ความปลอดภัย จริยธรรม และการกำกับดูแล

วิเคราะห์และจัดประเภทข้อมูลที่ใช้ใน HR ที่มีความเสี่ยงสูงเมื่อประมวลผลโดย LLM (ข้อมูลพนักงาน ประวัติทางการแพทย์ ประเมินผลการทำงาน ฯลฯ)

วิเคราะห์และจัดประเภทข้อมูลที่ใช้ใน HR ที่มีความเสี่ยงสูงเมื่อประมวลผลโดย LLM (ข้อมูลพนักงาน ประวัติทางการแพทย์ ประเมินผลการทำงาน ฯลฯ) ในยุคที่เทคโนโลยีกำลังขับเคลื่อนทุกภาคส่วน องค์กรขนาดใหญ่ต่างหันมาใช้ประโยชน์จากแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการจัดการทรัพยากรบุคคล (HR) อย่างไรก็ตาม การนำ LLM เข้ามาประมวลผลข้อมูลพนักงานนั้นมาพร้อมกับความเสี่ยงด้านความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวอย่างมหาศาล สำหรับผู้ที่สนใจในเทคโนโลยีและความมั่นคงปลอดภัย การทำความเข้าใจว่าการประมวลผลข้อมูล HR

Read More
ความปลอดภัย จริยธรรม และการกำกับดูแล

ทำความเข้าใจเจตนาของการทำ DPIA และความเสี่ยงเฉพาะเมื่อฝัง LLM ใน HR (เหตุผล ขอบเขต ข้อมูลส่วนบุคคล)

ทำความเข้าใจเจตนาของการทำ DPIA และความเสี่ยงเฉพาะเมื่อฝัง LLM ใน HR (เหตุผล ขอบเขต ข้อมูลส่วนบุคคล) ในยุคที่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) โดยเฉพาะโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ได้เข้ามาเปลี่ยนแปลงภูมิทัศน์การทำงานอย่างรวดเร็ว แผนกทรัพยากรบุคคล (HR) ก็ไม่พ้นการเป็นพื้นที่นำร่องในการนำเทคโนโลยีเหล่านี้มาใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ การนำ LLM มาใช้ในการคัดเลือกผู้สมัคร

Read More
ความปลอดภัย จริยธรรม และการกำกับดูแล

ทำความเข้าใจเจตนาและความเสี่ยงของข้อมูลที่ส่งเข้า LLM: PII ประเภทไหนต้องระวัง และผลกระทบทางกฎหมายในบริบทไทย

ทำความเข้าใจเจตนาและความเสี่ยงของข้อมูลที่ส่งเข้า LLM: PII ประเภทไหนต้องระวัง และผลกระทบทางกฎหมายในบริบทไทย ในยุคที่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) โดยเฉพาะโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Models – LLM) กำลังเข้ามามีบทบาทสำคัญในทุกแง่มุมของชีวิตและธุรกิจ การทำความเข้าใจถึงเจตนาและความเสี่ยงของการส่ง ข้อมูลส่วนบุคคลใน LLM กลายเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งต่อทั้งผู้ใช้งานและองค์กรต่างๆ แม้ LLM

Read More
ความปลอดภัย จริยธรรม และการกำกับดูแล

การระบุประเภทข้อมูลที่ห้ามป้อนลงในโมเดล (เช่น ข้อมูลส่วนบุคคล ความลับทางการค้า และข้อมูลทางการแพทย์/การเงินที่ละเอียด) พร้อมตัวอย่างและเหตุผลทางความเสี่ยง

การระบุประเภทข้อมูลที่ห้ามป้อนลงในโมเดล (เช่น ข้อมูลส่วนบุคคล ความลับทางการค้า และข้อมูลทางการแพทย์/การเงินที่ละเอียด) พร้อมตัวอย่างและเหตุผลทางความเสี่ยง ในยุคที่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และ Machine Learning (ML) ก้าวเข้ามามีบทบาทสำคัญในทุกอุตสาหกรรม การจัดการข้อมูลอย่างถูกต้องและปลอดภัยถือเป็นหัวใจสำคัญของการพัฒนา AI ที่มีความรับผิดชอบและยั่งยืน อย่างไรก็ตาม มีข้อมูลบางประเภทที่ควรหลีกเลี่ยงการป้อนเข้าสู่โมเดล AI อย่างเด็ดขาด

Read More