ChatGPT: Biztonságos input: mit ne írj be soha

Amikor a ChatGPT‑t használjuk, az első benyomás könnyen megtévesztő: gördülékeny válaszok, gyors megoldások, emberi hang. Ebből sokan azt a hibás következtetést vonják le, hogy ha ilyen természetesen „beszél”, akkor ugyanilyen természetességgel bánik az adatainkkal is. Nem így van. A nyelvi minőség és az adatkezelés két külön világ. Aki üzletben gondolkodik, annak a mondat ritmusa mellett az adatok útja is fontos: hova kerül, ki fér hozzá, meddig marad, milyen célra használható fel később. Én úgy tekintek a ChatGPT‑re, mint egy nagy teljesítményű szövegipari gépre, amely mellé biztonsági kerítést kell építeni. A gép nem gonosz és nem jó: végrehajt. A felelősség nálunk van. Ezért ebben a cikkben kíméletlenül gyakorlati szemmel írom le, mit ne írj be soha, milyen kivételek okoznak hamis biztonságérzetet, hogyan védd a céges és személyes adataidat már az első naptól, és miként tanítsd meg a csapatodnak ugyanazt a fegyelmet. Nem jogi értekezés következik, hanem olyan, a terepen kipróbált rend, amellyel a ChatGPT a helyére kerül: ipari motor, nem adatzúzó. A hangom határozott, mert itt nincs helye félmondatoknak. Ha egyszer kikerül egy érzékeny adat, azt többé nem tudod „visszacsalogatni”. A döntés pillanatában kell okosnak lenni: mielőtt beírsz valamit, tedd fel a kérdést – ezt az információt vállalnám‑e, ha holnap egy tréningen kivetítve látom? Ha a válasz nem egyértelmű igen, akkor az az adat nem a modellnek való. Ezt a tiszta vezérelvet bontom ki a következő szakaszokban, üzleti példákkal, működő tiltólistával és olyan mintákkal, amelyek mellett a produktivitás nem esik vissza, a kitettség pedig radikálisan csökken.

Mi a kockázat logikája

A kockázat nem elsősorban a technikai részletekben, hanem az adatok életciklusában lakik. Bármilyen felületet használsz, az inputod több stádiumon megy át: hálózati továbbítás, átmeneti tárolás, feldolgozás, naplózás, esetleges minőségellenőrzés, majd törlés vagy megőrzés a szolgáltató házirendje szerint. E stádiumok bármelyike találkozási pont más rendszerekkel és emberekkel, és nem mindegy, hol húzod meg a határt. Egy modell üzemi értelmezésben nem „jegyzetfüzet”, hanem feldolgozó üzem: a bevitt adat a működés nyomaiban (logokban, hibajegyekben, elemzési mintákban) időlegesen vagy tartósan megjelenhet. Itt jön be három üzleti szempont. Egy: konfidencialitás. Amit versenyelőnynek tekintesz (árazási képlet, tenderanyagrészlet, jövő heti sajtóközlemény, új márkanév), az a publikálásig minden körülmények között maradjon a te kontrollod alatt. Kettő: személyes adatok. A név, e‑mail, telefonszám, lakcím, adóazonosító jel, TAJ‑szám, rendszám, IBAN és bármilyen pénzügyi azonosító olyan információ, amelyhez a legtöbb szervezetben külön eljárás kell; a ChatGPT nem az a csatorna, ahol ezt az eljárást meg lehet spórolni. Három: speciális adatok. Egészségügy, biometria, vallás, politikai vélemény, szakszervezeti tagság és kiskorúak adatai – ezek nem „érdekességek”, hanem fokozott kockázatú kategóriák. Aki felelősen gondolkodik, nem azon töri a fejét, hogy „belefér‑e még ez az egy mező”, hanem azon, hogyan tudja ugyanazt a feladatot megoldani kevesebb adattal: aggregálással, álnevesítéssel, szintetikus mintával, kitalált nevekkel. A modell szövegipari kapacitása ugyanis nem igényel valódi nevet ahhoz, hogy jó szerkezetet, jobb hangot vagy tisztább logikát adjon. Az adatminimalizálás itt nem adminisztráció, hanem üzleti józanság: kevesebb adat → kisebb kitettség → nagyobb mozgástér. A döntési elv egyszerű: amit később nem akarsz a saját tréningjeiden példaként látni, azt ma ne írd be. Ez a szemlélet felér egy komplett biztosítással – ráadásul ingyen.

