End-to-end loyihasi, sun'iy intellektdan mas'uliyatli foydalanish va kasbda yo'l xaritasi

Daromadlar:

• Dizayn, kod, AI integratsiyasi, maxfiylik, test, disk raskadrovka, ishlash va chiqarish bosqichlarida tekshirilishi mumkin bo'lgan mobil xususiyatni oxirigacha ishlab chiqish qobiliyati
• Sun'iy intellektdan shaffoflik, tekshirish-hisobdorlik va adolat - zarar bermaslik tamoyillari bilan mas'uliyatli va axloqiy foydalanish uchun asos yaratish qobiliyati.
• Sun'iy intellekt kuchli va zaif bo'lgan sohalarni farqlash va yakuniy qarorni odamlar qo'lida ushlab turish orqali barqaror professional amaliyotni yaratishga qodir bo'lish.

Ushbu modul davomida biz mobil rivojlanishning har bir bosqichida AIdan foydalandik: kod yaratish, interfeys, qurilmada va bulutli AI integratsiyasi, sinov, disk raskadrovka, ishlash, maxfiylik va do‘kon yetkazib berish. Ushbu yakuniy bo'limda biz ushbu bo'limlarning barchasini bitta uchdan-uchgacha birlashtiramiz, AIdan mas'uliyatli va axloqiy foydalanish asoslarini aniqlaymiz va bu ko'nikmalarni barqaror professional amaliyotga qanday aylantirish haqida gaplashamiz. Asosiy xabar o'zgarmadi, lekin u endi mustahkam o'rnatildi: AI - bu vakolatli mobil dasturchini ko'paytiruvchi kuch; bu o'rinbosar emas. Bu mahsulot sifati, xavfsizligi va foydalanuvchiga va'dasi uchun javobgar shaxsdir.

Oxir-oqibat xususiyat: qismlarni birlashtirish

AI qo'llab-quvvatlashi bilan boshidan oxirigacha haqiqiy xususiyatni ishlab chiqish biz o'rgangan har bir birlikni zanjirda birlashtiradi. Misol: "kvitansiyadan xarajat qo'shish" xususiyati. Oqim quyidagicha ishlaydi:

1. Dizayn (3-birlik). AI bilan ekranni va to'rtta holatni (yuklash/bo'sh/xato/to'liq) loyihalash, boshidan foydalanish imkoniyatini so'rang.
2. Kod (2-birlik). MVVM yordamida kamera, ma'lumotlar modeli va ViewModel qatlamini qatlamga yarating; har bir qatlamni tekshiring.
3. Qurilmadagi AI (4-birlik). ML Kit matnni tanib olish bilan qabul qilingan summani/sanani o'qing; Oldindan ishlov berish va ishonchni baholashni ko'rib chiqing.
4. Maxfiylik (9-birlik). Eng kam imtiyozli kamera ruxsatini so'rang, rad etish stsenariysini yozing, ma'lumotlarni qurilmada saqlang.
5. Sinov (6-qism). Ekstraksiya mantig'ining birlik testlarini, displeyning UI testini yaratish; Chegara davlatlari ham kiradi.
6. Nosozliklarni tuzatish (7-birlik). Sun'iy intellektdan buzilishlarni kontekst bilan tahlil qiling va asosiy sababni hal qiling.
7. Ishlash (8-birlik). Kamerani qayta ishlash uchun batareya narxini o'lchang va uni batareyaga moslashtiring.
8. Radioeshittirish (10-birlik). AIdan foydalanish haqida shaffof xabar bering, maxfiylik shaklini to'g'ri to'ldiring va o'z-o'zini sinovdan o'tkazing.

Har bir qadamda AI tezlashadi, inson tekshiradi va qaror qiladi. Ushbu halqa modulning yadrosidir.

Maslahat: AI-ni bitta ulkan so'rov bilan murakkab xususiyatni bajarishga urinmang. Yuqoridagi kabi tekshirilishi mumkin bo'lgan bosqichlarga ajrating. Har bir qadamning natijasini sinab ko'rish va keyingisiga o'tish ham xavfsizroq, ham pirovardida tezroq; Chunki siz katta xatoni oxirida emas, birinchi qadamda ushlaysiz.

