ممیزی نگهداری داده فروشنده هوش مصنوعی: بفهمید ارائه‌دهنده مدل زبانی شما واقعاً چه نگه می‌دارد
چرا این پرامپت اهمیت دارد
Assumptions about vendor data handling are the most common gap in AI contracts. A clause nobody read can keep customer transcripts for years or use them for training, and that commitment is hard to reverse after rollout.
ما از آن برای چه استفاده می‌کنیم
Before Friday's renewal, your legal team needs to know whether the AI assistant your support team uses keeps customer conversations, for how long, and whether those conversations train future models.
پرامپت
Act as a privacy and security analyst who reads AI vendor terms for a procurement review. This is analysis, not legal advice. Context: I am [YOUR ROLE] at [YOUR COMPANY NAME]. We use [PROVIDER AND PRODUCT NAME] for [USE CASE, e.g. customer support transcripts]. The data involved includes [DATA TYPES, e.g. customer names, order details, uploaded files]. Our obligations include [REGULATIONS OR CONTRACT TERMS, e.g. GDPR, a customer DPA]. Below is the provider's current data-use, retention and training text, copied in full with section headings: [PASTE THE FULL TERMS TEXT HERE]. Task: (1) For each data category (prompts, model outputs, uploaded files, account metadata, logs, and feedback ratings), extract the retention period, whether it is used for model training, whether human reviewers can access it, and how deletion works. (2) Flag every term that is vague, conditional, or dependent on a plan, setting or region. (3) Compare the default position against this requirement: [OUR DATA REQUIREMENT, e.g. no training use and deletion within 30 days]. (4) List the questions to put to the vendor before renewal. Constraints: Base every claim on the text I pasted and cite its section heading. If a term is absent, write not stated. Do not assume an opt-out or a retention limit exists unless the text names it. Note any clause that refers to a document I have not provided. Output Format: (a) a table with columns Data category, Retention, Training use, Human review, Deletion, Section reference; (b) a list of vague or conditional terms, each with a one-line explanation; (c) a gap summary comparing the default with our requirement, as one sentence per gap; (d) a numbered list of vendor questions.
نتیجه
Data retention review: Acme AI Assistant (Enterprise, support team) Requirement: no training use, deletion within 30 days
Table | Data category | Retention | Training use | Human review | Deletion | Section reference | |---|---|---|---|---|---| | Prompts and conversations | 365 days by default | Not used, unless feedback is submitted | Possible for abuse review | Via admin console, 30 days after request | 3.1, 5.2 | | Model outputs | Same as prompts | Not used | Same as prompts | Same as prompts | 3.1 | | Uploaded files | Until the user deletes them | Not stated | Not stated | Not stated | 3.4 | | Account metadata | Duration of contract plus 2 years | Not used | No | Deleted on contract end | 6.3 | | Logs | 90 days | Not used | Engineering access only | Automatic at 90 days | 6.1 | | Feedback ratings | Indefinite | May be used to improve our services | Possible | Not stated | 4.2 |
Vague or conditional terms - Section 4.2: feedback may be used to improve the services. This is not defined as model training, but it is also not excluded. Treat as training use until the vendor confirms otherwise. - Section 5.2: human review applies to abuse signals. The threshold for an abuse signal is not defined. - Section 3.4: file retention depends on an unnamed storage setting. The text refers to 'the applicable storage configuration' without a schedule. - Section 7.1: a zero-retention mode is mentioned for API customers only. It is not stated whether the Enterprise plan can use it.
Gap summary - Conversations are retained for 365 days by default, against our 30-day deletion requirement. - Feedback ratings have no retention limit and may feed model improvement. - Uploaded files have no stated retention period or deletion mechanism.
Vendor questions 1. Does the Enterprise plan support zero-retention mode, and if so, which section enables it? 2. Is feedback data used for training, and can that be turned off for our tenant? 3. What is the retention period for uploaded files, and how is deletion confirmed? 4. What is the defined threshold for an abuse signal that triggers human review?
بیشتر بررسی‌های خرید هوش مصنوعی بخش شرایط داده را رد می‌کنند. این پرامپت متن نگهداری و آموزش داده فروشنده را می‌خواند، پاسخ را برای هر نوع داده‌ای که می‌فرستید استخراج می‌کند، و شکاف‌ها را به پرسش‌هایی تبدیل می‌کند که پیش از تمدید از فروشنده بپرسید.
چه زمانی از آن استفاده کنید
تیم حقوقی شما پیش از تمدید جمعه می‌پرسد که دستیار هوش مصنوعی‌ای که تیم پشتیبانی استفاده می‌کند آیا گفتگوهای مشتریان را نگه می‌دارد، تا چه مدتی، و آیا این گفتگوها مدل‌های آینده را آموزش می‌دهند.
چرا مهم است
فرض‌هایی درباره نحوه مدیریت داده توسط فروشنده رایج‌ترین شکاف در قراردادهای هوش مصنوعی است. بندی که کسی نخوانده می‌تواند متن گفتگوهای مشتریان را سال‌ها نگه دارد یا برای آموزش به کار ببرد، و آن تعهد پس از راه‌اندازی به‌سختی قابل برگشت است، به‌ویژه وقتی DPA بر اساس بازاریابی فروشنده امضا شده باشد نه شرایط واقعی آن.
چرا پرامپت این‌گونه ساخته شده است
نقش خروجی را تحلیل معرفی می‌کند، نه مشاوره حقوقی، و این مانع می‌شود مدل نتیجه‌گیری‌های قاطعی بدهد که بررسی‌کننده ممکن است به آن تکیه کند. زمینه از شما می‌خواهد متن کامل شرایط را بچسبانید، چون مدل‌هایی که بر اساس حافظه از سیاست فروشنده کار می‌کنند قدیمی‌اند و بندهای ساختگی می‌سازند. تقسیم کار بر اساس نوع داده اهمیت دارد، زیرا فروشندگان اغلب برای گفتگو، فایل و بازخورد قواعد متفاوتی دارند و یک خلاصه واحد این تفاوت را پنهان می‌کند. محدودیت‌ها هر ادعا را ملزم به ارجاع به عنوان بخش می‌کنند و اجازه می‌دهند پاسخ «ذکر نشده» باشد، که وقتی سیاست ساکت است مفیدترین پاسخ است. خلاصه شکاف‌ها و پرسش‌های فروشنده بررسی را به چیزی تبدیل می‌کنند که واحد خرید بتواند روی آن اقدام کند.
چگونه آن را تطبیق دهید
- متن کامل شرایط را بچسبانید، از جمله اسنادی که با ارجاع وارد شده‌اند. هر سندی را که فروشنده به آن اشاره می‌کند و شما بررسی نکرده‌اید یادداشت کنید.
- شرایط را با پلنی که واقعاً می‌خرید مقایسه کنید. بسیاری از ارائه‌دهندگان بین سطوح مصرف‌کننده، تیمی و سازمانی تفاوت دارند و متن هر کدام ممکن است فرق کند.
- پس از هر تغییر در شرایط فروشنده، بررسی را دوباره اجرا کنید. سیاست‌های استفاده از داده در هوش مصنوعی زیاد تغییر می‌کنند و تأییدی که بر اساس متن سال گذشته داده شده، ممکن است دیگر معتبر نباشد.
یک آزمون مفید برای خروجی این است که هر ردیف در عرض یک دقیقه با متن چسبانده‌شده قابل بررسی باشد. اگر ردیفی قابل بررسی نباشد، پاسخ برای تأیید کافی قابل اتکا نیست.