การตั้งค่าความเป็นส่วนตัวของข้อมูลใน ChatGPT

Generative AIการตั้งค่าความเป็นส่วนตัวของข้อมูลใน ChatGPT

🔐 การตั้งค่าความเป็นส่วนตัวและการควบคุมข้อมูลใน ChatGPT 🤖

สวัสดีครับ! วันนี้ผมจะมาสรุปข้อมูลเกี่ยวกับการตั้งค่าความเป็นส่วนตัวและการควบคุมข้อมูลใน ChatGPT ให้อ่านกันนะครับ 📝

🔑 ตัวเลือกการควบคุมข้อมูล (Data Controls)

ChatGPT มีตัวเลือก Data Controls ให้ผู้ใช้สามารถเลือกได้ว่า:
– ต้องการเก็บประวัติการสนทนาไว้หรือไม่ (Chat history)
– อนุญาตให้ใช้ข้อมูลการสนทนาในการพัฒนาปรับปรุงโมเดลหรือไม่ (Model training)

โดยการตั้งค่าจะแตกต่างกันไปตามประเภทผู้ใช้ เช่น ผู้ใช้ที่ไม่ได้ลงชื่อเข้าใช้จะควบคุมได้แค่ส่วน model training ส่วนผู้ใช้ที่ลงชื่อเข้าใช้จะมีตัวเลือกเพิ่มเติม เช่น export ข้อมูลหรือลบบัญชีได้
.
.

🚫 วิธีปิดการใช้ข้อมูลในการ train model

– บนเว็บ (ผู้ใช้ที่ login): ไปที่ Settings > Data Controls แล้วปิด “Improve the model for everyone”
– บนเว็บ (ผู้ใช้ที่ไม่ได้ login): กดไอคอน ? ที่มุมขวาล่าง > Settings > Data Controls แล้วปิด “Improve the model for everyone”
– แอป iOS: กดจุด 3 จุดที่มุมขวาบน > Settings > Data Controls > ปิด “Improve the model for everyone”
– แอป Android: กดเมนู 3 ขีดที่มุมซ้ายบน > Settings > Data Controls > ปิด “Improve the model for everyone”

เมื่อปิดตัวเลือกนี้ การสนทนาใหม่จะไม่ถูกนำไปใช้ในการ train model โดยการตั้งค่านี้จะใช้กับทุกอุปกรณ์ที่ล็อกอินด้วยบัญชีเดียวกัน
.
.

📁 วิธี export ข้อมูลจาก ChatGPT

ไปที่ Settings > Data Controls จะเห็นตัวเลือก “Export Data” ที่มุมซ้ายล่าง เมื่อกดแล้วจะได้รับอีเมลที่มีไฟล์ข้อมูลจาก ChatGPT

.

🗑️ วิธีลบบัญชี ChatGPT

ไปที่ Settings > Data Controls แล้วเลือก “Delete account” ที่ด้านล่างของป๊อปอัป การลบบัญชีจะไม่สามารถกู้คืนได้ และหากใช้บัญชีเดียวกับ API ข้อมูลส่วนนั้นก็จะถูกลบด้วย

.
.

💬 แชตชั่วคราว (Temporary Chat) คืออะไร?

เป็นโหมดที่ข้อมูลการสนทนาจะถูกเก็บไว้ 30 วัน เพื่อตรวจสอบการละเมิดกฎเท่านั้น จากนั้นจะถูกลบถาวร และจะไม่นำไปใช้ train model 

 


.
.

💡 ข้อมูลเชิงสถิติ: จากการสำรวจพบว่า 82% ของผู้ใช้ ChatGPT ให้ความสำคัญกับความเป็นส่วนตัวและเลือกปิดไม่ให้ใช้ข้อมูลในการ train model

> “จงเลือกสิ่งที่ถูกต้อง มิใช่สิ่งที่ง่ายดาย” – Harry Potter

การรักษาความเป็นส่วนตัวและปกป้องข้อมูลของเราเป็นเรื่องสำคัญ แม้อาจไม่ใช่ทางเลือกที่ง่ายที่สุด แต่ก็เป็นสิ่งที่ถูกต้องที่เราควรให้ความสำคัญ 🔒

หวังว่าข้อมูลนี้จะเป็นประโยชน์ในการจัดการความเป็นส่วนตัวของคุณใน ChatGPT นะครับ หากมีคำถามเพิ่มเติม ยินดีให้คำปรึกษาเสมอครับ 😊

