人工知能が Windows にやってくる: 企業はセキュリティ ポリシー設定の準備ができていますか?
ワープロ文書から次期 Windows 11 (Explorer プラットフォームに AI プロンプトが含まれる) まで、企業は従業員が AI プラットフォームを使用する際の顧客データやその他の機密情報へのアプローチ方法を見直す必要があります。 。
多くの企業は、オンラインで情報を保存または共有するプラットフォームや Web サイトに何を入力できるかについて、セキュリティ計画の中に制限とガイドラインを確立したいと考えています。このようなデータを処理するアプリケーションには、適切な保護手段を明示的に指定しない限り、機密情報を含めてはなりません。ポリシーにどのような概念を含めるかについての例は、オンラインですでに公開されているはずです。
ネットワークに導入されたすべての人工知能ツールを評価する
ネットワークに導入された人工知能ソフトウェアまたはツールのセキュリティを最初に評価する必要があります。企業はソフトウェアを使用する前に、その全体的な適合性を評価して、実行時にクラッシュしたりエラー メッセージが表示されたりしないことを確認する必要があります。サプライヤーはプライバシー ポリシーと利用規約を遵守する必要があります。
更新プログラム、セキュリティとバグレポートの処理、プラットフォームの改善策に関するベンダーの表現を評価することも重要です。ユーザーが AI を統合または制限できるようにするソフトウェアの制御オプションをベンダーが特定していることを確認します。プラットフォーム上で AI が使用されている場所にタグを付ける機能があるかどうかを確認します。 AI の倫理的な使用を促進しているかどうかを確認し、フィードバックのための適切なチャネルを提供します。
人工知能に関するポリシーには、顧客の機密情報を人工知能プラットフォームにアップロードすることは禁止されていると明確に記載する必要があります。ポリシー内の明確な指示には、ソフトウェアに何が許可されるかを示す必要があります。従業員は、これらのツールの使用を許可されていない人とアクセスを共有してはなりません。また、AI ツールを使用するすべての従業員は、ポリシーを確認して署名する必要があります。企業は、これらのポリシーが確実に遵守されるように従業員のトレーニングを検討する必要があります。
Windows には、ポリシー制御に関する明確な洞察が含まれます
さらに、企業は、人工知能を含むアプリケーションと、ベンダーによって許可されているリンクまたはバインディングを確認する必要がある場合があります。 . 特定の制御または制限。 Microsoft Windows の場合、同社は Microsoft Edge ブラウザや Bing 検索エンジンなどのアプリケーションが利用できる接続を制限するグループ ポリシー コントロールを公開しました。
まだまだこれからです。最近の Microsoft Build カンファレンスで、Microsoft はオペレーティング システムに人工知能を組み込んで、ユーザーが必要な機能や設定を簡単に見つけられるようにする方法を披露しました。企業は、これらのプラットフォームの本格的な展開に着手する前に、このテクノロジーの影響を評価する必要があります。
企業は、デフォルトのブラウザーを Microsoft Edge に、デフォルトの検索エンジンを Bing に変更するリクエストをブロックするなど、基本的なことから始めることができます。たとえば、「エッジ ポリシー」で説明されているように、これはグループ ポリシーまたは Intune 経由で設定できます。 Bing Chat AI などの他の設定も、Windows 11 の検索で無効にすることができます。
タスク バーの検索バーで Bing Chat AI を無効にするには、Windows キーを押して [設定] を開くか、Windows キーの I ショートカットを使用して直接開きます。次に、左側のパネルで [プライバシーとセキュリティ] をクリックし、[Windows アクセス許可] セクションまで下にスクロールし、リストから [検索アクセス許可] を選択します。 「その他の設定」セクションまで下にスクロールし、「検索の強調表示を表示」オプションをオフにします。 Bing Chat AI アイコンは検索ボックスに表示されなくなります。
Bing AI ボタンは Microsoft Edge の設定で削除できます。 Microsoft Edge ブラウザの設定を開き、左側のナビゲーション バーから [サイドバー] オプションを選択します。 「アプリケーション固有の設定」セクションで、「検出」をクリックします。ここで「ディスカバリーの表示」設定を切り替えると、ボタンが消えます。
将来の Windows バージョンにもデュー デリジェンスが必要
次期 Windows 11 バージョンでもデュー デリジェンスを実行する必要があります。 Microsoft の Build カンファレンスで強調されたように、人工知能はデスクトップ オペレーティング システムの一部になりつつあります。 Windows Copilot は、6 月から Windows 11 でプレビュー版が提供される予定です。さらに、Microsoft は Windows 用 Bing Chat プラグインに人工知能を導入する予定で、これにより開発者はアプリケーションを Copilot に統合して「ネイティブ Windows アプリケーションへの関与を高める」ことができるようになります。 Microsoft は、グループ ポリシーと Intune の設定を公開して、その使用を制限する予定です。
現在、ユーザーはグループ ポリシーを使用して Bing Chat を制限できます。 Windows 11 21H2 管理用テンプレートに、チャット アイコンを無効にするために使用できる新しいグループ ポリシー設定が導入されました。ユーザーは、2021 年 10 月 11 日に更新された Windows 用の ADMX テンプレートを公式の Microsoft ダウンロード センターからダウンロードする必要があります [21H2]。ユーザーは、Windows 11 マシン上の C:\Windows\PolicyDefinitions から中央ポリシー ストアにファイルをコピーする必要があります。 TaskBar.admx と TaskBar.adm は、チャット アイコンを構成する GPO 設定のコンポーネントです。
Windows 人工知能コンポーネントのポリシー設定を変更する
グループ ポリシー管理コンソールで、[ドメイン] を展開し、[グループ ポリシー オブジェクト] に移動します。新しいグループ ポリシー オブジェクトを作成し、新しい GPO を作成します。グループ ポリシー管理エディターのコンピューターの構成\管理用テンプレート\Windows コンポーネント\チャット パスに移動します。 「タスクバーのチャットアイコンを構成する」を見つけます。このポリシー設定を右クリックして [編集] を選択すると、次のようにポリシーを設定できます。
[有効にする] を選択してポリシーを [表示] に設定すると、タスクバーにチャット アイコンが表示されます。デフォルトでは。ユーザーは設定でそれを表示または非表示にすることができます。
チャット アイコンが有効で「非表示」に設定されている場合、デフォルトでは非表示になります。ユーザーは設定でそれを表示または非表示にすることができます。
· 無効: このポリシー設定を有効にして「無効」に設定すると、チャット アイコンは表示されなくなり、ユーザーは [設定] でアイコンの表示または非表示を切り替えることができなくなります。
ポリシー「タスクバー GPO のチャット アイコンを構成する」では、「有効」を選択してこの設定を有効にし、「適用」をクリックして「OK」をクリックします。同様に、ユーザーは再びアイコンの表示、非表示、または無効化を選択できます。
人工知能は人々が考えているよりも早くウェブとデスクトップに参入するでしょう。したがって、企業は今すぐに戦略を確立し、プロセスを見直して確実に準備を整えることを検討する必要があります。
以上が人工知能が Windows にやってくる: 企業はセキュリティ ポリシー設定の準備ができていますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

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