วิเคราะห์และจัดประเภทข้อมูลที่ใช้ใน HR ที่มีความเสี่ยงสูงเมื่อประมวลผลโดย LLM (ข้อมูลพนักงาน ประวัติทางการแพทย์ ประเมินผลการทำงาน ฯลฯ) ในยุคที่เทคโนโลยีกำลังขับเคลื่อนทุกภาคส่วน องค์กรขนาดใหญ่ต่างหันมาใช้ประโยชน์จากแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการจัดการทรัพยากรบุคคล (HR) อย่างไรก็ตาม การนำ LLM เข้ามาประมวลผลข้อมูลพนักงานนั้นมาพร้อมกับความเสี่ยงด้านความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวอย่างมหาศาล สำหรับผู้ที่สนใจในเทคโนโลยีและความมั่นคงปลอดภัย การทำความเข้าใจว่าการประมวลผลข้อมูล HR…
ทำความเข้าใจเจตนาของการทำ DPIA และความเสี่ยงเฉพาะเมื่อฝัง LLM ใน HR (เหตุผล ขอบเขต ข้อมูลส่วนบุคคล) ในยุคที่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) โดยเฉพาะโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ได้เข้ามาเปลี่ยนแปลงภูมิทัศน์การทำงานอย่างรวดเร็ว แผนกทรัพยากรบุคคล (HR) ก็ไม่พ้นการเป็นพื้นที่นำร่องในการนำเทคโนโลยีเหล่านี้มาใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ การนำ LLM มาใช้ในการคัดเลือกผู้สมัคร…
ทำความเข้าใจเจตนาและความเสี่ยงของข้อมูลที่ส่งเข้า LLM: PII ประเภทไหนต้องระวัง และผลกระทบทางกฎหมายในบริบทไทย ในยุคที่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) โดยเฉพาะโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Models – LLM) กำลังเข้ามามีบทบาทสำคัญในทุกแง่มุมของชีวิตและธุรกิจ การทำความเข้าใจถึงเจตนาและความเสี่ยงของการส่ง ข้อมูลส่วนบุคคลใน LLM กลายเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งต่อทั้งผู้ใช้งานและองค์กรต่างๆ แม้ LLM…
การระบุประเภทข้อมูลที่ห้ามป้อนลงในโมเดล (เช่น ข้อมูลส่วนบุคคล ความลับทางการค้า และข้อมูลทางการแพทย์/การเงินที่ละเอียด) พร้อมตัวอย่างและเหตุผลทางความเสี่ยง ในยุคที่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และ Machine Learning (ML) ก้าวเข้ามามีบทบาทสำคัญในทุกอุตสาหกรรม การจัดการข้อมูลอย่างถูกต้องและปลอดภัยถือเป็นหัวใจสำคัญของการพัฒนา AI ที่มีความรับผิดชอบและยั่งยืน อย่างไรก็ตาม มีข้อมูลบางประเภทที่ควรหลีกเลี่ยงการป้อนเข้าสู่โมเดล AI อย่างเด็ดขาด…