Understanding privacy and data

Quyền riêng tư dữ liệu và AI: Hiểu rõ Rủi ro và Cơ hội

Quyền riêng tư dữ liệu là mối quan tâm hàng đầu của nhiều người khi cân nhắc ứng dụng AI. Việc ngần ngại về nơi dữ liệu sẽ đi đâu hoặc điều gì xảy ra với các thông tin nhạy cảm là dấu hiệu của một thái độ làm việc trách nhiệm. Trong lĩnh vực bảo mật, không có giải pháp nào phù hợp cho tất cả; luôn tồn tại sự đánh đổi mà ở đó rủi ro phải được cân bằng với những lợi ích tiềm năng cho đội ngũ.

Các vấn đề về quyền riêng tư chủ yếu vận hành trong Vòng lặp Cẩn trọng khi Ủy thác (Delegation Diligence Loop). Khung tư duy này hướng dẫn người dùng suy nghĩ thấu đáo về việc nên chọn nhiệm vụ nào cho AI và trách nhiệm đi kèm khi sở hữu kết quả đầu ra.

Cách AI xử lý dữ liệu của bạn

Mọi công cụ phần mềm—từ email, CRM đến các chương trình bảng tính—đều có các quy tắc xử lý dữ liệu: cách thức và nơi lưu trữ, thời gian lưu giữ và kiểm soát quyền truy cập. Về cơ bản, các công cụ AI có thể được đánh giá tương tự như phần mềm thông thường, với một ngoại lệ lớn.

Ngoại lệ: Huấn luyện trên dữ liệu người dùng

Mối quan ngại chính yếu và duy nhất đối với các công cụ AI là liệu chúng có dùng dữ liệu người dùng để huấn luyện (train) hay không. Một số điều khoản và điều kiện cho phép các công ty AI sử dụng dữ liệu đầu vào của bạn để huấn luyện mô hình, nghĩa là dữ liệu của bạn có thể ảnh hưởng đến các kết quả đầu ra trong tương lai.

Cần lưu ý rằng điều này hiếm khi có nghĩa là một ai đó sẽ nhận được bản sao chính xác dữ liệu bạn đã tải lên. Thay vào đó, AI học các khuôn mẫu (patterns) để tác động đến cách nó trả lời các câu hỏi tương tự từ người dùng khác. Điều này có khả năng tiết lộ các chủ đề hoặc số liệu thống kê từ dữ liệu của một tổ chức ngay cả khi không tái hiện nguyên văn từ ngữ.

Đánh giá các Nền tảng và Gói dịch vụ AI

Nhận thức về Nền tảng (Platform Awareness) dạy chúng ta rằng không phải mọi công cụ và gói dịch vụ đều được xây dựng giống nhau.

• Một số công ty huấn luyện trên dữ liệu người dùng; số khác thì tuyên bố rõ ràng là không.
• Hầu hết sẽ xóa các cuộc hội thoại sau một khoảng thời gian nhất định.
• Nhiều bên cung cấp các cài đặt và mức phí khác nhau với các lớp bảo vệ quyền riêng tư khác biệt.

Điều này cũng áp dụng cho các công cụ bên thứ ba có tích hợp tính năng AI, vì chúng có thể chuyển dữ liệu ngược lại cho nhà cung cấp AI tùy thuộc vào điều khoản sử dụng đã thỏa thuận.

Xác định các công cụ AI an toàn

Các cấu hình AI an toàn nhất là những cấu hình không huấn luyện trên dữ liệu người dùng và có cửa sổ lưu giữ dữ liệu rất ngắn, thường là 30 ngày hoặc ít hơn. Đối với các công việc có tính nhạy cảm cao, những biện pháp bảo vệ này là thiết yếu.

• Claude của Anthropic: Thông tin về chính sách dữ liệu có thể tìm thấy tại privacy.claude.com và trust.anthropic.com, nơi bạn có thể điều chỉnh các cài đặt quyền riêng tư.
• Zero Data Retention (ZDR - Không lưu giữ dữ liệu): Để bảo mật tối đa, hãy tìm kiếm các chính sách "xóa ngay lập tức".

Nếu một công ty không cung cấp tài liệu rõ ràng về chính sách dữ liệu, đó nên được coi là một dấu hiệu cảnh báo (red flag).

Chiến lược thực tế: Ủy thác nhiệm vụ và Tối thiểu hóa dữ liệu

Nhận thức về Vấn đề và Ủy thác Nhiệm vụ bao gồm việc chia nhỏ công việc thành các phần thành phần để hiểu AI nên xử lý phần nào và con người nên đảm nhận phần nào. Thông thường, bạn có thể tận dụng toàn bộ lợi ích của AI mà không gặp rủi ro chia sẻ thông tin nhạy cảm thông qua việc lập kế hoạch kỹ lưỡng.

