La creazione di un’intelligenza artificiale responsabile fa parte dell’impegno assunto da Zendesk di fornire ai clienti prodotti e soluzioni affidabili. Zendesk sfrutta una serie di principi di progettazione in relazione ai nostri prodotti di intelligenza artificiale, che includono privacy, sicurezza e conformità sin dalla progettazione.
Nessun contenuto generativo sottoposto a training sui dati dei clienti
È importante notare che i modelli di apprendimento automatico proprietari di Zendesk non sono di natura generativa, il che significa che non producono passaggi di testo, immagini o codice liberi, come nel caso di molte soluzioni di intelligenza artificiale rivolte ai consumatori. Poiché gli output di questi modelli sono etichette anziché contenuti, non comportano il rischio che i dati dei clienti vengano riprodotti o condivisi in un contesto improprio.
Protezione dei dati dei clienti
Come parte del nostro impegno a proteggere i dati dei clienti, adottiamo misure aggiuntive per disinfettare i dati prima di usarli per addestrare i nostri modelli che potrebbero essere usati da altri clienti. Ad esempio:
- Tutti i campi di dati specifici degli identificatori (ad esempio, i campi per nome utente e indirizzo email) sono esclusi dal dataset di addestramento.
- Viene applicato un algoritmo di elaborazione del linguaggio naturale per identificare e rimuovere dal dataset di addestramento determinate informazioni di identificazione non pertinenti per il modello nei campi di testo libero rimanenti.*
- I dati vengono convertiti in un formato leggibile dalla macchina. Ciò si ottiene in genere usando un processo di “tokenizzazione” che converte il testo libero in un formato vettoriale numerico, con il vettore risultante non leggibile senza l’uso di un tokenizzatore associato.
*Fo Ultimate, i clienti determinano direttamente come disinfettare il dataset di addestramento. I metodi di sanificazione per i messaggi rilevano diverse categorie di dati personali nei messaggi e sostituiscono questi valori con un’etichetta anonima corrispondente alle categorie rilevate usando le entità di contenuto. Ad esempio, gli indirizzi email nei messaggi vengono sostituiti con etichette <EMAIL>, i numeri di conto bancario con etichette <IBAN> e così via. I segnaposto <EMAIL> e <IBAN> sono esempi delle nostre entità di contenuto predefinite e predefinite. Di seguito è riportato un elenco di entità di contenuto di uso comune.
Nessun dataset di addestramento viene memorizzato in alcun modello Zendesk e i dati dei clienti rimarranno sempre soggetti ai nostri attuali impegni in materia di sicurezza e privacy, incluso quanto indicato nel nostro:
- Centro attendibilità
- Norme di hosting dei dati regionali
- Policy di eliminazione dei dati del servizio
Nessun effetto sugli accordi correnti
L’uso di qualsiasi funzionalità di intelligenza artificiale di Zendesk non EAP non influirà sugli accordi esistenti con Zendesk. Se hai stipulato un’Appendice sul trattamento dei dati (DPA) con Zendesk, i termini di tale DPA continueranno ad applicarsi all’uso dei Servizi.
Funzionalità di intelligenza artificiale generativa
Oltre ai modelli di apprendimento automatico proprietari Zendesk, Zendesk offre anche una serie di funzionalità di intelligenza artificiale generativa supportate da LLM di terzi. Sebbene queste funzioni siano di natura generativa, i tuoi dati non verranno usati per addestrare questi modelli o altrimenti usati per migliorare i servizi di terzi. Per ulteriori informazioni sul trattamento dei dati da parte di qualsiasi LLM di terzi, consulta l’articolo Policy per i sub-responsabili del trattamento e Informazioni sulle funzioni di intelligenza artificiale generativa in Zendesk .
Avvertenza sulla traduzione: questo articolo è stato tradotto usando un software di traduzione automatizzata per fornire una comprensione di base del contenuto. È stato fatto tutto il possibile per fornire una traduzione accurata, tuttavia Zendesk non garantisce l'accuratezza della traduzione.
Per qualsiasi dubbio sull'accuratezza delle informazioni contenute nell'articolo tradotto, fai riferimento alla versione inglese dell'articolo come versione ufficiale.