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法务如何用ChatGPT和业务Battle

法务如何用ChatGPT和业务Battle

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(全文1020字,但图里字很多,仔细看差不多要10分钟)


身份证号码后六位打上*,再计算其MD5值,这样就已经是匿名化的个人信息了。每每听到这种观点,我都不禁扶额。


昨天,我带着这个问题,问了一下Chat GPT,经过一些尝试,他给出了让我满意的答案。某种意义上,他已经可以代替我和业务Battle了。


甚至,还可以帮忙应付可能的追问。


接下来本文将详细介绍如何引导Chat GPT在中国法语境下回答出我们想要的答案。

  一、第一次尝试


第一次提问时,我没有考虑到Chat GPT大部分训练语料是英文,且是在2021年之前的语料,故而其对我国的《个人信息保护法》(“PIPL”)中相关定义并不了解。但不断地纠正、引导后,其也给出了基本准确的答案。


(一)如何匿名化处理



这里给出的很多内容,与去标识化概念很相近。于是我进一步问他,去标识化和匿名化的区别。


(二)匿名化等于去标识化吗?


这里他犯了一个错误,将去标识化视为了匿名化的子集,于是我进一步纠正。


其定义的匿名化仍可能重识别到个人,与PIPL的定义不同,于是我进一步纠正。


(三)正式提问

在厘清上述概念后,我正式提问。


基本符合需求,不过他又犯了个错误,说MD5算法是可逆的,于是我进一步纠正。


他真的很懂礼貌。


(四)得寸进尺


回答完问题后,我还想进一步看看他写邮件的能力,便继续问。


听说他用英文写邮件的能力更强,以后也可以试试。


  二、第二次尝试


我总结了一下,Chat GPT对PIPL并不了解,他的回答在我看来错误,其实可能是因为基于其他国家法律回答的。那么如果我告诉他PIPL对个人信息、去标识、匿名化的定义,他会不会表现更好呢?


(一)个人信息和匿名化的定义输入



在我提供语料后,他还会阐述对法条的理解,真是妙啊。


(二)去标识化的定义输入



去标识化的定义与PIPL仍有差别,再补充输入一下。



他真的很懂礼貌。


(三)小测试


说得倒是好听,让我来看看,他对二者的理解到位没有。于是我再次问了一下二者的区别,并且还加了定语“在PIPL定义下”



这次基本找不到什么毛病了,好聪明


(四)正式提问



没有什么瑕疵,看来他已经学会了,但感觉论述不够充分,再问问。



(五)追问


论证已经比较完善了,我再从业务人员视角“刁难”他一次吧。



好家伙,有理有据还很有礼貌,我真的要向他好好学习。


(六)再写封邮件



此致敬礼没有截出来,内容虽然不够详实,但真的已经有模有样了。


  三、结语


经过一晚上的体验,不禁感叹AI技术的强大。当然你必须具备相应领域的专业知识,不断纠错,不断指引,才能够指引Chat GPT给出你想要的答案。

我的朋友们还尝试用Chat GPT写文案、做翻译、润色简历、找案例,都取得了比较惊喜的效果,可探索的空间很大。

AI是否能完全替代人类仍难论定。但是,不会用AI的人应该大概率会被会用AI的人取代。

持续学习吧。


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