构建负责任的人工智能是 Zendesk 承诺为客户提供值得信赖的产品和解决方案的一部分。Zendesk 在人工智能产品中遵循一系列 设计原则 ,涵盖隐私、安全和合规方面的设计。
没有根据客户数据训练的生成内容
需要注意的是,Zendesk 的专有机器学习模型本质上不是生成式的,也就是说,它们不会像许多流行的面向消费者的人工智能解决方案那样生成自由文本、图像或代码段落。由于这些模型的输出是标签而不是内容, 因此不会造成客户数据在不适当的情况下被复制或共享的风险。
保护客户数据
作为我们对保护客户数据承诺的一部分,我们会采取额外措施对您的数据进行清理,然后再将其用于训练我们可以供其他客户使用的模型。其中包括:
- 训练数据集中排除所有特定于标识符的数据字段(例如用户名和电邮地址字段)。
- 我们应用自然语言处理算法来识别并移除训练数据集中剩余自由文本字段中与模型不相关的某些识别信息。*
- 数据将转换为机器可读的格式。这通常是使用“令牌化”过程来完成的,该过程可将自由文本转换为数字矢量形式,如果不使用关联的分词分析器,生成的矢量将无法读取。
*对于Ultimate,客户可直接决定如何清理训练数据集。消息清理方法会检测消息中不同类别的个人数据,并使用内容实体将这些值替换为与检测到的类别相对应的匿名标签。例如,电邮地址将替换为 <电邮> 标签中,银行帐号替换为 <IBAN> 标签等。<电邮> 和 <IBAN> 占位符是默认和预定义内容实体的示例。以下 是常用内容实体的列表。
任何 Zendesk 模型中都不会存储训练数据集,客户数据将始终遵守我们现有的安全和隐私承诺,包括我们的:
对当前协议没有影响
您对任何 Zendesk人工智能功能的使用都不会影响您与 Zendesk 的现有协议。如果您与 Zendesk 签订了数据处理附录 (DPA),则该 DPA 中的条款将继续适用于您对服务的使用。(请注意 EAP 受单独条款制约。)
生成式人工智能
除了 Zendesk 专有机器学习模型之外,Zendesk 还提供许多得到第三方法学学识(例如OpenAI)支持的 生成式人工智能功能 。Zendesk 使用预先训练的模型,任何第三方都不会使用您的输入来训练其模型或以其他方式改进其服务。
作为服务的一部分或为了改进 Zendesk 的特性和功能,Zendesk 可能通过第三方 LLM 处理客户数据,但 Zendesk 仍会实施安全措施保护客户数据的安全。例如,对于通过OpenAI处理的所有客户数据,Zendesk 都使用“零数据保留”端点,这意味着OpenAI仅在内存中暂时处理数据,永远不会保存到磁盘或以任何日志记录机制持久保留。对于需要欧洲数据本地化的符合条件的 Zendesk 客户,Zendesk 将利用 OpenAI 的 EEA 和瑞士 API 端点,确保OpenAI仅在 EEA 和瑞士处理数据。
翻译免责声明:本文章使用自动翻译软件翻译,以便您了解基本内容。 我们已采取合理措施提供准确翻译,但不保证翻译准确性
如对翻译准确性有任何疑问,请以文章的英语版本为准。
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