AI 原則
本譯文僅供參考，若與英文版本牴觸，應以英文版本為準。
我們對 AI 和機器學習的方法
在 Slack，人工智慧 (AI) 和機器學習 (ML) 是我們產品體驗的核心。我們所做的一切工作之基礎都來自於我們對資料隱私權和安全性的承諾，確保有堅實穩健的管制機制來保護你的資訊。我們絕不會使用你的客戶資料 (例如訊息和檔案) 來訓練任何 LLM。
我們所建置設計的 AI 和 ML 功能，旨在讓 Slack 中的作業更簡單、更聰明、更有效率。儘管對 Slack 而言，AI 是較新的功能，然而一直以來，ML 早已是 Slack 體驗重要的一環。本指南深入挖掘將這些技術建置到 Slack 的方法，以及技術之間的鮮明差異：
- 具體而言，AI 是指生成式 AI 功能，由大型語言模型 (LLM) 支援，例如頻道摘要。
- ML 包含的各項功能使用預測模型，例如當提及其他使用者時的表情符號建議和顯示名稱建議。
Slack AI
AI 功能包含在 Slack 付費方案中。管理員可以啟用或停用 AI 功能，讓客戶全權控制在其工作空間中如何及是否使用 AI 功能。
我們在設計 AI 架構時即考慮到隱私權問題：
- Slack 的 AI 功能僅會使用你有權存取的內容。舉例來說，AI 搜尋答覆將僅包含你也可能在標準搜尋中找到的結果。
- 我們絕不會使用你的客戶資料 (例如訊息和檔案) 來訓練任何 LLM。
- Slack 使用的 LLM 都部署在我們的雲端基礎結構內，確保 LLM 服務提供者無法存取你的資料。
注意：管理員可以決定工作空間或 Enterprise 組織中的成員是否有權限存取我們的 AI 功能。請參閱管理 Slack 的 AI 功能存取權瞭解詳情。
Slack 的機器學習
我們也採用預測式的機器學習模型，協助提升 Slack 體驗。當你在表情符號選擇器中看到你和團隊成員最近使用過的某個表情符號，或者某個自動完成建議幫助你在公司找到使用一般名稱的正確人員，這背後都是因為我們的 ML 模型能確保這些建議的關聯程度與準確性之故。
- 透過機器學習模型，我們可以提供高品質、個人化的體驗。
- 我們建置並訓練模型，使模型不會再製客戶資料，且模型的輸出不會連結特定客戶的資料。
提示：請參閱我們的隱私權原則，一覽我們在 Slack 和客戶控制方面所遵循的產品開發告知原則。
深入瞭解模型與資料
如需深入瞭解我們使用的生成式模型與預測模型，以及這些模型如何為我們的 AI 和機器學習功能提供技術支援，請參閱 Slack 人工智慧、機器學習與資料使用。此資源詳細說明我們的 AI 及機器學習資料處理做法，適合想要深入瞭解相關資訊的使用者參考。