Mengurangi Risiko AI

Pengantar AI untuk Pekerjaan

James Chapman

AI Curriculum Manager, DataCamp

Mengurangi Rekayasa Pengetahuan

Pola pikir percaya tapi verifikasi

Selalu periksa ulang informasi kritis
- 📈 Angka dan data poin
- 📖 Kutipan dan referensi
- 🏛 Fakta dan tanggal historis
- 💻 Detail teknis

¹ https://openai.com/index/why-language-models-hallucinate/

🤝 Izin untuk abstain: "Jika tidak yakin, katakan 'Saya tidak tahu' daripada menebak."

🎯 Kalibrasi: "Tandai tiap klaim: yakin / tidak yakin / diinferensikan."

📚 Cantumkan atau beri label: "Untuk setiap klaim faktual, berikan sumber atau beri label tanpa sumber."

🧹 Pemeriksaan mandiri: "Daftar hal yang mungkin salah atau asumsi Anda."

🧭 Batasi ruang lingkup: "Batasi jawaban pada yang tertulis di input. Jangan mengekstrapolasi."

Selalu cek tanggal pemutusan pengetahuan (knowledge cutoff)
Verifikasi apa pun setelahnya
- 💰 Harga
- 🏛 Regulasi
- 👷 Perubahan personel
- 📰 Berita
🌐 Gunakan dukungan penelusuran web

Ketidakmutakhiran

Tinjau keluaran secara kritis
- 🤝 Materi rekrutmen
- ✨ Konten pemasaran
- 👉 Pengambilan keputusan
❗ Alat deteksi bias

Bias

🧭 Arahkan AI menuju objektivitas dan analisis kritis
🤔 Tetap skeptis terhadap keluaran AI
💬 Minta umpan balik kritis secara eksplisit
- Apa potensi masalah dari pendekatan ini?
- Apa perspektif alternatif untuk isu ini?

Menjilat

Jangan pernah bagikan:
- 🔑 Kata sandi atau kredensial
- 🔍 Data pribadi pelanggan (mis. PII)
- 📣 Informasi perusahaan yang bersifat hak milik
- 📜 Strategi atau rencana rahasia