AI-yə bir sənəd göndəririk və xülasə istəyirik. Məqsədimiz sadədir: işi rahatlaşdırmaq. Amma həmin faylda müştərinin telefon nömrəsi, işçinin maaşı və ya şirkətin məxfi sənədi də ola bilər.

Sənədin bizdə olması onu istənilən platformaya göndərə biləcəyimiz anlamına gəlmir. AI ilə işləyəndə faylın içində nə olduğunu və nəyi paylaşmağa icazəmiz olduğunu bilməliyik.

Təlimlərimdə bu mövzuya başlayanda ilk addımlardan biri məlumatlarımızın model təlimində istifadəsi ilə bağlı sazlamaları yoxlamaq olur. Şəxsi ChatGPT və Claude hesablarında bunu belə dəyişmək mümkündür:

Platforma	Söndürüləcək seçim
ChatGPT	Settings → Data controls → Improve the model for everyone.
Claude	Settings → Privacy → Help Improve our AI models.

Bu seçimlər söhbətlərimizin gələcək model təlimində istifadəsini məhdudlaşdırır. Məlumatın xidmətdə emal edilməsi və saxlanması ilə bağlı qaydalar isə qüvvədə qalır. Düyməni söndürmək söhbətləri silmir.

AI-nin necə öyrəndiyini də düzgün başa düşmək lazımdır.

Model çoxlu məlumat üzərində işləyərək dilin quruluşunu, anlayışlar arasındakı əlaqələri və nümunələri öyrənir. Söhbət zamanı yazdığımızı cavab üçün nəzərə alması ilə həmin məlumatın model təlimində istifadə olunması ayrı proseslərdir.

Bunu məlumatlardan sadəcə “orta nəticə çıxarmaq” kimi izah etmək düzgün olmaz. Modellərin bəzi təlim məlumatlarını yadda saxlayıb təkrarlaya bildiyi tədqiqatlarda göstərilib. Ona görə konkret məlumatın heç vaxt başqa cavabda görünməyəcəyinə zəmanət verə bilmərik.

Məxfiliklə bağlı qərarı da bu ehtimalın üzərində qurmamalıyıq. Əvvəlcə məlumatı həmin xidmətə göndərməyin uyğun olub-olmadığına baxmalıyıq.

Bunu izah etmək üçün təlimlərdə yaşıl, sarı və qırmızı bölgüsündən istifadə edirəm. Bu bölgü iş yerinin öz məxfilik qaydaları ilə birlikdə tətbiq edilməlidir.

Rəng	Nümunələr	Nə edirik?
🟩 Yaşıl	Paylaşılması təsdiqlənmiş açıq məlumatlar, ümumi mövzular, məxfi detal daşımayan sintetik nümunələr	Tapşırıq üçün lazım olan hissəni paylaşırıq.
🟨 Sarı	Daxili hesabatlar, satış göstəriciləri, iş qeydləri, şəxsləri tanıda bilən detallar	İcazəni yoxlayır, lazımsız məlumatları çıxarır və uyğun AI mühiti seçirik.
🟥 Qırmızı	Şifrələr, giriş açarları, şəxsiyyət sənədləri, tibbi qeydlər, məxfi müqavilələr və kommersiya sirləri	Bu məlumat üçün təsdiqlənməmiş AI xidmətinə göndərmirik.

Yaşıl məlumatla işləmək adətən daha rahatdır. Sarı məlumatda dayanıb düşünmək lazımdır. Gündəlik işimizdə adi görünən bir hesabat təşkilatdan kənara çıxanda problem yarada bilər.

Qırmızı məlumatla bağlı qərarı isə yalnız işin rahatlığına əsasən vermək olmaz.

Bəs sarı və qırmızı məlumatdan paylaşmağa uyğun versiya hazırlamaq mümkündürmü?

Bəzi hallarda mümkündür. İlk sual budur: istədiyimiz nəticə üçün AI-yə hansı məlumat həqiqətən lazımdır?

Məsələn, işçilərin ümumi təlim ehtiyaclarını araşdırırıqsa, adları, telefon nömrələrini və şəxsiyyət məlumatlarını göndərməyə ehtiyac olmaya bilər. Dəqiq doğum tarixi əvəzinə yaş aralığı, ünvan əvəzinə daha geniş ərazi göstərmək də kifayət edə bilər.

Amma adları siləndən sonra iş bitmir. Vəzifə, iş yeri və hadisənin tarixi birlikdə şəxsi tanıda bilər. Şirkətdə həmin vəzifədə bir nəfər işləyirsə, adının yerinə “İşçi A” yazmaq onun kimliyini gizlətməyə kifayət etməyə bilər. Məlumatın başqa mənbələrlə birləşdirilərək şəxsi tanımağa imkan verib-vermədiyinə də baxmaq lazımdır.

Adı kodla əvəz etdikdə də həmin kodu real şəxslə əlaqələndirmək mümkündürsə, məlumatı tam anonim saymaq olmaz.

Şəxsi məlumatlarla yanaşı, sənədin başqa məxfi hissələrini də nəzərə almalıyıq. Müştərinin adı çıxarılsa belə, müqavilənin qiyməti və xüsusi şərtləri kommersiya sirri olaraq qala bilər.

Ona görə hər qırmızı sənədi adlarını silərək yaşıla çevirmək mümkün deyil. Orijinal məxfi olaraq qalır. Paylaşmaq üçün hazırladığımız ayrıca versiyanı yenidən yoxlayırıq.

Bu hazırlıqda öz kompüterimizdə işləyən lokal AI modelləri kömək edə bilər.

Burada vacib bir məqam var: məxfi faylı əvvəlcə onlayn AI-yə göndərib sonra “şəxsi məlumatları sil” demək həmin məlumatın artıq xidmətə ötürülməsi deməkdir. Hazırlıq işini məlumatı kənara çıxarmadan görmək istəyiriksə, uyğun lokal mühitdən istifadə etməliyik.

Məsələn, Ollama vasitəsilə Qwen və Gemma kimi modelləri öz kompüterimizdə işlədə bilərik. Sadə mətn işləri üçün çox güclü kompüter həmişə lazım olmur, çünki bu model ailələrinin daha az yaddaş və hesablama gücü tələb edən kiçik versiyaları da var. Kompüterimizin imkanlarına və görəcəyimiz işə uyğun versiyanı seçə bilərik.

İstifadə etdiyimiz proqramın həqiqətən lokal işlədiyini də bilməliyik. Kompüterə quraşdırılmış tətbiq yenə xarici xidmətə qoşula bilər. Lokal model də bəzi şəxsi məlumatları gözdən qaçıra bilər. Buna görə hazırlanan versiyanı ayrıca yoxlamaq vacibdir. Məlumatın maskalanması onun kifayət qədər qorunduğuna avtomatik zəmanət vermir.

Tədris və sınaq işlərində isə çox vaxt real məlumatlara ehtiyac olmur. Məxfi detalları təkrarlamayan sintetik nümunə ilə eyni işi sınamaq mümkündür.

Mənim üçün AI savadlılığının bir hissəsi də bu seçimi edə bilməkdir. Nəticə almaq üçün nə lazımdır, nə artıqdır və nəyi paylaşmağa səlahiyyətimiz var?

Faylı göndərməzdən əvvəl bir an dayanıb soruşaq: bu işi görmək üçün AI-nin həqiqətən nəyi bilməsi lazımdır?