Criar uma IA responsável faz parte do compromisso da Zendesk de fornecer aos nossos clientes produtos e soluções confiáveis. A Zendesk utiliza um conjunto de princípios de design em relação aos nossos produtos de IA , que incluem privacidade, segurança e conformidade desde o design.
Nenhum conteúdo generativo treinado nos dados do cliente
É importante observar que os modelos de machine learning proprietários da Zendesk não são de natureza generativa, ou seja, eles não produzem passagens de texto livre, imagens ou código, como é o caso de muitas soluções populares de IA voltadas para o consumidor. Como as saídas desses modelos são rótulos em vez de conteúdo, eles não criam o risco de os dados do cliente serem reproduzidos ou compartilhados em um contexto inadequado.
Proteção dos dados do cliente
Como parte de nosso compromisso de proteger os dados dos clientes, tomamos medidas adicionais para limpar seus dados antes de usá-los para treinar qualquer um de nossos modelos que possam ser usados por outros clientes. Entre elas:
- Todos os campos de dados específicos para identificadores (por exemplo, campos para nome de usuário e endereço de email) são excluídos do conjunto de dados de treinamento.
- Um algoritmo de processamento de linguagem natural é aplicado para identificar e remover determinadas informações de identificação que não são relevantes para o modelo nos campos de texto livre restantes do conjunto de dados de treinamento.*
- Os dados são convertidos em um formato legível por máquina. Isso normalmente é feito usando um processo de "tokenização", que converte texto livre em formato vetorial numérico, com o vetor resultante não legível por humanos sem o uso de um tokenizador associado.
*Fou Ultimate, os clientes determinam diretamente como limpar o conjunto de dados de treinamento. Os métodos de limpeza para mensagens detectam diferentes categorias de dados pessoais nas mensagens e substituem esses valores por um rótulo anônimo correspondente às categorias detectadas usando entidades de conteúdo. Por exemplo, os endereços de email nas mensagens são substituídos por rótulos <EMAIL>, os números de contas bancárias são substituídos por rótulos <IBAN> e assim por diante. Os placeholders <EMAIL> e <IBAN> são exemplos de nossas entidades de conteúdo padrão e predefinidas. Esta é uma lista de entidades de conteúdo usadas com frequência.
Nenhum conjunto de dados de treinamento é armazenado em nenhum modelo do Zendesk e os dados do cliente permanecerão sempre sujeitos a nossos compromissos existentes de segurança e privacidade, incluindo conforme descrito em nosso:
- Central de confiabilidade
- Política Regional de Hospedagem de Dados
- Política de exclusão de dados de serviço
Sem efeito nos contratos atuais
Seu uso de qualquer funcionalidade de IA da Zendesk que não seja do programa de acesso antecipado não afetará seus contratos existentes com a Zendesk. Se você celebrou um Adendo de Processamento de Dados (DPA) com a Zendesk, os termos desse DPA continuarão sendo aplicados ao seu uso dos Serviços.
Recursos de IA generativa
Além dos modelos de machine learning proprietários da Zendesk, a Zendesk também oferece vários recursos de IA generativa com suporte de LLMs de terceiros. Embora esses recursos sejam de natureza generativa, seus dados não serão usados para treinar esses modelos ou para melhorar os serviços de terceiros. Para obter mais informações sobre o processamento de seus dados por qualquer LLMs de terceiros, consulte o artigo Política de subprocessador e Sobre os recursos de IA generativa no Zendesk .
Aviso sobre a tradução: este artigo foi traduzido por um software de tradução automática para oferecer a você uma compreensão básica do conteúdo. Medidas razoáveis foram tomadas para fornecer uma tradução precisa, no entanto, a Zendesk não garante a precisão da tradução.
Em caso de dúvidas relacionadas à precisão das informações contidas no artigo traduzido, consulte a versão oficial do artigo em inglês.