Ροή εργασιών από άκρο σε άκρο, διακυβέρνηση και υπεύθυνη χρήση

Κέρδη:

• Δυνατότητα σταθερής ενσωμάτωσης της τεχνητής νοημοσύνης σε κάθε στάδιο από την εφαρμογή έως το κλείσιμο με έξι πύλες επαλήθευσης από τον άνθρωπο
• Δυνατότητα δημιουργίας πλαισίου εταιρικής διακυβέρνησης με λίστα εγκεκριμένων εργαλείων, πολιτική δεδομένων, ρόλους, εγγραφή, εκπαίδευση και συνεχή αναθεώρηση
• Ικανότητα ενσωμάτωσης των αρχών της ανθρώπινης ευθύνης, επαλήθευσης, ιδιωτικότητας/KVKK, τήρησης αποδεικτικών στοιχείων, ελέγχου μεροληψίας και πελατοκεντρικότητας στη ροή εργασίας

Σε όλη αυτή την ενότητα, καλύψαμε πώς να χρησιμοποιήσετε την τεχνητή νοημοσύνη και πού να τη σταματήσετε σε διάφορες εργασίες κοινωνικής εργασίας — τεκμηρίωση, αξιολόγηση, υποστήριξη κινδύνου, παραπομπή, σχέδιο, έκθεση, επικοινωνία, σχεδιασμός προγράμματος. Σε αυτήν την τελική ενότητα, συγκεντρώνουμε τα κομμάτια: όπου η τεχνητή νοημοσύνη θα καθίσει από άκρη σε άκρη από την εφαρμογή έως το κλείσιμο μιας υπόθεσης, η οποία η ανθρώπινη πόρτα επαλήθευσης σταματά σε κάθε στάδιο, και θα δημιουργήσουμε το πλαίσιο διακυβέρνησης που απαιτείται για να είναι βιώσιμο σε έναν οργανισμό. Ο στόχος είναι να μετατραπούν οι διάσπαρτες συμβουλές σε μια συνεπή και επαναλαμβανόμενη πειθαρχία εργασίας.

Αρχή ενσωμάτωσης από την αρχή: Η τεχνητή νοημοσύνη είναι επιταχυντής σε κάθε βήμα της ροής εργασίας, όχι υπεύθυνος λήψης αποφάσεων σε οποιοδήποτε βήμα. Υπάρχει μια ανθρώπινη πόρτα σε κάθε στάδιο και δεν μπορείτε να προχωρήσετε στο επόμενο χωρίς να περάσετε από μια πόρτα. Αυτή η πολυεπίπεδη δομή εμποδίζει μια μεμονωμένη ψευδαίσθηση, προκατάληψη ή σφάλμα απορρήτου να εισχωρήσει σε μια απόφαση που επηρεάζει τη ζωή του πελάτη.

Ροή από άκρο σε άκρο και έξι ανθρώπινες πύλες

Ας εξετάσουμε μια περίπτωση μέσω των τυπικών της σταδίων και ας τοποθετήσουμε μια πύλη επαλήθευσης σε κάθε στάδιο:

1. Εφαρμογή / πρώτη επαφή — Πόρτα: Απόρρητο. Όταν έρχονται οι πρώτες πληροφορίες, το AI χρησιμοποιείται για προετοιμασία συνέντευξης (οδηγός, πλαίσιο ερωτήσεων). Πόρτα: Δεν εισέρχονται πραγματικά δεδομένα πελάτη στο ανοιχτό εργαλείο. Ζητήστε τάξη, ταιριάξτε όχημα.

2. Αξιολόγηση — Πύλη: Κλινική κρίση. Η τεχνητή νοημοσύνη οργανώνει σημειώσεις σε βιοψυχοκοινωνικές διαστάσεις και υπενθυμίζει τις ελλείψεις και τα δυνατά σημεία. Πόρτα: Η διάγνωση και η αξιολόγηση ανήκουν στον ειδικό. Το AI δεν αξιολογεί.