AIdan mas'uliyatli va axloqiy foydalanish

Faqatgina texnik malaka etarli emas; mas'uliyatli ramka uni yakunlaydi. Uch tamoyil:

Shaffoflik. Foydalanuvchi AI bilan o'zaro aloqada ekanligini bilishi kerak. Yashirin AI - bu ishonchni buzish. AI tomonidan yaratilgan kontent teglangan; AI maslahati "qattiq haqiqat" emas, balki "foydali maslahat" sifatida taqdim etiladi.

Tekshirish va javobgarlik. AI chiqishi tayyor mahsulot emas, balki boshlang'ich nuqtadir. Siz chop etilgan har bir kod qatori, har bir AI javobi, har bir maʼlumot tranzaksiyasi uchun javobgarsiz. "AI buni shunday yozgan" - bu himoya emas.

Adolat va yomonlik qilmaslik. AI modellari o'qitilgan ma'lumotlardan noto'g'ri ma'lumotlarga ega bo'lishi mumkin. Yuzni tanib olish ba'zi teri ranglarida yomon ishlashi mumkin, tavsiya mexanizmi guruhni istisno qilishi mumkin. Sizning mahsulotingiz turli foydalanuvchilar guruhlarida adolatli ishlashini tekshirish sizning mas'uliyatingizdir.

Diqqat: IT va xavfsizlik sohasida o'rgangan har qanday texnika faqat ruxsat etilgan va konstruktiv maqsadlarda qo'llaniladi. Zararli dastur yaratish, ruxsatsiz boshqa birovning ilovasini buzish, ruxsatisiz foydalanuvchi maʼlumotlarini yigʻish yoki chalgʻituvchi kontent yaratish uchun sunʼiy intellektdan foydalanish noqonuniy va kasb etikasiga ziddir. Quvvat o'lchovi siz uni ishlatmagan joyda namoyon bo'ladi.

AI chegaralarini tan olish

Yetuk ishlab chiquvchi AI qayerda porlashini va qayerda kamligini biladi.

AI kuchli

AI zaif

Qolib kodi, qozon ishlab chiqarish

Mahsulot va arxitektura qarorlari

Sinov va hujjatlar loyihasi

Biznes konteksti va foydalanuvchini tushunish

Xatolar jurnalini o'qish, xatolarni skanerlash

Aniq asosiy sabab diagnostikasi (tasdiqlash kerak)

O'rganish, tushunchani tushuntirish

Joriy/ishlab chiqilmagan API ma'lumotlari

Matn, tavsif, tarjima

Etika, xavfsizlik va qonuniy yakuniy qaror

Ushbu farqni o'z ichiga olish AIdan samarali foydalanish va uning tuzoqlaridan qochish uchun kalit hisoblanadi.

uchta mini holat

1-holat - oxirigacha tezlik. Bitta yakkaxon dasturchi yuqoridagi 8 bosqichli oqim bilan 4 kun ichida “o‘chirilgan” funksiyani tugatdi; AIsiz hisob-kitob 12 kun edi. Ammo u har bir qadamni tekshirganligi sababli, nashr birinchi marta tasdiqlandi. Tezlik haqiqiy edi, chunki intizom haqiqiy edi. Dars: AI + tekshirish AI - tekshirishdan tezroq.

2-holat - tarafkashlik aniqlandi. AIga asoslangan ism-genderni bashorat qilish xususiyatini sinovdan o'tkazayotganda, bir guruh ba'zi turkiy otlardagi tizimli xatolarni payqashdi; model asosan inglizcha ma'lumotlarga o'rgatilgan. Funktsiya noto'g'ri taxmin qilish o'rniga foydalanuvchidan so'rashga o'zgartirildi. Dars: ishlab chiquvchining ishi modelni o'qitishga moyilligini sinab ko'rishdir.

