OpenAIನಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ ಮಾಡೆಲ್ ಅಸಮಂಜಸತೆಯ ನಿದರ್ಶನಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು, ತನಿಖೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಲು ರೂಪಿಸಿದ ಹೊಸ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ನಾವು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಿದ್ದೇವೆ. ಜೊತೆಗೆ, ಕಳೆದ ಆರು ತಿಂಗಳಲ್ಲಿ ನಾವು ಗಮನಿಸಿದ ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಅಥವಾ ಕಳವಳಕಾರಿ ಮಾಡೆಲ್ ವರ್ತನೆಯ ಕುರಿತು ಆರು ವರದಿಗಳನ್ನೂ ಪ್ರಕಟಿಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆ.
ಈ ಹಿಂದೆ, ಸಂಶೋಧಕರು, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವವರು, ನೀತಿ ರೂಪಿಸುವವರು ಮತ್ತು ಸಾರ್ವಜನಿಕರಿಗೆ ಉತ್ತಮ ಮಾಹಿತಿ ಒದಗಿಸಲು, ಅಸಮಂಜಸತೆಯ ಕುರಿತ ನಮ್ಮ ಸಂಶೋಧನಾ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಾರ್ವಜನಿಕಗೊಳಿಸಲು ನಾವು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದ್ದೇವೆ. ಆದರೆ ಈ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡಲು ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ವಿಧಾನವಿಲ್ಲದ ಕಾರಣ, ನಮ್ಮ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವಿಕೆಗಳು ಸಂದರ್ಭಾನುಸಾರವಾಗಿದ್ದು, ಅಗತ್ಯಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಬಾರಿ ನಡೆದಿವೆ. ಹಲವು ನಿದರ್ಶನಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ವರದಿಯಲ್ಲಿ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವವರೆಗೆ ನಾವು ಆಗಾಗ ಕಾಯುತ್ತಿದ್ದೆವು ಅಥವಾ ಹೊಸದಾಗಿ ಬಿಡುಗಡೆಯಾದ ಮಾಡೆಲ್ಗಳ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಕಾರ್ಡ್ಗಳಿಗೆ ಅವನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತಿದ್ದೆವು. ನಾವು ವರದಿ ಮಾಡುವ ವರ್ತನೆಯನ್ನು ಇನ್ನೂ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ವಿವರಿಸದಿದ್ದರೂ ಅಥವಾ ತಗ್ಗಿಸದಿದ್ದರೂ, ಅದನ್ನು ಗಮನಿಸಿದ ನಂತರ ಅಸಮಂಜಸತೆ ವರದಿಗಳ ಪ್ರಕಟಣೆಯನ್ನು ತ್ವರಿತಗೊಳಿಸುವುದು ಈ ಹೊಸ ಚೌಕಟ್ಟಿನ ಉದ್ದೇಶವಾಗಿದೆ.
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಸುಧಾರಿತವಾಗಿ, ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಕೆಯಾಗುತ್ತಿದ್ದಂತೆ, ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಪ್ರಗತಿಯ ಕುರಿತು ಹೆಚ್ಚು ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಮಾಹಿತಿ ಆಧಾರಿತ ಒಮ್ಮತವನ್ನು ನಾವು ಬೆಳೆಸಬೇಕಾಗಿದೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಉದ್ಯಮವು ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಸಾಕಷ್ಟು ಮಟ್ಟಿಗೆ ಪರಿಹರಿಸಿದೆ ಹಾಗೂ ಇನ್ನೂ ಬಹುಕಾಲ ಗರಿಷ್ಠ ವೇಗದಲ್ಲಿ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತವಾಗಿ ವಿಸ್ತರಿಸಬಹುದು ಎಂದು ನಾವು ನಂಬುವುದಿಲ್ಲ. ಮುಂದಿನ ತಿಂಗಳುಗಳು ಮತ್ತು ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಹೇಗೆ ಮುಂದುವರಿಯಬೇಕು ಎಂಬ ನಿರ್ಧಾರಗಳು, ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಮಾಡೆಲ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಕಂಪನಿಗಳ ಹೊರಗಿನವರೂ ಸ್ವತಃ ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದಾದ ಸಾಕ್ಷ್ಯವನ್ನು ಆಧರಿಸಿರಬೇಕು.