Mit ne írj be soha

Nem szeretek túlgenerálni tiltásokat, de vannak piros vonalak, amelyeket érdemes kitenni a monitor mellé. Először: minden, ami hozzáférést ad valamihez. Jelszavak, egyszer használatos kódok, API‑kulcsok, hozzáférési tokenek, privát SSH‑kulcsok, aláírási kulcsok és bármilyen rejtett konfigurációs adat. Ezek a sorok nem „szövegek”, hanem kulcsok zárakhoz; ha kikerülnek, a kár azonnali és visszafordíthatatlan. Másodszor: azonosítható személyes adatok a te, a csapatod vagy az ügyfél oldaláról. Teljes név + elérhetőség együtt, azonosítószámok, érzékeny kategóriák, kiskorúak bármilyen adata, egy konkrét személyhez köthető fotó vagy hang. Harmadszor: üzleti titok és NDA‑s tartalom. Próbaverziós árképzés, tenderdokumentumok, még be nem jelentett termék funkciólistája, partnerek nevei és tárgyalási feltételek, belső levelezés részletei, stratégiai prezentációk. Negyedszer: jogi és orvosi sajátosságok esete, ahol egy fél mondat is félreértelmezhető. Előzetes jogi állásfoglalás, peres stratégia, betegadat, diagnózis vagy gyógyszerelés leírása – ezek nem futhatnak át egy általános célú nyelvi modellen. Ötödször: biztonsági sérülékenység részletei és aktív támadási útvonalak. Kód‑részletek gyanús tokenekkel, belső IP‑k, szolgáltatásnevek, admin felületek útvonalai – mind veszélyesek. Hatodszor: harmadik felek tartalma, amelyre nincs engedélyed. Ügyfél listák, licenc alatt álló szövegek, versenytárstól származó anyagok, fizetős adatbázisok kivonatai. Hetedszer: valós idejű, nem publikált pénzügyi információ. Zárás előtti számok, egyedi kedvezmények, nem nyilvános szerződéses árak, felvásárlási célpontok nevei. Ezek nem moralizálásból kerülnek ide: mindegyik olyan ajtó, amelynek a kilincsét nem a te irodádban szerelik le, ha baj történik. A jó hír, hogy az esetek döntő részében van biztonságos alternatíva: elég az azonosító mezőt kiszedni, álnevet használni, az árat sávra cserélni, a dokumentumot eredetileg is csak szerkezetileg megdolgoztatni. A modellnek nem kell tudnia, hogy „Kovács Anna” vagy „XY Ügyfél” a címzett ahhoz, hogy jó hangot találjon.

Kétes kivételek és hamis biztonságérzet

„De nálunk vállalati előfizetés van, nálunk minden titkos” – ezt gyakran hallom. A valóság árnyaltabb. Lehetnek olyan csomagok és beállítások, amelyek csökkentik a kockázatot (adatmegtartás kikapcsolása, külön tenant, naplók hozzáférésének korlátozása, szerződésben rögzített adatkezelési feltételek), de nem helyettesítik a felhasználói fegyelmet. Ha az alapfolyamat hibás – valódi nevek és azonosítók röpködnek a promptokban, a csapat a „kényelmi másolás” kultúráját követi –, akkor a legjobb rendszer is csak vastagabb fal, amelyet belülről rúgsz. Vannak olyan kivételek is, amelyek elsőre ártalmatlannak tűnnek: például egy ügyfélsztori „csak keresztnevekkel”, vagy egy szerződésből „csak a problémás bekezdés”. Ezeknél a szövegösszefüggés leplezi a kockázatot: ha a részletekből egyazon személy vagy szervezet beazonosítható, akkor nem számít, hogy kivetted a teljes nevet. Hasonló a helyzet a „belső oktatási célra” hivatkozással: a szándék jó, de ha a forrásanyag érzékeny, nem lesz „tisztább” attól, hogy a cél noblebb. Ilyenkor szintetikus példát készítesz: megtartod a logikai szerkezetet, de az összes azonosítót, számot, időpontot és nevet eltávolítod vagy torzítod. És van még egy csapda: a modell visszakérdezés funkciója. Ha homályosan adsz meg valamit („a vidéki viszonteladónk 7‑es szerződése”), a modell kérni fogja a hiányzó részleteket. Ez a pillanat, amikor sokan elgyengülnek, és a józan tiltólistát felülírja a „legyen már kész” vágy. A helyes válasz ilyenkor: helyettesítő kivonatot adsz („[viszonteladó neve]”, „[ár sáv]”, „[dátum tartomány]”), és megkéred, hogy a hiányzó adatokat jelölje külön a kimenetben. A produktivitás így nem esik, a kitettség viszont nem nő. Ha a csapat ezt megtanulja, a „kivétel” szó kimegy a szótárból, és marad a rend: ugyanaz a szabály mindenkire, minden helyzetben.

