müddətdə private olur. Onun Team sənədləri həmçinin sahiblərin komanda sessiyası məzmununa giriş əldə edə biləcəyini izah edir. Bunlar faydalı görünürlük qaydalarıdır, lakin fərdi təlim siyasətini müəyyən etmir. Bu icmal üçün Manus-un tam məxfilik səhifəsini əldə etmək mümkün olmadı, buna görə də bu sual başqa plandan doldurulmaq əvəzinə təsdiqlənməmiş olaraq qalır. 14, 15

Muse-un buraxılış sənədləri əməliyyat məhdudiyyətləri ilə texniki qarşısının alınması arasındakı fərqi qeyri-adi dərəcədə açıq şəkildə göstərir. Meta bildirir ki, buraxılış vaxtındakı Secure VM siyasətlər vasitəsilə əməkdaşların girişini məhdudlaşdırır, lakin xidməti işlətmək, dəstəkləmək və ya qorumaq üçün lazım olduqda girişi tam qarşısını almır. Operator girişinin kriptoqrafik olaraq qarşısını almaq üçün nəzərdə tutulmuş Confidential VM-in isə gələcəkdə təqdim ediləcəyi və məhdud test mərhələsində olduğu təsvir edilirdi. Planlaşdırılan qoruma artıq hamı üçün əlçatan hesab edilməməlidir. 16

Muse həmçinin real connector credentials məlumatlarını əsas agentdən uzaq saxlayır və əməliyyat təsdiqlərini ayrıca icazə səlahiyyəti altında yerləşdirir. Bu, dəyərli bir prinsipi göstərir: agentə sadəcə rahat ola biləcəyi üçün sirr və ya icazə verilməməlidir. 16

Qorumanı ifşadan əvvəlki nöqtəyə daşıyın

Təlimdən istisna məlumatın bir istifadəsini tənzimləyir. Maskalama emal üçün əlçatan olan məlumatı dəyişir. Məhdud saxlanma qalan nüsxələrin sayını azaldır. İcazə nəzarətləri agentin nə edə biləcəyini məhdudlaşdırır. Bu qoruma tədbirləri bir-birini tamamlayır və hər birinin hansı mərhələdə işlədiyi əhəmiyyət daşıyır.

Nümunəvi bir sorğunu nəzərdən keçirək: müəyyən bir e-poçt ünvanına müştəriyə follow-up yazmaq. Modelə məqsəd, ton və aidiyyəti öhdəliklər lazım ola bilər. Mesajı hazırlamaq üçün isə müştərinin həqiqi adı və ya ünvanı lazım olmaya bilər. Aşkarlanmış bu identifikatorları inferensiyadan əvvəl placeholder-larla əvəz etmək, tapşırığın faydalı strukturunu qoruyaraq modelin aldığı məlumatı azaldır.

Bu, orijinal mətni göndərib identifikatorların sonrakı hansısa istifadə mərhələsindən əvvəl silinəcəyini vəd etməkdən fərqlidir.

Eyni prinsip şəxsi identifikatorlardan kənara da şamil olunur. Məxfi tədqiqat tədqiqat məzmununun özünə nəzarət tələb edir; əlaqəli hesablar dar çərçivəli icazələr tələb edir; saxlanılan qeydlər müəyyən edilmiş saxlanma müddətləri və tətbiq oluna bilən giriş məhdudiyyətləri tələb edir. Kimliyin maskalanması bu dizaynın bir komponentidir, ixtiranın və ya sənədin mahiyyətinin qorunmasının əvəzi deyil.

Sənaye üzrə bu sahədə əlaqəli işlər var. OpenAI 2026-cı ilin aprelində lokal işlədilə bilən Privacy Filter buraxdı və Meta-nın Muse sənədlərində texniki izolyasiya və hazırlanmaqda olan daha güclü məxfi hesablama dizaynı təsvir olunur. Bu səylər məxfiliyin sistemə mühəndislik yolu ilə daxil edilməsinin lehinə arqumenti gücləndirir. Bununla belə, bir alətin buraxılması və ya yol xəritəsi öz-özlüyündə hər bir istehlakçı söhbətinin artıq müvafiq qorunmanı aldığının sübutu deyil. 16, 19

Standart bu gün istifadə etdiyi məhsulda insanın aldığı qorunma olmalıdır.

Dvina: məxfiliyi adi qarşılıqlı əlaqənin bir hissəsinə çevirin

Dvina-nın yanaşması bu daha erkən qorunmanı assistent təcrübəsinə gətirir. Sənədləşdirilmiş dizaynına görə, insanlar mətn yazarkən və ya məzmun yükləyərkən həssas şəxsi məlumatlar lokal olaraq aşkarlanır, aşkarlanmış şəxsi məlumatlar şifrələnir və model emalından əvvəl placeholder-larla əvəz olunur. Model orijinal aşkarlanmış identifikatorlarla deyil, həmin placeholder-larla işləyir. 17, 18

Fərq praktikdir. İstifadəçi hər tapşırığı dayandırıb adları və əlaqə məlumatlarını əl ilə silməli, yaxud yalnız model onları qəbul etdikdən sonra nə baş verəcəyi barədə vədə güvənməli olmamalıdır. Qorunma qarşılıqlı əlaqəni müşayiət etməlidir.