ಅಸಮಂಜಸತೆಯ ಉದಾಹರಣೆಗಳು, ಇತರ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವವರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಇದೇ ರೀತಿಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ತಲುಪಿದಾಗ ಎದುರಾಗಬಹುದಾದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು, ಸುರಕ್ಷತಾ ಕ್ರಮಗಳ ದೌರ್ಬಲ್ಯಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಲು ಅಥವಾ ಮಾಡೆಲ್ ವರ್ತನೆಯ ಕುರಿತ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸಲು ನೆರವಾಗಬಹುದು. ಈ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವುದರಿಂದ ಇತರರು ಅದೇ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ತನಿಖೆ ಮಾಡಲು, ನಮ್ಮ ವಿವರಣೆಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಮತ್ತು ತಗ್ಗಿಸುವ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಅಸಮಂಜಸತೆಯ ಕುರಿತು ಪಾರದರ್ಶಕತೆಯ ಮೌಲ್ಯದಲ್ಲಿ ನಮಗೆ ನಂಬಿಕೆ ಇರುವುದರಿಂದ, ಮಹತ್ವ ಅನಿಶ್ಚಿತವಾಗಿದ್ದರೂ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವಿಕೆಗೆ ನಮ್ಮ ಹೊಸ ಚೌಕಟ್ಟು ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಅಂದರೆ, ನಾವು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವ ಕೆಲವು ನಿದರ್ಶನಗಳು ಆಧಾರರಹಿತವಾಗಿರಬಹುದು ಹಾಗೂ ಅವು ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿಯ ಭಾಗವಾಗಿಲ್ಲ ಅಥವಾ ಭವಿಷ್ಯದ ಬೆಳವಣಿಗೆಗಳ ಸೂಚಕವಲ್ಲ ಎಂಬುದು ನಂತರ ಸಾಬೀತಾಗಬಹುದು.
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವವರು ತಮ್ಮ ಮಾಡೆಲ್ಗಳಲ್ಲಿನ ಅಸಮಂಜಸತೆಯ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಸ್ಪಷ್ಟ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಉದ್ಯಮವ್ಯಾಪಿ ಚೌಕಟ್ಟು ಸದ್ಯಕ್ಕೆ ಇಲ್ಲ. ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವವರು ಯಾವ ಅಸಮಂಜಸತೆಯ ನಿದರ್ಶನಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಅವರ ವರದಿಗಳಲ್ಲಿ ಏನಿರಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುವ ಇಂತಹ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುವತ್ತ, ಇಂದು ನಾವು ವಿವರಿಸುತ್ತಿರುವ ಚೌಕಟ್ಟು ಮೊದಲ ಹೆಜ್ಜೆಯಾಗಲಿದೆ ಎಂದು ಆಶಿಸುತ್ತೇವೆ. ಈ ಚೌಕಟ್ಟು ಇನ್ನೂ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಹಂತದಲ್ಲಿದೆ ಎಂದು ನಾವು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತೇವೆ. ಅನುಭವ ಮತ್ತು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಆಧಾರದಲ್ಲಿ ಇದನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಚೌಕಟ್ಟು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಇಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಿ, ನಾವು ಪ್ರಕಟಿಸುತ್ತಿರುವ ಮೊದಲ ವರದಿಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ.
ಮಾಡೆಲ್ ಅಸಮಂಜಸತೆ ಹೇಗೆ ಉಂಟಾಗುತ್ತದೆ, ಅದು ಹೇಗೆ ವ್ಯಕ್ತವಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷತಾ ಕ್ರಮಗಳು ಎಲ್ಲಿ ಯಶಸ್ವಿಯಾಗುತ್ತವೆ ಅಥವಾ ವಿಫಲವಾಗುತ್ತವೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಉಪಯುಕ್ತ ಸಾಕ್ಷ್ಯ ನೀಡುವ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವುದು ನಮ್ಮ ಗುರಿ. ಹೊಸ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು, ಈಗಾಗಲೇ ತಿಳಿದಿರುವ ವರ್ತನೆಯಲ್ಲಿನ ಮಹತ್ವದ ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷತೆ ಅಥವಾ ತಗ್ಗಿಸುವ ಕ್ರಮಗಳ ಕುರಿತ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸುವ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗೆ ನಾವು ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುತ್ತೇವೆ. ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಲು ಯೋಗ್ಯವಾಗಬೇಕಾದರೆ ಉದಾಹರಣೆಯೊಂದು ಹಾನಿ ಉಂಟುಮಾಡಿರಬೇಕೆಂದಾಗಲಿ, ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಬೇಕೆಂದಾಗಲಿ ಇಲ್ಲ. ತರಬೇತಿ, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ, ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆಗೆ ನಿಯೋಜಿಸುವಿಕೆ ಸೇರಿದಂತೆ ಮಾಡೆಲ್ನ ಸಂಪೂರ್ಣ ಜೀವನಚಕ್ರದಲ್ಲಿ ಅರ್ಹವಾಗುವ ವರ್ತನೆಯನ್ನು ಈ ಚೌಕಟ್ಟು ಒಳಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ಇದರಲ್ಲಿ ಅನುಮತಿಯಿಲ್ಲದೆ ಮಾಡೆಲ್ಗಳು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ, ಇತರ ಮಾಡೆಲ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಮನ್ವಯ ಸಾಧಿಸುವ ಅಥವಾ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಂದ ತಪ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಹೊಸ ವಿಧಾನಗಳು; ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ವಿಧಾನ ಅಥವಾ ಸುರಕ್ಷತಾ ಕ್ರಮದ ಬಗ್ಗೆ ಸಂದೇಹ ಹುಟ್ಟಿಸುವ ವೈಫಲ್ಯಗಳು; ಮತ್ತು ಪ್ರಕಟಿತ ಸುರಕ್ಷತಾ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದಲ್ಲಿನ ಹೇಳಿಕೆಯನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸುವ ವರ್ತನೆ ಸೇರಿವೆ. ಮೂರನೇ ಪಕ್ಷಗಳ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದಾದ ಅಸಮಂಜಸತೆಗೂ ಇದೇ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವಿಕೆಯ ಮಾನದಂಡಗಳು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತವೆ.
ಈ ಹಿಂದೆ ನಾವು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಿದ ನಿದರ್ಶನಗಳ ಪುನರಾವರ್ತನೆಯಂತೆ ಕಾಣುವ ಅಸಮಂಜಸತೆಯ ನಿದರ್ಶನಗಳೂ ಇದರಲ್ಲಿ ಸೇರಬಹುದು. ಸಮಸ್ಯೆಯ ಪುನರಾವರ್ತನೆಯೇ ನಮ್ಮ ಮಾಡೆಲ್ಗಳ ವರ್ತನೆ ಅಥವಾ ನಮ್ಮ ಸುರಕ್ಷತಾ ಕ್ರಮಗಳ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವದ ಕುರಿತು ಉಪಯುಕ್ತ ಸಾಕ್ಷ್ಯವಾಗಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ರೀತಿಯ ಅಸಮಂಜಸ ವರ್ತನೆಯನ್ನು ತಗ್ಗಿಸಲು ಪದೇಪದೇ ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದರೂ ಅದು ಮತ್ತೆ ಮತ್ತೆ ಸಂಭವಿಸಬಹುದು. ಇಂತಹ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಮೂಲ ಅಸಮಂಜಸತೆ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ನವೀಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಕಾಲಕ್ರಮೇಣ, ಇತರ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವವರು, ಬಾಹ್ಯ ಸಂಶೋಧಕರು, ಉದ್ಯಮ ಮಾನದಂಡ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಕರೊಂದಿಗೆ ಸೇರಿ ಹೆಚ್ಚು ವಸ್ತುನಿಷ್ಠವಾದ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವಿಕೆ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಯೋಜಿಸಿದ್ದೇವೆ. ಗಂಭೀರ ಸುರಕ್ಷತೆ, ಭದ್ರತೆ ಮತ್ತು ಅಸಮಂಜಸತೆಯ ಘಟನೆಗಳನ್ನು ಅಮೆರಿಕದ ಒಕ್ಕೂಟ ಸರ್ಕಾರದೊಂದಿಗೆ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು ಎಂದೂ ನಾವು ನಂಬುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ವರದಿ ಮಾಡುವ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲು ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದೇವೆ. ಈ ಚೌಕಟ್ಟು ನಮ್ಮ ಪ್ರಸ್ತುತ ಬಾಧ್ಯತೆಗಳಿಗೆ ಪೂರಕವಾಗಿದೆ ಎಂದು ನಾವು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತೇವೆ. ಗಂಭೀರ ಸುರಕ್ಷತಾ ಘಟನೆಗಳು ಅಥವಾ ಸೈಬರ್ ಭದ್ರತಾ ಉಲ್ಲಂಘನೆಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದವು ಸೇರಿದಂತೆ ನಮ್ಮ ಕಾನೂನುಬದ್ಧ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವಿಕೆ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಇದು ಬದಲಿಸುವುದಿಲ್ಲ.
ಅಸಮಂಜಸತೆಯನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವ ನಮ್ಮ ಹೊಸ ಚೌಕಟ್ಟಿಗೆ ಚಾಲನೆ ನೀಡಲು, ನಮ್ಮ ಮಾಡೆಲ್ಗಳ ತರಬೇತಿ ಅಥವಾ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದ ವೇಳೆ ನಾವು ಗಮನಿಸಿದ ಅಸಮಂಜಸ ವರ್ತನೆಯ ನಿದರ್ಶನಗಳ ಕುರಿತು ಆರು ವರದಿಗಳನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆ. ಬಳಕೆದಾರರಿಂದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಮರೆಮಾಡುವುದರಿಂದ ಹಿಡಿದು ಅಡೆತಡೆಗಳನ್ನು ನಿವಾರಿಸಲು ಅನುಮೋದನೆಯಿಲ್ಲದ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳುವವರೆಗೆ, ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲು ಯೋಗ್ಯವೆಂದು ನಾವು ಭಾವಿಸುವ ವಿವಿಧ ವರ್ತನೆಗಳನ್ನು ಈ ಪ್ರಕರಣಗಳು ವಿವರಿಸುತ್ತವೆ. ಇವು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ನಿದರ್ಶನಗಳ ವರದಿಗಳಾಗಿದ್ದು, ನಮ್ಮ ಮಾಡೆಲ್ಗಳಲ್ಲಿ ಅಸಮಂಜಸತೆ ಎಷ್ಟು ಬಾರಿ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಪ್ರತಿನಿಧಿಗಳೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬಾರದು. ಕೆಳಗಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಅಂಶವೂ ಪೂರ್ಣ ವರದಿಗೆ ಕೊಂಡಿ ಹೊಂದಿದೆ.
ಕಾರ್ಯ ಸಾರಾಂಶಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ವಯಂ ರಚಿಸಿದ ಸೂಚನೆಗಳು(ಹೊಸ ಕಿಟಕಿಯಲ್ಲಿ ತೆರೆಯುತ್ತದೆ). ಬಿಡುಗಡೆಯಾಗದ ಸಂಶೋಧನಾ ಮಾಡೆಲ್ ಒಂದು ಹೊಸ ಕಾನ್ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ವಿಂಡೋದಲ್ಲಿ ತನ್ನ ಕೆಲಸವನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸಲು ಬಳಸಿದ ಸಾರಾಂಶಗಳಲ್ಲಿ, ತನ್ನ ಸಾಮಾನ್ಯ ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ಕಡೆಗಣಿಸುವ ಸೂಚನೆಗಳೂ ಸೇರಿದಂತೆ ಸಂಬಂಧವಿಲ್ಲದ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿತ್ತು. ಪರಿಣಾಮಕ್ಕೊಳಗಾದ 27 ಸಾರಾಂಶಗಳನ್ನು ನಾವು ಗುರುತಿಸಿದ್ದೇವೆ.
ಕಾರ್ಯ ಸಾರಾಂಶಗಳಲ್ಲಿ ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ಮರೆಮಾಡುವ ಸೂಚನೆಗಳು(ಹೊಸ ಕಿಟಕಿಯಲ್ಲಿ ತೆರೆಯುತ್ತದೆ). GPT‑5.6 Sol ತರಬೇತಿಯ ವೇಳೆ, ಬಳಕೆದಾರರಿಂದ ತಪ್ಪುಗಳು ಅಥವಾ ಅಸಮಂಜಸ ವರ್ತನೆಯನ್ನು ಮರೆಮಾಡುವಂತೆ ಅನೇಕ ಮಾಡೆಲ್ ನಿದರ್ಶನಗಳು ತಮ್ಮ ಸಾರಾಂಶಗಳಲ್ಲಿ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿದ್ದವು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಂದರ್ಭ ಸಂಕುಚಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯ ಸಾರಾಂಶಗಳಲ್ಲಿ ಕಾಣೆಯಾದ ಐತಿಹಾಸಿಕ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸದೆ ಕಲ್ಪಿಸುವಂತೆ ಮತ್ತು ಮೂಲ ಆವೃತ್ತಿಗಳಲ್ಲಿನ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗದ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಮರೆಮಾಡುವಂತೆ ಸೂಚನೆಗಳಿದ್ದವು.