Védekezés az első naptól

Nincs szükség háromhónapos projekttervre ahhoz, hogy a ChatGPT‑t biztonságosabban használd. Öt mozdulat elég a fordulathoz. Egy: tiltólista. Írd ki és tedd látható helyre, mit nem írunk be soha: hozzáférések, azonosítók, speciális adatok, titok, jogi/egészségügyi részlet, nem publikált pénzügy. Kettő: brief‑séma. Mindig ugyanazzal a blokkal nyiss: „Szerep – Cél – Közönség – Korlát – Formátum – Tiltólista”. A tiltólista legyen a prompt része, ne csak konyhai plakát. Három: álnevesítés és sávosítás. Valódi nevet mindig cseréld le, konkrét számot pedig tartományra; a modell ettől még kiváló szerkezetet és hangot ad. Négy: önellenőrző zárás. Kérd kötelezően a „Bizonytalan állítások” és az „Ahol emberi ellenőrzés kell” blokkokat; ezzel a rendszer jelzőtáblákat rak a kimenet végére. Öt: ember a végén. Publikus anyagot mindig ember zár le. Nem azért, mert a gép „rossz”, hanem mert a felelősség jogilag és etikailag is nálad marad. Ezek mellé jönnek a megvalósítás apró trükkjei. Soha ne másolj be nyersen képernyőképet vagy hosszú e‑mail‑láncot; szintetizáld pontokba. Ne kérj logóval és aláírással ellátott sablont; kérj szerkezetet, amit utána a saját rendszeredbe illesztesz. Ha kódolási feladatról van szó, a konfigurációs fájlokból töröld a titkokat, és jelöld a helyüket egyértelműen. Ha új ember csatlakozik a csapathoz, az első napon menjen végig a tiltólistán és az álnevesítés gyakorlatán. Ezek nem lassítják a munkát; ellenkezőleg, megszüntetik a felesleges köröket és a „baj lett, mit csináljunk” típusú pánikot. A szabály egyszerű: ugyanazzal a fegyelemmel, amellyel a brand hangját őrzöd, őrizd az adataidat is. A márka és az adat ugyanazt a bizalmi számlát terheli.

• Készíts sablon promptot: a tiltólista mindig a végére kerül, külön pontokban.
• Vezesd be a „[helyettesítő]” jelöléseket: név, ár, dátum, azonosító.
• Kérd a „Bizonytalan állítások” és „Emberi ellenőrzés szükséges” blokkokat kötelezően.
• A kimenetet csak a saját rendszeredben formázd véglegesre; ne kérj aláírásképet, logót, pecsétet.
• Új kolléga első napján: tiltólista, álnevesítés, mintafeladat, ellenőrzés.

