स्टीव टेट - मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी
13 अगस्त, 2025 3 मिनट पढ़ें
क्या हमें जनरेटिव एआई के साथ-साथ जनरेशन एआई के बारे में भी बात करनी शुरू कर देनी चाहिए?
14 मार्च, 2023 को चैट GPT4 लॉन्च किया गया, जिसने जनरेटिव AI पर अकादमिक और विशिष्ट चर्चाओं को मुख्यधारा में ला दिया। कुछ ही दिनों में यह स्पष्ट हो गया कि यह कोई छोटा-मोटा कदम नहीं, बल्कि एक बड़ी छलांग है।
मानव-कंप्यूटर संपर्क। हालाँकि, मेरी "अनुभवी स्थिति" (धन्यवाद) के कारण Skyhigh Security ), मुझे तुरंत इस बात की भी चिंता हुई कि हम इसके जोखिमों का प्रबंधन कैसे करेंगे। जितना मैंने इसके बारे में सोचा, यह उतना ही जोखिम भरा लग रहा था। इस तकनीक का इस्तेमाल न करना कोई विकल्प नहीं है। हमें इसका इस्तेमाल ज़रूर करना चाहिए, लेकिन इसे सुरक्षित और सोच-समझकर करना चाहिए।
तभी मुझे ख्याल आया। अगर मैंने 2023 में यूनिवर्सिटी शुरू की होती, तो मैं अगले साल (2026) ही नौकरी में शामिल हो जाता। यूनिवर्सिटी में मेरा जीवन पूरी तरह से इस AI असिस्टेंट के साथ बीता होता। इसने मुझे चीज़ें ढूँढ़ने में मदद की होती, डेटा का विश्लेषण करने में मदद की होती और शायद काफ़ी कंटेंट बनाने में भी मदद की होती। हो सकता है कि इसने एक अच्छी शाम की योजना भी बनाई हो! यही है जनरेशन AI।
तो, अगले साल जनरेशन AI कार्यबल में प्रवेश करेगी। क्या हम तैयार हैं?
विश्वविद्यालय में आपको समझ आएगा कि ये मॉडल भ्रामक हो सकते हैं और इन्हें तोड़कर खराब सामग्री तैयार की जा सकती है। आपको यह भी पता चलेगा कि इनका परिणाम, मान लीजिए, थोड़ा अनिश्चित हो सकता है! लेकिन आप कितनी बार कॉर्पोरेट रूप से संवेदनशील डेटा को संभालने के बारे में सोचते हैं? बेशक, आप विश्वविद्यालय में हैं, कभी नहीं।
तो आप काम की दुनिया में कदम रखते हैं और हम आपको आमतौर पर दस्तावेज़ों और मानक "इंटरैक्टिव" वीडियो के रूप में ढेर सारा कॉर्पोरेट प्रशिक्षण देते हैं। फिर आप स्वीकार्य उपयोग नीति (AUP) पर हस्ताक्षर करते हैं।
आपके पूरे विश्वविद्यालय करियर में AI हमेशा आपकी मदद करता रहा है। और सिर्फ़ इसलिए कि आपने AUP पर हस्ताक्षर कर दिए हैं, क्या इसका मतलब यह है कि आप अचानक रुक जाएँगे... रुक जाएँगे... और Chat GPT से उस डेटा सेट का विश्लेषण नहीं करवाएँगे जो आपके बॉस ने कुछ घंटों में माँगा था? बिल्कुल नहीं! यह कोई दुर्भावना नहीं है, यह बस मानव स्वभाव है। मेरे और मेरे साथियों के लिए यह उद्योग में 25 से ज़्यादा सालों के बाद आई नई तकनीक है, लेकिन जनरेशन AI के लिए वे AI के मूल निवासी हैं।
तो हम क्या करें? बेशक हमें अभी भी प्रशिक्षण की ज़रूरत है, हमें AUP की ज़रूरत है, लेकिन जैसे ही यह कार्यबल कार्यस्थल में प्रवेश करता है, सबसे प्रभावी रणनीति वह है जो जोखिम को कम कर सके और नए कार्यबल को उनकी भूमिकाओं के अनुसार प्रशिक्षित कर सके। शुरुआत में केवल टिक-बॉक्स प्रशिक्षण ही पर्याप्त नहीं होगा। इसका मतलब है वेब गेटवे, CASB और DLP तकनीकों द्वारा सक्षम एक बहु-चरणीय दृष्टिकोण, जो AI के लिए अनुकूलित हो और एक साथ काम करे। इस दृष्टिकोण के लिए मेरी सिफारिश यह होगी:
