Copilot के लिए अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न Dynamics 365 और के लिए डेटा सुरक्षा और गोपनीयता Power Platform

Dynamics 365 के लिए Copilot और Power Platform विशेषताएँ मूल सुरक्षा और गोपनीयता प्रथाओं और Microsoft जिम्मेदार AI मानक के एक सेट का पालन करती हैं। Dynamics 365 और Power Platform डेटा व्यापक, उद्योग-अग्रणी अनुपालन, सुरक्षा और गोपनीयता नियंत्रणों द्वारा संरक्षित है.

Copilot Microsoft Azure OpenAI सेवा पर बनाया गया है और पूरी तरह से Azure क्लाउड के भीतर चलता है। Azure OpenAI, क्षेत्रीय उपलब्धता और उत्तरदायी AI सामग्री फ़िल्टरिंग प्रदान करता है. Copilot सभी सुरक्षा क्षमताओं वाले मॉडल का उपयोग करता है। OpenAI Microsoft Azure OpenAI एक स्वतंत्र संगठन है. हम OpenAI के साथ आपका डेटा साझा नहीं करते हैं.

Copilot सुविधाएँ सभी Azure भौगोलिक क्षेत्रों और भाषाओं में उपलब्ध नहीं हैं. इस पर निर्भर करते हुए कि आपका परिवेश कहाँ होस्ट किया गया है, आपको डेटा मूवमेंट का उपयोग करने के लिए, विभिन्न भौगोलिक क्षेत्रों में डेटा मूवमेंट की अनुमति देनी पड़ सकती है. अधिक जानकारी के लिए, भौगोलिक क्षेत्रों में डेटा का स्थानांतरण के अंतर्गत सूचीबद्ध लेख देखें।

जब मैं Copilot का उपयोग करता हूँ तो मेरे डेटा का क्या होता है?

आप अपने डेटा पर नियंत्रण रखते हैं. Microsoft तब तक आपके डेटा को किसी तृतीय पक्ष के साथ साझा नहीं करता है, जब तक आप ऐसा करने की उसे अनुमति नहीं देते हैं. इसके अलावा, हम तब तक आपके ग्राहक डेटा का उपयोग Copilot या उसकी AI सुविधाओं को प्रशिक्षित करने के लिए नहीं करते हैं, जब तक आप हमें ऐसा करने के लिए सहमति नहीं दे देते हैं. Copilot मौजूदा डेटा अनुमतियों और नीतियों का पालन करता है और आपके प्रति इसके प्रत्युत्तर केवल उस डेटा पर आधारित होते हैं, जिस तक आप व्यक्तिगत रूप से पहुँच सकते हैं. आप अपने डेटा को कैसे नियंत्रित कर सकते हैं और आपके डेटा को कैसे संभाला जाता है, इस बारे में अधिक जानकारी के लिए, Dynamics 365 ऐप्स में Copilot के अंतर्गत सूचीबद्ध लेख देखें। Power Platform

Copilot परिवर्तनीय संसाधन के ज़रिए सेवा के दुरुपयोग या हानिकारक उपयोग को मॉनीटर करता है. हम दुरुपयोग को मॉनीटर करने के लिए Copilot इनपुट और आउटपुट को संग्रहित या उसकी गहन समीक्षा नहीं करते हैं.

Copilot मेरे डेटा का उपयोग कैसे करता है?

प्रत्येक सेवा या सुविधा आपके द्वारा प्रदान किए गए डेटा या Copilot के कार्य करने के लिए सेट अप किए डेटा के आधार पर Copilot का उपयोग करती है.

आपके प्रॉम्प्ट्स (इनपुट) और Copilot के प्रत्युत्तर (आउटपुट या परिणाम):

• अन्य ग्राहकों के लिए उपलब्ध नहीं होते हैं.

• किसी तृतीय पक्ष के उत्पादों या सेवाओं (जैसे OpenAI मॉडल्स) को प्रशिक्षित करने या उनमें सुधार करने के लिए उपयोग नहीं किए जाते हैं.

