책임감 있는 AI 구축은 고객에게 신뢰할 수 있는 제품과 솔루션을 제공하고자 하는 Zendesk의 약속의 일부입니다. Zendesk는 AI 제품과 관련하여 개인정보 보호, 보안 및 규정 준수를 포함한 일련의디자인 원칙을활용합니다.
고객 데이터에 대해 학습된 생성형 콘텐츠 없음
Zendesk의 독점 머신 러닝 모델은 본질적으로 생성형이 아닙니다. 즉, 많은 인기 소비자용 AI 솔루션의 경우처럼 자유로운 텍스트, 이미지 또는 코드를 생성하지 않습니다. 이러한 모델의 출력은 콘텐츠가 아닌 레이블이므로고객 데이터가 복제되거나 부적절한 컨텍스트에서 공유될 위험이 없습니다.
고객 데이터 보호
고객 데이터를 보호하기 위한 노력의 일환으로 Zendesk는 다른 고객이 사용할 수 있는 Zendesk 모델을 학습시키는 데 데이터를 사용하기 전에 데이터를 삭제하는 추가적인 조치를 취합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.
- 식별자와 관련된 모든 데이터 필드(예: 사용자 이름 및 이메일 주소에 대한 필드)는 훈련 데이터 집합에서 제외됩니다.
- 자연어 처리 알고리즘이 적용되어 학습 데이터 집합의 나머지 자유 텍스트 필드에서 모델과 관련이 없는 특정 식별 정보를 식별하고 제거합니다.*
- 데이터는 기계가 읽을 수 있는 형식으로 변환됩니다. 이는 보통 자유 텍스트를 숫자 벡터 형식으로 변환하는 “토큰화” 프로세스를 사용하여 수행되며, 연결된 토큰나이저를 사용하지 않고는 사람이 읽을 수 없는 결과 벡터를 생성합니다.
* Ultimate 의 경우 고객이 학습 데이터 집합을 삭제하는 방법을 직접 결정합니다. 메시지의 정리 방법은 메시지에서 다양한 개인 데이터 카테고리를 감지하고 이러한 값을 콘텐츠 엔터티를 사용하여 감지된 카테고리에 해당하는 익명 레이블로 바꿉니다. 예를 들어 이메일 주소는 <이메일>레이블에서 은행 계좌 번호는 로 바뀝니다. <IBAN>레이블 등이 있습니다. <이메일>및 <IBAN>자리 표시자는 기본 및 미리 정의된 콘텐츠 엔터티의 예입니다. 다음은일반적으로 사용되는 콘텐츠 엔터티 목록입니다.
어떤 훈련 데이터 집합도 Zendesk 모델 내에 저장되지 않으며, 고객 데이터는
현재 계약에 영향을 미치지 않음
Zendesk AI 기능의 사용은 Zendesk와의 기존 계약에 영향을 미치지 않습니다. Zendesk와 데이터 처리 부록(DPA)을 체결한 경우에는 해당 DPA의 약관이 서비스 사용에 계속 적용됩니다. (EAP에는 별도의 약관이 적용됩니다.)
생성형 AI
Zendesk 독점 머신 러닝 모델 외에도 Zendesk는 OpenAI 와 같은 타사 LLM에서 지원하는 다양한생성형 AI 기능도 제공합니다. Zendesk는 사전 학습된 모델을 사용하며, 어떤 제3자도 모델을 학습시키거나 서비스를 개선하기 위해 귀하의 의견을 사용하지 않습니다.
Zendesk는 서비스의 일부로 또는 Zendesk 기능을 개선하기 위해 타사 LLM을 통해 고객 데이터를 처리할 수 있지만 Zendesk는 고객 데이터의 보안을 보호하기 위한 안전 조치를 구현합니다. 예를 들어 OpenAI OpenAI 처리되는 모든 고객 데이터에 대해 Zendesk는 '데이터 보유율 제로' 엔드포인트를 사용합니다. 유럽 데이터 지역성이 필요한 자격이 있는 Zendesk 고객의 경우 Zendesk는 OpenAI의 EEA 및 스위스 API 엔드포인트를 활용하여 EEA와 스위스에서만 OpenAI 가 데이터를 처리하도록 합니다.
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