Dvina həmçinin istifadəçi söhbətlərini, faylları, prompt-ları və iş sahəsi məlumatlarını model təlimindən kənarda saxlayır. Bu kombinasiyanın əhəmiyyəti var: təlimdə istifadə etməmə öhdəliyi təkrar istifadəyə məhdudiyyət qoyur, emaldan əvvəlki qorunma isə ilk növbədə modelə açıqlanan şəxsi məlumatı məhdudlaşdırır. 17, 18

Bu yanaşmanı digər qatlar da dəstəkləyir. Dvina şifrələnmiş söhbət saxlanmasını, saxlanılan mesajlarla istifadəçi kimliyi arasında ayrılığı və GDPR səviyyəli qorunmalarla Aİ-də host edilən məlumatları təsvir edir. Bunların hər biri bütün yükü tək bir təlim seçiminin üzərinə qoymaq əvəzinə, emal prosesinin fərqli bir hissəsini hədəfləyir. 17, 18

Texniki fərq dəqiqdir: aşkarlanmış şəxsi identifikatorlar model girişində əvəz olunur, ətrafdakı tapşırıq isə emal üçün əlçatan qalır. Məxfilik, istifadəçilərin idarə etməyi yadda saxlamalı olduğu sadəcə bir seçim deyil, məlumat axınının bir hissəsinə çevrilir.

Mənim üçün AI üçün daha faydalı istiqamət budur: insanlara işlərinə mənalı kontekst gətirməyə imkan vermək, eyni zamanda sistemi tapşırığın tələb etdiyindən daha az kimlik məlumatı açıqlayacaq şəkildə dizayn etmək.

Nəticə: məxfilik insanların AI-ni həyatlarına nə qədər daxil etməsinə qərar verəcək

AI assistentləri bizim şəraitimizi daha çox anladıqca daha faydalı olur. Bu isə həmin anlayışın arxasındakı məlumatı qorumaq məsuliyyəti yaradır. İnsanlardan daha geniş giriş istəyib qarşılığında sadəcə daha bir ayarlar səhifəsi təklif etmək kifayət qədər cavab deyil.

Sübutlar bir neçə fərqli riski göstərir. Proqram təminatı hesablar arasında məlumatı ifşa edə bilər. Saxlanılan söhbətlər hüquqi tələblərin predmetinə çevrilə bilər. Təhlükəsizlik pozuntusu olmadan da səlahiyyətli baxış mövcud ola bilər. Özəl tədqiqatla bağlı mübahisələr, iddia müstəqil şəkildə təsdiqlənməmiş olsa belə, etimadı sarsıda bilər.

Bu risklər sadəcə daha yaxşı ifadələr deyil, mühəndislik işi tələb edir. Həssas məlumatların aşkarlanması, emaldan əvvəl qorunma, kimliyin ayrılması, məhdud saxlanma və tətbiq oluna bilən icazələr AI təhlükəsizliyinin təməl imkanları kimi davamlı diqqət almalıdır. Assistentin faydalılığı ilə istifadəçisinin qorunması birlikdə irəliləməlidir.

Dvina ilə biz bu dəyişikliyə rəhbərlik etməyə kömək edirik və model emalından əvvəl qorunmanı məhsulun təməlinin bir hissəsinə çeviririk. Məqsəd daha güclü iddialarla daha çox etibar istəmək deyil. Məqsəd etibarın təkcə bir vədin üzərində dayanmalı olduğu miqdarı azaltmaqdır.

İnsanlar hər söhbəti məxfiliklərindən potensial imtina kimi görmədən kömək istəyə, ideya inkişaf etdirə və irəliləmək üçün lazım olan konteksti paylaşa bilməlidirlər. Bu inamı qurmaq AI üçün qarşıdakı ən vacib vəzifələrdən biridir.

Mənbələr və əhatə dairəsi

Mənbələr 22 September 2026 tarixində nəzərdən keçirilib. Bu məqalə provayder sənədlərinə və atribusiya olunmuş reportajlara əsaslanır; bu, müstəqil təhlükəsizlik auditi deyil. Müqayisənin əsas əhatə dairəsi fərdi planlardır. Kommersiya, API və modelə xas istisnalar ayrıca göstərilir. Riyaziyyat bölməsi bildirilmiş narahatlıqları OpenAI-nin yenilənmiş cavabından fərqləndirir; bunların heç biri müstəqil nəticə kimi təqdim edilmir. Manus-un fərdi plan üzrə təlim qaydası tam məxfilik siyasəti əldə edilə bilmədiyi üçün təsdiqlənməmiş olaraq qalır.