- खोज, वर्गीकरण और प्रतिबंध: पता लगाएं कि क्या उपयोग किया जा रहा है, अपनी जोखिम क्षमता का निर्धारण करें और वेब नीतियों का उपयोग करके ऐसी AI तक पहुंच को अवरुद्ध करें जो आपकी कॉर्पोरेट जोखिम क्षमता के लिए बहुत जोखिमपूर्ण है
- अनुमति प्राप्त डीएलपी का निष्पादन करें और वास्तविक समय में प्रशिक्षण दें: प्रभावी डीएलपी उपयोगकर्ताओं को अवरुद्ध कर सकता है और महत्वपूर्ण रूप से उन्हें इस बारे में 'प्रशिक्षण' प्रदान कर सकता है कि किसी चीज़ को क्यों अवरुद्ध किया गया था, जिससे उपयोगकर्ता वास्तविक समय में सीख सके, जो कि अग्रिम प्रशिक्षण की तुलना में कहीं अधिक प्रभावी है।
- उन्नत सह-पायलट नियंत्रण: कॉर्पोरेट सह-पायलट अनुप्रयोगों के लिए अधिक विस्तृत नियंत्रण लागू किए जा सकते हैं, जैसे स्वचालित दस्तावेज़ वर्गीकरण (जैसे Microsoft सह-पायलट के लिए AIP वर्गीकरण) के माध्यम से सीखने को रोकना। प्रभावी DLP इंजन यह कार्य स्वचालित रूप से कर सकते हैं और उपयोगकर्ता को सूचित कर सकते हैं कि सीखने को सुदृढ़ करने के लिए क्या हो रहा है।
- लक्षित अनुवर्ती / पुनःप्रशिक्षण: उपयोगकर्ता व्यवहार विश्लेषण, आमतौर पर DLP शर्तों का उल्लंघन करने वाले उपयोगकर्ताओं के समूहों की पहचान कर सकता है, जिससे लक्षित अनुवर्ती प्रशिक्षण संभव हो सकता है
मेरा निष्कर्ष है, हाँ, हमें जनरेशन एआई के बारे में बात शुरू करनी होगी। हर पीढ़ी की तरह, यह पीढ़ी भी व्यवसायों को बदल देगी और एक दिन अगली पीढ़ी के बारे में ऐसे ही ब्लॉग लिखेगी, या शायद सिर्फ़ उस ब्लॉग के बारे में सोचेगी जो एआई अपने आप बनाएगा! इस नए कार्यबल के प्रति हमारी ज़िम्मेदारी है कि हम जनरेशन एआई को सुरक्षित रूप से और उन संगठनों के संवेदनशील डेटा से समझौता किए बिना यह प्रभाव डालने में सक्षम बनाएँ जिनमें वे शामिल होते हैं। एआई-केंद्रित एसएसई तकनीकें सिर्फ़ अच्छी नहीं हैं, बल्कि इसे हासिल करने के लिए ज़रूरी हैं।
लेखक के बारे में
स्टीव टैट
मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी
स्टीव एक कार्यकारी प्रौद्योगिकी नेता हैं, जिनके पास सुरक्षा, रक्षा, वित्तीय सेवाओं और स्वास्थ्य सेवा सहित उद्योग के विभिन्न क्षेत्रों में एंटरप्राइज़ सॉफ़्टवेयर समाधान प्रदान करने का 25 वर्षों से अधिक का अनुभव है। मिशन-क्रिटिकल अनुप्रयोगों के वितरण में विशेषज्ञता रखने वाले, स्टीव ने FTSE 100 कंपनियों और सार्वजनिक एवं निजी इक्विटी वित्त पोषित लघु एवं मध्यम उद्यमों (SME) में कई कार्यकारी और वरिष्ठ नेतृत्व पदों पर कार्य किया है।
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