3-holat - "AI shunday dedi" himoyasi qulab tushdi. Ishlab chiquvchi AI tomonidan yaratilgan toʻlov kodini tasdiqlamasdan chop etdi; Bir ekstremal holatda kod ikki tomonlama to'plamlarni amalga oshirdi. “AI yozgan” deyish bilan javobgarlik olib tashlanmaydi; Hisob egasi sifatida u dasturchi edi. Dars: mas'uliyatni topshirish mumkin emas.

Zaif taklif / Kuchli taklif

Zaif taklif: "Menga to'liq chekni skanerlash uchun ariza yozing."

Kuchli soʻrov: “Menga “Kvitansiyadan xarajat qoʻshish” funksiyasini bosqichma-bosqich rivojlantirishga yordam bering. Har bir qadamni tekshirib, maʼqullaganimdan soʻng, keyingi bosqichga oʻtamiz: 1) Ekran + toʻrtta holat + foydalanish imkoniyati2) MVVM qatlamlari (kamera, model, ViewModel)3) Kit ML va qabul qilingan kvitansiyadan olingan oʻqish miqdori/sanasi (toʻliq toʻgʻridan-toʻgʻri toʻgʻrisida) + rad etish oqimi5) Birlik va UI testlari Har bir qadamda tekshirishim kerak bo'lgan xavf va fikrlarni ayting."

Nusxalanadigan shablonlar

End-to-end rejalashtirish shabloni: "Men quyidagi xususiyatni ishlab chiqaman: [xususiyat]. Uni tekshirilishi mumkin bo'lgan bosqichlarga bo'ling: dizayn, kod, AI integratsiyasi, maxfiylik/ruxsat, sinov, ishlash, chiqarish. Har bir qadam uchun chiqish, xavf va tekshirish mezonlarini yozing. Bitta yirik ishlab chiqarishni yaratmang."

Etika/noto'g'rilik auditi shabloni: "Quyidagi AI xususiyatini adolatlilik va tarafkashlik uchun tekshirib ko'ring: [xususiyat]. Qaysi foydalanuvchilar guruhlari yomon ishlashi mumkin? Ta'lim ma'lumotlari tarafkashlikka qanday ta'sir qiladi? Uni qanday sinab ko'raman, qanday qilib uni yanada qamrab olishim mumkin?"

Hisobdorlikni tekshirish shablonlari: "Ushbu AI tomonidan yaratilgan kod/xususiyatni chiqarishdan oldin so'rashim kerak bo'lgan javobgarlik savollarini sanab o'ting: men buni tushundimmi, sinab ko'rdimmi, xavfsizmi, foydalanuvchi uchun shaffofmi, qonuniymi/axloqiymi?"

Uzluksiz o‘rganish shabloni: “Mobil ishlab chiquvchida AI mahoratimni oshirish uchun 4 haftalik amaliy rejani taklif eting: kichik loyiha va tekshirish odati maqsadi bilan haftada bir mavzu (kod, integratsiya, test, chiqarish).”

Umumiy xatolar

• Bitta ulkan so'rov bilan murakkab xususiyatni ishlab chiqarish. Tekshirib bo'lmaydi; uni bosqichlarga bo'ling.
• “AI shunday yozgan” deb javobgarlikdan qochish. Siz chop etilgan kod uchun javobgarsiz.
• AI tarafkashligi uchun sinovdan o'tkazilmaydi. Model ba'zi guruhlarda yomon ishlashi mumkin; Adolatni sinab ko'ring.
• AI shovqinini foydalanuvchidan yashirish. Shaffoflik ishonchning asosidir.
• AI cheklovlarini unutish. Odamlar arxitektura, axloq va joriy API bo'yicha yakuniy so'zni aytishadi.
• O'rganishni to'xtatish uchun. Asboblar va do'kon qoidalari tezda o'zgaradi; Doimiy ravishda yangilanib turing.