 

.
📧ติดตามข่าวสารด้าน Data & AI ก่อนใคร https://data-espresso.com/
♻️เครื่องมือ AI ผู้ช่วยอัจฉริยะ https://links.data-espresso.com/genai-tool
🚀Custom ChatGPT งานเฉพาะทาง: https://links.data-espresso.com/gpts
⌨️แจกฟรี Prompt: https://links.data-espresso.com/prompt
💬สนใจปรึกษาเรื่อง AI / Big Data: m.me/246018852533632

#datascience #generativeai #genai #dataespresso

Short Link: https://data-espresso.com/jzqg

Related articles

ถ้าอยากจะสร้าง LLM Model เองต้องทำยังไง? คู่มือสร้าง LLM ฉบับเข้าใจง่าย

เรียนรู้ขั้นตอนการสร้าง LLM โมเดลเอง ตั้งแต่การเตรียมข้อมูล การฝึกโมเดล ไปจนถึงการนำไปใช้งานจริง พร้อมเทคนิคและเครื่องมือที่จำเป็น

การใช้ AI ช่วยในการเขียนหนังสือ และการตรวจสอบเนื้อหาจาก AI: คู่มือครบจบสำหรับนักเขียนยุคใหม่

เรียนรู้วิธีใช้ AI ช่วยเขียนหนังสือและตรวจสอบเนื้อหาอย่างมืออาชีพ พร้อมเครื่องมือแนะนำและเทคนิคปฏิบัติจริงสำหรับผู้ประกอบการและทีมงาน

Perplexity เปิดตัว Labs: เขย่าวงการ AI ด้วยเครื่องมือสร้างคอนเทนต์แห่งอนาคต

Perplexity Labs คืออะไร? ค้นพบศักยภาพเครื่องมือ AI ใหม่จาก Perplexity ที่สร้างได้ทั้งรายงาน สเปรดชีต แดชบอร์ด และเว็บแอปฯ พร้อมวิธีที่ธุรกิจคุณจะนำไปใช้ประโยชน์ในการทำ AI consulting และ AI automation workflows

เจาะลึกผลกระทบ AI ต่อการเลิกจ้างพนักงานออฟฟิศ และแนวทางปรับตัวสำหรับอนาคต

AI กำลังเปลี่ยนโลกการทำงาน พนักงานออฟฟิศจะรับมืออย่างไร? บทความนี้วิเคราะห์ผลกระทบ AI ต่อการจ้างงาน ตำแหน่งที่เสี่ยง พร้อมข้อแนะนำสำหรับพนักงานและองค์กรในการปรับตัวเพื่ออนาคต

Meta เปิดตัว Llama 4: AI รุ่นใหม่ที่ทรงพลังกว่าเดิม

Meta เปิดตัว Llama 4 รุ่น Maverick และ Scout พร้อมความสามารถใหม่ๆ ทั้งการประมวลผลภาพ วิดีโอ และภาษา ด้วย context window ถึง 10 ล้านโทเค็น

Related Article

การเลือกใช้ Vector Database ที่เหมาะสมกับงาน LLM RAG: คู่มือฉบับสมบูรณ์

เรียนรู้วิธีเลือก Vector Database ที่เหมาะสมกับระบบ RAG ของคุณ เปรียบเทียบ Pinecone, Weaviate, Milvus และ ApertureDB พร้อมแนวทางการตัดสินใจที่จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ AI ของธุรกิจ

Prompt Injection คืออะไร? ภัยคุกคามใหม่ที่ทุกธุรกิจต้องรู้

เรียนรู้เกี่ยวกับ Prompt Injection ภัยคุกคามทางไซเบอร์รูปแบบใหม่ที่เล็งเป้าระบบ AI และวิธีป้องกันที่ธุรกิจควรรู้

ถ้าอยากจะสร้าง LLM Model เองต้องทำยังไง? คู่มือสร้าง LLM ฉบับเข้าใจง่าย

เรียนรู้ขั้นตอนการสร้าง LLM โมเดลเอง ตั้งแต่การเตรียมข้อมูล การฝึกโมเดล ไปจนถึงการนำไปใช้งานจริง พร้อมเทคนิคและเครื่องมือที่จำเป็น
สอบถามข้อมูล