2026-04-30

Microsoft Copilot ਲਈ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਲੇਬਲ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਸਾਇਲੋ ਠੀਕ ਕਰੋ

ਇਹ ਐਪੀਸੋਡ ਦਲੀਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਲੇਬਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗਲਤ ਸਮਝਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਕਸਰ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਝੂਠਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦਾ ਅਹਿਸਾਸ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਭਾਵੇਂ ਉਹ ਸ਼ਾਸਨ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਉਹ ਸਥਿਰ, ਅਧੂਰੇ ਅਤੇ ਮਾੜੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ—ਜਿਸ ਕਾਰਨ ਉਹ ਗਤੀਸ਼ੀਲ, AI-ਚਾਲਿਤ ਮਾਹੌਲ ਵਿੱਚ ਬੇਅਸਰ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਮੁੱਖ ਸਮੱਸਿਆ ਲੇਬਲਿੰਗ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਢਾਂਚਾਗਤ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮਾਹੌਲਾਂ ਵਿੱਚ Teams, SharePoint ਅਤੇ ਹੋਰ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਖਿੱਲਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਾਇਲੋ ਬਣਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸਹਿਯੋਗ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ AI ਵਰਤੋਂ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕਦੇ ਹਨ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, Copilot ਵਰਗੇ AI ਟੂਲ ਸਹੀ ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਅਤੇ ਅਧੂਰੀ ਜਾਂ ਪੁਰਾਣੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਨਤੀਜੇ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਨਾਲ ਉਹ ਚੀਜ਼ ਬਣਦੀ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਐਪੀਸੋਡ "AI ਰੀਵਰਕ ਲੂਪ" ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ: AI ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਪਰ ਗਲਤ ਨਤੀਜੇ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਅਤੇ ਠੀਕ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਸਮਾਂ ਲਗਾਉਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ।

Apple Podcasts · Spotify · YouTube · YouTube Music

Fix Sensitivity Labels and Data Silos for Microsoft Copilot (English)