qisqa bayoni; yakunida

“Uch-to-end” funksiya modulning barcha qismlarini zanjirda birlashtiradi: dizayn, kod, AI integratsiyasi, maxfiylik, test, disk raskadrovka, ishlash va chiqarish. Har bir qadamda AI tezlashadi, inson tekshiradi va qaror qiladi; Murakkab ish kichik tekshiriladigan bosqichlarga bo'linadi. Mas'uliyatli foydalanish uchta tamoyilga asoslanadi: oshkoralik, tekshirish-hisobdorlik va adolatlilik - zarar keltirmaydi. AI - kuchli multiplikator, ammo odamlar arxitektura, axloq, xavfsizlik va joriy bilimlar bo'yicha yakuniy so'zni aytadilar. "AI buni shunday qildi" - bu himoya emas; Siz mahsulotingiz va foydalanuvchingizga bergan va'dangiz uchun javobgarsiz. Ushbu intizom bilan AI sizni karerangiz davomida tezroq, kengroq va kuchliroq qiladi.

Ilova vazifasi

Siz tanlagan mobil funksiyani (masalan, “ovozli qaydlar olish orqali umumlashtirish” yoki “fotosuratdan mahsulotni tanib olish”) “Uchdan oxirigacha rejalashtirish shabloni” yordamida tekshiriladigan bosqichlarga ajrating. AI bilan kamida bir qadamni ishlab chiqing va tasdiqlang. Keyin, qaysi foydalanuvchilar guruhlari funksiyasi “Etika/noto‘g‘ri nazorat shabloni” bilan bog‘liq muammolarga olib kelishi mumkinligini tahlil qiling va “Masuliyatni nazorat qilish shablonini” yordamida chiqarishdan oldin so‘rashingiz kerak bo‘lgan savollarga javob bering.

nazorat ro'yxati

• [ ] Men bu xususiyatni bitta gigant ishlab chiqarishga emas, balki tekshiriladigan kichik bosqichlarga ajratdim
• [ ] Men har qadamda AI chiqishini tekshirib chiqdim va qaror qabul qildim
• [ ] Men sun'iy intellektning o'zaro ta'sirini foydalanuvchiga shaffof tarzda taqdim etdim
• [ ] Bu xususiyat turli guruhlarda adolatli/xolis ishlayotganligini baholadim
• [ ] Men nashrdan oldingi javobgarlik savollariga javob berdim (tushunilgan/sinov/xavfsiz/axloqiy)
• [ ] Men sun'iy intellektdan faqat malakali va konstruktiv maqsadlarda foydalanganman va o'rganishni davom ettirmoqchiman

Modul imtihoni

1. Quyidagilardan qaysi biri mobil rivojlanishda sun'iy intellekt uchun eng aniq joylashuv hisoblanadi?

• A) AI dasturchini almashtiradi; yaratgan kodni o'qimasdan to'g'ridan-to'g'ri nashr etilishi mumkin
• B) Sun'iy intellekt faqat matn yozishda ishlaydi, uning kod ishlab chiqarishga aloqasi yo'q
• C) Sun’iy intellekt – yordamchi va tezlatuvchi; Arxitektura, xavfsizlik va radioeshittirish bo'yicha qarorlar uchun javobgarlik odamlarda ✔
• D) Sun'iy intellekt har doim to'g'ri kod ishlab chiqarganligi sababli, qo'shimcha test va tekshirish kerak emas.

Tavsif: Sun'iy intellekt - bu kod, chizmalar va echimlarni ishlab chiqaruvchi yordamchi va tezlatuvchi. Arxitektura, ruxsat berish, xavfsizlik va nashr qilish kabi qarorlarning javobgarligi va yakuniy tasdiqlanishi vakolatli ishlab chiquvchiga tegishli; Odamlar nashr etilgan har bir satr uchun javobgardir.