3. Κίνδυνος — Πόρτα: Αρχή και ομάδα. Η τεχνητή νοημοσύνη υπενθυμίζει παράγοντες κινδύνου/προστατευτικούς παράγοντες και δημιουργεί έναν σκελετό σχεδίου ασφαλείας. Πόρτα: Η απόφαση κινδύνου λαμβάνεται μόνο από εμπειρογνώμονα, ομάδα, επίβλεψη και νομική διαδικασία. Το AI δεν παράγει βαθμολογίες/αποφάσεις.

4. Σχεδιασμός και καθοδήγηση — Πόρτα: Επικύρωση και πελάτης. Το AI τοποθετεί τους στόχους στο SMART, δημιουργεί ιδέες πόρων και προσχέδια επιστολών. Πόρτα: Ο πελάτης θέτει τους στόχους. Η υπηρεσία/διεύθυνση/κατάσταση επαληθεύεται από την επίσημη πηγή.

5. Έκθεση και επικοινωνία — Πόρτα: Αποδεικτικά στοιχεία και λογοδοσία. Η τεχνητή νοημοσύνη δομεί την αναφορά, απλοποιεί και μεταφράζει το κείμενο. Πόρτα: Κάθε υπόθεση εξαρτάται από στοιχεία, η γνώμη ανήκει στον ειδικό, ελέγχεται η απώλεια κρίσιμων πληροφοριών και η μεροληψία, η υπογραφή είναι στο άτομο.

6. Κλείσιμο και παράδοση — Πύλη: Ακρίβεια. Το YZ συνοψίζει το αρχείο χρονολογικά. Door: Η περίληψη βασίζεται μόνο στο αρχείο. Τα αποτελέσματα και οι γνώσεις επαληθεύονται από τον ειδικό.

Συμβουλή: Χρησιμοποιήστε μια ερώτηση για να θυμάστε τις πόρτες: "Σε αυτό το βήμα, η τεχνητή νοημοσύνη λαμβάνει μια απόφαση ή δημιουργεί ένα σκίτσο;" Εάν η απάντηση είναι «απόφαση», σταματήστε - αυτό το βήμα ανήκει στον άνθρωπο. Εάν η απάντηση είναι "πρόχειρη", συνεχίστε, αλλά μην προχωρήσετε στο επόμενο βήμα χωρίς να επαληθεύσετε την έξοδο.

Εταιρική διακυβέρνηση: δεν αρκεί η ατομική πειθαρχία

Οι καλές συνήθειες ενός ειδικού είναι πολύτιμες αλλά εύθραυστες. Η ασφαλής και συνεπής χρήση της τεχνητής νοημοσύνης σε έναν οργανισμό απαιτεί ένα πλαίσιο διακυβέρνησης. Τα βασικά στοιχεία αυτού του πλαισίου είναι:

• Εγκεκριμένος κατάλογος οχημάτων. Είναι γραπτό και σαφές ποιο εργαλείο θα χρησιμοποιηθεί για ποια εργασία και ποια δεδομένα μπορούν να εισαχθούν σε ποιο εργαλείο. «Ο καθένας πρέπει να χρησιμοποιεί ό,τι εργαλείο θέλει» είναι μια ευπάθεια ασφαλείας.
• Πολιτική ταξινόμησης δεδομένων. Καθορίζεται ποια δεδομένα θα υποβάλλονται σε επεξεργασία στο ανοιχτό εργαλείο και ποια θα υποβάλλονται σε επεξεργασία μόνο στο ασφαλές σύστημα.
• Ρόλος και εξουσία. Είναι σαφές ποιος μπορεί να κάνει τι και ποια απόφαση εξαρτάται από ποια αρχή (ειδικά οι αποφάσεις κινδύνου).
• Καταγραφή και διαδρομή ελέγχου. Πού και πώς χρησιμοποιείται η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να παρακολουθηθεί. Όταν υπάρχει πρόβλημα, μπορείτε να το κοιτάξετε πίσω.
• Εκπαίδευση και ευαισθητοποίηση. Κάθε υπάλληλος γνωρίζει τις αρχές αυτής της ενότητας. Ο νεοφερμένος είναι εκπαιδευμένος.
• Συνεχής αναθεώρηση. Εργαλεία, κίνδυνοι και αλλαγή νομοθεσίας. Το πλαίσιο ενημερώνεται τακτικά. Η πολιτική μόλις γραφτεί και ξεχαστεί γίνεται ξεπερασμένη.

