Intelligenza artificiale, apprendimento automatico e utilizzo dei dati di Slack
Questa guida è una risorsa aggiuntiva che fornisce informazioni dettagliati sul modo in cui Slack utilizza i dati durante la creazione delle funzioni di intelligenza artificiale (IA) e di apprendimento automatico (ML).
Nota: consigliamo di leggere Il nostro approccio all’IA e all’apprendimento automatico prima di rivedere le informazioni più dettagliate qui di seguito.
Panoramica dei dati
Come definito nella nostra Informativa sulla privacy, i Dati dei clienti sono costituiti da quanto segue:
- Dati dei messaggi, es. il contenuto di un messaggio
- Dati dei file, es. i file caricati su Slack
- Dati degli oggetti, es. un canale o un elenco
- Dati delle trascrizioni, es. la trascrizione di un incontro
Slack non utilizza i Dati dei clienti per addestrare i modelli linguistici di grandi dimensioni (LMM) utilizzati nelle funzioni di intelligenza artificiale generativa. Come definito nell'Informativa sulla privacy di Slack, i nostri sistemi possono analizzare informazioni sull’utilizzo (come la frequenza di utilizzo o di interazione con una funzione) e informazioni sulle aree di lavoro (come il numero di utenti o le impostazioni dell'area di lavoro) per le funzioni di apprendimento automatico.
Tipi di modelli
Utilizziamo vari modelli per alimentare le funzioni di IA e di apprendimento automatico di Slack. Comprendere questi modelli e la loro funzione è la chiave per capire come vengono utilizzati i dati.
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Modelli generativi
Questi modelli utilizzano LLM di terze parti per creare un output. I dati del cliente non vengono usati per allenare questi modelli. -
Modelli predittivi
Questi modelli utilizzano algoritmi di apprendimento automatico per alimentare funzioni come i consigli sui canali e i suggerimenti di emoji. La maggior parte dei nostri modelli predittivi sono modelli globali, il che significa che vengono addestrati su dati aggregati provenienti da più clienti.
In che modo le funzioni utilizzano i modelli e i dati
La tabella seguente descrive i dati e i modelli che supportano specifiche funzioni di Slack.
| Funzione | Esempi | Dati utilizzati | Modello generativo utilizzato? | Modello predittivo utilizzato? |
| Riepilogo | Riepiloghi del canale, riepiloghi di file, note dell’incontro, sintesi |
Dati dei clienti: Dati di messaggi, file e trascrizioni Altre informazioni: Informazioni su account, aree di lavoro e utilizzo |
Sì, ad es. per generare un riepilogo Nota: Questo modello non utilizza mai i dati del cliente per l’allenamento |
Sì, ad es. per personalizzare un riepilogo Nota: Questo è un modello globale, ma non vengono utilizzati i dati del cliente per allenarlo |
| Cerca | Ricerca in linguaggio naturale, ranking della ricerca |
Dati dei clienti: Dati di messaggi, file, trascrizioni e oggetti di Slack Altre informazioni: Informazioni su account, aree di lavoro e utilizzo |
Sì, ad es. per generare una risposta di ricerca Nota: Questo modello non utilizza mai i dati del cliente per l’allenamento |
Sì, ad es. per classificare i risultati di ricerca Nota: Questo è un modello globale, ma non vengono utilizzati i dati del cliente per allenarlo |
| business value | Ricerca degli utenti, ricerca dei canal, archivio dei canali, suggerimenti sui membri che entrano o escono, VIP |
Dati dei clienti: N/D Altre informazioni: Informazioni sull’utilizzo |
No |
Sì, ad es. per dare dei suggerimenti Nota: Questo è un modello globale, ma non vengono utilizzati i dati del cliente per allenarlo |
| Azioni IA | Creazione workflow IA, riepilogo del passaggio di workflow del canale |
Dati dei clienti: Dati di messaggi, file, trascrizioni e oggetti di Slack Altre informazioni: Informazioni sull’area di lavoro e sull’account |
Sì, ad es. per generare dei workflow da query in linguaggio naturale e potenziare il riepilogo e la ricerca dei passaggi di workflow Nota: Questo modello non utilizza mai i dati del cliente per l’allenamento |
No |
| Completamento automatico | Consigli di @tag, suggerimenti per la navigazione nella ricerca |
Dati dei clienti: N/D Altre informazioni: Informazioni su account, aree di lavoro e utilizzo |
No |
Sì, ad es. per produrre dei suggerimenti Nota: Questo è un modello globale, ma non vengono utilizzati i dati del cliente per allenarlo |
| Spam | Modelli di rilevamento dello spam per prevenire l'abuso della piattaforma |
Dati dei clienti: N/D Altre informazioni: Informazioni su account, aree di lavoro e utilizzo |
No |
Sì, ad es. per classificare lo spam Nota: Questo è un modello globale, ma non vengono utilizzati i dati del cliente durante l’allenamento |
| Traduzione | Rilevamento della lingua, traduzione linguistica IA |
Dati dei clienti: Dati di messaggi, file e trascrizioni Altre informazioni: Informazioni su account, aree di lavoro e utilizzo |
Sì, ad es. per generare traduzioni Nota: Questo modello non utilizza mai i dati del cliente per l’allenamento |
Sì, ad es. per rilevare la lingua per le traduzioni Nota: Questo non è un modello globale |
*La colonna Esempi di questa tabella ha scopo illustrativo e non fornisce un elenco esaustivo delle funzioni di Slack.