2. Sun'iy intellektdan mobil kod so'raganda, ishlab chiqarilgan kodning arxitektura sifatini nima ko'proq oshiradi?

• A) Soʻrovni iloji boricha qisqa tuting va “menga ilova yozing” deb ayting.
• B) Birinchidan, MVVM kabi arxitekturani o'rnating va kodni kichik bo'laklarga, qatlamma-qat ✔ so'rang
• C) Bitta taklifda bitta gigant fayl sifatida butun xususiyatni ishlab chiqarish
• D) Arxitekturani umuman ko'rsatmang va eng yaxshi qarorni sun'iy intellektga qoldiring

Izoh: MVVM kabi arxitekturani o'rnatish va to'g'ridan-to'g'ri sun'iy intellektga kod yozishdan oldin qatlam-qatlam talab qilish mantiqni ekrandan ajratib turadigan sinovdan o'tkaziladigan va barqaror tuzilma hosil qiladi. Arxitekturasiz so'rov hamma narsani ekranga joylashtiradigan kodni qaytaradi.

3. Sun'iy intellekt bilan interfeys yaratishda nimaga ko'proq e'tibor berilmaydi va real foydalanishda nima muhim?

• A) To'liq ekranni emas, balki yuklash, bo'sh va xato holatlarini loyihalash ✔
• B) Faqat eng yaxshi ko'rinadigan to'liq ekranni ishlab chiqarish, boshqa holatlarni o'tkazib yuborish
• C) Har bir ekranga imkon qadar ko'proq rang va animatsiya qo'shish
• D) Mavjud imkoniyatlar teglarini oxirgi va faqat tashqi ko'rinish bilan qoldirish

Izoh: Ishlab chiquvchilar ko'pincha faqat "to'liq" holatni hisobga olishadi; holbuki, aslida foydalanuvchi asosan yuklash, bo'sh va xato holatlariga duch keladi. Barcha to'rtta holatni yaratish (yuklash/bo'sh/xato/to'liq) mustahkam interfeysning siri.

4. Nima uchun qurilmadagi sun'iy intellekt ko'pincha nozik shaxsiy ma'lumotlarni (masalan, salomatlik o'lchovi) qayta ishlaydigan xususiyat uchun standart tanlovdir?

• A) Qurilmadagi modellar har doim bulutga qaraganda aniqroq
• B) Qurilmada ishlov berish hech qachon batareya yoki protsessor xarajatlarini talab qilmaydi
• C) Qurilmada ishlov berish model hajmi bo'yicha cheksizdir
• D) Ma'lumotlar telefonni tark etmasligi sababli maxfiylik va foydalanuvchi ishonchi nuqtai nazaridan kuchli ustunlik beradi ✔

Izoh: Qurilmada ishlov berish telefondan ma'lumotlarni olib tashlamaydi; Bu maxfiylikka rioya qilish va foydalanuvchi ishonchi nuqtai nazaridan kuchli afzallik, shuningdek, u oflayn va bir zumda ishlaydi. Uning chegarasi qurilma quvvati va model o'lchamidir.

5. Ma'nosiz natijalarga olib keladigan va qurilmadagi model integratsiyasida xato xabarini keltirib chiqarmaydigan eng keng tarqalgan "jim" xato nima?

• A) Model fayl nomining noto'g'ri yozilishi
• B) Ilova belgisining past aniqligi
• C) Noto'g'ri kirishni oldindan qayta ishlash (hajmi/normalizatsiya) ✔
• D) Qorong'i ekran mavzusi

Tushuntirish: Kirishni oldindan qayta ishlashni noto'g'ri bajarish xatolarsiz butunlay noto'g'ri natijalar beradi. Oldindan ishlov berish qiymatlari model hujjatlaridan tasdiqlanishi kerak.

6. Cloud LLM ni mobil ilovaga integratsiyalashganda xavfsizlik uchun eng muhim qoida qaysi?

• A) API kaliti mijozda emas, faqat backendda saqlanishi kerak; so'rovlar proksi-server orqali o'tishi kerak ✔
• B) API kaliti qulaylik uchun to'g'ridan-to'g'ri dastur kodiga kiritilishi kerak
• C) API kaliti ilova tavsifida bo'lishish kerak
• D) API kaliti mijozda saqlanishi va faqat nomini o'zgartirish orqali yashirilishi kerak.