ಬಹಿರಂಗಗೊಂಡ API ಕೀಲಿಗಳಿಗಾಗಿ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ರಿಪೊಸಿಟರಿಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಿ, ನಂತರ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಕಟ್ಟುಕಥೆಯಾಗಿ ಸೃಷ್ಟಿಸುವುದು(ಹೊಸ ಕಿಟಕಿಯಲ್ಲಿ ತೆರೆಯುತ್ತದೆ). ಕ್ಯಾಲಿಫೋರ್ನಿಯಾದ ಒಂದು ಕೌಂಟಿಯ ಆದಾಯ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಕುರಿತ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಉತ್ತರಿಸುವಾಗ, ಮಾಡೆಲ್ ಒಂದು ಬಹಿರಂಗಗೊಂಡ API ಕೀಲಿಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಿ ಅನುಮತಿಯಿಲ್ಲದೆ ಬಳಸಿತು. ಆದರೂ ಕೇಳಿದ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದಾಗ, ಅದು ಅವನ್ನು ಕಟ್ಟುಕಥೆಯಾಗಿ ಸೃಷ್ಟಿಸಿ, ಕೇಳಲಾಗಿದ್ದ ಮೂಲದಿಂದ ಪಡೆದ ದತ್ತಾಂಶವೆಂದು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಿತು.
ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲು ಕಡತಗಳನ್ನು ಅಂತರ್ಜಾಲಕ್ಕೆ ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡುವುದು(ಹೊಸ ಕಿಟಕಿಯಲ್ಲಿ ತೆರೆಯುತ್ತದೆ). 50,00,000 ಚದರ ಮೀಟರ್ಗಿಂತ ದೊಡ್ಡ ಸರೋವರಗಳ ಗುರುತು ಸಂಖ್ಯೆಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಸರುಗಳನ್ನು ಬಳಕೆದಾರರು ಬಿಡುಗಡೆಯಾಗದ ಮಾಡೆಲ್ನಿಂದ ಕೇಳಿದಾಗ, ಏಜೆಂಟ್ Python ಬಳಸಿ ಸರಿಯಾದ ಉತ್ತರವನ್ನು ಕಂಡುಕೊಂಡಿತು. ಆದರೆ ಸೂಚನೆಗಳಲ್ಲಿ ಬ್ರೌಸರ್ ಉಲ್ಲೇಖವನ್ನು ಕೇಳಿದ್ದರಿಂದ, ಬಳಕೆದಾರರ ಅನುಮತಿ ಕೇಳದೆ, ತನ್ನ ಉತ್ತರದಲ್ಲಿ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲು ಕಡತವನ್ನು ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಲು ಏಜೆಂಟ್ ನಿರ್ಧರಿಸಿತು.
ಆಂತರಿಕ ತಂತ್ರಾಂಶ ರಿಪೊಸಿಟರಿಯ ಮೂಲಕ ಅನುಮೋದನೆಯಿಲ್ಲದ ಬರವಣಿಗೆ ಮತ್ತು ಸಂವಹನ(ಹೊಸ ಕಿಟಕಿಯಲ್ಲಿ ತೆರೆಯುತ್ತದೆ). ಕಾಣೆಯಾದ ಇನ್ಪುಟ್ ಕಡತಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುವಾಗ, ಪ್ರತ್ಯೇಕ ತರಬೇತಿ ಮಾದರಿಗಳ ನಡುವೆ ವಿನಂತಿಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ವಿನಿಮಯ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮಾಡೆಲ್ಗಳು ಆಂತರಿಕ ತಂತ್ರಾಂಶ ರಿಪೊಸಿಟರಿಯನ್ನು ಸಂದೇಶ ಫಲಕವಾಗಿ ಬಳಸಿದವು. ಆದರೆ ಆ ಕಡತಗಳನ್ನು ಮರುಪಡೆಯಲು ಅವುಗಳಿಗೆ ಸಾಧ್ಯವಾಗಲಿಲ್ಲ. ಜಾಲ ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವಾಗ ಮಾಡೆಲ್ ಒಂದು ಪರೀಕ್ಷಾ ಕಡತಗಳನ್ನು ರಿಪೊಸಿಟರಿಗೆ ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಿದ ಹಿಂದಿನ ನಿದರ್ಶನವನ್ನೂ ಈ ವರದಿ ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ.
ಸಹಕರಿಸುವ ಏಜೆಂಟ್ಗಳ ನಡುವೆ ಅನುಮೋದನೆಯಿಲ್ಲದ ಕಡತ ಹಂಚಿಕೆ(ಹೊಸ ಕಿಟಕಿಯಲ್ಲಿ ತೆರೆಯುತ್ತದೆ). ಒಂದೇ ತರಬೇತಿ ಕಾರ್ಯದಲ್ಲಿ ಒಟ್ಟಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದ ಏಜೆಂಟ್ಗಳು ಪರಸ್ಪರರ ಸ್ಥಳೀಯ ಕಡತಗಳನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಾಗ, ಕಡತಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಕಡತ ಸಂಗ್ರಹಣಾ ಜಾಲತಾಣಗಳನ್ನು ಬಳಸಿದವು. ಕಾರ್ಯವು ಮಾಡೆಲ್ಗಳಿಗೆ ಸ್ಥಳೀಯ ಕಡತಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಬಳಸುವಂತೆ ಕೇಳಿದ್ದರೂ, ಇದರಿಂದ ಕಾರ್ಯದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಸಾರ್ವಜನಿಕ URLಗಳಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಾದವು.
