Ein Brief für eine KI muss die für die Aufgabe erforderlichen Informationen enthalten, nicht die gesamte Client-Datei. Verwenden Sie öffentliche Elemente, fiktive Beispiele und minimierte Formulierungen. Überprüfen Sie das Framework für die Servicenutzung, bevor Sie interne Daten eingeben.
Unterscheiden Sie zwischen öffentlichen und internen Informationen
Die öffentliche Beschreibung eines Angebots, sein Publikum und seine Tonbeschränkungen können ausreichen, um einen Plan zu erstellen. Ein Export von Kontakten, Nominativbörsen oder eine unveröffentlichte Strategie addieren Risiken, ohne immer nützlich zu sein. Führen Sie eine Bestandsaufnahme der von der Aufgabe benötigten Informationen aus und entfernen Sie den Rest. Der öffentliche Status eines Dokuments muss überprüft und nicht aus seiner einfachen Zugriffsmöglichkeit abgeleitet werden.
Entscheiden Sie, welche Informationen in den Brief aufgenommen werden
Notieren Sie sich vor dem Kopieren eines Dokuments die vorliegende Aufgabe. Um einen Artikelplan zu erstellen, muss das Modell möglicherweise die Öffentlichkeit, das Angebot und die zu vermeidenden Fehler kennen. Er muss nicht unbedingt die Kunden kennen, die die Fragen gestellt haben. Die Minimierung muss daher aus der Aufgabe erfolgen. Das Löschen eines Namens erstellt nicht automatisch einen anonymen Ordner, wenn der Rest es Ihnen ermöglicht, eine Person zu erkennen.
| Informationen verfügbar | Vorgeschlagene Behandlung | Vorverwendungskontrolle |
|---|---|---|
| Öffentliche Beschreibung eines Angebots | Fortsetzen der aktualisierten Version | Wird der Service noch angeboten? |
| Frage von einem Kunden erhalten | Umformulieren ohne Kontext unnötiger Bezeichner | Identifiziert die Situation noch jemanden? |
| Kontaktliste | Fügen Sie es nicht hinzu, um einen Plan anzufordern | Welche Aufgabe würde diese Teilung rechtfertigen? |
| sensibles internes Verfahren | Verwenden Sie ein Demonstrationsbeispiel oder ein genehmigtes Werkzeug | Wer validiert Nutzung und Zugriff? |
| Testimonial zu veröffentlichen | Verarbeiten Sie es in einem separaten Validierungskreis | Ist der Inhalt und seine Verwendung erlaubt? |
Dieses Raster ist eine organisatorische Methode, keine rechtliche Entscheidung für alle Dateien. Die CNIL erklärt die Vorsichtsmaßnahmen im Zusammenhang mit der Verwendung von generativen Systemenein Lassen Sie für einen konkreten Fall personenbezogene Daten oder spezifische Verpflichtungen den Rahmen und das Werkzeug vor der Weitergabe validieren.
Machen Sie ein funktionierendes Beispiel
Ersetzen Sie die eigentliche Datei durch eine fiktive Situation, bei der nur die nützlichen Einschränkungen beibehalten werden: Sektor, Art des Bedarfs, erwartete Länge und Grenzen des Angebots. Das Ändern eines Namens reicht nicht aus, wenn der gesamte Kontext die Person identifiziert. Bitten Sie das Team für einen ersten Workshop, ein vollständig erfundenes Beispiel zu erstellen und zu erklären, welche Informationen freiwillig weggelassen wurden.
Überprüfen Sie den Service und die autorisierten Verwendungen
Die CNIL empfiehlt Benutzern zu schulen und nur Informationen einzureichen, die sie teilen dürfen. Lassen Sie vor dem professionellen Einsatz die Einstellungen, Zugriffe und Verarbeitungsbedingungen für Ihren Service prüfen. Eine deaktivierte Option in einer Schnittstelle ersetzt keine klare interne Richtlinie. Verwenden Sie im Zweifel an einem Dokument ein anderes Arbeitsmaterial.
Fiktives Beispiel: Newsletter vorbereiten
Ein Team möchte Kundenfeedback in Artikelideen verwandeln. Es fasst die Themen aggregiert zusammen, entfernt Identitäten und Projektdetails und fordert dann das Schreiben von Winkeln an. Tatsächliche Zitate werden separat bearbeitet und erst nach entsprechender Validierung veröffentlicht. Das Modell benötigt die Abonnentenliste nicht, um eine Newsletter-Struktur anzubieten.
Ein Beispiel für einen Brief, der nicht von einer realen Datei abhängt
In einer fiktiven Demonstration bereitet eine Agentur einen Artikel für Führungskräfte vor, die eine Website übernehmen möchten. Der Brief kann angeben: öffentlich nicht sehr technisch, Ziel der Vorbereitung eines ersten Austauschs, begrenztes Angebot für die Untersuchung einer Erholung, Fehlen eines universellen Preises und die Notwendigkeit, den Zugang zu prüfen. Er fragt nach einem Plan, Fragen, um Informationen zu überprüfen und Informationen zu verpassen. Es ist kein Nominierungsverlauf oder Anmeldedokument erforderlich.
- Schreiben Sie zuerst den Brief mit öffentlichen Informationen und einer erfundenen Situation. Stellen Sie sicher, dass Sie tatsächlich arbeiten können, bevor Sie zusätzliche Daten berücksichtigen.
- die Ausschlüsse und kaufmännische Zusagen von der für das Angebot verantwortlichen Person bestätigen lassen. Das Modell sollte diese Punkte in der Wahrscheinlichkeit nicht ergänzen.
- Lesen Sie die Ausgabe erneut, indem Sie nach erfundenen Referenzen, quellenlosen Zahlen und Formulierungen suchen, die auf eine unvalidierte Verpflichtung hinweisen. Entfernen, was nicht gerechtfertigt werden kann.
- Bewahren Sie den genehmigten Brief und die Veröffentlichungsentscheidung am vorgesehenen Arbeitsort auf. Planen Sie das Löschen oder Archivieren der Tests gemäß der Teamrichtlinie.
Für die Produktion der Website ist das erwartete Ergebnis ein überprüfbares Schreibmaterial, keine neue Datenbank mit verstreuten Kundendateien. Die Affirmationen und Quellenregister Schließen Sie diese Arbeit ab, indem Sie steuern, was aus dem Modell herauskommt. Beide Prüfungen sind notwendig: Die Begrenzung der Eingänge verhindert nicht, dass ein Ausgang eine Tatsache erfindet, und das erneute Lesen eines Ausgangs rechtfertigt nicht eine übermäßige Freigabe zu Beginn.
Lesen Sie auch die Ausflüge
Eine Antwort kann eine Referenz, eine Statistik oder ein Zeugnis erfinden, auch wenn der Brief vorsichtig ist. Überprüfen Sie diese Elemente vor der Übertragung. Planen Sie eine verantwortliche Person, einen genehmigten Arbeitsplatz und eine Regel, um unnötige Versuche zu entfernen. Bewahren Sie eine Version des wiederverwendbaren Briefes ohne Geheimnisse in Ihrer Methode auf Redaktionelle Produktion unterstützt von KI.