Reducerea riscurilor IA

Introducere în AI pentru muncă

James Chapman

AI Curriculum Manager, DataCamp

Reducerea fabricării cunoștințelor

Mentalitate de încredere, dar verificare

Verificați întotdeauna informațiile critice
- 📈 Cifre și date statistice
- 📖 Citări și referințe
- 🏛 Fapte istorice și date
- 💻 Detalii tehnice

Halucinație.jpg

Predicția următorului cuvânt.png

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

🤝 Permisiunea de a se abține: „Dacă nu ești sigur, spune «Nu știu» în loc să ghicești."

🎯 Calibrare: „Clasificați fiecare afirmație ca: sigură / incertă / inferată."

📚 Citați sau etichetați: „Pentru fiecare afirmație factuală, furnizați o sursă sau etichetați-o ca necitată."

🧹 Verificare proprie: „Listați tot ce ar putea fi greșit sau ce ați presupus."

🧭 Delimitați domeniul: „Limitați răspunsul la ce este explicit în input. Nu extrapolați."

Verificați întotdeauna data limită a cunoștințelor
Verificați orice eveniment ulterior
- 💰 Prețuri
- 🏛 Reglementări
- 👷 Schimbări de personal
- 📰 Știri
🌐 Utilizați suportul de navigare web

Recenta ignoranță.png

Examinați critic rezultatele
- 🤝 Materiale de recrutare
- ✨ Conținut de marketing
- 👉 Luarea deciziilor
❗ Instrumente de detectare a părtinirilor

Rezultate părtinite.png

🧭 Orientați IA spre obiectivitate și analiză critică
🤔 Rămâneți sceptic față de rezultatele IA
💬 Solicitați explicit feedback critic
- Care sunt problemele potențiale ale acestei abordări?
- Care sunt perspectivele alternative asupra acestei probleme?

Nu partajați niciodată:
- 🔑 Parole sau credențiale
- 🔍 Date personale ale clienților (ex.: PII)
- 📣 Informații proprietare ale companiei
- 📜 Strategii sau planuri confidențiale