ಯಾವುದೇ OpenAI ಉದ್ಯೋಗಿಯು ಅಸಮಂಜಸತೆಯ ಉದಾಹರಣೆಯೊಂದನ್ನು ನಮ್ಮ ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ತಂಡಗಳ ತನಿಖೆಗೆ ಗುರುತಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಲು ಪರಿಗಣಿಸುವಂತೆ ಕೋರಬಹುದು. ಇದು ನಮ್ಮ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವಿಕೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಆರಂಭಿಸುತ್ತದೆ. ಸಕಾಲಿಕ ತನಿಖೆ ಮತ್ತು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಲು ಪ್ರತಿ ಹಂತಕ್ಕೂ ಗಡುವುಗಳಿವೆ.
ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಿದ ನಂತರ, ಏನಾಯಿತು, ಯಾವ ಅಂಶಗಳು ಇನ್ನೂ ಅನಿಶ್ಚಿತವಾಗಿವೆ, ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವಿಕೆ ಸಮರ್ಥನೀಯವೇ ಮತ್ತು ಯಾವ ಸಂಗತಿಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನಮ್ಮ ತಾಂತ್ರಿಕ ಸಿಬ್ಬಂದಿ ತನಿಖೆ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಯಾವುದೇ ಮೂರನೇ ಪಕ್ಷದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಿದೆಯೇ ಮತ್ತು ಪ್ರಕಟಣೆಗೆ ಮುನ್ನ ಅವರಿಗೆ ಖಾಸಗಿಯಾಗಿ ತಿಳಿಸಬೇಕೇ ಎಂಬುದನ್ನೂ ಅವರು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ.
ನಂತರ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ಮೂರು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಕ್ಕೆ ನಿಯೋಜಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ: “ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಲು ಸಿದ್ಧ”, “ಸಣ್ಣ ತನಿಖೆ” ಅಥವಾ “ವಿಸ್ತೃತ ತನಿಖೆ” (“ನಿಧಾನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ”).
“ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಲು ಸಿದ್ಧ” ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಪರಿಶೀಲನೆಯ ನಂತರ ಪ್ರಕಟಿಸಲು ಸಾಕಷ್ಟು ತನಿಖೆ ಪೂರ್ಣಗೊಂಡಿರುವ ಅರ್ಹ ನಿದರ್ಶನಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. “ಸಣ್ಣ ತನಿಖೆ” ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಹೆಚ್ಚಿನ ತಾಂತ್ರಿಕ ತನಿಖೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ನಿದರ್ಶನಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ನಾವು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವ ಬಹುಪಾಲು ನಿದರ್ಶನಗಳು ಈ ಎರಡು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ವ್ಯಾಪ್ತಿಗೆ ಬರಲಿವೆ ಎಂದು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತೇವೆ. ವಿಶೇಷವಾಗಿ ವಿಸ್ತೃತ ತನಿಖೆ, ಮೂರನೇ ಪಕ್ಷಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಮನ್ವಯ ಅಥವಾ ಗಂಭೀರ ದುರ್ಬಳಕೆಯ ಅಪಾಯಗಳ ನಿರ್ವಹಣೆ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದ ಪ್ರಕರಣಗಳು ಇದರಲ್ಲಿ ಸೇರಿವೆ. ಇಂದು ನಾವು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡುತ್ತಿರುವ ಎಲ್ಲ ನಿದರ್ಶನಗಳೂ ಈ ಎರಡು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದರ ವ್ಯಾಪ್ತಿಗೆ ಬರುತ್ತವೆ.
