Chat First, Worry Later: Understanding Individuals' Privacy Perceptions Using ChatGPT in a Work Context
224 पेशेवरों के एक उपयोगकर्ता अध्ययन से पता चलता है कि जबकि संगठनात्मक नीतियां चैटजीपीटी (ChatGPT) दक्षता के साथ सकारात्मक रूप से सह-संबंधित हैं, समग्र दक्षता कम बनी हुई है, और गोपनीयता संबंधी बढ़ती चिंताएं, विशेष रूप से उन संगठनों में जहाँ विशिष्ट जेन-एआई (GenAI) दिशा-निर्देशों का अभाव है, चैटजीपीटी के उपयोग की आवृत्ति और विविधता दोनों को महत्वपूर्ण रूप से कम कर देती हैं।
मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
आधुनिक कार्यस्थल में, एक नए प्रकार का सहायक आया है, जो लगभग मानवीय गति से ईमेल लिख सकता है, रिपोर्ट का सारांश बना सकता है और कोड का मसौदा तैयार कर सकता है। यह सहायक एक जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (generative artificial intelligence) टूल है, जो इंटरनेट से प्राप्त विशाल मात्रा में टेक्स्ट पर प्रशिक्षित एक प्रकार का कंप्यूटर प्रोग्राम है। ये प्रोग्राम, जिन्हें अक्सर लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (large language models) कहा जाता है, वाक्य में अगले शब्द की भविष्यवाणी करके काम करते हैं, जिससे वे लगभग किसी भी प्रश्न का सुसंगत और उपयोगी उत्तर देने में सक्षम होते हैं। हालांकि ये उपकरण काम को आसान और तेज़ बनाने का वादा करते हैं, लेकिन इनके साथ एक छिपा हुआ खर्च भी आता है: आप इनमें जो जानकारी टाइप करते हैं वह निजी नहीं रह सकती है। चूंकि ये सिस्टम उस डेटा पर प्रशिक्षित हैं जिसमें व्यक्तिगत विवरण शामिल हैं, इसलिए इस बात का वास्तविक जोखिम है कि मरीजों, ग्राहकों या सहकर्मियों के बारे में संवेदनशील जानकारी अनजाने में प्रकट हो सकती है या सुरक्षा से समझौता करने वाले तरीकों से संग्रहीत की जा सकती है। यह उन कर्मचारियों के लिए एक कठिन स्थिति पैदा करता है जो दक्षता के लिए इन उपकरणों का उपयोग करना चाहते हैं लेकिन बहुत अधिक साझा करने के परिणामों से डरते हैं।
यह समझने के लिए कि लोग इस तनाव का सामना कैसे करते हैं, जर्मनी के यूनिवर्सिटी ऑफ रेगेंसबर्ग के शोधकर्ताओं ने आईटी, स्वास्थ्य सेवा और शिक्षा सहित विभिन्न उद्योगों के 224 पेशेवरों के साथ एक अध्ययन किया। वे यह देखना चाहते थे कि तीन विशिष्ट चीजें यह निर्धारित करने में कैसे प्रभाव डालती हैं कि लोग इन उपकरणों का उपयोग करते थे या नहीं और वे इनका उपयोग कैसे करते थे: उनके नियोक्ताओं द्वारा निर्धारित नियम, गोपनीयता के बारे में उनकी अपनी व्यक्तिगत चिंताएं, और यह कि वे वास्तव में इस बात को कितनी अच्छी तरह समझते थे कि टूल उनके डेटा को कैसे संभालता है। शोधकर्ताओं ने पाया कि जब संगठनों के पास इन उपकरणों के उपयोग के बारे में स्पष्ट दिशा-निर्देश थे, तो उनके कर्मचारियों को इस तकनीक के बारे में अधिक जानकारी थी। विशेष रूप से, नीतियों वाले कंपनियों के कर्मचारी इस बारे में सवालों के जवाब देने में बेहतर थे कि टूल जानकारी को कैसे संग्रहीत और संसाधित करता है। हालांकि, इन नियमों के बावजूद, सभी प्रतिभागियों के बीच समझ का समग्र स्तर काफी कम था, जिसमें अधिकांश लोग केवल एक-तिहाई तथ्यों को ही सही बता सके।
अध्ययन ने लोगों के व्यवहार में एक स्पष्ट पैटर्न का खुलासा किया। जो लोग गोपनीयता के बारे में गहराई से चिंतित थे, उन्होंने इन उपकरणों का उपयोग कम किया और कार्यों की एक संकीर्ण सीमा तक ही सीमित रहे। यह हिचकिचाहट उन कर्मचारियों में सबसे अधिक स्पष्ट थी जिनकी कंपनियों में कोई नियम नहीं थे; आधिकारिक मार्गदर्शन के अभाव में, इन व्यक्तियों ने यह तय करने के लिए पूरी तरह से अपने डर और ज्ञान पर भरोसा किया कि क्या सुरक्षित है। इसके विपरीत, स्थापित नीतियों वाले संगठनों के कर्मचारियों के लिए, उनकी व्यक्तिगत चिंता का स्तर इस बात से नहीं बदलता था कि वे टूल का उपयोग कितनी बार या किस काम के लिए करते थे। नियम स्वयं एक प्रकार की संरचना प्रदान करते प्रतीत हुए जिसने उन्हें उनकी व्यक्तिगत घबराहट के बावजूद तकनीक का अधिक व्यापक रूप से उपयोग करने की अनुमति दी। दिलचस्प रूप से, शोधकर्ताओं ने पाया कि विशिष्ट प्रकार का नियम—चाहे वह इस बात को प्रतिबंधित करता हो कि कौन टूल का उपयोग कर सकता है या इसका उपयोग कैसे किया जा सकता है—व्यवहार में कोई महत्वपूर्ण अंतर नहीं डालता था। नीति की उपस्थिति मात्र ही कर्मचारियों के तकनीक के साथ जुड़ाव को आकार देने वाला सबसे महत्वपूर्ण कारक प्रतीत हुई।
सबसे आश्चर्यजनक निष्कर्षों में से एक इन उपकरणों के डेटा संरक्षण के बारे में व्यापक गलतफहमी थी। अध्ययन के लगभग सभी प्रतिभागियों का मानना था कि चैट में उनके द्वारा टाइप की गई जानकारी को उनकी पहचान बचाने के लिए स्वचालित रूप से छिपा दिया गया है या गुमनाम (anonymized) कर दिया गया है। वास्तव में, टूल की मानक सेटिंग्स इसकी गारंटी नहीं देती हैं, और डेटा का उपयोग भविष्य के संस्करणों को प्रशिक्षित करने के लिए किया जा सकता है। क्या हो रहा है और वास्तव में क्या हो रहा है, इसके बीच का यह अंतर यह सुझाव देता है कि कई कर्मचारी अपनी सुरक्षा के बारे में गलत धारणाओं के तहत इन शक्तिशाली उपकरणों का उपयोग कर रहे हैं। शोधकर्ताओं ने निष्कर्ष निकाला कि जबकि संगठनात्मक नीतियां लोगों को तकनीक को बेहतर ढंग से समझने में मदद करती हैं, लेकिन वे अंतर्निहित ज्ञान की कमी को स्वतः ही ठीक नहीं करती हैं। स्पष्ट और सटीक जानकारी के बिना, भले ही नेक इरादे वाले कर्मचारी भी संवेदनशील डेटा को उजागर करना जारी रख सकते हैं, क्योंकि वे लापरवाह नहीं हैं, बल्कि इसलिए क्योंकि वे वास्तव में जोखिमों से अनजान हैं।
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