• जब तक आपके टैनेंट व्यवस्थापक ने हमारे साथ डेटा को साझा करने का विकल्प नहीं चुना होता है, तब तक Microsoft AI मॉडल्स को प्रशिक्षित करने या सुधारने के लिए उपयोग नहीं किए जाते हैं. अधिक जानकारी के लिए Copilot AI सुविधाओं के लिए वैकल्पिक डेटा साझाकरण हेतु FAQ पर जाएँ और Power Platform Dynamics 365 में देखें।

Azure OpenAI सेवा डेटा गोपनीयता और सुरक्षा के बारे में अधिक जानें। इस बारे में अधिक जानने के लिए कि Microsoft आपके डेटा की सुरक्षा कैसे करता है और उसका अधिक सामान्य रूप से उपयोग कैसे करता है, हमारा गोपनीयता कथन पढ़ें।

मेरा डेटा कहाँ जाता है?

Microsoft विश्वास पर चलता है. हम अपने हर कार्य में सुरक्षा, गोपनीयता और अनुपालन के लिए प्रतिबद्ध हैं और AI के प्रति हमारा दृष्टिकोण इससे अलग नहीं है. Copilot इनपुट और आउटपुट सहित ग्राहक डेटा, Microsoft Cloud ट्रस्ट बाउंड्री के अंतर्गत संग्रहित किया जाता है.

कुछ परिदृश्यों, जैसे कि Bing और तृतीय-पक्ष को-पायलट प्लग-इन्स द्वारा संचालित सुविधाओं में, ग्राहक डेटा को Microsoft Cloud ट्रस्ट बाउंड्री के बाहर प्रसारित किया जा सकता है.

क्या Copilot एन्क्रिप्टेड सामग्री तक पहुँच सकता है?

वर्तमान उपयोगकर्ता के पहुँच स्तर के आधार पर Copilot को डेटा प्रदान किया जाता है. यदि किसी उपयोगकर्ता की Dynamics 365 और Power Platform में एन्क्रिप्टेड डेटा तक पहुँच है और उपयोगकर्ता इस पहुँच को Copilot को दे देता है, तो Copilot उस डेटा तक पहुँच सकता है.

Copilot ग्राहक डेटा की सुरक्षा कैसे करता है?

Microsoft को एंटरप्राइज़ के लिए तैयार AI सुविधाएँ प्रदान करने के लिए विशिष्ट रूप से डिज़ाइन किया गया है. Copilot, Azure OpenAI सेवा द्वारा संचालित होता है और हमारे ग्राहकों के लिए हमारी मौजूदा गोपनीयता, सुरक्षा और अनुपालन प्रतिबद्धताओं का अनुपालन करता है.

• सुरक्षा, गोपनीयता और अनुपालन के लिए Microsoft के व्यापक दृष्टिकोण पर निर्मित। Copilot, Dynamics 365 और Power Platform जैसी Microsoft सेवाओं में मौजूद होता है और अपनी सुरक्षा, गोपनीयता और अनुपालन नीतियों और प्रक्रियाओं जैसे एकाधिक प्रमाणीकरण और अनुपालन सीमाओं को इनहेरिट करता है.

• सुरक्षा के अनेक प्रकार संगठनात्मक डेटा की सुरक्षा करते हैं। मज़बूत सुरक्षा प्रदान करने के लिए सर्विस-साइड तकनीके संगठनात्मक सामग्री को निष्क्रियता और ट्रांज़िट की स्थिति में एन्क्रिप्ट करती हैं. ट्रांस्पोर्ट लेयर एंजिन (TLS) के ज़रिए कनेक्शन्स की सुरक्षा की जाती है और Dynamics 365, Power Platform और Azure OpenAI के बीच डेटा ट्रांसफ़र Microsoft बैकबोन नेटवर्क पर होता है, जिससे विश्वसनीयता और सुरक्षा दोनों सुनिश्चित होती है. Microsoft क्लाउड में एन्क्रिप्शन के बारे में अधिक जानें।