Tình huống: Phân tích dữ liệu khảo sát nhạy cảm

Hãy tưởng tượng một ngân hàng thực phẩm thực hiện khảo sát khách hàng bao gồm tên, thông tin liên hệ, thu nhập hộ gia đình và tình trạng việc làm. Để phân tích dữ liệu này một cách an toàn:

1. Xác định Mục tiêu: Bạn có thể chỉ cần tìm ra các khuôn mẫu trên toàn bộ tệp khách hàng thay vì các câu chuyện cá nhân cụ thể.
2. Loại bỏ thông tin định danh: Nhận thấy rằng các phân tích chuyên sâu không yêu cầu thông tin định danh cá nhân (PII), bạn có thể xóa các cột nhạy cảm (như tên hoặc địa chỉ chính xác) trước khi tải dữ liệu lên.
3. Tối thiểu hóa dữ liệu: Bạn có thể chỉ giữ lại dữ liệu cần thiết, chẳng hạn như mã bưu chính để phân tích địa lý, và loại bỏ tất cả những thứ khác.

Ngay cả khi dữ liệu đã được ẩn danh, phương pháp tốt nhất vẫn là sử dụng một mô hình không huấn luyện trên dữ liệu người dùng.

Đảm bảo sự Cẩn trọng và Minh bạch

Khi làm việc với AI, phần cẩn trọng trong vòng lặp là cực kỳ quan trọng:

• Cẩn trọng về Minh bạch: Xác định xem ai cần biết rằng AI đã tham gia vào quá trình phân tích.
• Cẩn trọng về Triển khai: Xác minh các khuôn mẫu do AI tạo ra so với quan sát thực tế của chính bạn. Không chia sẻ phân tích mà thiếu đi ngữ cảnh này.
• Quyền sở hữu: Nếu bạn đang viết một báo cáo hoặc đề xuất tài trợ dựa trên những hiểu biết này, bạn là người chịu trách nhiệm cho những khẳng định đó.

Để hiểu rõ hơn các điều khoản và điều kiện phức tạp, bạn có thể tải chính sách quyền riêng tư lên một công cụ AI và đặt các câu hỏi cụ thể. Luôn yêu cầu trích dẫn để xác minh văn bản gốc.

Quản lý sai sót và Xóa dữ liệu

Nếu bạn vô tình chia sẻ thông tin nhạy cảm trong một môi trường AI không an toàn, hãy thực hiện các bước sau:

1. Xóa cuộc hội thoại: Hầu hết các nền tảng cho phép bạn xóa từng cuộc hội thoại khỏi lịch sử.
2. Yêu cầu xóa dữ liệu: Nhiều nhà cung cấp có quy trình chính thức cho việc này. Đối với Claude, thông tin có sẵn tại privacy.claude.com.
3. Tuân thủ quy trình của tổ chức: Nếu nơi làm việc của bạn có hướng dẫn xử lý dữ liệu, hãy thông báo cho người có thẩm quyền, giống như cách bạn làm nếu gửi nhầm một email nhạy cảm cho sai người nhận.

Các bài học chính cho tổ chức

1. Các nguyên tắc cơ bản vẫn được áp dụng: AI mang đến những rủi ro mới liên quan đến việc huấn luyện mô hình, nhưng các nguyên tắc bảo vệ dữ liệu cơ bản vẫn có giá trị. Đừng chia sẻ những gì bạn không thể để mất. Hãy loại bỏ thông tin định danh và lựa chọn mức độ bảo vệ của công cụ tương xứng với độ nhạy cảm của dữ liệu.
2. Công cụ khác nhau, Quy tắc khác nhau: Một công cụ AI miễn phí dùng để lên ý tưởng (brainstorming) không giống với một tài khoản doanh nghiệp trả phí có chính sách lưu giữ nghiêm ngặt. Hãy chọn công cụ phù hợp với nhiệm vụ.
3. Sử dụng có trách nhiệm: Sử dụng AI an toàn không phải là né tránh, mà là trách nhiệm. Hãy vận dụng nhận thức về vấn đề, nhận thức về nền tảng và ủy thác nhiệm vụ trước khi bắt đầu một dự án. Sử dụng AI có trách nhiệm là biết cần kiểm tra điều gì trước khi bắt đầu và không ngừng học hỏi trong suốt quá trình.