τρεις μίνι θήκες

Περίπτωση 1 — Οι πόρτες έπιασαν ένα ζωύφιο στην αρχή της αλυσίδας. Σε μια περίπτωση, η τεχνητή νοημοσύνη πρόσθεσε μια παρατήρηση που ο πελάτης δεν ανέφερε κατά τη φάση της αξιολόγησης. Στην πύλη της «κλινικής κρίσης» ο ειδικός το έπιασε και το διέγραψε. Αν δεν τον είχαν πιάσει, αυτή η κατασκευασμένη παρατήρηση θα μπορούσε να είχε διαρρεύσει στο σχέδιο, από εκεί στην αναφορά και από εκεί σε δικαστική απόφαση. Ο έλεγχος ταυτότητας σε επίπεδα σταμάτησε το σφάλμα στο αρχικό σημείο.

Περίπτωση 2 — Η διακυβέρνηση απέτρεψε μια παραβίαση. Ένας οργανισμός λειτουργούσε χωρίς εγκεκριμένη λίστα εργαλείων και πολιτική δεδομένων. Ο καθένας χρησιμοποιούσε το δικό του όχημα. Ένας έλεγχος αποκάλυψε ότι αρκετοί υπάλληλοι εισήγαγαν πραγματικά δεδομένα πελατών σε ανοιχτά εργαλεία. Ο οργανισμός έχει δημιουργήσει ένα πλαίσιο διακυβέρνησης: εγκεκριμένα εργαλεία, ταξινόμηση δεδομένων, εκπαίδευση και εγγραφή. Την επόμενη περίοδο ο αριθμός των παραβάσεων μειώθηκε στο μηδέν. Μάθημα: Η ατομική καλή θέληση δεν αρκεί χωρίς θεσμική δομή.

Περίπτωση 3 — Συνεχής επανεξέταση που διατηρείται ενημερωμένη. Η πολιτική τεχνητής νοημοσύνης ενός οργανισμού, που γράφτηκε πριν από ένα χρόνο, ήταν ξεπερασμένη ενόψει ενός νέου τύπου εργαλείου και της ενημερωμένης νομοθεσίας. Η ετήσια ανασκόπηση κατέγραψε αυτό. Η πολιτική ενημερώθηκε, η εκπαίδευση ανανεώθηκε. Το πλαίσιο παρέμεινε ένα ζωντανό έγγραφο, όχι ένα στολίδι ραφιού.

Τέσσερα πρότυπα με δυνατότητα αντιγραφής

1) Λίστα ελέγχου πύλης επαλήθευσης ροής υποθέσεων:

Ο ρόλος σας: επόπτης. Λαμβάνω μια λίστα ελέγχου επικύρωσης για το ακόλουθο βήμα περίπτωσης: τι μπορεί να συντάξει η τεχνητή νοημοσύνη σε αυτό το βήμα, ποια απόφαση είναι απαραίτητα ανθρώπινη, ποιοι έλεγχοι απορρήτου και μεροληψίας πρέπει να γίνουν, τι πρέπει να επαληθεύσω πριν προχωρήσω στο επόμενο βήμα; Βήμα: [αίτηση / αξιολόγηση / κίνδυνος / σχέδιο / έκθεση / κλείσιμο]

2) Επιβεβαιωμένη αντιστοίχιση οχήματος:

