LLM प्रदाता आम तौर पर सामान्य उपयोगकर्ताओं द्वारा मुफ़्त या subscription मॉडल के तहत इस्तेमाल की जाने वाली 'consumer services' का डेटा मॉडल सुधार के लिए डिफ़ॉल्ट रूप से इकट्ठा करते हैं और उस पर training करते हैं। दूसरी ओर, कंपनियों या डेवलपर्स द्वारा भुगतान करके इस्तेमाल किए जाने वाले API या enterprise services का डेटा ज़्यादातर contract के ज़रिए इस तरह सुरक्षित किया जाता है कि उसे training में इस्तेमाल न किया जाए.
यहाँ एक महत्वपूर्ण सवाल पर ज़रूर ध्यान देना चाहिए। वह है, "क्या paid products सच में मेरे डेटा को बिल्कुल भी training में इस्तेमाल नहीं करते?"
OpenAI की enterprise services में contract के अनुसार यह स्पष्ट लिखा होता है कि डेटा को training में इस्तेमाल नहीं किया जाएगा, लेकिन उस 'वादे' को तकनीकी रूप से कैसे verify किया जा सकता है, और कानूनी/संस्थागत रूप से उसकी गारंटी कैसे मिलेगी? फिलहाल हम सीधे OpenAI की training pipeline की निगरानी नहीं कर सकते, इसलिए यह पूरी तरह सेवा प्रदाता की नैतिकता और contract पर निर्भर रहने वाला क्षेत्र है।
"क्या मेरा डेटा मॉडल के ज्ञान में घुल-मिल जाने के जोखिम से पूरी तरह सुरक्षित है?" यही सवाल सिर्फ DeepSeek तक सीमित नहीं है, और बजट व ज़रूरत के अनुसार अधिक सुरक्षित contract terms (जैसे API, enterprise plan) 'खरीदना', या तकनीकी पूर्णता के लिए खुद मॉडल host करना—इनके अलावा कोई पूर्ण समाधान नहीं है।
"क्योंकि यह Chinese LLM है, इसलिए यह अपने-आप personal data चुरा लेगा" जैसी बात बढ़ा-चढ़ाकर कही गई अभिव्यक्ति है; डेटा उपयोग से जुड़ा संरचनात्मक जोखिम अमेरिकी LLMs में भी बहुत अलग नहीं है। महत्वपूर्ण यह है कि service type और contract terms को ध्यान से परखा जाए, और अपने डेटा की सुरक्षा के लिए या तो लागत चुकाई जाए या तकनीकी विकल्प (जैसे self-hosting) चुना जाए।
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LLM प्रदाता आम तौर पर सामान्य उपयोगकर्ताओं द्वारा मुफ़्त या subscription मॉडल के तहत इस्तेमाल की जाने वाली 'consumer services' का डेटा मॉडल सुधार के लिए डिफ़ॉल्ट रूप से इकट्ठा करते हैं और उस पर training करते हैं। दूसरी ओर, कंपनियों या डेवलपर्स द्वारा भुगतान करके इस्तेमाल किए जाने वाले API या enterprise services का डेटा ज़्यादातर contract के ज़रिए इस तरह सुरक्षित किया जाता है कि उसे training में इस्तेमाल न किया जाए.
यहाँ एक महत्वपूर्ण सवाल पर ज़रूर ध्यान देना चाहिए। वह है, "क्या paid products सच में मेरे डेटा को बिल्कुल भी training में इस्तेमाल नहीं करते?"
OpenAI की enterprise services में contract के अनुसार यह स्पष्ट लिखा होता है कि डेटा को training में इस्तेमाल नहीं किया जाएगा, लेकिन उस 'वादे' को तकनीकी रूप से कैसे verify किया जा सकता है, और कानूनी/संस्थागत रूप से उसकी गारंटी कैसे मिलेगी? फिलहाल हम सीधे OpenAI की training pipeline की निगरानी नहीं कर सकते, इसलिए यह पूरी तरह सेवा प्रदाता की नैतिकता और contract पर निर्भर रहने वाला क्षेत्र है।
"क्या मेरा डेटा मॉडल के ज्ञान में घुल-मिल जाने के जोखिम से पूरी तरह सुरक्षित है?" यही सवाल सिर्फ DeepSeek तक सीमित नहीं है, और बजट व ज़रूरत के अनुसार अधिक सुरक्षित contract terms (जैसे API, enterprise plan) 'खरीदना', या तकनीकी पूर्णता के लिए खुद मॉडल host करना—इनके अलावा कोई पूर्ण समाधान नहीं है।
"क्योंकि यह Chinese LLM है, इसलिए यह अपने-आप personal data चुरा लेगा" जैसी बात बढ़ा-चढ़ाकर कही गई अभिव्यक्ति है; डेटा उपयोग से जुड़ा संरचनात्मक जोखिम अमेरिकी LLMs में भी बहुत अलग नहीं है। महत्वपूर्ण यह है कि service type और contract terms को ध्यान से परखा जाए, और अपने डेटा की सुरक्षा के लिए या तो लागत चुकाई जाए या तकनीकी विकल्प (जैसे self-hosting) चुना जाए।
लगता है अलग से कोई subscription plan वगैरह नहीं है।
इसका कोई मतलब है?
व्यक्तिगत जानकारी पर 75% छूट है
सच में... यह तर्क कि LLM मेरी निजी जानकारी चुरा लेगा, बिल्कुल बेतुका है...
मुझे तो z.ai पहले ही एक बार बेवकूफ बना चुका है, पता है न?
आपको किस बात पर अविश्वास हो रहा है?