ต่อไปคำแนะนำต่อไป
งานวิจัยบอกอะไรเกี่ยวกับ AI และประสิทธิภาพการทำงานในสถานที่ทำงาน
สังคม
คู่มือสังคม
How to Protect Confidential Data When Using AI at Work
Protecting confidential work data when using AI starts with knowing the information’s sensitivity and following organizational rules for approved tools.
บนหน้านี้อ่าน 3 นาที
ภาพรวม
Before sharing data, verify the exact product, account, settings, retention, access and permitted use. A business product may offer additional protections, but “not used for training” does not automatically mean “not retained” or approved for every data type.
เจาะลึก
A prompt can contain sensitive information even when it looks like ordinary text: account numbers, personal details, unpublished plans, credentials, contracts or support logs. Determine how your organization classifies the material and which systems may process it. NIST’s draft SP 1800-39 describes practices for discovering, identifying and labeling sensitive unstructured data; it is a practice guide, not a replacement for policy or legal advice. Check the specific AI product and account. Data use, retention, access, region and administrative controls differ by plan and configuration. OpenAI currently says business and API inputs and outputs are not used for training by default, and qualifying organizations can configure retention. This scoped statement does not mean every account has zero retention or that every data category may be entered. Other providers’ terms may differ. Confirm the contract, settings, integrations and employer approval. Redaction and minimization reduce exposure: remove fields that are not needed, use synthetic examples when feasible, and avoid secrets or full records in unapproved services. Redaction does not guarantee anonymity; combinations may still identify someone or reveal confidential facts. Limit access, review outputs before sharing, and follow incident procedures if sensitive information was entered by mistake. If the policy or tool status is unclear, ask the organization’s security, privacy or legal contact before submitting data. Account for connected tools, file uploads and third-party extensions: content may go beyond the model provider named in the chat window. Use only integrations approved for the data and keep credentials and unnecessary identifiers out of prompts. Check integrations and file uploads as well as the chat service: a connected tool may receive content under separate terms. Keep passwords, access tokens and unnecessary personal details out of prompts. Restrict shared-chat access to people with a work need.
ผลกระทบเชิงกลยุทธ์
ความเสี่ยงและความปลอดภัย
ความเสียหายที่เกิดจาก AI ที่เป็นหายนะและเกิดขึ้นทุกวันนั้นขึ้นอยู่กับว่าใครเข้าใจความเสี่ยงและใครสามารถดำเนินการได้
การตัดสินใจที่ชัดเจนยิ่งขึ้น
ความรู้สาธารณะและวิชาชีพเป็นตัวกำหนดว่านโยบายความปลอดภัยที่เข้มงวดจะเป็นไปได้ทางการเมืองหรือไม่
ตัดผ่านกระแสโฆษณาชวนเชื่อ
คำอธิบายที่ชัดเจนช่วยลดการจับภาพโดยการโฆษณาเกินจริง การประชาสัมพันธ์ในห้องปฏิบัติการ และการแสดงจริยธรรมที่คลุมเครือ
The Future of How to Protect Confidential Data When Using AI at Work
Vendors and administrators may add retention, access, regional processing and audit controls. Terms and product features change, so organizations should maintain an approved-tool inventory and review controls periodically. Technical settings must match classification policy; training and clear escalation paths remain necessary. As controls change, maintain a current approved-tool inventory and escalation path. Recheck policy when a provider, plan, feature or integration changes. Training should make clear that prompts and attachments remain organizational data subject to the same handling rules. Maintain an approved-tool list and revisit it when products, plans or integrations change. Give employees a clear way to ask before sharing uncertain data and a prompt incident path for mistakes. Technical controls supplement classification and authorization; they do not replace them.
การใช้งานจริงในโลกแห่งความเป็นจริง
Check data classification and policy before pasting a customer record or internal draft into a model.
Remove unnecessary identifiers only after considering whether remaining details still identify a person.
Use an approved enterprise/API account and confirm terms and retention controls for that service.
Ask security or privacy staff before using an unapproved tool for regulated or client data.
ความเสี่ยงและรั้ว
การรักษาความเสี่ยงที่มีอยู่เป็นไซไฟในขณะที่สารประกอบความสามารถ
ความปลอดภัยของผลิตภัณฑ์พื้นผิวที่สับสนด้วยการจัดตำแหน่งภายใต้ความเป็นอิสระสูง
ปล่อยให้ผู้ชมที่ไม่ใช่ภาษาอังกฤษและไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญเหลือเพียงแหล่งข้อมูลคุณภาพต่ำ
แผนงานการดำเนินงาน
แยกอันตรายของผลิตภัณฑ์ การใช้ในทางที่ผิด และความเสี่ยงในการสูญเสียการควบคุม/การวางแนวที่ไม่ถูกต้อง
ถามว่าหลักฐานใดที่จะเปลี่ยนมุมมองของคุณเกี่ยวกับลำดับเวลาและความรุนแรง
ชอบแหล่งที่มาหลักและการประเมินที่เป็นรูปธรรมมากกว่าคำกล่าวอ้างทางการตลาด
ระบุเส้นทางการดำเนินการเส้นทางเดียว: อาชีพ นโยบาย เงินทุน หรือทักษะ ไม่ใช่แค่ความตระหนักรู้เท่านั้น
สำรวจต่อไป
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the How to Protect Confidential Data When Using AI at Work quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
คำถามที่พบบ่อย
What is How to Protect Confidential Data When Using AI at Work?
Protecting confidential work data when using AI starts with knowing the information’s sensitivity and following organizational rules for approved tools. Before sharing data, verify the exact product, account, settings, retention, access and permitted use. A business product may offer additional protections, but “not used for training” does not automatically mean “not retained” or approved for every data type.
What does OpenAI state about business/API data and training by default?
The statement is about default training use, not a universal retention promise.
Why does “not used for training” not resolve every data-protection question?
Training, retention, access and authorization are distinct issues.
When preparing data for an approved AI tool, which redaction practice reduces exposure?
Minimization reduces risk but may not remove identification or confidentiality risk.
What does NIST SP 1800-39 address?
The cited NIST guide is about classification practices and is currently a draft.
If a service excludes customer data from model training, what can still vary?
No-training terms do not settle other privacy/security controls.
เรียนรู้ต่อไป
คำแนะนำที่เกี่ยวข้อง
คำแนะนำเพิ่มเติมที่เลือกสำหรับหัวข้อนี้