Για καθεμία από τις παρακάτω λίστες εργασιών, καθορίστε τον τύπο του εργαλείου τεχνητής νοημοσύνης που μπορεί να χρησιμοποιηθεί (ανοιχτό εργαλείο / μόνο ασφαλές εταιρικό σύστημα / Δεν υπάρχει διαθέσιμο AI) και αιτιολόγηση. Επισημάνετε κάθε εργασία που περιέχει δεδομένα πελάτη ως "μόνο ασφαλές σύστημα". Εργασίες: [εργασίες λίστας]

3) Προσχέδιο εταιρικής πολιτικής AI:

Ο ρόλος σας: συντάκτης εταιρικής πολιτικής. Σχεδιάστε μια υπεύθυνη πολιτική χρήσης τεχνητής νοημοσύνης για έναν οργανισμό κοινωνικών υπηρεσιών. Καλύψτε τα ακόλουθα θέματα: σκοπός, εγκεκριμένα εργαλεία, ταξινόμηση δεδομένων, ρόλοι και εξουσιοδοτήσεις, απόρρητο/KVKK, όριο απόφασης κινδύνου, καταγραφή και έλεγχος, εκπαίδευση, χρονοδιάγραμμα αναθεώρησης. Ρυθμίστε το γενικό πλαίσιο. Το ίδρυμα θα συμπληρώσει τα δικά του στοιχεία.

4) Αυτορρύθμιση (επισκόπηση προσωπικής χρήσης):

Δημιουργήστε μια λίστα αυτοελέγχου με 10 ερωτήσεις για να ελέγξω τη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης ως κοινωνικός λειτουργός: απόρρητο, επαλήθευση, μεροληψία, πιστότητα στοιχείων, όρια αποφάσεων και πελατοκεντρικότητα. Κάθε ερώτηση ας απαντηθεί με «ναι/όχι».

Αδύναμη προτροπή / Ισχυρή προτροπή

Αδύναμη προτροπή:

Σας δίνω όλη αυτή την υπόθεση. Εσείς χειρίζεστε τα πάντα, από την αίτηση μέχρι την έκθεση, απλά θα την υπογράψω στο τέλος.

Αυτό είναι η εξωτερική ανάθεση ολόκληρης της διαδικασίας —συμπεριλαμβανομένου του απορρήτου, της κλινικής κρίσης, της κρίσης κινδύνου, της τήρησης στοιχείων— στο λογισμικό. Η μοναδική υπογραφή στο τέλος μας τυφλώνει σε όλα τα λάθη, τις κατασκευές και τις προκαταλήψεις στο μεταξύ.

Ισχυρή προτροπή:

Ο ρόλος σας: συντάκτης που με βοηθά σε κάθε βήμα. Θα προχωρήσω στην υπόθεση βήμα-βήμα (αξιολόγηση, σχέδιο, έκθεση...). Σε κάθε βήμα: εργαστείτε μόνο με ανώνυμα/ασφαλή δεδομένα, δημιουργήστε ένα πρόχειρο, αφήστε με να αποφασίσω, μην προσθέσετε ό,τι δεν υπάρχει στη σημείωση και υπενθυμίστε μου τι πρέπει να επαληθεύσω πριν προχωρήσω στο επόμενο βήμα. Ας ξεκινήσουμε με αυτό το βήμα: [βήμα]

Η διαφορά: η φύλαξη της πόρτας σε κάθε βήμα και η τοποθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης ως βοηθός βήμα προς βήμα διατηρεί την ασφάλεια και την υπευθυνότητα ανθρώπινες, διατηρώντας παράλληλα την ταχύτητα.

