我们很高兴地宣布微软副驾驶与数据保护服务, 这是一项由十大电子游艺网站排行加强教与学及资讯科技中心支持的新服务. 微软副驾驶与数据保护, 一个专门为组织设计和创建的生成式人工智能平台, 现在对十大电子游艺网站排行的教职员工开放, 工作人员, 和学生.

以前的品牌是必应聊天企业(BCE), 具有数据保护功能的Copilot可确保组织数据免受威胁. 在副驾驶与数据保护, 用户和组织数据受到保护——聊天数据不保存, 微软或其他大型语言模型将无法以任何方式获得聊天数据，以训练它们的人工智能工具. 这一层保护是将带有数据保护的副驾驶与消费者副驾驶区分开来的原因.

除了, 数据保护的副驾驶用可验证的引用引用其生成的内容, 旨在帮助组织研究行业见解和分析数据, 并且可以提供可视化的答案，包括图形和图表. 虽然它建立在与ChatGPT相同的工具和数据上, 具有数据保护功能的副驾驶可以访问当前的互联网数据, 而免费版(3.5) ChatGPT只包含到2021年的数据.*

*请注意，虽然您可以立即使用此工具, 未来管理其使用和相关数据的政策可能很快就会公布.

开始

导航到 副驾驶员.微软.com 并使用您的LEA ID和密码登录. 签到时, 在聊天输入框上方看到一条确认“您的个人和公司数据在此聊天中受到保护”的消息，在右上角看到一个绿色的“受保护”通知，以确保您使用的是具有数据保护功能的Copilot. 如果您正确登录，您还应该注意左上角的十大电子游艺网站排行徽标和名称. 具有数据保护的Copilot目前可用于Edge(桌面和移动)和Chrome(桌面)。, 对其他浏览器的支持即将推出. 目前，iOS和Android的必应手机应用程序不支持该功能.

_{使用LEA ID和密码登录时具有数据保护的副驾驶示例.}

提示使用副驾驶与数据保护

• 小心谨慎. 十大电子游艺网站排行只允许可以公开获取的信息输入到生成人工智能工具中, 包括副驾驶员, 没有适当的批准.
• 登录. 在使用时，请始终确保您使用LEA帐户登录，以确保数据受到保护. •潜在用途. 内容生成, 课程发展援助, 头脑风暴, 数据分析, 文档摘要, 学习新技能, 编写代码, 和更多的. 教师们应该访问CTLE寻求灵感.
• 明智地使用. 使用具有数据保护功能的Copilot时，在提示符中输入信息时要小心. 数据保护副驾驶仅供公共信息使用. 不应输入任何其他级别的数据敏感性. 与其他服务一样, 我们不建议在提示中包含您的个人信息. 确保隐私得到维护, 你不能输入任何同事的个人信息, 学生, 或其他. 不遵守本指南可能会导致违反法律(例如.g.， FERPA, HIPPA等.). 类似的, 使用服务时, 你必须确保遵守版权和知识产权保护. 请参阅下面使用生成式AI工具时保护隐私的更多注意事项. 请注意，您必须遵守所有现有的隐私, 技术, data, 以及十大电子游艺网站排行和德克萨斯州立大学系统现有的可接受使用政策.

在Copilot和其他生成式AI工具中保护隐私

生成的人工智能, 包含人工智能模型，以各种形式创建内容, 比如文本, 图片, 和音频, 采用深度学习算法和训练数据生成近似训练数据的新内容. 鉴于其日益普及和变革的性质, 以下是为十大电子游艺网站排行提供的一般指导, 专注于数据隐私. 请注意，这一建议在本质上是不合法的，也不是详尽无遗的.

如果你在日常工作中使用生成式人工智能

• 探索购买或许可该软件的商业或企业版本的选项. 企业软件通常会带来合同保护和额外的资源，比如实时支持.
• 开始与同事讨论下一节中列出的隐私注意事项.
• 考虑在何处以及如何更新现有的策略和最佳实践，以更好地保护用户隐私.
• 记得验证生成式AI的输出, 以及在工作流中使用生成式人工智能, 考虑实施正式的事实核查, 编辑, 和验证步骤到您的工作流程.

如果你创造或开发生成式人工智能

• 提供关于如何训练生成AI模型的透明度. 告知用户在使用生成式人工智能时可能收集的关于他们的哪些数据，并为用户创建可访问的机制，以请求删除数据或选择退出某些数据处理活动.
• 探索在您的初始设计阶段结合隐私增强技术，以减轻隐私风险并保护用户数据. 考虑支持数据去识别和匿名化的技术, PII识别和数据丢失预防, 并且总是结合数据最小化的原则.

如果您在考虑数据最小化时需要帮助, 数据匿名化, 或者人工智能中的数据去识别, IT团队可以提供帮助. 联系 servicedesk@hkpk.net. 

辅助指导

生成式人工智能的领域并不新奇, 对其应用和潜在影响的担忧已经经过审议，并将随着时间的推移继续审议. 尽管最近人工智能的受欢迎程度激增，并且生成人工智能的能力得到了广泛的应用, 必须承认既定政策的存在, 实践, 同时也是十大电子游艺网站排行, 历史, 理论框架应该与当代讨论一起考虑. 大学员工必须认真遵守所有相关法律, 大学政策, 以及合同义务.

在大学的背景下，具体的隐私法，如美国的隐私法.S. 隐私法, 像PIPA这样的州隐私法, 以及包括FERPA在内的行业特定法规, HIPAA, 杯, 以及GDPR和PIPL等全球法律, 是相关的考虑吗?. 鉴于人工智能和生成人工智能能力的空前扩散, 市场动态正在促进将人工智能整合到现有产品中的激烈竞争. 当匆忙向市场推出新特性和功能时，这种竞争压力可能会损害道德标准和完整性. 做尽职调查.

