תודה על המשוב.

כמה הגדרות מפתח במאמר זה כוללות:

• עיבוד נתונים: הפעולה של ביצוע פעולות חישוביות (כגון תמלול, הסקה או סינתזה) על נתוני לקוחות. לא מאוחסנים נתוני לקוחות במהלך העיבוד; הנתונים קיימים רק באופן זמני בזיכרון נדיף (RAM) והם נמחקים מיד לאחר השלמת העיבוד.
• מיקום ואחסון נתונים: מתייחס למקום שבו נתוני לקוחות מאוחסנים באופן קבוע ("במנוחה"). הדבר כולל תצורה, הגדרות ספציפיות לדייר ויומני רישום מאוחסנים.
• תושבות מדיה: מדיה (כגון זרמי שמע) נשארת במיקום המקור שלה זמן רב ככל האפשר ואינה מועברת או מאוחסנת באופן עקבי מחוץ לאזור, גם אם העיבוד מתרחש באזור גיאוגרפי אחר.
• מעבד משנה: ספק שירות צד שלישי העוסק בביצוע פונקציות ספציפיות (למשל, הסקת LLM, זיהוי דיבור) על נתוני הלקוח, תחת בקרות חוזיות וטכניות קפדניות.

עבור לקוחות הפועלים באזורים מוסדרים כגון סינגפור, אנו מבחינים בין המקום שבו הנתונים מאוחסנים (תושבות) לבין המקום שבו הנתונים מחושבים (עיבוד).

היבט בסיסי של ארכיטקטורת הבינה המלאכותית שלנו הוא המחויבות לעיבוד ארעי ואפס שמירת נתונים. הגישה שלנו נותנת עדיפות לפרטיות ואבטחת נתונים על ידי הבטחה שפרטי הלקוחות לעולם לא יאוחסנו או יישמרו במהלך פעולות AI.

• נראות ASR ו-TTS: במהלך תמלול בזמן אמת (ASR) או סינתזת דיבור (TTS), הנתונים קיימים רק בזיכרון הנדיף (RAM) של מנוע העיבוד ונמחקים מיד לאחר השימוש. נתונים אינם מאוחסנים או נשמרים לאחר העיבוד.
• בקרת גישה: לאף עובד אנושי (פנימי או מעבד משנה) אין גישה לזרמי שמע או טקסט גולמיים במהלך שלב ההסקה.
• ללא שימוש משני: אנו שומרים על מחסומים חוזיים וטכניים קפדניים כדי להבטיח שנתוני לקוחות - כולל הנחיות ושמע - לעולם לא ישמשו לאימונים, להכשרה מחדש או לשיפור מודלים בסיסיים בבעלות מעבדי משנה.

אנו מבצעים הערכות סיכונים קפדניות של צד שלישי בכל מעבדי המשנה.

• הערכות סיכונים של צד שלישי: כל מעבדי המשנה עוברים הערכה קפדנית.
• הצפנה: נתונים הנשלחים למעבדי משנה מוצפנים במעבר, מעובדים רק בזיכרון RAM ולעולם אינם מאוחסנים.
• יכולת ביקורת: כל קריאות API למעבדי משנה נרשמות למטרות ביקורת (מטה-נתונים בלבד; מטענים רגישים אינם נכללים ביומני רישום).
• אחריות על אירועים: במקרה של תקרית נתונים במעבד משנה, [החברה שלך] שומרת על אחריות ראשית ומטפלת בכל ההודעות והתיקונים של הלקוחות בהתאם לנספח עיבוד הנתונים הסטנדרטי שלנו (DPA).

כדי להבטיח שקיפות, הטבלה הבאה מתארת בדיוק כמה זמן הנתונים מוחזקים במערכת האקולוגית שלנו:

AI Assistant שלנו משתמש בארכיטקטורה של Retrieval-Augmented Generation (RAG). זה מבטיח שהבינה המלאכותית מספקת תשובות המבוססות על מסמכי "אמת קרקעית" ספציפיים ולא על אימון מודל פנימי.

• עדכוני URL/מסמך: כאשר מקור ידע מתעדכן, המערכת יוצרת אינדקס מחדש של התוכן ומחליפה גירסאות קודמות.
• השהיה: תוכן מעודכן משתקף בדרך כלל בתגובות הבינה המלאכותית תוך [X] דקות.
• טיפול במטמון: הפעלות פעילות משתמשות בהקשר הזמין בתחילת ההפעלה; עם זאת, כל ההפעלות הבאות נאלצות לבצע שאילתה על האינדקס העדכני ביותר, ומונעות שימוש חוזר בנתונים מעופשים או "הזויים".