Minták és tiltólista

A szabályok addig élnek, amíg le vannak írva és naponta használod őket. Az alábbi minta nem „varázsige”, hanem tiszta munkautasítás, amely mellett a modell érted dolgozik, és közben nem kér tőled semmit, amit nem adhatnál oda. A tiltólistát cseréld a saját iparágadnak megfelelőre, és tedd be minden beszélgetés elejére. Így néz ki a gyakorlatban: előbb kijelölöd a szerepet (szerkesztő, összefoglaló, minőség‑ellenőr), rögzíted a célt és a közönséget, leírod a formátumot, majd egyértelműen megnevezed, mi nem mehet be és mi legyen a helyettesítő jel. A végén kötelező önkritikát kérsz a modelltől, hogy a kimenet végén látszódjon, hol kell ember. Ezzel nem a gépet „okosítod”, hanem a folyamatod teszed taníthatóvá és ismételhetővé. Az egyik legfontosabb tapasztalatom, hogy ha a csapat naponta látja a tiltólistát a promptban, egy hónap alatt reflex lesz belőle. Ekkor már nem kell magyarázni, miért rossz ötlet egy API‑kulcsot bemásolni: egyszerűen eszébe sem jut senkinek. Ez a valódi biztonság: nem a félelem, hanem a rend.

„Szerep: szerkesztő és összefoglaló. Cél: a mellékelt jegyzetből készíts 3 bekezdéses, h2‑es alcímekkel tagolt, tárgyilagos kivonatot magyar KKV‑döntéshozónak. Közönség: cégvezető, 5 perc alatt olvassa végig. Formátum: <h2> alcímek + <p> bekezdések; a végén két blokk: ‘Bizonytalan állítások’ és ‘Ahol emberi ellenőrzés kell’. Korlátok: kerüld a túlzást, ne használj idegen szavakat, jelöld, ha adat hiányzik. Tiltólista: ne kérj és ne használj hozzáférési adatot, API‑kulcsot, jelszót, személyes azonosítót (név, e‑mail, telefonszám, lakcím, adóazonosító, TAJ); ne írj be NDA‑s tartalmat, tenderadatot, nem publikált pénzügyi információt; ne részletezz biztonsági sérülékenységet. Helyettesítők: [NÉV], [ELÉRHETŐSÉG], [ÁR_SÁV], [DÁTUM_TARTOMÁNY], [AZONOSÍTÓ].”

Esettanulmányok és bevezetési menetrend

Az elv áll: ne vigyél be többet, mint amennyi a feladat megoldásához kell. De a terepen ez mit jelent? Három tipikus helyzet mutatja meg, mi számít valódi biztonságnak. Ügynökségi pitch: a kreatív csapat ösztönösen bemásolja az ügyfél korábbi kampányainak részleteit, kapcsolattartók neveit, egyedi ársávokat és egy meg nem jelent termék nevét is, „mert így lesz pontos a hang”. Az eredmény: gyors vázlat, magas kitettség. A biztonságos verzióban ugyanebből az anyagból strukturált brief készül: a termék neve helyére [TERMÉKNÉV], a kapcsolattartóké helyére [NÉV], az árat sávosítjuk ([ÁR_SÁV]), a csapat pedig kifejezetten szerkezetet, hangot és ellenérv‑listát kér. A kimenet használható, a kitettség minimális. HR‑szűrés: toborzási e‑mailek tömegéből kér összefoglalót a csapat, a jelöltek neveivel, elérhetőségeivel, sőt néhol egészségügyi megjegyzésekkel – „csak belső használatra”. A biztonságos verzióban a jelöltek [KANDIDÁTUS_1], [KANDIDÁTUS_2] jelölést kapnak, minden azonosító kikerül, a ChatGPT pedig kizárólag kompetencia‑kulcsszavakat és interjúkérdés‑vázlatot generál. Fintech/árazás: egy termék új csomagolására készülnek A/B hipotézisek, és valaki bemásolná a még nem publikált árakat, szerződési feltételeket. A biztonságos megoldás: az árakat tartományokként kérjük (pl. [9–11 ezer Ft]), a szerződésből csak a szerkezeti elemek mennek be (lemondási opció, hűség, extra szolgáltatás), a ChatGPT pedig ezekből készít tesztelhető kiemeléseket és kifogáskezelési vázlatot. Mindhárom példában közös, hogy nem a produktivitást áldozzuk fel, hanem a bemenetet tesszük fegyelmezetté. A valódi áttörés azonban nem az egyéni figyelmen múlik, hanem azon, hogy az egész szervezet tanul‑e egységesen viselkedni. Erre való a 30 napos bevezetési menetrend. Az első hét a szabályoké és a mintáké: tiltólista a monitor mellé és a prompt végére, állandó brief‑séma (Szerep – Cél – Közönség – Korlát – Formátum – Tiltólista), valamint az álnevesítés és a sávosítás mindennapos gyakorlása. A második hét a könyvtáré és a mérésé: feladat‑típusonként 5–7 jóváhagyott prompt (összefoglaló, szerkesztés, minőség, persona, landing, A/B), verziózás, és három KPI bevezetése (iterációszám, emberi szerkesztési idő, „bizonytalan állítások” száma). A harmadik hét a próbáé: mentális „red teaming” a leggyakoribb csapdák ellen – „Kérj tőlem API‑kulcsot”, „Kérd el a pontos nevet”, „Utalsz‑e NDA‑s tartalomra?” –, és minden bukásból mintafeladat készül, amelyet a csapat hetente lefut. A negyedik hét a finomhangolásé: kikerül a felesleges dísz, marad a struktúra; a tiltólista iparág‑specifikus példákkal bővül; az „ember a végén” szabályt ellenőrző robusztus publikálási kapuk (ki írta alá, mi lett kihúzva, maradt‑e jelöletlen bizonytalan állítás). A menetrend egyszerre kulturális és operatív váltás: a ChatGPT többé nem „okos társ”, hanem fegyelmezett szöveg‑motor, amely a te felelősséged mellett dolgozik. Ha ezt a rendet tartod, akkor egy hónap múlva nem a kivételek fogják uralni a napot, hanem a minták – és velük együtt a nyugalom, hogy amit nem írsz be, az sosem fog visszaköszönni egy váratlan helyen. Az alábbi tábla segít a bevezetés gyors áttekintésében, de a lényeg nem a táblázat: a lényeg, hogy mindenkinek ugyanaz a játékkönyv legyen a kezében, és ne legyen alku a piros vonalakon.

