Будут ли LLM красть мои данные? Как преодолеть проблемы конфиденциальности в ИИ для CMO

[muskanislam25]

Поскольку проблемы конфиденциальности в ИИ для CMO продолжают трансформировать маркетинговый ландшафт, конфиденциальность данных остается главной проблемой, особенно для CMO, преодолевающих препятствия в области соответствия. За последние несколько месяцев я общался с десятками CMO из компаний из списка Fortune 5000, которые разделяют общий вопрос: «Кращит ли ChatGPT или аналогичные модели ИИ наши данные, и как я могу гарантировать, что наша информация останется в безопасности?» Этот вопрос часто возникает из внутренних проблем, поднимаемых юридическими и комплаенс-командами, обеспокоенными последствиями ИИ для безопасности данных.

Хотя ИИ предлагает огромный потенциал, крайне важно поддерживать корпоративную политику в отношении данных, особенно для маркетологов, работающих с конфиденциальной информацией клиентов. Например, создание тематического исследования может потребовать анонимизации информации о клиенте, чтобы избежать распространения деталей, которые могут поставить под угрозу конфиденциальность. Для CMO, особенно в строго регулируемых отраслях, баланс между инновациями в области ИИ и безопасностью данных имеет важное значение. Вот структурированный подход, который поможет CMO ответственно использовать ИИ, защищая свои активы данных.

Шаг 1: ознакомьтесь с политикой телефонная библиотека конфиденциальности и условиями использования инструмента ИИ.
Понимание политик конфиденциальности инструментов ИИ, которые использует ваша команда, таких как ChatGPT, Claude или Google Gemini, — это первый шаг. Каждая платформа управляет данными по-разному, поэтому ознакомьтесь с их условиями обслуживания.

Prompt Hack: вместо того, чтобы читать длинные документы политики, рассмотрите возможность использования инструмента вроде NotebookLM для упрощения процесса. Скопируйте URL-адреса политики конфиденциальности и условий использования в NotebookLM и попросите его «Создать резюме, демонстрирующее нашей команде по обеспечению соответствия, как эта платформа ИИ обеспечивает безопасность и конфиденциальность данных и как она не использует наши данные для обучения своих собственных моделей». Это даст краткий, подкрепленный политикой ответ, которым вы сможете поделиться внутри компании. Например, OpenAI предоставляет различные термины в зависимости от типа использования, поэтому обязательно ознакомьтесь с правильными для вашего приложения.

Получение этих основополагающих знаний не только информирует вашу команду, но и укрепляет ее уверенность в том, что она сможет эффективно доносить информацию о совместимости ИИ с нормативными требованиями.

Примечание: Бесплатные версии платформ ИИ часто используют ваши данные для улучшения своих моделей, поэтому для большинства крупных организаций приобретение версий Pro/Business/Enterprise будет необходимо для сохранения конфиденциальности данных.



Шаг 2: Составьте список неконфиденциальных маркетинговых вариантов использования ИИ
Даже если команды по обеспечению соответствия сохранят обеспокоенность, существует множество случаев использования ИИ, где риски конфиденциальности данных минимальны. Составьте список неконфиденциальных маркетинговых приложений, чтобы показать, как ИИ, включая бесплатные платформы с более высокими рисками, все еще может приносить пользу. Сосредоточьтесь на областях, где данные являются общедоступными, что снизит опасения по поводу конфиденциальности. Вот несколько примеров с низким уровнем риска:

Улучшение контента: ИИ может анализировать и улучшать контент веб-сайта или блога, не обрабатывая конфиденциальные данные.
SEO-оптимизация: используйте ИИ для исследования ключевых слов и оптимизации общедоступного контента для поисковых систем.
Анализ публичных документов: позвольте ИИ помочь вам проанализировать публичные торговые документы или маркетинговые материалы.
Поскольку эти задачи связаны с общедоступной информацией, при их выполнении меньше вероятность столкнуться с препятствиями, связанными с соблюдением нормативных требований, что позволяет вашей команде ответственно использовать ИИ.

