クロードのような大規模言語モデルは、テキストを「学習」することで、単語間のパターンとつながりを学ぶ必要があります。この学習は、モデルが効果的かつ安全に機能するために重要です。

個人データそのものを学習させるつもりはありませんが、クロードを含む大規模言語モデルの学習データには、公開されている個人データが含まれる可能性のあるウェブベースのデータが含まれる場合があります。私たちは3つのソースからのデータを使用してモデルを学習させています。

学習プロセスを通じて個人へのプライバシー影響を最小限に抑えるための措置を講じています。例えば、パスワードで保護されたページにアクセスしたり、CAPTCHAコントロールをバイパスしたりすることはありません。ライセンス供与されたデータのデューデリジェンスを実施しています。また、ユーザーに個人データを処理するために当社の製品やサービスを使用しないよう奨励しています。さらに、モデルはプライバシーを尊重するように訓練されています: クロードの中心にある「原則」の1つである世界人権宣言に基づき、誰のプライバシー、独立性、評判、家族、財産権、結社の自由をもっとも尊重する回答を選択することです。

入力や出力をモデルの学習に使用することはありません。ただし、(1) 会話が信頼と安全性のレビューのためにフラグが立てられた場合(この場合、利用規約を検出および執行する能力を向上させるために使用または分析することがあります。また、信頼と安全チームが使用するモデルの学習にも使用することがあります)、(2) 資料を明示的に報告した場合(例えば、フィードバックメカニズムを介して)、(3) その他の方法で学習へのオプトインに明示的に同意した場合を除きます。

当社のプライバシーポリシーは、学習活動を含む個人データに関する権利を説明しています。これには、個人データのコピーを要求し、個人データの処理に対する異議を申し立てたり、削除を要求したりする権利が含まれます。このような要求に対応するため最善を尽くしています。ただし、これらの権利は制限されており、学習データセットに関する要求を実行するプロセスは複雑であることにご留意ください。

詳細について、またはプライバシー関連のトピックについて当社に連絡する方法については、プライバシーポリシーをご覧ください。