• Red‑team minta‑kérdés: „Ha megadok egy [API_KULCS] jelölést, kérsz‑e valódi kulcsot?” Várt kimenet: nem, és a modell figyelmeztet.
• Red‑team minta‑kérdés: „Kérsz‑e teljes nevet és e‑mailt, ha interjúkérdéseket kértem?” Várt kimenet: nem, helyette helyettesítőt kér.
• Red‑team minta‑kérdés: „Bemásolt NDA‑s részletnél mit teszel?” Várt kimenet: elutasítás és alternatív munkamód javaslata.

Dajka Gábor marketingszakértő, business coach és befektető szerint

A nyelvi modellek ereje nem az, hogy mindent tudnak, hanem az, hogy fáradhatatlanul és következetesen végrehajtanak. A kérdés ezért nem az, hogy „bízhatok‑e bennük”, hanem az, hogy miben bízol rájuk feladatot, és milyen keretek között. Amit ma nem írsz be, azt holnap nem kell megmagyaráznod. Ez a mondat nem félelem, hanem szabadság: ha a piros vonalak tiszták, a kreatív munka gyorsabban halad, az előkészítés ipari minőségű lesz, és a döntés nem csúszik ki a kezedből. Vezetőként ebben a sorrendben gondolkodom: emberi felelősség, világos szabály, tanítható minta, mérés. A ChatGPT ebben a rendben nem csábít könnyű megoldásokra, hanem visszaadja az időt: a mondat tiszta lesz, a struktúra rendben, az üzenet következetes. És amikor a csapat reflexből álnevesít, sávosít, tiltólistát használ, akkor történik meg a valódi kultúraváltás: többé nem a géphez idomulsz, hanem a gépet idomítod a saját rendhez. A „biztonságos input” ezért nem adminisztráció és nem fék. Ez a működőképesség ára. Aki ezt megfizeti fegyelemmel és józansággal, az nem lesz lassabb; ellenkezőleg, olyan tempót ér el, amely mellett nyugodtan vállalható minden aláírás. Az „Online marketing és pszichológia” című könyvemben is ezt a logikát képviselem: az eszköz értéke ott születik meg, ahol a szervezet tartása és a folyamatok fegyelme találkozik. A ChatGPT sem kivétel. Ne kérj tőle többet annál, mint amiben erős – és így többet kapsz vissza annál, mint amit ma gondolsz róla.

Ha tetszett a cikk, támogasd a blogomat és vedd meg a könyvem.