Mitigare i Rischi dell'IA

Introduzione all'AI per il lavoro

James Chapman

AI Curriculum Manager, DataCamp

Mitigare la Fabbricazione di Conoscenza

Mentalità di fiducia ma verifica

Controlla sempre le informazioni critiche
- 📈 Numeri e dati
- 📖 Citazioni e riferimenti
- 🏛 Fatti storici e date
- 💻 Dettagli tecnici

Mitigare l'Ignoranza della Recenza

Controlla sempre la data di aggiornamento delle conoscenze
Verifica tutto ciò che è successo dopo
- 💰 Prezzi
- 🏛 Regolamenti
- 👷 Cambiamenti nel personale
- 📰 Notizie
🌐 Usa il supporto di navigazione web

Mitigare Risultati Distorti

Rivedi criticamente i risultati
- 🤝 Materiali di assunzione
- ✨ Contenuti di marketing
- 👉 Decisioni
❗ Strumenti di rilevamento bias

Mitigare Risultati Adulatori

🧭 Guida l'IA verso l'obiettività e l'analisi critica
🤔 Rimani scettico sui risultati dell'IA
💬 Chiedi esplicitamente feedback critico
- Quali sono i potenziali problemi di questo approccio?
- Quali sono alcune prospettive alternative su questo tema?

Mitigare Privacy e Esposizione Dati

Non condividere mai:
- 🔑 Password o credenziali
- 🔍 Dati personali dei clienti (es. PII)
- 📣 Informazioni aziendali riservate
- 📜 Strategie o piani confidenziali

Regola pratica: se non lo pubblicheresti, non inserirlo in uno strumento AI standard

La tua Checklist di Sicurezza IA

La tua Checklist di Sicurezza IA

La tua Checklist di Sicurezza IA

La tua Checklist di Sicurezza IA

La tua Checklist di Sicurezza IA

La tua Checklist di Sicurezza IA

Aggiungiamo pratica!

Introduzione all'AI per il lavoro

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