• आपके डेटा को टेनेंट और पर्यावरण दोनों स्तरों पर सुरक्षित रखने के लिए डिज़ाइन किया गया। हम जानते हैं कि ग्राहकों के लिए डेटा का लीक होना एक चिंता का विषय है. Microsoft AI मॉडल्स को तब तक आपके टैनेंट डेटा या आपके प्रॉम्प्ट्स पर प्रशिक्षित नहीं किया जाता है या इनसे जानकारी हासिल नहीं करते हैं, जब तक कि आपके टैनेंट व्यवस्थापक ने हमारे साथ डेटा साझा करने का विकल्प न चुना हो. अपने परिवेश के अंतर्गत, आप अपने द्वारा सेट अप की गई अनुमतियों के माध्यम से पहुँच को नियंत्रित कर सकते हैं. प्रमाणीकरण और प्राधिकरण तंत्र टैनेंट के बीच साझा मॉडल के अनुरोधों को अलग-अलग करते हैं. Copilot उसी तकनीक का उपयोग करके जिसका उपयोग हम ग्राहक डेटा को सुरक्षित करने के लिए वर्षों से कर रहे हैं, उस डेटा का उपयोग करता है, जिस तक केवल आप पहुँच सकते हैं.

क्या Copilot के प्रत्युत्तर हमेशा तथ्यात्मक होते हैं?

किसी भी जनरेटिव AI की तरह, Copilot प्रतिक्रियाएं 100% तथ्यात्मक नहीं हैं। हालाँकि, हम तथ्य-आधारित पूछताछ के जवाबों में सुधार करना जारी रखते हैं, फिर भी आपको अपने निर्णय का इस्तेमाल करना चाहिए और दूसरों को आउटपुट भेजने से पहले उसकी समीक्षा करनी चाहिए. Copilot आपकी अधिक कार्य करने में मदद करने के लिए सहायक ड्राफ़्ट और सारांश प्रदान करता है, लेकिन यह पूरी तरह से स्वचालित है. आपके पास हमेशा AI-जनित सामग्री की समीक्षा करने का मौका होता है.

हमारी टीमें हमारे जिम्मेदार एआई सिद्धांतों के अनुरूप गलत सूचना और भ्रामक जानकारी, सामग्री अवरोधन, डेटा सुरक्षा और हानिकारक या भेदभावपूर्ण सामग्री को बढ़ावा देने जैसे मुद्दों को सक्रिय रूप से संबोधित करने के लिए काम कर रही हैं।

हम AI-जनित सामग्री और सुझाई गई कार्रवाइयों के जिम्मेदार उपयोग को सुदृढ़ बनाने के लिए उपयोगकर्ता अनुभव में मार्गदर्शन भी प्रदान करते हैं.

• निर्देश एवं संकेत. Copilot, प्रॉम्प्ट्स और अन्य अनुदेशात्मक तत्वों का उपयोग करते समय, प्रत्युत्तरों की समीक्षा करें और आवश्यकतानुसार उन्हें संपादित करें और AI-जनित सामग्री का उपयोग करने से पहले मैन्युअल रूप से तथ्यों, डेटा और पाठ की सटीकता की जाँच करना सुनिश्चित करें.

• उद्धृत स्रोत. चाहे सार्वजनिक हो या आंतरिक, लागू होने पर, Copilot अपने सूचना स्रोतों का उल्लेख करता है, ताकि आप उनसे मिली जानकारी की पुष्टि करने के लिए स्वयं उनकी समीक्षा कर सकें.

अधिक जानकारी के लिए, Microsoft Learn पर आपके उत्पाद के लिए उत्तरदायी AI संबंधी FAQ देखें.

Copilot हानिकारक सामग्री को कैसे ब्लॉक करता है?

Azure OpenAI सेवा में एक सामग्री फ़िल्टरिंग सिस्टम होता है, जो कोर मॉडल्स के साथ कार्य करता है. नफरत और निष्पक्षता, यौन, हिंसा तथा स्वयं को चोट पहुँचाने वाली श्रेणियों के लिए सामग्री फ़िल्टरिंग मॉडल्स को अलग-अलग भाषाओं में खास तौर पर प्रशिक्षित किया गया है और उनको परखा गया है. यह सिस्टस उन वर्गीकरण मॉडल्स के माध्यम से इनपुट प्रॉम्प्ट और प्रत्युत्तर दोनों को चलाकर कार्य करता है, जो हानिकारक सामग्री के आउटपुट को पहचानने और उन्हें ब्लॉक करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं.

