Safety, Privacy & Eval
Lesson 1 dari 3 · Menengah · 35 sampai 45 menit

Privacy dan data yang tidak boleh sembarang masuk AI

Privacy dimulai dari mengenali data sensitif, tujuan penggunaan, akses, retensi, dan risiko platform. Materi ini membantu kamu membuat aturan data sebelum memakai AI.

Setelah selesai, kamu bisaLesson 1 dari 3
  • Mengelompokkan data berdasarkan sensitivitas
  • Menerapkan redaction
  • Menentukan aturan akses dan retensi

Sebelum mulai

  • Punya contoh data kerja yang sering diproses.
  • Paham bahwa tools AI punya kebijakan data berbeda.
Target belajar: Setelah selesai, kamu bisa mengklasifikasikan data dan menentukan mana yang aman, perlu redaksi, atau tidak boleh masuk AI publik.

Konsep utama

01Data classification

Data classification membagi data berdasarkan sensitivitas, misalnya publik, internal, rahasia, atau data pribadi.

Kenapa penting: Klasifikasi membantu menentukan tool, izin, dan proses review.

Contoh: FAQ publik bisa masuk AI umum, tetapi data customer dan kontrak perlu aturan lebih ketat.

Yang sering keliru: Menganggap semua dokumen kerja aman karena tidak terlihat rahasia.

02PII dan redaction

PII adalah data yang bisa mengidentifikasi seseorang. Redaction menghapus atau menyamarkan bagian sensitif sebelum diproses.

Kenapa penting: AI workflow sering memakai data teks panjang yang bisa menyimpan nama, email, nomor telepon, atau alamat.

Contoh: Sebelum analisis chat pelanggan, samarkan nama, nomor order, dan kontak.

Yang sering keliru: Hanya menghapus nama tetapi meninggalkan email atau nomor transaksi.

03Data retention dan access

Retention menjelaskan berapa lama data disimpan. Access menjelaskan siapa atau sistem apa yang boleh melihatnya.

Kenapa penting: Tool AI dan integrasi bisa menyimpan data di beberapa tempat.

Contoh: Tentukan apakah prompt, file upload, dan log boleh disimpan untuk training atau audit.

Yang sering keliru: Tidak membaca setting data policy tool yang dipakai.

Cara kerjanya

Data yang harus hati-hati: identitas pribadi, nomor dokumen, data kesehatan, data finansial, kontrak rahasia, API key, password, data customer, dan dokumen internal yang belum boleh publik. Prinsipnya: masukkan data seminimal mungkin untuk menyelesaikan task.

Sebelum memakai AI publik, redaksi data sensitif. Ganti nama dengan label, hapus nomor rekening, hapus email, dan jangan tempel API key. Untuk bisnis, cek policy vendor: apakah data dipakai untuk training, bagaimana retensi, siapa yang punya akses, dan apakah ada mode enterprise/privacy.

Contoh nyata

Aman: “customer A komplain barang telat”. Tidak aman: tempel nama lengkap, nomor HP, alamat rumah, invoice, dan chat lengkap tanpa izin.

Coba sendiri

  1. 1

    Ambil contoh data customer fiktif.

  2. 2

    Tandai field sensitif.

  3. 3

    Buat versi redacted.

  4. 4

    Gunakan versi redacted untuk prompt.

Prompt yang bisa dipakai

Redaksi data sensitif dari teks berikut sebelum dipakai untuk AI. Tandai informasi yang dihapus dan ganti dengan placeholder. Teks: [tempel teks].

Cek pemahaman

Jawab dengan bahasa sendiri. Kalau masih muter-muter, baca ulang bagian yang paling nyangkut.

  1. 1

    Apa itu data minimization?

  2. 2

    Sebutkan 5 jenis data yang tidak boleh sembarang dimasukkan ke AI.

  3. 3

    Kenapa API key tidak boleh ditempel ke prompt?

Tugas

Buat Privacy Checklist untuk pengguna AI pemula dan bisnis kecil.

Lanjut ke materi berikutnya

Setelah aturan data, lanjut ke risiko LLM seperti prompt injection, data leakage, dan excessive agency.
Lanjut: Risiko LLM: prompt injection, data leakage, dan excessive agency