Oshkora: API kaliti hech qachon mobil ilova kodiga kiritilmaydi; chunki dasturni teskari ishlab chiqish va kalitni chiqarish mumkin. To'g'ri arxitektura - kalitni faqat backendda saqlash va so'rovlarni o'z proksi-serveringiz orqali o'tkazish.

7. Uzoq LLM javoblarida foydalanuvchi tomonidan idrok etilgan tezlik va funksiyani bajarish tezligini nima ko'proq oshiradi?

• A) To'liq javob ishlab chiqilguncha kutish va uni bir vaqtning o'zida ko'rsatish
• B) Javobni so'zma-so'z, ishlab chiqarilganidek, oqim bilan ko'rsatish ✔
• C) Har bir so'rov bilan butun suhbat tarixini modelga yuborish
• D) Javobni iloji boricha kengaytirish uchun model ko'rsatmasini kengaytiring

Tavsif: Oqim so'zma-so'z ishlab chiqarilgan javobni ko'rsatish orqali qabul qilingan tezlik va ravonlikni keskin oshiradi. Bo'sh ekranda kutish o'rniga foydalanuvchi matn shaklini tomosha qiladi; Bu tashlab ketish darajasini sezilarli darajada kamaytiradi.

8. Sun'iy intellekt tomonidan ishlab chiqarilgan testlarda eng ko'p uchraydigan muammo qaysi testni foydasiz qiladi?

• A) Sinovlar juda ko'p chegaraviy holatlarni qamrab oladi
• B) Testlarda real xizmatlardan emas, balki soxta ob'ektlardan foydalaniladi
• C) Sinovlar juda tez ishlaydi
• D) Xulq-atvorni tasdiqlamaydigan bo'sh/foydasiz testlar orqali ko'lamning shishishi ✔

Izoh: Sun'iy intellekt ba'zida hech qanday natijani tasdiqlamaydigan testlarni ishlab chiqaradi (masalan, funktsiyani chaqirish va bo'sh tasdiqni yozish). Ular qamrov sonini oshiradi, lekin haqiqiy himoyani ta'minlamaydi; Har bir test mazmunli xatti-harakatni tekshirish uchun tekshirilishi kerak.

9. Nima uchun sun'iy intellekt taklifi bilan uni sinab ko'rish orqali halokatni o'chirish uchun etarli yechim emas?

• A) try-catch-dan mobil ilovalarda umuman foydalanilmaydi
• B) Avariya to'xtaydi, lekin asosiy sabab hal etilmagani uchun muammo boshqa shaklda qaytadi ✔
• C) try-catch dan foydalanish dasturni sekinlashtiradi, shuning uchun u taqiqlanadi
• D) O'chirilgan xatolik do'kon tomonidan avtomatik ravishda rad etiladi

Tushuntirish: simptomni o'chirish asosiy sababni hal qilmaydi; Buzilish to'xtaydi, lekin asl muammo (masalan, buzilgan ma'lumotlar ulanishi) boshqa shaklda qaytadi (masalan, ma'lumotlar yo'qolishi). Professional disk raskadrovkaning maqsadi simptomni emas, balki asosiy sababni hal qilishdir.

10. Ish faoliyatini optimallashtirishda qanday asosiy oltin qoidaga amal qilish kerak?

• A) Avval profilni oling va haqiqiy darboğazni o'lchang, keyin optimallashtiring ✔
• B) Qaerda sekinligini taxmin qilish va diqqatni u yerda jamlash
• C) Har bir funktsiyada kichik daromadlarni ta'qib qilish
• D) Emulatorda ishlashni o'lchash va hech qachon haqiqiy qurilmani sinab ko'rmaslik

Tavsif: Avval o'lchang, keyin optimallashtiring. Haqiqiy darboğaz deyarli har doim bashorat qilinganidan boshqa joyda bo'ladi; Profillashsiz optimallashtirish ko'r-ko'rona taxmindir va ko'pincha kuch sarflashdir.