नफरत और निष्पक्षता से संबंधित नुकसान किसी भी ऐसी सामग्री को संदर्भित करते हैं, जो नस्ल, जातीयता, राष्ट्रीयता, लिंग पहचान एवं अभिव्यक्ति, यौन अभिविन्यास, धर्म, आप्रवासन स्थिति, क्षमता स्थिति, व्यक्तिगत दिखावट और शरीर के आकार जैसे एट्रिब्यूट के आधार पर अपमानजनक या भेदभावपूर्ण भाषा का उपयोग करती है. निष्पक्षता का संबंध यह सुनिश्चित करने से है कि एआई प्रणालियां मौजूदा सामाजिक असमानताओं में योगदान दिए बिना सभी समूहों के लोगों के साथ समान व्यवहार करें। यौन सामग्री में मानव प्रजनन अंगों, रोमांटिक संबंध, कामुक या स्नेही शब्दों में चित्रित कृत्यों, गर्भावस्था, शारीरिक यौन कृत्यों, जिनमें यौन हिंसा, वेश्यावृत्ति, पोर्नोग्राफी और दुर्व्यवहार के रूप में चित्रित किए गए कृत्य शामिल हैं, के बारे में चर्चा शामिल है। हिंसा से तात्पर्य शारीरिक क्रियाओं से संबंधित भाषा से है जिसका उद्देश्य नुकसान पहुंचाना या मारना होता है, जिसमें क्रियाएं, हथियार और संबंधित संस्थाएं शामिल हैं। आत्म-क्षति पहुंचाने वाली भाषा से तात्पर्य जानबूझकर की गई ऐसी गतिविधियों से है जिनका उद्देश्य स्वयं को चोट पहुंचाना या मारना होता है।

Azure OpenAI सामग्री फ़िल्टरिंग के बारे में अधिक जानें.

क्या Copilot प्रॉम्प्ट इंजेक्शन (जेलब्रेक हमलों) को रोकता है?

जेलब्रेक हमले उपयोगकर्ता के संकेत होते हैं, जो जनरेटिव एआई मॉडल को उस तरीके से व्यवहार करने के लिए उकसाने के लिए डिज़ाइन किए जाते हैं, जिसके लिए उसे प्रशिक्षित नहीं किया गया था या उन नियमों को तोड़ने के लिए जिन्हें पालन करने के लिए उसे कहा गया है। Dynamics 365 और Power Platform में सेवाओं के लिए आवश्यक है कि वे प्रॉम्प्ट इंजेक्शन से सुरक्षा करें. जेलब्रेक हमलों के बारे में और अधिक जानें और उन्हें पता लगाने के लिए Azure AI सामग्री सुरक्षा का उपयोग कैसे करें.

क्या Copilot अप्रत्यक्ष संकेत इंजेक्शन (अप्रत्यक्ष हमलों) को रोकता है?

अप्रत्यक्ष हमले, जिन्हें अप्रत्यक्ष त्वरित हमले या क्रॉस-डोमेन त्वरित इंजेक्शन हमले भी कहा जाता है, एक संभावित भेद्यता है जहां तीसरे पक्ष दस्तावेजों के अंदर दुर्भावनापूर्ण निर्देश डालते हैं जिन्हें जनरेटिव एआई सिस्टम एक्सेस और प्रोसेस कर सकता है। Dynamics 365 और Power Platform में सेवाओं के लिए आवश्यक है कि वे अप्रत्यक्ष संकेत इंजेक्शन से सुरक्षा करें. अप्रत्यक्ष हमलों के बारे में और जानें तथा उन्हें पहचानने के लिए Azure AI सामग्री सुरक्षा का उपयोग कैसे करें.

Microsoft, प्रॉम्प्ट इंजेक्शन सुरक्षा और ग्राउंडेड प्रत्युत्तरों सहित Copilot की गुणवत्ता का परीक्षण और सत्यापन कैसे करता है?

