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。
*F或旗舰版，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，消息中的电邮地址将替换为 <电邮> 标签，银行帐号将替换为 <国际银行名称> 标签，依此类推。 <电邮地址> 和 <国际银行名称> 占位符是我们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
您对任何非 EAP 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。
生成人工智能功能
除了 Zendesk 专有机器学习模型之外，Zendesk 还提供了许多由第三方法学大师提供支持的 生成式人工智能功能 。虽然这些功能本质上是生成式功能，但 您的数据不会用于训练这些模型，或用于改进第三方服务。如需了解更多关于第三方法学博士处理您数据的信息，请参阅文章中的 分处理者政策 和 关于 Zendesk 中的生成式人工智能功能 。
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