# Privacy और Data Governance — AI Safety, Evaluation और Cost Control

Source: https://www.geekswithgeeks.com/hi/ai-safety/resp-privacy-governance

> Data minimisation, retention सीमाएँ, access control और provider शर्तें लागू करें।

## कम इकट्ठा करें, कम रखें, कम साझा करें

अच्छा data governance कुछ नियम मानता है। **न्यूनतम रखें**: model को सिर्फ़ वही भेजें जो काम को चाहिए। **Retention सीमित करें**: रखने का कारण न हो तो prompts और outputs निश्चित अवधि के बाद हटाएँ। **Access नियंत्रित करें**: जिन्हें logs चाहिए वही उन्हें पढ़ें। **अपने provider को जानें**: डेटा उपयोग, training और retention की शर्तें पढ़ें, और अपने दायित्वों से मेल खाती settings या अनुबंध चुनें। **पारदर्शी रहें**: users को बताएँ कि आप कौन-सा डेटा कैसे उपयोग करते हैं, और जहाँ क़ानून माँगे वहाँ उसे हटाने के तरीक़े दें।

## डेटा-व्यवहार का नोट

इसे सरल भाषा में लिखें। टीमें, auditors और users सभी इसे पढ़ सकते हैं।

```text
What we send to the model   user question + retrieved help-centre text (PII masked)
What we store               question, answer, feedback: 30 days, then deleted
Who can read logs           support leads and on-call engineers only
Provider terms              no training on our data; enterprise settings enabled
User rights                 users can request deletion through the settings page
```

**Quiz:** Data minimisation क्या है?

- [ ] कभी काम आए इसलिए सब इकट्ठा करना
- [ ] Files compress करना
- [ ] Model हटाना
- [x] Model को सिर्फ़ वही डेटा भेजना जो काम को चाहिए

*Answer:* Model को सिर्फ़ वही डेटा भेजना जो काम को चाहिए. कम इकट्ठा और साझा डेटा का मतलब है कम जो leak या दुरुपयोग हो सके।