प्रत्येक नए Copilot उत्पाद और भाषा मॉडल पुनरावृत्ति को लॉन्च किए जाने से पहले, उसे एक आंतरिक उत्तरदायी AI समीक्षा से गुजरना होगा. रिलीज़ से पहले, हम हानिकारक सामग्री, जेलब्रेक परिदृश्यों और ग्राउंडेड प्रत्युत्तरों के संभावित जोखिमों का आकलन करने के लिए "रेड टीमिंग" नामक एक प्रक्रिया का उपयोग करते हैं (जिसमें एक टीम दुश्मन का हमला सिम्युलेट करती है, ताकि कमजोरियों का पता लगाया जा सके और संगठन को अपनी सुरक्षा में सुधार करने में मदद मिल सके). रिलीज़ के बाद, हम Copilot के प्रत्युत्तरों की गुणवत्ता का आकलन करने के लिए स्वचालित परीक्षण और मैन्युअल एवं स्वचालित मूल्यांकन टूल्स का उपयोग करते हैं.

Microsoft, फ़ाउंडेशन मॉडल को कैसे बेहतर बनाता है और ग्राउंडेड प्रत्युत्तरों में सुधारों को कैसे मापता है?

एआई के संदर्भ में, विशेष रूप से एआई जो भाषा मॉडल से संबंधित है जैसे कि Copilot जिस पर आधारित है, ग्राउंडिंग एआई को ऐसी प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करने में मदद करती है जो अधिक प्रासंगिक होती हैं और वास्तविक दुनिया में समझ में आती हैं। ग्राउंडिंग से सुनिश्चित करने में मदद मिलती है कि AI के प्रत्युत्तर ऐसी जानकारी पर आधारित हैं, जो विश्वसनीय है तथा वह जहाँ तक हो सके बिल्कुल सही और प्रासंगिक है. ग्राउंडेड प्रत्युत्तर मेट्रिक्स यह आकलन करती है कि मॉडल को प्रदान की गई ग्राउंडिंग सामग्री में बताए गए तथ्य अंतिम प्रत्युत्तर में कितने सटीक रूप से दर्शाए गए हैं.

GPT-4 जैसे फाउंडेशन मॉडल्स को रिट्रीवल ऑगमेंटेड जेनरेशन (RAG) तकनीकों का उपयोग करके बेहतर बनाया जाता है. ये तकनीकें, मॉडल्स को उपयोगकर्ता के परिदृश्य को समझने के लिए उस जानकारी से अधिक जानकारी का उपयोग करने की सुविधा देती हैं, जिस पर उन्हें प्रशिक्षित किया गया था. RAG सबसे पहले उस डेटा की पहचान करता है, जो परिदृश्य के लिए प्रासंगिक है, ठीक उसी तरह जैसे एक खोज इंजन उन वेब पृष्ठों की पहचान करता है, जो उपयोगकर्ता के खोज शब्दों के लिए प्रासंगिक हैं. यह ये पहचानने के लिए कई तरीकों का उपयोग करता है कि उपयोगकर्ता प्रॉम्प्ट के लिए कौन सी सामग्री प्रासंगिक है और प्रत्युत्तर को ग्राउंड बनाने के लिए उपयोग की जानी चाहिए. दृष्टिकोणों में विभिन्न प्रकार के इंडेक्सेज़ के सापेक्ष खोजना शामिल है, जैसे शब्द मिलान जैसी सूचना पुनर्प्राप्ति तकनीकों का उपयोग करके इनवर्टेड इंडेक्सेज़ या सीमेंटिक समानता के लिए वेक्टर दूरी तुलना का उपयोग करके वेक्टर इंडेक्सेज़. प्रासंगिक दस्तावेज़ों की पहचान करने के बाद, RAG वर्तमान वार्तालाप के साथ मॉडल को डेटा भेजता है, जिससे मॉडल को पहले से मौजूद जानकारी को बेहतर ढंग से समझने और वास्तविक दुनिया में ग्राउंडेड प्रत्युत्तर जनरेट करने के लिए अधिक संदर्भ मिलता है. अंत में, RAG यह सुनिश्चित करने के लिए प्रत्युत्तर की जाँच करता है कि वह उस स्रोत सामग्री द्वारा समर्थित है या नहीं, जो उसने मॉडल को दी थी. Copilot जनरेटिव AI सुविधाओं में RAG को कई तरीकों से शामिल किया गया है. एक उदाहरण डेटा का उपयोग करके चैट करना है, जहाँ एक चैटबॉट ग्राहक के स्वयं के डेटा स्रोतों के साथ ग्राउंडेड होता है.

