An toàn dữ liệu, kiểm chứng và quyền sử dụng AI

Thiết lập quy tắc dữ liệu trước khi tải lên; phân biệt huấn luyện mô hình, lưu trữ, chia sẻ và quyền truy cập; kiểm tra nội dung trước khi đưa vào công việc.

Thời lượng: 30 phút · Trong buổi 1

Mục tiêu

• Phân loại dữ liệu thành được chia sẻ, nội bộ cần duyệt và không được đưa lên dịch vụ chưa được phép.
• Phân biệt huấn luyện mô hình, thời gian lưu giữ dữ liệu, thông tin được AI ghi nhớ và chia sẻ dữ liệu.
• Thực hiện kiểm tra tài khoản/gói và hướng dẫn kiểm soát dữ liệu từ nguồn chính thức.
• Nhận diện nội dung bịa, chèn lệnh đánh lừa AI và lỗi bản quyền/đồng thuận.

Chuẩn bị

Mở thư mục bài thực hành An Phúc, tạo bản sao riêng để sửa; giữ nguyên tệp đầu vào. Dùng một công cụ AI được đơn vị cho phép và một thư mục đầu ra có tên phiên bản. Đọc chính sách mô phỏng 03_chinh-sach-noi-bo.docx; không thay bằng chính sách thật của đơn vị.

Tắt huấn luyện mô hình không đồng nghĩa không còn rủi ro

Nhà cung cấp có thể có quy tắc khác nhau giữa gói cá nhân, gói tổ chức và cách kết nối giữa các phần mềm (API). Tùy chọn không dùng nội dung để cải thiện mô hình chỉ kiểm soát việc huấn luyện mô hình; không tự có nghĩa nội dung không được lưu trên máy chủ, không có nhật ký an toàn hoặc không chịu chính sách lưu giữ. Hợp đồng và cấu hình của tổ chức có thể áp dụng thêm điều kiện.

Thông tin được AI ghi nhớ, lịch sử trò chuyện, tệp đã tải lên, nội dung trong từng không gian làm việc và đường dẫn chia sẻ là những phần khác nhau. Xóa một cuộc trò chuyện không bảo đảm đã thu hồi mọi bản sao, tệp hay quyền chia sẻ. Khi làm việc thật, đọc hướng dẫn đúng sản phẩm, đúng gói và hỏi người quản trị nếu dùng tài khoản cơ quan.

Với công cụ sổ tài liệu nguồn của Google, cần đọc thông báo đúng loại tài khoản và tính năng. Nội dung gửi góp ý từ tài khoản cá nhân có thể gồm tài liệu nguồn và được xem xét hoặc lưu theo chính sách. Một số tài khoản Google Workspace hoặc dành cho giáo dục đủ điều kiện có biện pháp bảo vệ khác. Không áp chính sách của sổ tài liệu nguồn cho mọi cuộc trò chuyện Gemini, và không coi tắt một tùy chọn là xóa mọi bản sao.

Phân loại trước khi xử lý

Dữ liệu công khai hoặc dữ liệu mô phỏng là lựa chọn đầu tiên cho đào tạo. Với tài liệu nội bộ, cần người có quyền quyết định và công cụ được đơn vị phê duyệt; che tên không phải lúc nào cũng đủ vì mã đơn, địa chỉ, ảnh, thông tin đính kèm trong tệp hoặc sự kết hợp nhiều trường vẫn có thể nhận dạng. Mật khẩu, Khóa bảo mật kết nối phần mềm, số tài khoản, hồ sơ nhân sự và dữ liệu nhạy cảm không dùng làm ví dụ tải lên.

Nếu công việc thực sự cần dữ liệu hạn chế, dừng ở bước chuẩn bị yêu cầu và xin phương án xử lý được phê duyệt. Một câu trong câu lệnh như “đừng dùng để huấn luyện mô hình” không thay cấu hình hoặc hợp đồng của nhà cung cấp.

Kiểm chứng và chèn lệnh đánh lừa AI

Tài liệu, trang trang mạng hay thư điện tử có thể chứa chỉ dẫn trái mục tiêu. Ví dụ trong bộ thực hành có thể yêu cầu AI tự đổi “đề xuất” thành “đã phê duyệt”. Đặt ranh giới dữ liệu trong câu lệnh giúp làm rõ nhiệm vụ nhưng không bảo đảm chống mọi chèn lệnh đánh lừa AI; con người vẫn kiểm lại đầu ra và không cấp quyền hành động rộng.

Khi kiểm chứng, tách dữ kiện khỏi ý kiến; ghi ngày, nguồn và phạm vi của nguồn. Với ảnh, giọng nói và đoạn phim, cần quyền sử dụng và đồng thuận phù hợp. Không giả chữ ký, mạo danh người phê duyệt hoặc dựng lời chứng thực. Khi thấy AI tạo dữ kiện không có nguồn, loại dữ kiện đó hoặc giữ nhãn chưa xác nhận.

Bài thực hành

An Phúc là doanh nghiệp giả định phân phối văn phòng phẩm và dịch vụ in ấn cho doanh nghiệp. Người học hỗ trợ nhóm vận hành đọc dữ liệu tháng 09/2026 và chuẩn bị đề xuất chương trình thử nghiệm cải thiện quy trình tháng 11/2026. Mọi tên người, đơn hàng, trao đổi và số liệu trong bộ thực hành là dữ liệu mô phỏng.

1. Phân loại năm loại dữ liệu của tình huống.
2. Lập bản tải lên an toàn, giữ bản nguồn riêng.
3. Kiểm tra một cài đặt thực tế bằng tài liệu gói đang dùng.
4. Chạy bài kiểm chứng ba dữ kiện và thử câu lệnh lẫn trong tài liệu mô phỏng.

Sản phẩm cần bàn giao

Phiếu kiểm soát dữ liệu và danh sách kiểm tra kiểm chứng cho một tác vụ AI, kèm ghi nhận cài đặt đã kiểm tra và giới hạn của cài đặt đó.

Tự kiểm tra

• Nêu đúng gói/tài khoản và ngày kiểm tra.
• Tách huấn luyện mô hình, lưu giữ, chia sẻ và thông tin được AI ghi nhớ.
• Đánh dấu mọi dữ kiện chưa có nguồn.
• Không giả chữ ký, phê duyệt hoặc phát hành.