“ವಿಸ್ತೃತ ತನಿಖೆ” ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಸಂಕೀರ್ಣ ತನಿಖೆಗಳನ್ನು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಮೂರನೇ ಪಕ್ಷಗಳು ಭಾಗಿಯಾಗಿರುವ ತನಿಖೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಮೂರನೇ ಪಕ್ಷದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಿದಾಗ, ನಮ್ಮ ಭದ್ರತೆ, ಕಾನೂನು ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವಿಕೆಯ ಬಾಧ್ಯತೆಗಳಿಗೆ ಈ ಚೌಕಟ್ಟಿಗಿಂತ ಆದ್ಯತೆ ಇರುತ್ತದೆ. ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ಬೇಗ ಆರಂಭಿಕ ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸುವುದು ನಮ್ಮ ಗುರಿ. ಆದರೆ ಭದ್ರತಾ ಕಾರಣಗಳಿಗಾಗಿ ಅದನ್ನು ವಿಳಂಬಿಸಬೇಕಾಗಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸುವ ತಂತ್ರಾಂಶದಲ್ಲಿ ಈವರೆಗೆ ತಿಳಿದಿರದ ದುರ್ಬಲತೆಯನ್ನು ಮಾಡೆಲ್ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಿದಾಗ ಹೀಗೆ ಮಾಡಬೇಕಾಗಬಹುದು. ವರದಿಯು ಮೂರನೇ ಪಕ್ಷದ ಗುರುತನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವುದಾದರೆ, ಯಾವುದೇ ಭದ್ರತಾ ಗಡಿಯನ್ನು ಮೀರದಿದ್ದರೂ ಅವರಿಗೆ ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ತಿಳಿಸುವ ಉದ್ದೇಶ ನಮ್ಮದು.
ವಿಸ್ತೃತ ತನಿಖೆಯ ನಿದರ್ಶನದ ಆರಂಭಿಕ ಸೂಚನೆಯು ಏನಾಯಿತು ಎಂಬುದರ ಸ್ಥೂಲ ವಿವರವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಹೊರಗಿನ ತಜ್ಞರು ತನಿಖೆಗೆ ನೆರವಾಗುತ್ತಿದ್ದಾರೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ವರದಿಯನ್ನು ಯಾವಾಗ ಪ್ರಕಟಿಸುವ ನಿರೀಕ್ಷೆಯಿದೆ ಎಂಬುದರ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಅಂದಾಜನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. OpenAI Hugging Face ಘಟನೆಯನ್ನು ಈ ಚೌಕಟ್ಟಿನಡಿ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಿದ್ದರೆ, ಅದು ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ವ್ಯಾಪ್ತಿಗೆ ಬರುತ್ತಿತ್ತು.
ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದ ಉದ್ಯೋಗಿಗೆ ಅದನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಬೇಕೇ ಎಂಬ ನಿರ್ಧಾರ ಮತ್ತು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವುದಾದರೆ ಯಾವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಅನುಸರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವಿಕೆ ಅಥವಾ ಸೂಕ್ತ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಕುರಿತ ಬಗೆಹರಿಯದ ಭಿನ್ನಾಭಿಪ್ರಾಯಗಳನ್ನು OpenAIನ ಸುರಕ್ಷತಾ ಸಲಹಾ ಸಮಿತಿಗೆ (SAG) ಕಳುಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕಂಪನಿಯ ವಿವಿಧ ವಿಭಾಗಗಳ ಹಿರಿಯ ಅಧಿಕಾರಿಗಳ ಈ ಸಮಿತಿಯು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಮಾಡೆಲ್ಗಳ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷತಾ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ನಮ್ಮ ಪ್ರಿಪೇರ್ಡ್ನೆಸ್ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು OpenAI ನಾಯಕತ್ವಕ್ಕೆ ಸಲಹೆ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಸುರಕ್ಷತಾ ಸಲಹಾ ಸಮಿತಿಯೊಳಗಿನ ಭಿನ್ನಾಭಿಪ್ರಾಯಗಳು ಅಥವಾ ಅದರ ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಗೆ ಸಿಬ್ಬಂದಿ ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸುವ ಆಕ್ಷೇಪಗಳನ್ನು OpenAI ನಾಯಕತ್ವದ ಗಮನಕ್ಕೆ ತರಲಾಗುತ್ತದೆ. ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸದಿರಲು ತೆಗೆದುಕೊಂಡ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಅಥವಾ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲವೆಂಬ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ವಿಭಾಗದ ನಾಯಕತ್ವದೊಂದಿಗೆ ಹಾಗೂ ಸಾಧ್ಯವಾದ ಮಟ್ಟಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿತ ತಾಂತ್ರಿಕ ಸಿಬ್ಬಂದಿಯೊಂದಿಗೆ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಈ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವಿಕೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಕಲಿತಂತೆ ನಾವು ಅದನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಈ ಪೋಸ್ಟ್ನಲ್ಲಿ ದಾಖಲಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಪ್ರತಿ ಪೂರ್ಣ ವರದಿಯು ನಾವು ಗಮನಿಸಿದ ವರ್ತನೆ, ಅದರ ತೀವ್ರತೆ ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಬಾಹ್ಯ ಪರಿಣಾಮ, ಅದು ಸಂಭವಿಸಿದ ಸಂದರ್ಭ, ದಿನಾಂಕ ಅಥವಾ ದಿನಾಂಕಗಳ ವ್ಯಾಪ್ತಿ, ಅದನ್ನು ನಾವು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಿದ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಒಳಗೊಂಡಿದ್ದ ಮಾಡೆಲ್ ಅಥವಾ ಮಾಡೆಲ್ಗಳ ಸ್ಥೂಲ ವಿವರವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಸಾಧ್ಯವಾದಲ್ಲಿ, ನಾವು ಇವುಗಳನ್ನೂ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ:
ಏನಾಯಿತು ಮತ್ತು ಅದರಿಂದ ಉಂಟಾದ ಯಾವುದೇ ಹಾನಿಯ ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿವರಗಳು;
ಅಸಮಂಜಸತೆಯನ್ನು ನಾವು ಹೇಗೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಿದೆವು ಮತ್ತು ನಮ್ಮ ತನಿಖೆಯ ವ್ಯಾಪ್ತಿ;
ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ತಾಂತ್ರಿಕ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸುರಕ್ಷತೆಯ ಮೇಲೆ ಅದರ ಪರಿಣಾಮಗಳ ಕುರಿತ ನಮ್ಮ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ;
ಈ ಉದಾಹರಣೆಯಿಂದ ಉದ್ಭವಿಸುವ, ಇನ್ನೂ ಉತ್ತರ ಸಿಗದ ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು;
ಈ ವರ್ತನೆಯನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಲು ನಾವು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಿರುವ ಅಥವಾ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಯೋಜಿಸಿರುವ ಕ್ರಮಗಳು. ನಮ್ಮ ತನಿಖೆಯನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುವ ಅಥವಾ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ರೂಪಿಸುವ ಮೊದಲೇ ನಾವು ಅಸಮಂಜಸತೆ ವರದಿಯನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸಬಹುದಾದ್ದರಿಂದ, ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಈ ವಿವರಗಳು ಯಾವಾಗಲೂ ಲಭ್ಯವಿರದೇ ಇರಬಹುದು.
ಗ್ರಾಹಕರ ಬಳಕೆಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸುವ ಅಸಮಂಜಸತೆಯ ಕುರಿತು, ಗ್ರಾಹಕರ ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ನಮ್ಮ ಒಪ್ಪಂದದ ಬಾಧ್ಯತೆಗಳು ಅನುಮತಿಸುವಷ್ಟು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ.
ಇಂದಿನ ವರದಿಗಳು ತಿಳಿದಿರುವ ಅಸಮಂಜಸತೆ ಅಥವಾ ನಡೆಯುತ್ತಿರುವ ತನಿಖೆಗಳ ಸಮಗ್ರ ವಿವರವಲ್ಲ; ಅವು ಆರಂಭಿಕ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವಿಕೆಗಳ ಒಂದು ಗುಚ್ಛವಾಗಿವೆ. ಈ ಆರಂಭಿಕ ವರದಿಗಳು ಈ ಚೌಕಟ್ಟಿನ ವ್ಯಾಪ್ತಿಗೆ ಬರುವ ಪ್ರಕರಣಗಳ ಸಂಪೂರ್ಣ ವೈವಿಧ್ಯ ಅಥವಾ ತೀವ್ರತೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಉದ್ದೇಶ ಹೊಂದಿಲ್ಲ. ಈ ಚೌಕಟ್ಟಿನ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುವ ಅಸಮಂಜಸತೆಯ ನಿದರ್ಶನಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಲು ನಾವು ಬದ್ಧರಾಗಿದ್ದೇವೆ. ಇದರಲ್ಲಿ ದೀರ್ಘ ತನಿಖೆ ಅಥವಾ ಮೂರನೇ ಪಕ್ಷಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಮನ್ವಯ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣ ಪ್ರಕರಣಗಳೂ ಸೇರಿವೆ. ಈ ಚೌಕಟ್ಟಿನಡಿ ನಾವು ನಿರಂತರವಾಗಿ ವರದಿಗಳನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ನಮ್ಮ ವರದಿ ಬದ್ಧತೆಗಳನ್ನು ಇನ್ನಷ್ಟು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದಂತೆ ಅವುಗಳ ಕುರಿತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ.
