gallanon
Anonimizacja prompta: fikcyjne dane i przywracanie odpowiedzi AI
Dopiero tworzysz nowe pismo, pozew albo inny dokument. Wpisujesz lub wklejasz do gallanon prompt z prawdziwymi danymi, sprawdzasz zaznaczenia i dodajesz brakujące. Otrzymujesz prompt z fikcyjnymi danymi oraz klucz. Do AI wysyłasz tylko ten prompt. Potem zapisujesz odpowiedź AI jako obsługiwany plik, wczytujesz ją z kluczem do gallanon i po sprawdzeniu pobierasz odpowiedź z przywróconymi prawdziwymi danymi.
Detekcja zoptymalizowana pod dokumenty polskie.
Jak to działa krok po kroku
- Wybierz trzeci tryb i wpisz polecenie, opis sprawy oraz dane potrzebne do przygotowania dokumentu. Treść pozostaje w pamięci bieżącej karty.
- Uruchom wykrywanie. Sprawdź zaznaczone nazwiska, adresy i numery. Zaznacz ręcznie wszystko, co pominięto, również nietypowe szczegóły sprawy.
- Po weryfikacji wygeneruj prompt. gallanon losuje dane zastępcze i wiąże je z oryginałami w kluczu. Przeczytaj wynik, zanim skopiujesz go do LLM.
- Zapisz klucz, najlepiej zaszyfrowany. Wyślij do AI wyłącznie przygotowany prompt. Poproś model o zachowanie fikcyjnych imion, nazwisk i numerów.
- Zapisz odpowiedź AI jako TXT, MD, RTF, DOCX lub ODT. Nawet po restarcie komputera możesz wczytać ją z kluczem w ścieżce przywracania danych.
- Sprawdź proponowane przywrócenia. Potwierdź odmiany nazwisk, dopasuj pominięte fragmenty i pobierz dokument z prawdziwymi danymi.
Różnica względem pierwszego trybu dotyczy danych widocznych dla modelu. Tryb dokumentu używa jednoznacznych etykiet [PSN-1]. Tryb prompta używa fikcyjnych nazw i wartości, dzięki czemu polecenie przypomina zwykły opis sprawy. Nie daje to gwarancji lepszej odpowiedzi AI.
Dane zastępcze są losowane lokalnie, a nie obliczane z oryginału. Klucz zapisuje ich powiązania i zaobserwowane formy. Dla polskich nazwisk przechowuje również propozycje odmiany, które mogą wymagać potwierdzenia podczas przywracania.
Odpowiedź AI może być zupełnie nowym pismem. Nazwa pliku i liczba wystąpień nie muszą odpowiadać promptowi. Zachowaj jednak właściwy klucz: sama fikcyjna nazwa nie pozwala odtworzyć prawdziwej.
Przykład zastosowania
Chcesz przygotować wezwanie do zapłaty, ale nie masz jeszcze gotowego pisma. Wpisujesz polecenie z danymi stron. Do AI trafia wersja z fikcyjnymi danymi. Otrzymane wezwanie wczytujesz z kluczem do gallanon i przywracasz dane właściwych osób.
Co trzeba sprawdzić
- Fikcyjne dane nie usuwają ryzyka rozpoznania osoby po opisie. Usuń albo uogólnij niepotrzebne okoliczności i sprawdź cały prompt.
- Zmiana dat, kwot lub faktów może wpłynąć na rozumowanie modelu. Nie używaj zmienionych dat do obliczania rzeczywistych terminów i nie traktuj fikcyjnych numerów jako poprawnych danych urzędowych.
- Model może skrócić nazwisko, użyć samego imienia albo wymyślić inną osobę. gallanon rozpoznaje zapisane warianty, ale nie każdą możliwą parafrazę. Potencjalne dane bez dopasowania pokazuje pomocniczo, nie jako pełny wykaz błędów AI.
- Przywrócenie danych nie sprawdza zasadności ani poprawności merytorycznej pisma. Przeczytaj końcowy dokument, zanim go wykorzystasz.
Pseudonimizacja nie pozbawia danych osobowego charakteru. Także dokument po cenzurze może pozwalać na identyfikację przez pozostały kontekst.