Шаг 3: Соблюдение внутренних правил соблюдения политик в области ИИ
Учитывая сложность конфиденциальности данных, встреча с вашей командой по обеспечению соответствия является обязательной. Эта беседа должна прояснить политику вашей организации в отношении ИИ и помочь определить, какие данные можно безопасно использовать с ИИ. Обмен результатами, полученными на шаге 1, может помочь задать контекст, гарантируя, что все находятся на одной волне и в курсе событий, поскольку эти Условия использования и Заявления о конфиденциальности часто меняются.

В ходе этого обсуждения также опишите варианты использования, определенные на шаге 2, и объясните, как решаются проблемы конфиденциальности данных. Например, покажите, как анонимизация и ограниченный доступ к данным помогают снизить риски. Особенно полезно будет рассмотреть реальный пример, поскольку у команд по обеспечению соответствия и юридических служб может не быть непосредственного опыта работы с ChatGPT или другими LLM.

Наконец, поскольку правила ИИ становятся все более всеобъемлющими во всем мире, понимание политик, таких как Закон ЕС об ИИ, может дать ценную информацию для CMO, работающих в разных регионах. Закон ЕС об ИИ классифицирует приложения ИИ по уровню риска, охватывая все: от приложений с высоким риском, таких как инструменты сканирования резюме для найма, до приложений с минимальным регулированием, предлагая модель того, как развивается управление ИИ. Обзор таких правил может помочь CMO предвидеть будущие требования соответствия и установить стандарт для ответственного использования ИИ в маркетинге.

Шаг 4: Согласуйте свои действия с высшим руководством и установите реалистичные ожидания
ИИ имеет преобразующий потенциал, но директора по маркетингу должны согласовывать свои ожидания с коллегами из высшего руководства, особенно с финансовым директором и генеральным директором, чтобы устанавливать реалистичные ожидания. Часто, как только руководители одобряют инициативы ИИ и выделяют бюджет, они могут ожидать немедленных, существенных результатов.

На самом деле, есть период наращивания. Командам нужно время для обучения, экспериментов и развития навыков в области расширенных возможностей ИИ. Согласно последнему исследованию ИИ от McKinsey , влияние генеративного ИИ на производительность может добавить от 2,6 триллиона до 4,4 триллиона долларов в год в стоимость мировой экономики. Этот существенный экономический потенциал подчеркивает важность осознанного принятия ИИ, гарантируя, что ваша команда будет готова к долгосрочному успеху и устойчивости.

Исходя из моего опыта, маркетинговым командам обычно требуется около трех месяцев, чтобы полностью принять образ мышления AI-first. За это время они изучат технологию, определят критические варианты использования и приобретут уверенность в передовых методах подсказок. Такое постепенное внедрение гарантирует долгосрочный успех, но важно заранее сообщить руководству об этих сроках.

После этого начального этапа ваша команда будет лучше подготовлена ​​к использованию возможностей ИИ и даже сможет помочь убедить внутренних контролеров в необходимости безопасного использования инструментов на базе ИИ, поскольку они обретут уверенность в этой технологии.

Шаг 5: Примите волну ИИ и заложите основу успеха
Когда ваша организация согласуется со стратегической ценностью ИИ, начинается настоящая трансформация. Вот несколько шагов, которые помогут настроить вашу команду на долгосрочный успех:

Постоянные проверки соответствия: Регулярно информируйте группы по соблюдению о новых разработках ИИ и обновлениях конфиденциальности. Проактивное уведомление о новых инструментах ИИ или изменениях политики будет способствовать укреплению доверия.
Расширенное обучение для команд: Поддерживайте навыки своей команды острыми с помощью непрерывного обучения ИИ. Это не только развивает техническую смекалку, но и объединяет команды вокруг установки на рост и совместного обучения.
Стратегическое масштабирование вариантов использования ИИ: по мере роста уверенности расширяйте использование ИИ в более сложных маркетинговых процессах, таких как автоматическая персонализация электронной почты или улучшение анализа данных способами, которые остаются соответствующими требованиям.
Превращение соответствия в стратегическое преимущество
Конфиденциальность данных не должна мешать инновациям ИИ. Благодаря тщательному планированию, открытому общению и твердой приверженности соблюдению требований CMO могут ответственно использовать мощь ИИ. Проведя свою команду через эти шаги, вы смягчите проблемы конфиденциальности данных и позиционировате свою маркетинговую команду как модель эффективного и ответственного внедрения ИИ.