लोग "अनामकरण", "छद्मीकरण" और "संपादन" को ऐसे इस्तेमाल करते हैं मानो इनका मतलब एक ही हो। ऐसा नहीं है। इस अंतर से तय होता है कि परिणाम का आप क्या कर सकते हैं और कौन-से नियम अब भी लागू होते हैं। यहाँ हर तरीके को सरल शब्दों में समझाया गया है, साथ ही यह भी कि ग्राहक के दस्तावेज़ों में AI की मदद चाहिए तो कौन-सा तरीका उपयुक्त है।
संपादन
संपादन का मतलब दस्तावेज़ के कुछ हिस्सों को हटाना या उन पर काली पट्टी लगाना है, ताकि पाठक उन्हें देख न सके। वे हिस्से हट जाते हैं और खाली जगह को मूल सामग्री से जोड़ने वाली कोई चीज़ नहीं रहती।
जब आप कोई दस्तावेज़ किसी अन्य पक्ष, अदालत या आम जनता को देते हैं, तो यह सही तरीका है। सही ढंग से किया जाए तो यह स्थायी होता है। गलत ढंग से किया जाए तो ऐसा नहीं होता: PDF में टेक्स्ट पर बनाया गया काला डिब्बा उसके नीचे का टेक्स्ट छोड़ सकता है। दाख़िले या जानकारी प्रकट करने के लिए संपादन करने में इसी काम के लिए बने टूल और प्रक्रिया की ज़रूरत होती है, और किसी दूसरे व्यक्ति को परिणाम की जाँच करनी चाहिए।
AI के काम में साधारण संपादन की एक कमी है। अगर हर नाम की जगह काली पट्टी या "[संपादित]" आ जाए, तो AI यह नहीं समझ पाएगा कि कौन कौन है। दो पक्षों और उनके बीच भुगतान वाला अनुबंध दो खाली जगहों वाला अनुबंध बन जाता है। अक्सर आपको फिर भी सारांश मिल सकता है, लेकिन जवाब उन संबंधों को खो देता है जिनकी वजह से सवाल पूछना उपयोगी था।
छद्मीकरण
छद्मीकरण में पहचान बताने वाले विवरणों की जगह एकसमान वैकल्पिक नाम रखे जाते हैं, जैसे Person_1 और Company_1, और उन्हें असली मानों से जोड़ने वाली कुंजी अलग रखी जाती है।
यूरोपीय डेटा संरक्षण बोर्ड, GDPR के अनुरूप, इसे इस तरह परिभाषित करता है: व्यक्तिगत डेटा को इस तरह संसाधित करना कि अतिरिक्त जानकारी के बिना उसे किसी खास व्यक्ति से जोड़ना संभव न हो, बशर्ते यह अतिरिक्त जानकारी अलग रखी जाए और तकनीकी व संगठनात्मक उपायों से सुरक्षित हो। अपने दिशानिर्देशों में बोर्ड इस अतिरिक्त जानकारी का उदाहरण देते हुए ऐसी तालिका का उल्लेख करता है जो छद्मनामों को उन विवरणों से जोड़ती है जिनकी जगह वे इस्तेमाल किए गए हैं।
याद रखने वाली बात यह है कि यह क्या नहीं करता। उन्हीं दिशानिर्देशों के अनुसार, छद्मीकृत डेटा अब भी व्यक्तिगत डेटा है, क्योंकि अतिरिक्त जानकारी से उसे किसी व्यक्ति से जोड़ा जा सकता है। UK ICO भी यही कहता है: अतिरिक्त जानकारी रखने वाले के हाथ में छद्मीकृत डेटा व्यक्तिगत डेटा होता है। छद्मीकरण जोखिम कम करता है। इससे डेटा डेटा-संरक्षण कानून के दायरे से बाहर नहीं होता।
AI के काम में इसका एक वास्तविक फ़ायदा है: प्लेसहोल्डर एकसमान होते हैं, इसलिए AI दस्तावेज़ की संरचना देख पाता है। और क्योंकि कुंजी आपके पास रहती है, आप उसके जवाब में असली नाम वापस डाल सकते हैं।
अनामकरण
अनामकरण इससे आगे जाता है। डेटा को इस तरह बदला जाता है कि न आप और न कोई दूसरा व्यक्ति किसी की पहचान कर सके, और वापस पहचान तक पहुँचने की कोई कुंजी नहीं होती। डेटा वास्तव में अनाम है या नहीं, यह इस बात पर निर्भर करता है कि उचित रूप से इस्तेमाल किए जाने की संभावना वाले साधनों से पहचान अब भी संभव है या नहीं; केवल नामों की अनुपस्थिति से यह तय नहीं होता।
अलग-अलग ग्राहकों के बारे में दस्तावेज़ों के लिए यह एक ऊँचा मानदंड है। कोई पत्र किसी अनोखी स्थिति का वर्णन कर सकता है और उसमें से हर नाम हटा देने पर भी उसके विषय की पहचान हो सकती है, क्योंकि उसकी कहानी ही पहचान बताती है। पूरी तरह अनाम करने के लिए आमतौर पर विवरण तब तक हटाने या सामान्य बनाने पड़ते हैं, जब तक दस्तावेज़ उस मामले के लिए उपयोगी न रह जाए। जब किसी खास ग्राहक के मामले में मदद चाहिए हो, तो आमतौर पर आप यही नहीं चाहते।