Περίληψη σκηνής-πύλης-υπευθυνότητας

Σκηνή

Συνεισφορά του AI

ανθρώπινη πύλη

κρίσιμος έλεγχος

Εφαρμογή

Προετοιμασία συνέντευξης

ιδιωτικότητα

Κατηγορία δεδομένων

Αξιολόγηση

Επεξεργασία μεγέθους

κλινική κρίση

Καμία διάγνωση, καμία κατασκευή

Κίνδυνος

Υπενθύμιση παράγοντα

Αρχή + ομάδα

Χωρίς βαθμολογία/απόφαση

Σχέδιο/καθοδήγηση

προσχέδιο + ιδέα

Επικύρωση + πελάτης

Επιβεβαίωση πηγής, προτεραιότητα πελάτη

Αναφορά/επικοινωνία

Δομή + απλοποίηση

Απόδειξη + ευθύνη

Γνώμη σε ειδικό, έλεγχος μεροληψίας

Κλείσιμο

Χρονολογική περίληψη

ακρίβεια

βασισμένη σε ρεκόρ

Συνήθη λάθη

• Παράδοση ολόκληρης της διαδικασίας στο AI και υπογραφή μιας μόνο υπογραφής στο τέλος. Τα ενδιάμεσα σφάλματα δεν είναι ορατά. Πρέπει να υπάρχουν πόρτες σε κάθε βήμα.
• Περνώντας μέσα από μια πόρτα χωρίς να την επαληθεύσετε. Η κατασκευή ενός σταδίου κληρονομείται από το επόμενο. Κάθε έξοδος επικυρώνεται.
• Αφήνοντας τη διακυβέρνηση στην ατομική πειθαρχία. Χωρίς θεσμικό πλαίσιο, οι καλές συνήθειες είναι εύθραυστες.
• Γράψε μια φορά την πολιτική και ξεχάστε την. Αλλαγή εργαλείων και νομοθεσίας. Απαιτείται συνεχής επανεξέταση.
• Μη τήρηση αρχείων. Χωρίς ίχνος ελέγχου, ένα πρόβλημα δεν μπορεί να εξεταστεί ξανά και δεν μπορεί να θεωρηθεί υπεύθυνο.

Συνοπτικά

Στην κοινωνική εργασία, η τεχνητή νοημοσύνη είναι καταλύτης σε κάθε βήμα, λαμβάνει αποφάσεις σε κανένα βήμα, από την αίτηση μέχρι το κλείσιμο μιας υπόθεσης. Τοποθετήστε έξι ανθρώπινες πύλες (εμπιστευτικότητα, κλινική κρίση, εξουσία/ομάδα, επικύρωση/πελάτης, αποδεικτικά στοιχεία/λογοδοσία, ακεραιότητα) στη ροή από άκρο σε άκρο. Μην περνάτε από τη μια πόρτα στην άλλη χωρίς να περάσετε. Για να γίνει αυτό βιώσιμο απαιτείται εταιρική διακυβέρνηση: λίστα εγκεκριμένων εργαλείων, πολιτική δεδομένων, ρόλοι, εγγραφή, εκπαίδευση και συνεχής αναθεώρηση. Οι έξι κατευθυντήριες αρχές της ενότητας—ανθρώπινη ευθύνη, επαλήθευση, απόρρητο/PDPA, δέσμευση για αποδεικτικά στοιχεία, έλεγχος μεροληψίας και πελατοκεντρικότητα— πρέπει να ενσωματώνονται σε κάθε ροή εργασίας.

Εργασία εφαρμογής

Διανοητικά σχεδιάστε μια φανταστική περίπτωση από την εφαρμογή μέχρι το κλείσιμο. Δημιουργήστε μια λίστα ελέγχου για κάθε στάδιο με ένα πρότυπο "πύλη επαλήθευσης ροής υποθέσεων". Στη συνέχεια, ταξινομήστε τις εργασίες σε αυτήν την περίπτωση ως ανοιχτό όχημα / ασφαλές σύστημα / χωρίς AI με το πρότυπο "επικυρωμένη αντιστοίχιση οχήματος". Τέλος, αξιολογήστε τον εαυτό σας δημιουργώντας μια λίστα με 10 ερωτήσεις για δική σας χρήση της τεχνητής νοημοσύνης με το πρότυπο «self-audit».

λίστα ελέγχου

• [ ] Έχω εντοπίσει έξι ανθρώπινες πύλες στη ροή από άκρο σε άκρο.
• [ ] Σε κάθε βήμα, "απόφαση ή σχέδιο;" Εφάρμοσα την ερώτηση.
• [ ] Ταίριαξα τις εργασίες με τον σωστό τύπο οχήματος (ανοιχτό/ασφαλές/καμία).
• [ ] Γνωρίζω τα στοιχεία εταιρικής διακυβέρνησης (εργαλείο, δεδομένα, ρόλος, εγγραφή, εκπαίδευση, κριτική).
• [ ] Εφάρμοσα τις έξι αρχές φορέα της ενότητας στη δική μου ροή εργασίας.

Εξέταση Ενοτήτων

1. Ποιο από τα παρακάτω είναι η πιο ακριβής τοποθέτηση για την τεχνητή νοημοσύνη στην κοινωνική εργασία;

• Α) Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να καθορίσει το επίπεδο κινδύνου και την απόφαση παρέμβασης ενός πελάτη χωρίς την ανθρώπινη έγκριση
• Β) Η τεχνητή νοημοσύνη είναι ένα εργαλείο για τη σύνοψη, την οργάνωση, την απλοποίηση και τη σύνταξη. Η ευθύνη για την κλινική κρίση, τον κίνδυνο και την τελική απόφαση ανήκει στον ειδικό ✔
• Γ) Η τεχνητή νοημοσύνη είναι χρήσιμη μόνο για τη μετάφραση κειμένου και δεν έχει καμία σχέση με άλλες εργασίες κοινωνικής εργασίας
• Δ) Δεδομένου ότι η τεχνητή νοημοσύνη είναι πάντα πιο αμερόληπτη από τους ανθρώπους, η αξιολόγηση θα πρέπει να αφεθεί σε αυτήν.

Περιγραφή: Τεχνητή νοημοσύνη. Είναι ένας βοηθός που οργανώνει σημειώσεις, συνοψίζει το αρχείο, απλοποιεί το κείμενο και παράγει προσχέδια. Η ευθύνη για την κλινική κρίση, την αξιολόγηση κινδύνου, την επαγγελματική γνώμη και την τελική απόφαση ανήκει στον αρμόδιο επαγγελματία. Ένα μη επαληθευμένο αποτέλεσμα θα μπορούσε να οδηγήσει σε εσφαλμένη εκτίμηση ενός πελάτη, σε διαφυγή κινδύνου ή σε διαρροή ευαίσθητων δεδομένων.

2. Ποια είναι η πιο σωστή οδηγία όταν οι ακατέργαστες σημειώσεις μιας συνέντευξης μετατρέπονται σε αρχείο υπόθεσης από την τεχνητή νοημοσύνη;

• Α) Αίτημα τεχνητής νοημοσύνης για τη συμπλήρωση των τμημάτων που λείπουν με εύλογο τρόπο ώστε να φαίνεται επαγγελματικό.
• Β) Επιτρέποντας στο AI να προσθέσει πρόσθετες παρατηρήσεις για να εμπλουτίσει το αρχείο
• Γ) Ζητώντας από τον μαθητή να χρησιμοποιήσει μόνο τις πληροφορίες που πραγματικά περιλαμβάνονται στη σημείωση, να σημειώσει τα στοιχεία που λείπουν ως «χρειάζεται διευκρίνιση» και να μην προσθέσει τίποτα ✔
• Δ) Τοποθέτησή του απευθείας στο αρχείο χωρίς να το συγκρίνετε με τη νότα, εφόσον η έξοδος είναι άπταιστη

Εξήγηση: Η πιο επικίνδυνη τάση της τεχνητής νοημοσύνης είναι να κατασκευάζει παρατηρήσεις, αριθμούς ή εισαγωγικά που δεν υπάρχουν στη σημείωση για να κάνει την εγγραφή να φαίνεται «ολοκληρωμένη». Η σωστή προσέγγιση είναι να πείτε «απλώς χρησιμοποιήστε ό,τι υπάρχει στη σημείωση, σημειώστε αυτά που λείπουν, μην προσθέσετε τίποτα». Τα κενά δεν καλύπτονται, σημειώνονται για διευκρίνιση.

3. Γιατί είναι σημαντική η διάκριση μεταξύ «γεγονότος» και «ερμηνείας» σε ένα αρχείο υπόθεσης;

• Α) Ένα γεγονός είναι μια συγκεκριμένη παρατήρηση/δήλωση, ενώ μια ερμηνεία είναι ένα επαγγελματικό συμπέρασμα που απαιτεί βάση. Τα δύο πρέπει να διαχωριστούν και το σχόλιο πρέπει να επισημανθεί ✔
• Β) Η διάκριση είναι περιττή. γεγονός και σχόλιο μπορούν να γραφτούν με τον ίδιο τρόπο στο αρχείο
• Γ) Μόνο η ερμηνεία έχει σημασία. Είναι δυνατό ακόμη και αν δεν καταγράφονται τα γεγονότα
• Δ) Εφόσον η τεχνητή νοημοσύνη κάνει αυτή τη διάκριση τέλεια, δεν υπάρχει ανάγκη για ανθρώπινο έλεγχο.

Εξήγηση: «Έκλαψε τρεις φορές στη συνέντευξη» είναι γεγονός. «Ήταν σε κατάθλιψη» είναι ένα σχόλιο που δεν μπορεί να γραφτεί χωρίς κλινική βάση. Το αρχείο προβάλλει το γεγονός και περιλαμβάνει ερμηνεία μόνο με σαφή επισήμανση και αιτιολόγηση. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να συνδυάσει τα δύο άπταιστα. Είναι καθήκον του ανθρώπου να κάνει τη διάκριση και να αποφεύγει τη στιγματοποίηση της γλώσσας.

4. Τι ρόλο πρέπει να παίξει η τεχνητή νοημοσύνη για να αποφασίσει εάν ένα παιδί είναι ασφαλές στο σπίτι ή το επίπεδο κινδύνου μιας περίπτωσης;

• Α) Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να διαβάσει την υπόθεση, να καθορίσει το επίπεδο κινδύνου και να λάβει την απόφαση ασφαλείας
• Β) Η ετικέτα «χαμηλού κινδύνου» που δίνεται από την τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να παρακάμψει την αντίθετη παρατήρηση του ειδικού
• Γ) Η τεχνητή νοημοσύνη υπενθυμίζει μόνο παράγοντες και οργανώνει σημειώσεις. Η απόφαση για το επίπεδο κινδύνου και την ασφάλεια ανήκει στον εμπειρογνώμονα, την ομάδα, την εποπτεία και τη νομική διαδικασία ✔
• Δ) Η τεχνητή νοημοσύνη είναι πιο αξιόπιστη από τους ανθρώπους στη λήψη αποφάσεων κινδύνου επειδή είναι αμερόληπτη.

Περιγραφή: Επίπεδο κινδύνου και απόφαση ασφάλειας. Απαιτεί επαγγελματική εξουσία, κλινική κρίση, γνώμη διεπιστημονικής ομάδας, επίβλεψη και νομική ευθύνη. Εδώ, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί μόνο να ανακαλέσει παράγοντες κινδύνου/προστατευτικούς παράγοντες και να επεξεργαστεί σημειώσεις. δεν μπορεί να παράγει βαθμολογίες ή αποφάσεις. Μπορεί επίσης να αποδίδει συστηματικό υψηλό κίνδυνο σε μειονεκτούσες ομάδες λόγω μεροληψίας στα δεδομένα εκπαίδευσης, επομένως τα αποτελέσματά του δεν μπορούν να χρησιμοποιηθούν ως απόφαση.

