मर्कॉर की हालिया रिपोर्ट एंटरप्राइज़ एआई खरीदारों के लिए एक उपयोगी चेतावनी साबित हुई है। मर्कॉर ने लाइटएलएलएम से संबंधित आपूर्ति श्रृंखला हमले से जुड़ी एक सुरक्षा घटना की पुष्टि की है, और रिपोर्टों में कहा गया है कि जांच जारी रहने तक मेटा ने कंपनी के साथ काम रोक दिया है। सुरक्षा, खरीद और एआई क्षेत्र के नेताओं के लिए सबक स्पष्ट है: विक्रेता समीक्षा अब केवल शीर्ष स्तर तक सीमित नहीं रह सकती।
1. आपका डेटा कहां से आता है, और इसे कैसे नियंत्रित किया जाता है?
स्रोत, सहमति, लाइसेंस, उत्पत्ति, संरक्षण और विलोपन के बारे में विस्तृत जानकारी मांगें। यदि उत्तर अस्पष्ट है, तो यह एक चेतावनी का संकेत है।
एआई डेटा संग्रह के संबंध में शैप के सार्वजनिक दिशानिर्देशों में स्रोत, प्रलेखन, गोपनीयता सुरक्षा उपायों और संरचित संग्रह प्रथाओं पर जोर दिया गया है।
2. आपके वर्कफ़्लो में कौन से तृतीय-पक्ष और ओपन-सोर्स टूल शामिल हैं?
यह बात अब और भी महत्वपूर्ण हो गई है क्योंकि मर्कॉर ने सार्वजनिक रूप से अपनी घटना को लाइटएलएलएम से जोड़ा है और खुद को आपूर्ति श्रृंखला हमले से प्रभावित हजारों कंपनियों में से एक बताया है।
3. आप संवेदनशील डेटासेट और मूल्यांकन संपत्तियों तक पहुंच को कैसे नियंत्रित करते हैं?
पहुँच पर प्रतिबंध, एन्क्रिप्शन, ऑडिट लॉगिंग और डेटा पृथक्करण मूलभूत आवश्यकताएँ होनी चाहिए।
क्या आपको किसी ऐसे विक्रेता की आवश्यकता है जो उद्यमों के भरोसे के लिए बना हो?
4. आपकी गुणवत्ता आश्वासन प्रक्रिया वास्तव में कैसी दिखती है?
बहुस्तरीय समीक्षा, गोल्ड डेटासेट, न्यायनिर्णय और संरचित सुधार प्रक्रियाओं जैसी मापने योग्य प्रथाओं की तलाश करें।
मानव-केंद्रित गुणवत्ता और एलएलएम प्रशिक्षण डेटा सेवाओं के संबंध में शैप की सार्वजनिक स्थिति इस विचार का समर्थन करती है कि गुणवत्ता को कार्यप्रवाह में ही शामिल किया जाना चाहिए, न कि अंतिम जांच के रूप में जोड़ा जाना चाहिए।
5. आप विषम परिस्थितियों और अस्पष्ट निर्णयों को कैसे संभालते हैं?
एंटरप्राइज़ एआई में, हर चीज़ को सुरक्षित रूप से स्वचालित नहीं किया जा सकता है। कुछ कार्यों के लिए अभी भी विषय-विशिष्ट मानवीय समीक्षा की आवश्यकता होती है।
शैप के सार्वजनिक HITL दिशानिर्देशों में यह तर्क दिया गया है कि मनुष्यों को कार्यप्रवाह में सबसे अधिक प्रभाव वाले बिंदुओं पर रखा जाना चाहिए, जहां निर्णय और जवाबदेही सबसे अधिक मायने रखती है।
6. अनुपालन और सुरक्षा परिपक्वता के लिए आपके पास क्या प्रमाण हैं?
7. यदि आपके स्वामित्व, साझेदारी या रणनीतिक प्राथमिकताओं में बदलाव होता है तो क्या होगा?
यहीं पर निष्पक्षता और ग्राहक संरक्षण का महत्व सामने आता है। खरीदारों को यह पूछना चाहिए कि उनके डेटा को कैसे सुरक्षित रखा जाता है, क्या विक्रेता के हित ग्राहक के हितों के अनुरूप बने रहते हैं, और समय के साथ ग्राहक के हितों की रक्षा कैसे की जाती है।
डेटा तटस्थता पर शैप के सार्वजनिक लेख में तर्क दिया गया है कि तटस्थता महत्वपूर्ण है क्योंकि ग्राहकों को ऐसे प्रदाताओं की आवश्यकता है जिनके प्रोत्साहन विश्वास के साथ संरेखित हों, न कि प्रतिस्पर्धी उत्पाद एजेंडा के साथ।
अंतिम टेकअवे
एआई डेटा विक्रेताओं को एक समान सेवा प्रदाता के रूप में नहीं देखा जाना चाहिए। वे मॉडल की गुणवत्ता, आईपी सुरक्षा, परिचालन निरंतरता और उद्यम के भरोसे से सीधे तौर पर जुड़े होते हैं। सही भागीदार वह नहीं है जो सबसे तेज़ सेवा प्रदान कर सके। बल्कि वह है जो यह दिखा सके कि डेटा का प्रबंधन कैसे किया जाता है, कार्यप्रवाह कैसे सुरक्षित हैं, गुणवत्ता का मापन कैसे किया जाता है और ग्राहकों के हितों की रक्षा कैसे की जाती है। शाइप की वेबसाइट पर सार्वजनिक संदेश इसी भरोसे को प्राथमिकता देने वाली नीति के अनुरूप है।
क्या आप ऐसे पार्टनर की तलाश में हैं जो डेटा की गुणवत्ता, मानवीय मूल्यांकन और उद्यम-अनुकूल शासन को एक साथ जोड़ता हो?
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एआई वेंडर ड्यू डिलिजेंस क्या है?
एआई विक्रेता की उचित जांच-पड़ताल, किसी विक्रेता के साथ अनुबंध करने से पहले उसके डेटा स्रोत, गुणवत्ता नियंत्रण, सुरक्षा स्थिति, अनुपालन तत्परता, निर्भरता और शासन मॉडल की समीक्षा करने की प्रक्रिया है।
एआई खरीदारों को ओपन-सोर्स निर्भरताओं के बारे में क्यों पूछना चाहिए?
आधुनिक एआई स्टैक में अक्सर थर्ड-पार्टी कनेक्टर, मिडलवेयर और ओपन-सोर्स टूल शामिल होते हैं, जिनसे आगे चलकर जोखिम पैदा हो सकता है। मर्कॉर की घटना इसका एक हालिया उदाहरण है, जो यह दर्शाता है कि यह क्यों महत्वपूर्ण है।
एक मजबूत एआई डेटा विक्रेता में क्या खूबियां होनी चाहिए?
एक सक्षम एआई डेटा विक्रेता डेटा के स्रोत, मानव गुणवत्ता आश्वासन, लेखापरीक्षा योग्यता, पहुंच नियंत्रण, अनुपालन प्रमाण और समय के साथ ग्राहक डेटा की सुरक्षा कैसे की जाती है, इन सभी बातों की व्याख्या कर सकता है। शैप की सार्वजनिक सामग्री इन्हीं मुख्य स्तंभों पर बल देती है।
डेटा तटस्थता क्यों महत्वपूर्ण है?
डेटा तटस्थता एआई डेटा आपूर्ति श्रृंखला में हितों के टकराव, अस्पष्ट पुन: उपयोग सीमाओं और गलत प्रोत्साहनों के जोखिम को कम करने में मदद करती है।