11. Doimiy ishlaydigan AI xususiyati (masalan, jonli kamera tarjimasi) uchun eng muhim muhandislik tashvishi nima?

• A) Funksiya imkon qadar ko‘proq ruxsat so‘raydi
• B) Namuna olish chastotasi va partiyani qayta ishlash bilan uzluksiz ishlov berishning batareya va protsessor narxini boshqarish ✔
• C) Funksiyani faqat eng qimmat telefonlarda ishga tushiring
• D) Kamerani eng yuqori kadr tezligida doimiy ravishda ko'rsatish

Tavsif: Doimiy ishlaydigan model, kamera va tarmoq; U batareyani tezda iste'mol qilishi, qurilmani isitishi va tizim tomonidan cheklanishi mumkin. Namuna olish chastotasini kamaytirish, paketlash va faqat kerak bo'lganda ishga tushirish batareya narxini boshqarish usullaridir.

12. Ruxsatlarni boshqarishda “eng kam imtiyoz” tamoyili mobil aloqani rivojlantirishda nimani anglatadi?

• A) Har ehtimolga qarshi ishga tushirishda barcha mumkin bo'lgan ruxsatlarni so'rash.
• B) Agar ruxsat berilmasa, dasturni ishlamay qoldirish
• C) Eng keng miqyosda ruxsat so'rash va uni keyinroq qisqartirishni rejalashtirish.
• D) Faqat haqiqatda talab qilinadigan ruxsatni, kerak bo'lganda va eng tor doirada, rad etish stsenariysi bilan so'rash ✔

Izoh: Eng kam imtiyoz bu faqat haqiqatda zarur bo'lgan ruxsatni, kerak bo'lganda va imkon qadar tor doirada so'rashdir. Juda ko'p ruxsatlar foydalanuvchi ishonchini pasaytiradi, do'konni rad etishga olib keladi va ma'lumotlarning sizib chiqishi xavfini oshiradi.

13. Sun'iy intellektga ega ilovani do'konga taqdim etishda qanday aniq talablarga rioya qilish kerak?

• A) Kontentning shaffofligi, kontentni nazorat qilish va maxfiylik shaklida sun'iy intellektga o'tadigan ma'lumotlarni oshkor qilish ✔
• B) Sun'iy intellektdan foydalanishni foydalanuvchidan yashirish
• C) Maxfiylik shaklida to'planmagan ma'lumotlarni belgilash
• D) Tavsifda mavjud bo'lmagan istiqbolli xususiyatlar

Oshkora qilish: Do‘konlar kontent shaffofligini (u sun’iy intellekt ishlab chiqargani haqidagi bayonot), kontentni moderatsiya qilish (zararli natijani filtrlash va foydalanuvchi xabarnomasi) va sun’iy intellektni o‘z ichiga olgan ilovalardan ma’lumotlardan foydalanishni oshkor qilishni kutadi; Nozik hududda aniqlik haqida ogohlantirish talab qilinadi. Bularni o'tkazib yuborgan arizalar rad etiladi.

14. Nashr qilingan AI tomonidan yaratilgan kodda cheklov xatosi yuzaga kelganda, nima uchun “AI shunday yozgan” himoyasi yaroqsiz?

• A) Sun'iy intellekt har doim xatosiz kod ishlab chiqarganligi sababli, xato foydalanuvchidan keladi
• B) Chunki do'konlar AI tomonidan yaratilgan kodni avtomatik ravishda tuzatadi
• C) Mas'uliyatni sun'iy intellektga o'tkazib bo'lmaydi; Ishlab chiquvchi nashr etilgan kod va ma'lumotlar uchun javobgardir ✔
• D) Chunki sun'iy intellekt tomonidan yaratilgan kod hech qachon jonlantirilmaydi

Tavsif: AI chiqishi tayyor mahsulot emas, balki boshlang'ich nuqtadir. E'lon qilingan har bir satr, qayta ishlangan ma'lumotlar va berilgan va'dalar uchun aynan ishlab chiquvchi javobgardir; mas'uliyatni AIga topshirish mumkin emas, shuning uchun chiqishni nashr qilishdan oldin tushunish va sinab ko'rish kerak.