Tatizo la Token Mapping
Mashirika yanatumia AI kwa workflows zilizomkubali mteja yanakataa tatizo la kiufundi la kutengeneza kwa usanidi: workflow kamili kunahitaji kwamba maingizo iliyobadilishwa kutengeneza majibu ambayo yanaweza kutenganisha kwa wakili ya mwanadamu.
Workflow bila token mapping: kumfanya kumfanya yenye "Maria Schmidt" hubadilishwa kwa "[CUSTOMER_1]" kabla ya usanidi wa AI. Claude huhusiana na kumfanya kumfanya iliyobadilishwa na kutengeneza jibu: "Kama [CUSTOMER_1], tunajuta kwa kupungua na amri yako." Mlezi wa kumfanya wanahitaji kuendeza "[CUSTOMER_1]" kwa "Maria Schmidt" kabla ya kutuma. Katika mwingiliano wa mteja 200 kwa siku, kubadilisha token kwa mikono kunakula wakati muhimu wa wakili — kutshi kunasimama faida ya utolezo wa AI.
Workflow na token mapping ambayo inapatika katika kipindi: muundo sawa wa usanidi hutengeneza meza ya ramani inayobakiwa katika kipindi cha sasa. "[CUSTOMER_1]" → "Maria Schmidt." Wakati jibu la Claude linalonyeshwa kwa mlezi wa kumfanya, safu ya auto-decrypt inatumia ramani ya kipindi na mlezi huona "Kama Maria Schmidt" — majina halisi, tayari kurejesha. Mlezi anakaguzi na hutuma. Hakuna kubadilisha token kwa mikono. GDPR kinga ilifanya kazi kwa siri na kamili.
Ujumuishi wa Kipindi
Token mapping lazima iwe na ujumuishi ndani ya kipindi. Ikiwa utambulisho wa mteja sawa hubadilishwa katika sehemu mbili tofauti za mazungumzo sawa — mara moja katika kumfanya kumfanya awali na mara moja katika kumfanya kumfanya wa baadaye — lazima ibadilishwe kwa ishara sawa. "[CUSTOMER_1]" lazima iwe inayotaka sana kwa mtu mmoja ndani ya kipindi; mazungumzo ya Claude kuhusu mazungumzo hutegemea ufuataji wa utambulisho unaojumuika.
Bila ujumuishi wa kiwango cha kipindi, majibu ya Claude wanaweza kuchanganya watumiaji wengi (ikiwa "[CUSTOMER_1]" katika ujumbe wa kwanza na "[CUSTOMER_1]" katika ujumbe wa tatu hubukana kwa watu tofauti), kutengeneza majibu ambayo mlezi hawezi kutumia.
GDPR Makala 4(5) inatambua pseudonymization kama utaratibu wa usanidi unaozuia hatari ya maelewano. EDPB's 2022 pseudonymization mwongozo kunahitaji kwamba funguo ya pseudonymization (katika kesi hii, meza ya token mapping) ibakiwe kando na data iliyosemeza. Token mapping ya kiwango cha kipindi inahabari mahitaji haya: meza ya ramani inabakiwa katika kipindi cha kivinjari, si kuwasilisha kwa data iliyobadilishwa kwa seva ya Claude.
Kesi ya Matumizi ya Madai ya Bima
Shirika la bima la Kimjermania kwa mfumo wa usanidi wa kumfanya kumfanya unaozingatia AI huhusiana kumfanya kumfanya ya karama ya mteja. Majina ya mteja, nambari za sera, na kiasi cha dai hubadilishwa kabla ya Claude huhusiana kumfanya kumfanya. Claude kutengeneza majibu kwa kutumia ishara iliyobadilishwa. Safu ya auto-decrypt katika Chrome Extension inarejeza taarifa za aslimia ya mteja katika draft ya Claude kabla ya kuonyeshwa kwa mlezi wa kumfanya. Mlezi anakaguzi draft, inaweza kutengeneza mabadiliko ya ziada, na hutuma jibu la kumalizika na majina halisi ya mteja.
Hesabu ya maelewano ya GDPR: data kuwasilisha kwa seva za US za Claude inajumuisha "[CUSTOMER_1]", "[POLICY_2024-08847]", na "[AMOUNT_1]" — si data ya kibinafsi kama ilivyofafanuliwa na GDPR. Majina halisi ya mteja na nambari ya sera yabaki katika Ujerumani kwenye kivinjari cha mlezi wa kumfanya. GDPR Makala 46 swali la uhamisho wa data — kinga gani inatumika kwa uhamisho wa data ya kibinafsi kwa US? — haitokei kwa sababu data ya kibinafsi haijabadilishwa.
Vyanzo: