مشروع شامل والاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي وخريطة الطريق في المهنة

المكاسب:

• القدرة على تطوير ميزة متنقلة شاملة ويمكن التحقق منها في التصميم والتعليمات البرمجية وتكامل الذكاء الاصطناعي والخصوصية والاختبار وتصحيح الأخطاء والأداء وخطوات الإصدار
• القدرة على إنشاء إطار للاستخدام المسؤول والأخلاقي للذكاء الاصطناعي مع مبادئ الشفافية والتحقق والمساءلة والعدالة وعدم الإيذاء.
• القدرة على خلق ممارسة مهنية مستدامة من خلال التمييز بين المجالات التي يكون فيها الذكاء الاصطناعي قوياً وضعيفاً وإبقاء القرار النهائي في يد البشر.

خلال هذه الوحدة، استخدمنا الذكاء الاصطناعي في كل مرحلة من مراحل تطوير الأجهزة المحمولة: إنشاء التعليمات البرمجية، والواجهة، وتكامل الذكاء الاصطناعي على الجهاز والسحابة، والاختبار، وتصحيح الأخطاء، والأداء، والخصوصية، والتسليم في المتجر. في هذه الوحدة النهائية، سنجمع كل هذه الأجزاء في تدفق واحد شامل، ونوضح إطار الاستخدام المسؤول والأخلاقي للذكاء الاصطناعي، ونتحدث عن كيفية تحويل هذه المهارات إلى ممارسة مهنية مستدامة. لم تتغير الرسالة الأساسية، لكنها أصبحت الآن راسخة: الذكاء الاصطناعي هو القوة التي تضاعف مطور الهاتف المحمول الكفء؛ إنه ليس بديلاً. إنه الشخص المسؤول عن جودة المنتج وسلامته ووعده للمستخدم.

ميزة شاملة: الجمع بين الأجزاء

إن تطوير ميزة حقيقية من البداية إلى النهاية بدعم من الذكاء الاصطناعي يجمع كل وحدة تعلمناها في سلسلة. مثال: ميزة "إضافة مصروف من الاستلام". يعمل التدفق مثل هذا:

1. التصميم (الوحدة 3). قم بصياغة الشاشة والحالات الأربع (جاري التحميل/فارغة/خطأ/ممتلئة) باستخدام الذكاء الاصطناعي، واطلب إمكانية الوصول من البداية.
2. الكود (الوحدة 2). إنشاء الكاميرا ونموذج البيانات وطبقة ViewModel بطبقة باستخدام MVVM؛ التحقق من كل طبقة.
3. الذكاء الاصطناعي على الجهاز (الوحدة 4). قراءة المبلغ/التاريخ من الاستلام باستخدام التعرف على النص في ML Kit؛ النظر في المعالجة المسبقة وتسجيل الثقة.
4. السرية (الوحدة 9). طلب إذن الكاميرا بأقل الامتيازات، وكتابة سيناريو الرفض، والاحتفاظ بالبيانات على الجهاز.
5. الاختبار (الوحدة السادسة). إنشاء اختبارات وحدة لمنطق الاستخراج، واختبار واجهة المستخدم للشاشة؛ تشمل الولايات الحدودية.
6. التصحيح (الوحدة 7). اطلب من الذكاء الاصطناعي تحليل الأعطال مع السياق وحل السبب الجذري لها.
7. الأداء (الوحدة 8). قياس تكلفة البطارية لمعالجة الكاميرا وضبطها صديقة للبطارية.
8. الإذاعة (الوحدة 10). قم بالإبلاغ عن استخدام الذكاء الاصطناعي بشفافية، واملأ نموذج الخصوصية بصدق، وقم بإجراء اختبار ذاتي.

في كل خطوة، يتسارع الذكاء الاصطناعي، ويتحقق الإنسان ويقرر. هذه الحلقة هي جوهر الوحدة.

نصيحة: لا تحاول أن تجعل الذكاء الاصطناعي يقوم بوظيفة معقدة بطلب واحد ضخم. قم بتقسيمها إلى خطوات يمكن التحقق منها كما هو مذكور أعلاه. يعد اختبار مخرجات كل خطوة والانتقال إلى الخطوة التالية أكثر أمانًا وأسرع في النهاية؛ لأنك ترتكب خطأً كبيراً ليس في النهاية، بل في الخطوة الأولى.

الاستخدام المسؤول والأخلاقي للذكاء الاصطناعي

الكفاءة التقنية وحدها ليست كافية؛ إطار مسؤول يكمل ذلك. ثلاثة مبادئ:

الشفافية. يجب أن يعرف المستخدم أنه يتفاعل مع الذكاء الاصطناعي. الذكاء الاصطناعي السري هو خرق للثقة. يتم وضع علامة على المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي؛ يتم تقديم نصائح الذكاء الاصطناعي على أنها "نصيحة مفيدة" بدلاً من "الحقيقة الصعبة".

التحقق والمساءلة. يعد مخرجات الذكاء الاصطناعي نقطة بداية، وليس منتجًا نهائيًا. أنت مسؤول عن كل سطر من التعليمات البرمجية المنشورة، وكل استجابة للذكاء الاصطناعي، وكل معاملة بيانات. "لقد كتبه الذكاء الاصطناعي بهذه الطريقة" ليس دفاعًا.

العدالة وعدم الإضرار. يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي أن تحمل تحيزات من البيانات التي تم تدريبها عليها. قد يعمل التعرف على الوجه بشكل أسوأ على بعض ألوان البشرة، وقد يستبعد محرك التوصية مجموعة. تقع على عاتقك مسؤولية اختبار مدى عمل منتجك بشكل عادل عبر مجموعات المستخدمين المختلفة.

تنبيه: أي تقنية تتعلمها في مجال تكنولوجيا المعلومات والأمن يتم استخدامها فقط للأغراض المصرح بها والبناءة. إن استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء برامج ضارة، أو كسر تطبيق شخص آخر دون إذن، أو جمع بيانات المستخدم دون موافقة، أو إنتاج محتوى مضلل هو أمر غير قانوني ويتعارض مع أخلاقيات المهنة. يتم الكشف عن مقياس القوة حيث لا تستخدمها.

التعرف على حدود الذكاء الاصطناعي

يعرف المطور الناضج أين يتألق الذكاء الاصطناعي وأين يفشل.

الذكاء الاصطناعي قوي

الذكاء الاصطناعي ضعيف

كود القالب، إنتاج القالب النموذجي

قرارات المنتج والمعمارية

مشروع الاختبار والتوثيق

فهم سياق العمل والمستخدم

قراءة سجل الأعطال، ومسح الأخطاء

التشخيص النهائي للسبب الجذري (التحقق مطلوب)

التعلم، شرح المفهوم

معلومات API الحالية/غير المصنعة

النص والوصف والترجمة

الأخلاق والأمن والقرار القانوني النهائي

إن استيعاب هذا التمييز هو المفتاح لاستخدام الذكاء الاصطناعي بشكل فعال وتجنب مخاطره.

ثلاث حالات صغيرة

الحالة 1 - السرعة من النهاية إلى النهاية. أنهى أحد المطورين المنفردين ميزة "إلغاء التوصيل" في 4 أيام من خلال التدفق المكون من 8 خطوات أعلاه؛ بدون الذكاء الاصطناعي كان التقدير 12 يومًا. ولكن لأنه تحقق من كل خطوة، تمت الموافقة على النشر في المرة الأولى. كانت السرعة حقيقية لأن الانضباط كان حقيقيا. الدرس المستفاد: التحقق بالذكاء الاصطناعي + أسرع من التحقق بالذكاء الاصطناعي.

الحالة 2 - تم اكتشاف التحيز. أثناء اختبار ميزة التنبؤ بجنس الاسم المستندة إلى الذكاء الاصطناعي، لاحظ الفريق وجود أخطاء منهجية في بعض الأسماء التركية؛ تم تدريب النموذج على بيانات باللغة الإنجليزية في الغالب. تم تغيير الميزة إلى سؤال المستخدم بدلاً من القيام بافتراض خاطئ. الدرس المستفاد: إن مهمة المطور هي اختبار انحياز تدريب النموذج.

الحالة 3 - انهار دفاع "الذكاء الاصطناعي قال ذلك". نشر أحد المطورين رمز دفع تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي دون التحقق منه؛ في إحدى الحالات القصوى، كان الكود يقوم بمجموعات مزدوجة. ولا تُرفع المسؤولية بقول "الذكاء الاصطناعي كتبه"؛ بصفته صاحب الحساب، كان مطورًا. الدرس المستفاد: لا يمكن تفويض المسؤولية.

موجه ضعيف / موجه قوي

مطالبة ضعيفة: "اكتب لي تطبيقًا كاملاً لمسح الإيصالات."

مطالبة قوية: "ساعدني في تطوير ميزة "إضافة حساب من الاستلام" خطوة بخطوة. فلنتابع بالترتيب، عندما أتحقق من كل خطوة وأوافق عليها، انتقل إلى الخطوة التالية: 1) الشاشة + أربع حالات + إمكانية الوصول 2) طبقات MVVM (الكاميرا، النموذج، نموذج العرض) 3) مقدار القراءة/التاريخ من الاستلام باستخدام ML Kit + درجة الثقة 4) إذن الكاميرا (امتياز أقل) + تدفق الرفض 5) اختبارات الوحدة وواجهة المستخدم أخبرني بالمخاطر والنقاط التي أحتاج إلى التحقق منها في كل منها خطوة."

قوالب قابلة للنسخ

قالب التخطيط الشامل: "سأقوم بتطوير الميزة التالية: [الميزة]. قم بتقسيمها إلى خطوات يمكن التحقق منها: التصميم، والرمز، وتكامل الذكاء الاصطناعي، والخصوصية/الإذن، والاختبار، والأداء، والإصدار. اكتب معايير الإخراج والمخاطر والتحقق لكل خطوة. لا تصنع إنتاجًا عملاقًا واحدًا."

قالب تدقيق الأخلاقيات/التحيز: "قم بمراجعة ميزة الذكاء الاصطناعي التالية للتأكد من العدالة والتحيز: [الميزة]. ما هي مجموعات المستخدمين التي قد يكون أداؤها ضعيفًا؟ كيف تؤثر بيانات التدريب على التحيز؟ كيف يمكنني اختبارها، وكيف أجعلها أكثر شمولاً؟"

نموذج التحقق من المساءلة: "قم بإدراج أسئلة المساءلة التي يجب أن أطرحها قبل إصدار هذه التعليمات البرمجية/الميزة التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي: هل فهمتها، هل قمت باختبارها، هل هي آمنة، هل هي شفافة للمستخدم، هل هي قانونية/أخلاقية؟"

قالب التعلم المستمر: "اقترح خطة عملية مدتها 4 أسابيع لتحسين مهاراتي في الذكاء الاصطناعي في مطور الأجهزة المحمولة: موضوع واحد كل أسبوع (الكود، والتكامل، والاختبار، والإصدار)، بهدف إنشاء مشروع صغير وعادات التحقق."

الأخطاء الشائعة

• إنتاج ميزة معقدة بطلب واحد عملاق. لا يمكن التحقق منها؛ تقسيمها إلى خطوات.
• التهرب من المسؤولية بالقول "لقد كتب الذكاء الاصطناعي ذلك". أنت مسؤول عن الكود المنشور.
• لا يتم اختبار تحيز الذكاء الاصطناعي. قد يعمل النموذج بشكل سيئ في بعض المجموعات؛ اختبار العدالة.
• إخفاء تفاعل الذكاء الاصطناعي عن المستخدم. الشفافية هي أساس الثقة.
• نسيان قيود الذكاء الاصطناعي. للناس الكلمة الأخيرة في الهندسة المعمارية والأخلاق وواجهة برمجة التطبيقات الحالية.
• للتوقف عن التعلم. تتغير الأدوات وقواعد المتجر بسرعة؛ ابق على اطلاع دائم.

في ملخص

تجمع الميزة الشاملة بين جميع أجزاء الوحدة في سلسلة: التصميم والتعليمات البرمجية وتكامل الذكاء الاصطناعي والخصوصية والاختبار وتصحيح الأخطاء والأداء والإصدار. في كل خطوة، يتسارع الذكاء الاصطناعي، ويتحقق الإنسان ويقرر؛ يتم تقسيم العمل المعقد إلى خطوات صغيرة يمكن التحقق منها. ويرتكز الاستخدام المسؤول على ثلاثة مبادئ: الشفافية، والتحقق - أي المساءلة، والإنصاف - عدم الإضرار. يعد الذكاء الاصطناعي أداة مضاعفة قوية، لكن البشر لهم الكلمة الأخيرة في الهندسة المعمارية والأخلاق والأمن والمعرفة الحالية. إن عبارة "لقد فعلها الذكاء الاصطناعي بهذه الطريقة" ليست دفاعًا؛ أنت مسؤول عن منتجك والوعد الذي تقطعه للمستخدم. مع هذا الانضباط، يجعلك الذكاء الاصطناعي أسرع وأكثر شمولاً وأقوى طوال حياتك المهنية.

مهمة التطبيق

قم بتقسيم ميزة الهاتف المحمول التي تختارها (على سبيل المثال، "التلخيص عن طريق تدوين الملاحظات الصوتية" أو "التعرف على المنتج من الصورة") إلى خطوات يمكن التحقق منها باستخدام "قالب التخطيط الشامل". قم فعليًا بالتطوير والتحقق من صحة خطوة واحدة على الأقل باستخدام الذكاء الاصطناعي. بعد ذلك، قم بتحليل مجموعات المستخدمين التي قد تسبب الميزة مشكلات في "قالب التحكم في الأخلاقيات/التحيز" وأجب عن الأسئلة التي تحتاج إلى طرحها قبل الإصدار باستخدام "قالب التحكم في المسؤولية".

قائمة مرجعية

• [ ] لقد قسمت الميزة إلى خطوات صغيرة يمكن التحقق منها، وليس إنتاجًا عملاقًا واحدًا
• [ ] لقد قمت بالتحقق من مخرجات الذكاء الاصطناعي في كل خطوة واتخذت القرار
• [ ] لقد قدمت تفاعل الذكاء الاصطناعي بشفافية للمستخدم
• [ ] قمت بتقييم ما إذا كانت الميزة تعمل بشكل عادل/متحيز عبر مجموعات مختلفة
• [ ] لقد أجبت على أسئلة مسؤولية ما قبل الإصدار (مفهوم/اختبار/آمن/أخلاقي)
• [ ] لقد استخدمت الذكاء الاصطناعي فقط للأغراض المختصة والبناءة وأخطط لمواصلة التعلم

امتحان الوحدة

1. أي مما يلي هو الموضع الأكثر دقة للذكاء الاصطناعي في تطوير الأجهزة المحمولة؟

• أ) يحل الذكاء الاصطناعي محل المطور؛ يمكن نشره مباشرة دون قراءة الكود الذي ينشئه
• ب) الذكاء الاصطناعي يعمل فقط في كتابة النصوص، ولا علاقة له بتوليد الأكواد البرمجية
• ج) الذكاء الاصطناعي هو مساعد ومسرع؛ ✔ مسؤولية القرارات المعمارية والأمنية والإذاعية تقع على عاتق الإنسان
• د) نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي ينتج دائمًا الكود الصحيح، فليس من الضروري إجراء اختبارات وتحقق إضافيين

الوصف: الذكاء الاصطناعي هو مساعد ومسرع يقوم بإنشاء التعليمات البرمجية والمخططات والحلول. المسؤولية والموافقة النهائية على القرارات مثل الهندسة المعمارية والتصاريح والأمن والنشر تقع على عاتق المطور المختص؛ البشر مسؤولون عن كل سطر ينشر.

2. عند طلب كود الهاتف المحمول من الذكاء الاصطناعي، ما الذي يزيد من الجودة المعمارية للكود المنتج أكثر؟

• أ) اجعل المطالبة قصيرة قدر الإمكان وقل "اكتب لي تطبيقًا"
• ب) أولاً، قم بفرض بنية مثل MVVM واطلب الكود على شكل أجزاء صغيرة، طبقة بعد طبقة ✔
• ج) إنتاج الميزة بأكملها كملف عملاق واحد في موجه واحد
• د) لا تحدد البنية مطلقًا واترك القرار الأفضل للذكاء الاصطناعي

الشرح: يؤدي فرض بنية مثل MVVM وطلب طبقة تلو الأخرى قبل كتابة التعليمات البرمجية مباشرة إلى الذكاء الاصطناعي إلى إنشاء بنية قابلة للاختبار والصيانة تفصل المنطق عن الشاشة. يقوم الطلب بدون بنية بإرجاع التعليمات البرمجية التي تحشر كل شيء على الشاشة.

3. ما الذي يتم التغاضي عنه كثيرًا عند إنشاء واجهة مع الذكاء الاصطناعي وما هو الأمر الأكثر أهمية في الاستخدام الحقيقي؟

• أ) تصميم حالات التحميل والفارغة والخطأ وليس الشاشة الكاملة فقط✔
• ب) إنتاج أفضل مظهر بملء الشاشة فقط، وتخطي الحالات الأخرى
• ج) إضافة أكبر عدد ممكن من الألوان والرسوم المتحركة إلى كل شاشة
• د) ترك علامات إمكانية الوصول أخيرًا والتعامل فقط مع المظهر

Explanation: غالبا ما يأخذ المطورون في الاعتبار الحالة "الكاملة" فقط؛ بينما في الواقع، يواجه المستخدم في الغالب حالات التحميل والفارغة والخطأ. إن توليد الحالات الأربع (تحميل/فارغ/خطأ/ممتلئ) هو سر الواجهة القوية.

4. لماذا غالبًا ما يكون الذكاء الاصطناعي الموجود على الجهاز هو الاختيار الافتراضي لميزة تعالج البيانات الشخصية الحساسة (مثل قياس الحالة الصحية)؟

• أ) تكون النماذج الموجودة على الجهاز دائمًا أكثر دقة من السحابة
• ب) لا تؤدي المعالجة على الجهاز أبدًا إلى تحمل تكاليف البطارية أو المعالج
• ج) المعالجة على الجهاز غير محدودة من حيث حجم النموذج
• د) بما أن البيانات لا تترك الهاتف، فهذا يوفر ميزة قوية من حيث الخصوصية وثقة المستخدم ✔

توضيح: المعالجة على الجهاز لا تؤدي إلى إزالة البيانات من الهاتف؛ وهذه ميزة قوية من حيث الامتثال للخصوصية وثقة المستخدم، بالإضافة إلى أنها تعمل دون اتصال بالإنترنت وبشكل فوري. الحد الأقصى هو قوة الجهاز وحجم الطراز.

5. ما هو الخطأ "الصامت" الأكثر شيوعًا والذي يسبب نتائج لا معنى لها ولا ينتج عنه رسالة خطأ في تكامل النموذج على الجهاز؟

• أ) خطأ إملائي في اسم ملف النموذج
• ب) دقة منخفضة لرمز التطبيق
• ج) معالجة مسبقة غير صحيحة للمدخلات (الحجم/التطبيع) ✔
• د) موضوع الشاشة المظلمة

Explanation: القيام بالمعالجة المسبقة للمدخلات بشكل غير صحيح سيؤدي إلى نتائج خاطئة تماما دون ظهور أخطاء. يجب التحقق من قيم المعالجة المسبقة من وثائق النموذج.

6. ما هي القاعدة الأكثر أهمية للأمان عند دمج Cloud LLM في تطبيق الهاتف المحمول؟

• أ) يجب الاحتفاظ بمفتاح واجهة برمجة التطبيقات فقط في الواجهة الخلفية، وليس على العميل؛ يجب أن تمر الطلبات عبر الوكيل ✔
• ب) يجب تضمين مفتاح واجهة برمجة التطبيقات مباشرةً في رمز التطبيق لتوفير الراحة
• ج) يجب مشاركة مفتاح API في وصف التطبيق
• د) يجب الاحتفاظ بمفتاح API في العميل وإخفائه فقط عن طريق تغيير الاسم.

الإفصاح: لا يتم تضمين مفتاح واجهة برمجة التطبيقات مطلقًا في رمز تطبيق الهاتف المحمول؛ لأنه يمكن إجراء هندسة عكسية للتطبيق واستخراج المفتاح. تتمثل البنية الصحيحة في الاحتفاظ بالمفتاح فقط في الواجهة الخلفية وتمرير الطلبات عبر الخادم الوكيل الخاص بك.

7. ما هو أكثر ما يزيد من سرعة إدراك المستخدم ومعدل إكمال الميزات في إجابات LLM الطويلة؟

• أ) الانتظار حتى يتم إنتاج الإجابة كاملة وإظهارها مرة واحدة
• ب) إظهار الإجابة كلمة كلمة كما يتم إنتاجها مع البث ✔
• ج) إرسال سجل الدردشة بالكامل للعارضة مع كل طلب
• د) تكبير تعليمات النموذج لتوسيع الاستجابة قدر الإمكان

الوصف: يعمل البث على زيادة السرعة والطلاقة المدركة بشكل كبير من خلال عرض الاستجابة عند إنتاجها كلمة بكلمة. بدلاً من الانتظار على شاشة فارغة، يشاهد المستخدم النموذج النصي؛ وهذا يقلل بشكل كبير من معدل التخلي.

8. ما هي المشكلة الأكثر شيوعًا في الاختبارات التي ينتجها الذكاء الاصطناعي والتي تجعل الاختبار عديم القيمة؟

• أ) تغطي الاختبارات عددًا كبيرًا جدًا من الحالات الحدية
• ب) تستخدم الاختبارات كائنات وهمية، وليس خدمات حقيقية
• ج) تجري الاختبارات بسرعة كبيرة
• د) تضخم النطاق من خلال الاختبارات الفارغة/غير المفيدة التي لا تتحقق فعليًا من صحة السلوك ✔

Explanation: ينتج الذكاء الاصطناعي في بعض الأحيان اختبارات لا تتحقق فعليًا من أي مخرجات (على سبيل المثال، فقط قم باستدعاء الوظيفة وكتابة تأكيد فارغ). تعمل هذه على تضخيم رقم التغطية ولكنها لا توفر حماية حقيقية؛ يجب فحص كل اختبار للتحقق من السلوك ذي المعنى.

9. لماذا لا يعد إسكات الانهيار حلاً كافيًا من خلال وضعه في محاولة الصيد باستخدام اقتراح الذكاء الاصطناعي؟

• أ) لا يمكن استخدام محاولة الالتقاط على الإطلاق في تطبيقات الهاتف المحمول
• ب) يتوقف العطل، ولكن بما أن السبب الجذري لم يتم حله، فإن المشكلة تعود بشكل مختلف ✔
• ج) يؤدي استخدام Try-Cat إلى إبطاء التطبيق، لذا فهو محظور
• د) يتم رفض الخطأ الصامت تلقائيًا بواسطة المتجر

Explanation: إسكات العرض لا يحل السبب الجذري؛ يتوقف العطل، لكن المشكلة الأصلية (مثل انقطاع اتصال البيانات) تعود في شكل آخر (مثل فقدان البيانات). الهدف من التصحيح الاحترافي هو حل السبب الجذري، وليس العرض.

10. ما هي القاعدة الذهبية الأساسية التي يجب اتباعها في تحسين الأداء؟

• أ) قم أولاً بإنشاء ملف تعريف وقياس عنق الزجاجة الحقيقي، ثم قم بتحسينه ✔
• ب) التخمين أين يكون بطيئا والتركيز هناك
• ج) مطاردة المكاسب الصغيرة في كل وظيفة
• د) قياس الأداء على المحاكي وعدم تجربة الجهاز الحقيقي مطلقًا

الوصف: القياس أولاً، والتحسين لاحقًا. إن عنق الزجاجة الحقيقي يقع دائمًا تقريبًا في موقع مختلف عما كان متوقعًا؛ يعد التحسين بدون التنميط تخمينًا أعمى وغالبًا ما يكون مضيعة للجهد.