कई टूल और लेख "अनाम करना" कहते हैं, जबकि उनका मतलब "नाम बदलना" होता है। अगर टूल ऐसी कुंजी रखता है जिससे नाम वापस लाए जा सकते हैं, तो बटन पर कुछ भी लिखा हो, वह जो करता है वह छद्मीकरण है।
एक ही वाक्य, तीन तरीकों से
इससे शुरू करें: "Maria Lopez, जिनका जन्म 4 May 1980 को हुआ, लीज़ के तहत Northwind Ltd की 12,000 की देनदार हैं।"
- संपादित: "[संपादित], जन्मतिथि [संपादित], लीज़ के तहत [संपादित] की 12,000 की देनदार हैं।" कोई चीज़ खाली जगहों को किसी से नहीं जोड़ती, और AI यह नहीं समझ सकता कि पहली और तीसरी खाली जगहें अलग-अलग पक्षों की हैं।
- छद्मीकृत: "Date_1 को जन्मे Person_1 पर पट्टे के तहत Company_1 का 12,000 बकाया है।" संरचना बनी रहती है, और आपके पास रखी मिलान कुंजी बताती है कि Person_1, Maria Lopez हैं।
- अनामीकृत: "एक किरायेदार, लीज़ के तहत मकान-मालिक को एक राशि देने का देनदार है।" किसी की पहचान नहीं की जा सकती और ज़्यादातर विवरण हटा दिए गए हैं।
बीच वाला वाक्य ही वह है जिसके बारे में आप AI से उपयोगी सवाल पूछ सकते हैं और बाद में उसे सही लोगों से जोड़ सकते हैं।
AI के काम के लिए कौन-सा तरीका उपयुक्त है
| लक्ष्य | कौन-सा तरीका उपयुक्त है |
|---|---|
| दस्तावेज़ किसी अन्य पक्ष, अदालत या आम जनता को देना | इसके लिए बने टूल और प्रक्रिया का इस्तेमाल करके संपादन |
| किसी खास ग्राहक के मामले में AI की मदद लेना और असली लोगों के संदर्भ में जवाब पढ़ना | छद्मीकरण, और कुंजी अपने पास रखना |
| डेटा प्रकाशित करना या साझा करना, ताकि किसी की पहचान न की जा सके | अनामकरण, जिसके लिए सावधानीपूर्वक आकलन करना पड़ता है और जिसमें अक्सर विवरण खो जाते हैं |
पेशेवर काम के लिए AI इस्तेमाल करने के अधिकांश मामलों में छद्मीकरण व्यावहारिक विकल्प है। एकसमान प्लेसहोल्डर दस्तावेज़ को AI के लिए पढ़ने योग्य रखते हैं, कुंजी आपको जवाब में असली पहचान वापस जोड़ने देती है, और आप अपनी ज़िम्मेदारियों का ध्यान रख सकते हैं। क्योंकि छद्मीकृत डेटा अब भी व्यक्तिगत डेटा है, इसलिए सुरक्षित प्रति को संवेदनशील मानें, कुंजी चैट से बाहर रखें, और जब किसी तीसरे पक्ष की सेवा को सुरक्षित प्रति मिलती है तो जाँचें कि आपके पेशे के नियम क्या अपेक्षा करते हैं।
इनमें से कोई भी क्या सुनिश्चित नहीं करता
कोई भी तरीका यह भरोसा नहीं दिला सकता कि पहचान बताने वाली कोई चीज़ बची ही नहीं है। स्वचालित पहचान में चीज़ें छूट जाती हैं: कोई उपनाम, गलत वर्तनी वाला उपनाम, या ऐसा विवरण जो किसी दूसरी जानकारी के साथ मिलकर पहचान बताता हो। आप जो भी इस्तेमाल करें, किसी व्यक्ति को परिणाम की समीक्षा करनी होगी। समझदारी वाला सवाल यह नहीं है कि "क्या यह पूरी तरह सुरक्षित है?" बल्कि यह है कि "क्या मैंने अपने कंप्यूटर से बाहर जाने वाली जानकारी को काम के लिए ज़रूरी चीज़ों तक सीमित किया है और उसकी जाँच की है?"
ClientSafe, GagarinSoft का Windows ऐप, आपके PC पर ग्राहक के दस्तावेज़ों की छद्मीकृत सुरक्षित प्रतियाँ बनाता है, कुंजी आपके PC पर रखता है, और AI के जवाब में असली नाम वापस जोड़ता है। यह ऐसे दस्तावेज़ों के लिए संपादन टूल नहीं है जिन्हें आप किसी अन्य पक्ष या अदालत को भेजते हैं। ClientSafe के बारे में और पढ़ें.
सामान्य जानकारी, कानूनी सलाह नहीं। आप पर लागू नियम जाँचें।