Patakaran sa Pagdumala ug Paggamit sa AI

1. Pasiuna

Naghatag ang AhaSlides sa mga bahin nga gipadagan sa AI aron matabangan ang mga tiggamit nga makamugna mga slide, mapaayo ang sulud, tubag sa grupo, ug daghan pa. Kini nga Patakaran sa Pagdumala ug Paggamit sa AI naglatid sa among pamaagi sa responsableng paggamit sa AI, lakip ang pagpanag-iya sa datos, mga prinsipyo sa pamatasan, transparency, suporta, ug pagkontrol sa gumagamit.

2. Pagpanag-iya ug Pagdumala sa Data

• Pagpanag-iya sa Gumagamit: Ang tanan nga sulud nga hinimo sa gumagamit, lakip ang sulud nga gihimo sa tabang sa mga bahin sa AI, iya ra sa tiggamit.
• AhaSlides IP: Gipabilin sa AhaSlides ang tanang katungod sa logo niini, mga asset sa brand, templates, ug mga elemento sa interface nga gihimo sa plataporma.
• Pagproseso sa datos:
  • Ang mga feature sa AI mahimong magpadala og mga input ngadto sa mga third-party model providers (eg, OpenAI) para sa pagproseso. Ang datos wala gigamit sa pagbansay sa mga modelo sa ikatulo nga partido gawas kung klaro nga gipahayag ug giuyonan.
  • Kadaghanan sa mga bahin sa AI wala magkinahanglan og personal nga datos gawas kung kini tinuyo nga gilakip sa tiggamit. Ang tanan nga pagproseso gihimo subay sa among Patakaran sa Pagkapribado ug mga pasalig sa GDPR.
• Exit ug Portability: Ang mga tiggamit mahimong mag-export sa slide content o magtangtang sa ilang data bisan unsang orasa. Wala kami karon nagtanyag ug awtomatikong paglalin sa ubang mga provider.

3. Pagpihig, Kaangayan, ug Etika

• Pagminus sa Bias: Ang mga modelo sa AI mahimong magpakita sa mga bias nga naa sa datos sa pagbansay. Samtang ang AhaSlides naggamit sa kasarangan aron makunhuran ang dili angay nga mga sangputanan, dili kami direkta nga nagkontrol o nagbansay pag-usab sa mga modelo sa ikatulo nga partido.
• Pagkamatarong: Aktibo nga gibantayan sa AhaSlides ang mga modelo sa AI aron maibanan ang pagpihig ug diskriminasyon. Ang kaangayan, pagka-inclusivity, ug transparency mao ang kinauyokan nga mga prinsipyo sa disenyo.
• Ethical Alignment: Gisuportahan sa AhaSlides ang responsable nga mga prinsipyo sa AI ug nahiuyon sa labing kaayo nga mga gawi sa industriya apan dili pormal nga nagpamatuod sa bisan unsang piho nga regulasyon sa AI ethics framework.

4. Transparency ug Explainability

• Proseso sa Desisyon: Ang mga sugyot nga gipadagan sa AI gihimo sa dagkong mga modelo sa pinulongan base sa konteksto ug input sa user. Kini nga mga output probabilistic ug dili deterministiko.
• Gikinahanglan ang Pagrepaso sa Gumagamit: Ang mga tiggamit gilauman nga magrepaso ug mag-validate sa tanan nga sulud nga hinimo sa AI. Ang AhaSlides dili garantiya sa katukma o pagkaangay.

5. Pagdumala sa Sistema sa AI

• Post-Deployment Testing and Validation: A/B testing, human-in-the-loop validation, output consistency checks, ug regression testing gigamit aron mapamatud-an ang AI system behaviour.
• Metrics sa Performance:
  • Pagkatukma o pagkadugtong (kung mahimo)
  • Pagdawat sa user o rate sa paggamit
  • Latency ug pagkaanaa
  • Ang gidaghanon sa reklamo o sayup nga taho
• Pag-monitor ug Feedback: Ang pag-log ug dashboard nagsubay sa mga pattern sa output sa modelo, mga rate sa interaksyon sa user, ug mga anomaliya nga gi-flag. Mahimong i-report sa mga tiggamit ang dili tukma o dili angay nga output sa AI pinaagi sa UI o suporta sa kustomer.
• Pagdumala sa Pagbag-o: Ang tanan nga dagkong mga pagbag-o sa sistema sa AI kinahanglan nga susihon sa gi-assign nga Tag-iya sa Produkto ug sulayan sa yugto sa wala pa i-deploy ang produksiyon.