11. ما هو الاهتمام الهندسي الأكثر أهمية لميزة الذكاء الاصطناعي التي تعمل باستمرار (مثل الترجمة المباشرة بالكاميرا)؟

• أ) تطلب الميزة أكبر عدد ممكن من الأذونات
• ب) إدارة تكلفة البطارية والمعالج للمعالجة المستمرة مع تكرار أخذ العينات ومعالجة الدفعات ✔
• ج) قم بتشغيل الميزة على الهواتف الأكثر تكلفة فقط
• د) عرض الكاميرا باستمرار بأعلى معدل إطارات ممكن

الوصف: نموذج وكاميرا وشبكة تعمل باستمرار؛ يمكن أن يستهلك البطارية بسرعة، ويسخن الجهاز، ويقيده النظام. يعد تقليل تكرار أخذ العينات والتجميع والتشغيل فقط عند الحاجة من الطرق لإدارة تكلفة البطارية.

12. ماذا يعني مبدأ "الامتياز الأقل" في إدارة الأذونات في تطوير الأجهزة المحمولة؟

• أ) طلب كافة الأذونات الممكنة عند بدء التشغيل، فقط في حالة.
• ب) جعل التطبيق غير صالح للعمل في حالة رفض الإذن
• ج) طلب الإذن على أوسع نطاق والتخطيط لتضييقه فيما بعد.
• د) طلب الإذن المطلوب فعلاً فقط عند الضرورة وفي أضيق نطاق مع سيناريو الرفض ✔

توضيح: الامتياز الأقل هو طلب الإذن المطلوب بالفعل فقط، عندما تكون هناك حاجة إليه، وإلى أضيق حد ممكن. يؤدي وجود عدد كبير جدًا من الأذونات إلى تقويض ثقة المستخدم، ويؤدي إلى رفض المتجر، ويزيد من خطر تسرب البيانات.

13. ما هي المتطلبات المحددة التي يجب استيفاؤها عند تقديم تطبيق الذكاء الاصطناعي إلى المتجر؟

• أ) شفافية المحتوى ومراقبة المحتوى والإفصاح عن البيانات التي تذهب إلى الذكاء الاصطناعي في شكل سرية✔
• ب) إخفاء استخدام الذكاء الاصطناعي عن المستخدم
• ج) وضع علامة على البيانات التي لم يتم جمعها فعلياً في نموذج الخصوصية
• د) ميزات واعدة غير موجودة في الوصف

الإفصاح: تتوقع المتاجر شفافية المحتوى (بيان أنها تنتج الذكاء الاصطناعي)، والإشراف على المحتوى (تصفية المخرجات الضارة وإخطار المستخدم)، والكشف عن استخدام البيانات من التطبيقات التي تحتوي على الذكاء الاصطناعي؛ تحذير الدقة مطلوب في المنطقة الحساسة. سيتم رفض الطلبات التي تحذف هذه.

14. لماذا يكون الدفاع "لقد كتبه الذكاء الاصطناعي بهذه الطريقة" غير صالح عند حدوث خطأ في حالة الحافة في التعليمات البرمجية المنشورة التي أنشأها الذكاء الاصطناعي؟

• أ) نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي ينتج دائمًا تعليمات برمجية خالية من الأخطاء، فإن الخطأ يأتي من المستخدم
• ب) لأن المتاجر تقوم تلقائيًا بتصحيح التعليمات البرمجية التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي
• ج) لأنه لا يمكن نقل المسؤولية إلى الذكاء الاصطناعي؛ المطور هو المسؤول عن التعليمات البرمجية والبيانات المنشورة ✔
• د) لأن التعليمات البرمجية التي ينشئها الذكاء الاصطناعي لا يتم نشرها مطلقًا

الوصف: يُعد إخراج الذكاء الاصطناعي نقطة بداية، وليس منتجًا نهائيًا. المطور هو المسؤول عن كل سطر منشور، وكل بيانات تتم معالجتها، وكل وعد يتم تقديمه؛ ولا يمكن تفويض المسؤولية إلى الذكاء الاصطناعي، لذلك يجب فهم المخرجات واختبارها قبل النشر.