ChatGPT разрешил закрывать переписки ПИН-кодом и биометрией

ChatGPT разрешил закрывать переписки ПИН-кодом и биометрией

ChatGPT разрешил закрывать переписки ПИН-кодом и биометрией

OpenAI начала внедрять в ChatGPT заблокированные чаты: личные разговоры можно убрать из общей истории и защитить четырёхзначным ПИН-кодом. На поддерживаемых мобильных устройствах доступны Face ID, Touch ID или системная разблокировка.

Как объясняет OpenAI в описании Locked Chats, защищённые переписки перемещаются в отдельный раздел и исчезают из обычной истории, закреплённых чатов и общего поиска.

Развёртывание идёт постепенно, поэтому кнопка блокировки пока может появиться не у всех.

Если включена память, новая информация из заблокированных бесед может использоваться в других закрытых чатах, но не переносится в обычные. При этом блокировка не удаляет сведения, которые ChatGPT запомнил раньше.

Есть и принципиальная оговорка: ПИН-код не создаёт сквозного шифрования, не меняет сроки хранения переписки и настройку использования данных для улучшения моделей. Функция ограничивает доступ к разговорам через интерфейс, а правила обработки данных остаются прежними.

Самый жёсткий нюанс касается забытого ПИН-кода. Его сброс навсегда удаляет защищённые переписки и связанный с ними контент. Поддержка восстановить их не сможет.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru