Slack के गोपनीयता सिद्धांत: खोज, लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस
अवलोकन
- Slack का मिशन: Slack का लक्ष्य ऐसे प्रोडक्ट बनाना है जो काम को अधिक सरल, आनंददायक और उत्पादक बनाएं। इन प्रोडक्ट्स को विकसित करते समय ग्राहक डेटा की गोपनीयता और सुरक्षा बहुत महत्वपूर्ण है।
- AI/ML का उपयोग: Slack आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) और मशीन लर्निंग (ML) का सीमित उपयोग करके अपने प्रोडक्ट लक्ष्यों को बेहतर बनाता है। इसके लिए यह ग्राहक डेटा (मैसेज, कंटेंट, फाइल आदि) और अन्य जानकारी (उपयोग जानकारी सहित) का विश्लेषण करता है।
गोपनीयता सिद्धांत
- डेटा लीक की रोकथाम: जब मॉडल सभी ग्राहकों के लिए व्यापक रूप से उपयोग किए जाएं, तो Slack उन्हें इस तरह बनाता है कि वे ग्राहक डेटा को सीख, याद या पुनरुत्पादित न कर सकें।
- एक्सेस रोकने की तकनीक: AI/ML मॉडल विकसित करते समय या ग्राहक डेटा का विश्लेषण करते समय, Slack विभिन्न तकनीकी उपाय अपनाता है ताकि मूल कंटेंट तक पहुंच संभव न हो।
- ग्राहक को विकल्प: यदि ग्राहक Slack global model से अपने डेटा को बाहर रखना चाहते हैं, तो वे opt-out कर सकते हैं। opt-out करने पर उस workspace का डेटा केवल उसी workspace के अनुभव को बेहतर बनाने के लिए उपयोग किया जाता है।
opt-out करने का तरीका
- opt-out अनुरोध: यदि आप opt-out करना चाहते हैं, तो संगठन या workspace owner Customer Experience team से संपर्क करके अनुरोध कर सकते हैं। अनुरोध पूरा होने पर जवाब प्राप्त किया जा सकता है।
ग्राहक डेटा और अन्य जानकारी
- डेटा उपयोग के उदाहरण: Slack निम्न तरीकों से अपनी सेवा को बेहतर बनाता है।
- चैनल सिफारिश: उपयोगकर्ताओं को नए public channels में शामिल होने की सिफारिश की जाती है। यह channel membership, activity और topic overlap के आधार पर सिफारिश करता है।
- खोज परिणाम: search machine learning model उन परिणामों की पहचान करता है जिन्हें उपयोगकर्ता ढूंढना चाहते हैं। यह पिछले search results और engagement के आधार पर काम करता है।
- ऑटो-कम्प्लीट: search query या अन्य टेक्स्ट को auto-complete किया जाता है। यह public message phrasing के आधार पर काम करता है।
- emoji सिफारिश: मैसेज की सामग्री और भावनाओं के आधार on emoji reactions की सिफारिश की जाती है। यह भी देखा जाता है कि कोई विशेष emoji उस workspace में कितनी बार उपयोग होता है।
गोपनीयता
- ग्राहक डेटा का स्वामित्व: ग्राहक अपने डेटा के मालिक होते हैं। Slack ग्राहक डेटा को aggregate और de-identify करके service updates में उपयोग करता है।
GN⁺ की राय
- गोपनीयता का महत्व: यह सकारात्मक है कि Slack ग्राहक डेटा की गोपनीयता और सुरक्षा को महत्वपूर्ण मानता है। इससे उपयोगकर्ता भरोसा बढ़ाने में मदद मिलती है।
- AI/ML का सीमित उपयोग: AI और ML का सीमित उपयोग करके गोपनीयता को मजबूत करने वाला यह दृष्टिकोण काफी समझदारी भरा है। इससे डेटा लीक का जोखिम कम होता है।
- opt-out सुविधा: ग्राहकों को अपना डेटा global model से बाहर रखने का विकल्प देना बहुत उपयोगी है। इससे उपयोगकर्ता का अपने डेटा पर नियंत्रण मजबूत होता है।
- तकनीकी उपाय: मूल कंटेंट तक पहुंच रोकने वाले विभिन्न तकनीकी उपाय डेटा सुरक्षा को मजबूत करते हैं। यह डेटा लीक रोकने में प्रभावी है।
- प्रतिस्पर्धी प्रोडक्ट: Microsoft Teams जैसे प्रतिस्पर्धी प्रोडक्ट भी समान सुविधाएं देते हैं। उपयोगकर्ता अपनी जरूरत के अनुसार प्रोडक्ट चुन सकते हैं।
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