必须承认，培训数据可能包含违反版权和隐私法收集的信息, 可能会污染模型和使用它的任何产品. 这种违法行为的社会和商业影响可能只有在较长一段时间内才会变得明显. 我们将继续关注这些问题.

从大型语言模型中识别和删除个人可识别信息(PII)的工作相对来说还没有经过测试, 可能使在规定时间内对数据主体请求的响应复杂化. 另外, 在大型语言模型中包含PII可以使生成式AI在输出中公开此类信息. 使用输入数据作为训练数据, 再加上数据收集的互动性和会话性, 可能会导致用户无意中分享更多的信息.

用户可能缺乏技术素养，无法辨别生成式人工智能模仿人类行为，并可能被故意误导，以为他们正在与人类互动. 长时间的对话式交互可能会让用户降低警惕, 无意中泄露个人信息. 个人信息的范围, 用户行为, 分析记录, 保留, 或与第三方共享仍不清楚. 随着生成式人工智能变得越来越主流, 它可能会遵循既定的盈利渠道, 潜在地利用个人数据进行定向广告. 对于与生成式人工智能系统交互期间收集的用户数据的保留和删除，可以制定明确的政策. 当考虑使用工具时, 评估个人是否可以要求删除个人资料是至关重要的, 符合GDPR和大多数其他隐私法.

取决于它们的应用, 生成式人工智能模型可能符合自动决策的标准, 这就增加了隐私和同意的义务. 根据GDPR, 个人有权不受完全基于具有法律或类似重大影响的自动化处理的决定的约束. 某些州的隐私法赋予个人选择不进行个人数据分析的权利.

鉴于许多基于聊天机器人的生成式人工智能解决方案的扩展和会话性质, 应特别注意尽量减少与窃听有关的法律和隐私风险. 联邦和州窃听法可能会带来风险, 并适当配置生成式人工智能解决方案, 与大学法律顾问的意见可能是必要的，以减轻这些风险. 生成式人工智能模型可能容易受到对抗性提示工程的影响, 恶意行为者操纵输入以产生有害或误导的内容. 这种操纵会导致虚假信息的传播, 暴露敏感资料, 或不当收集私人信息. 批判性地评估所有生成人工智能工具的输出是很重要的.

生成式人工智能的实施应优先考虑用户的透明度，并辅以培训和教育计划. 教育用户关于人工智能模型如何运作, 他们收集的数据, 潜在的风险可以让个人在使用这些技术时做出明智的决定，并采取隐私预防措施. 在大学社区内促进人工智能素养对于理解与生成式人工智能系统交互对隐私的影响至关重要. 十大电子游艺网站排行正在通过CTLE和其他可用的办公室提供培训.

生成式人工智能系统具有生成可能无意或有意诋毁个人或组织的内容的能力. 实施警惕措施，防止产生诽谤内容, 比如健壮的内容审核, 人工评审和编辑, 过滤机制, 是至关重要的. 可以制定明确的政策来解决和纠正因使用生成人工智能系统而产生的诽谤事件, 确保问责制，维护大学和社区的声誉.

生成式人工智能系统也有可能产生虚假、误导或不准确的内容. 用户应该意识到，生成式人工智能产生的输出可能不准确或不真实, 因为这些模型不评估输出的事实准确性. 相反，他们根据与训练数据的相似性来评估输出. 生成式人工智能的所有输出都应该在使用前进行严格评估.

资源

了解更多信息或获得数据保护辅助驾驶的帮助, 请联系技术服务帮助台, 教与学促进中心, 或者回顾一下 微软副驾驶与数据保护资源.

关于隐私、安全或人工智能滥用的特别注意事项

如果教员不遵守隐私, 安全, 和人工智能指导方针，在十大电子游艺网站排行制定更正式的人工智能政策之前, 大学的潜在回应可能包括以下内容:

警告及教育学校可能会对该教员给予警告, 强调遵循准则的重要性，并就正确使用生成式人工智能工具提供额外的教育, 特别是在数据保护和隐私方面.

检讨及评核这所大学可能会对违反指导方针的具体情况进行审查. 这可能涉及评估违法行为的性质和程度, 以及其对数据隐私和其他相关政策的潜在影响.

临时访问限制在审查进行期间，学校可能会暂时限制教师使用生成式人工智能工具或相关资源. 这一措施旨在防止进一步的违规行为，保护大学社区.

政策发展及参与可以鼓励教师积极参与与生成式人工智能使用相关的正式政策的制定. 这种参与可能包括提供反馈, 参加研讨会, 或者参与讨论，塑造大学对这些技术的态度.

与私隐小组合作:如果侵犯涉及隐私问题, 教师可能会被要求与大学的隐私团队合作来解决问题, 实施纠正措施, 并确保遵守相关的隐私法.

专业发展机会这所大学可能会提供职业发展机会, 比如培训课程或研讨会, 提高教职员对伦理问题的理解, 隐私, 以及负责任地使用生成式人工智能工具.

向上级汇报:严重或持续违规, 大学可能会将此事上报给学术机构的上级部门，以进行进一步调查和可能的纪律处分.

策略执行一旦制定了正式的政策, 任何后续违规行为都可能受到大学官方纪律处分程序的影响, 包括失去特权访问权限吗, 警告, 缓刑, 悬架, 终止, 或其他适当措施，包括民事或刑事起诉.

_{编辑使用的副驾驶图像归属:Adriavidal - stock.adobe.com}