6. Mga Kontrol ug Pag-uyon sa Gumagamit

• Pag-uyon sa Gumagamit: Gipahibalo ang mga tiggamit kung gigamit ang mga bahin sa AI ug mahimong mopili nga dili gamiton kini.
• Pag-moderate: Ang mga pag-aghat ug mga output mahimong awtomatikong i-moderate aron makunhuran ang makadaot o abusadong content.
• Mga Opsyon sa Pag-override sa Manwal: Gipabilin sa mga tiggamit ang abilidad sa pagtangtang, pag-usab, o pag-usab sa mga output. Walay aksyon nga awtomatikong gipatuman nga walay pagtugot sa user.
• Feedback: Among giawhag ang mga tiggamit sa pagreport sa mga problema nga AI output aron among mapauswag ang kasinatian.

7. Pagganap, Pagsulay, ug Pag-audit

• Ang mga buluhaton sa TEVV (Pagsulay, Pagsusi, Pagpamatuod ug Pag-validate) gihimo.
  • Sa matag dagkong update o retraining
  • Kada bulan para sa pagmonitor sa performance
  • Diha-diha dayon sa insidente o kritikal nga feedback
• Kasaligan: Ang mga bahin sa AI nagsalig sa mga serbisyo sa ikatulo nga partido, nga mahimong magpakilala sa latency o panagsa nga dili tukma.

8. Integration ug Scalability

• Scalability: Ang AhaSlides naggamit sa scalable, cloud-based nga imprastraktura (eg, OpenAI APIs, AWS) aron suportahan ang mga feature sa AI.
• Paghiusa: Ang mga bahin sa AI na-embed sa interface sa produkto sa AhaSlides ug dili karon magamit pinaagi sa publiko nga API.

9. Pagsuporta ug Pagmentinar

• Suporta: Ang mga tiggamit mahimong makontak hi@ahaslides.com alang sa mga isyu nga may kalabutan sa AI-powered features.
• Pagmentinar: Ang AhaSlides mahimong mag-update sa mga bahin sa AI samtang ang mga pag-uswag magamit pinaagi sa mga tighatag.

10. Liability, Warranty, ug Insurance

• Disclaimer: Ang mga feature sa AI gihatag nga "as-is." Gisalikway sa AhaSlides ang tanan nga mga garantiya, gipahayag o gipasabut, lakip ang bisan unsang garantiya sa katukma, kaarang alang sa usa ka partikular nga katuyoan, o dili paglapas.
• Limitasyon sa Garantiya: Ang AhaSlides dili responsable sa bisan unsang sulud nga gihimo sa mga bahin sa AI o bisan unsang kadaot, peligro, o pagkawala - direkta o dili direkta - nga miresulta gikan sa pagsalig sa mga namugna sa AI.
• Seguro: Ang AhaSlides wala karon nagpadayon sa piho nga sakup sa seguro alang sa mga insidente nga may kalabotan sa AI.

11. Tubag sa Insidente alang sa AI Systems

• Pagsusi sa Anomaliya: Ang wala damha nga mga output o pamatasan nga gi-flag pinaagi sa pag-monitor o mga taho sa tiggamit giisip nga potensyal nga mga insidente.
• Insidente Triage ug Containment: Kung ang isyu nakumpirma, rollback o restriction mahimong ipahigayon. Ang mga log ug mga screenshot gipreserbar.
• Pag-analisa sa Root Cause: Ang usa ka post-insidente nga taho gihimo lakip ang hinungdan nga hinungdan, resolusyon, ug mga update sa mga proseso sa pagsulay o pag-monitor.

12. Decommissioning ug End-of-Life Management

• Mga Pamantayan alang sa Pag-decommissioning: Ang mga sistema sa AI giretiro kung kini dili epektibo, nagpaila sa dili madawat nga mga peligro, o gipulihan sa labing maayo nga mga alternatibo.
• Pag-archive ug Pagtangtang: Ang mga modelo, log, ug may kalabutan nga metadata gi-archive o luwas nga gitangtang matag internal nga mga palisiya sa pagpadayon.

Ang mga gawi sa AI sa AhaSlides gidumala sa ilawom sa kini nga palisiya ug dugang nga gisuportahan sa among privacy Policy, subay sa mga prinsipyo sa pagpanalipod sa datos sa kalibutan lakip ang GDPR.

Alang sa mga pangutana o kabalaka bahin sa kini nga palisiya, kontaka kami sa hi@ahaslides.com.

Pagkat-on Dugang

Bisitaha kami AI Help Center para sa mga FAQ, mga tutorial, ug sa pagpaambit sa imong feedback sa among AI features.

Changelog

• Hulyo 2025: Ikaduhang bersyon sa polisiya nga gi-isyu nga adunay giklaro nga mga kontrol sa user, pagdumala sa datos, ug mga proseso sa pagdumala sa AI.
• Pebrero 2025: Unang bersyon sa panid.