आधारभूत मॉडलों को बेहतर बनाने की एक अन्य विधि को फाइन-ट्यूनिंग के नाम से जाना जाता है। क्वेरी-प्रत्युत्तर युग्मों का एक बड़ा डेटासेट फ़ाउंडेशनल मॉडल को दिखाया जाता है, ताकि उसके मूल प्रशिक्षण को उन नए नमूनों के साथ आगे बढ़ाया जा सके, जो एक विशिष्ट परिदृश्य पर लक्षित किए गए थे. उसके बाद मॉडल को एक ऐसे अलग मॉडल के रूप में परिनियोजित किया जा सकता है - जिसे उस परिदृश्य के लिए फ़ाइन-ट्यून किया गया हो. जहाँ ग्राउंडिंग, AI की नॉलेज को वास्तविक दुनिया के लिए प्रासंगिक बनाने के बारे में है, वहीं फ़ाइन-ट्यूनिंग, AI की नॉलेज को किसी विशेष कार्य या डोमेन के लिए अधिक विशिष्ट बनाने के बारे में है. Microsoft कई तरीकों से फ़ाइन-ट्यूनिंग का उपयोग करता है. उदाहरण के लिए, हम उपयोगकर्ता द्वारा प्रदान किए गए प्राकृतिक भाषा विवरण से Power Automate प्रवाह निर्माण का उपयोग करते हैं.

क्या Copilot विनियामक अनुपालन की आवश्यकताओं को पूरा करता है?

Microsoft Copilot, Dynamics 365 और Power Platform इकोसिस्टम का हिस्सा है और नियामक अनुपालन की समान आवश्यकताओं को पूरा करता है. Microsoft सेवाओं के विनियामक प्रमाणन के बारे में अधिक जानकारी के लिए, सेवा ट्रस्ट पोर्टल पर जाएं। इसके अतिरिक्त, Copilot जिम्मेदार एआई के प्रति हमारी प्रतिबद्धता का पालन करता है, जिसे हमारे जिम्मेदार एआई मानक के माध्यम से कार्यान्वित किया जाता है। जैसे-जैसे AI में विनियमन विकसित होगा, Microsoft नई आवश्यकताओं को अनुकूल बनाना और प्रतिक्रिया देना जारी रखेगा.

Dynamics 365, Power Platform, और Copilot उपलब्धता, ग्राहक डेटा स्थानों और डेटा प्रबंधन के लिए वैश्विक, क्षेत्रीय और उद्योग-विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुपालन के बारे में अधिक जानें.

अधिक जानें

Dynamics 365 ऐप्स और Power Platform में Copilot

अधिक जानकारी के लिए Copilot AI सुविधाओं के लिए वैकल्पिक डेटा साझाकरण हेतु FAQ पर जाएँ और Power Platform Dynamics 365 में देखें।

क्षेत्रीय और भाषा उपलब्धता

Copilot अंतर्राष्ट्रीय उपलब्धता

भौगोलिक क्षेत्रों में डेटा मूवमेंट

• विभिन्न क्षेत्रों में डेटा का स्थानांतरण कैसे होता है
• संयुक्त राज्य अमेरिका के बाहर जनरेटिव AI सुविधाओं के लिए भौगोलिक स्थानों में डेटा मूवमेंट को कॉन्फ़िगर करें
• Copilot में भौगोलिक क्षेत्रों में डेटा का आवागमन Dynamics 365 Sales
• Copilot भौगोलिक क्षेत्रों में डेटा का आवागमन Dynamics 365 Business Central

Microsoft पर सुरक्षा

• Azure सुरक्षा का परिचय
• Microsoft क्लाउड में एन्क्रिप्शन
• Azure OpenAI सेवा के लिए डेटा, गोपनीयता और सुरक्षा – Azure AI सेवाएँ

Microsoft पर गोपनीयता

Microsoft गोपनीयता कथन

उत्तरदायी AI

• Microsoft उत्तरदायी AI मानक
• जिम्मेदार एआई FAQ के लिए Microsoft Power Platform
• Dynamics 365 के लिए जिम्मेदार AI FAQ
• जिम्मेदार एआई के लिए अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न Microsoft Copilot Studio