5. Τι πρέπει να γίνει όταν η τεχνητή νοημοσύνη δίνει πληροφορίες παραπομπής για έναν πελάτη λέγοντας «αυτό το κέντρο, εκείνο το τηλέφωνο»;

• Α) Επιβεβαίωση της διεύθυνσης και του αριθμού τηλεφώνου από την επίσημη και τρέχουσα πηγή του ιδρύματος πριν τα δώσετε στον πελάτη ✔
• Β) Διαβίβαση πληροφοριών απευθείας στον πελάτη όπως παρουσιάζονται με σιγουριά
• Γ) Υποθέτοντας ότι οι πληροφορίες είναι απολύτως σωστές εφόσον η τεχνητή νοημοσύνη δίνει μια τρέχουσα ημερομηνία
• Δ) Νομίζοντας ότι δεν χρειάζεται να διερευνηθεί η ακρίβεια των πληροφοριών γιατί αναφέρεται κάπου.

Περιγραφή: Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να συνθέτει υπηρεσίες, απαιτήσεις εφαρμογών, διευθύνσεις και αριθμούς τηλεφώνου ή να παρέχει ξεπερασμένες πληροφορίες. Οι θεσμοί συγχωνεύονται, κινούνται, κλείνουν. Η αποστολή του πελάτη σε μια μη επαληθευμένη διεύθυνση θα οδηγήσει σε χαμένο ταξίδι και απώλεια εμπιστοσύνης. Επομένως, τα στοιχεία επικοινωνίας που παρέχονται από την τεχνητή νοημοσύνη πρέπει να επιβεβαιώνονται μέσω του επίσημου καναλιού του ιδρύματος πριν μεταδοθούν στον πελάτη.

6. Ποιος πρέπει να θέσει στόχους σε ένα σχέδιο απόκρισης και ποιος είναι ο ρόλος της τεχνητής νοημοσύνης;

• Α) Η τεχνητή νοημοσύνη θα πρέπει να καθορίζει τους στόχους και να γράφει ολόκληρο το σχέδιο χωρίς να ρωτά τον πελάτη.
• Β) Ο πελάτης (μαζί με τον ειδικό) καθορίζει τους στόχους. Το AI τα τοποθετεί σε μορφή SMART και τα δομεί, δεν προσθέτει νέους στόχους ✔
• Γ) Οι στόχοι είναι ασήμαντοι. Όσο περισσότερους στόχους περιλαμβάνει το σχέδιο, τόσο το καλύτερο.
• Δ) Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αγνοεί τις προτεραιότητες του πελάτη επειδή φαίνεται επαγγελματική

Περιγραφή: Η βασική αξία της κοινωνικής εργασίας είναι ο «αυτοκαθορισμός»: ο πελάτης θέτει στόχους και προτεραιότητες, διαμορφώνοντάς τους με εξειδικευμένη επαγγελματική γνώση. Η τεχνητή νοημοσύνη τοποθετεί αυτούς τους στόχους σε μορφή SMART και προτείνει βήματα και δείκτες. αλλά δεν μπορεί να προσθέσει νέους στόχους που δεν λέει ο πελάτης. Ένα ξένο, εξωτερικά επιβεβλημένο πρόγραμμα δεν μπορεί να εφαρμοστεί στον πελάτη.

7. Σε μια έκθεση κοινωνικής έρευνας που θα υποβληθεί στο δικαστήριο, σε ποιο θέμα είναι πιο επικίνδυνη η τεχνητή νοημοσύνη;

• Α) Δυνατότητα επινόησης ανύπαρκτων ημερομηνιών, παρατηρήσεων ή αποσπασμάτων ώστε η αναφορά να φαίνεται «πλήρη» ✔
• Β) Κάνοντας τη γλώσσα του κειμένου υπερβολικά επίσημη
• Γ) Σύνταξη της αναφοράς συντομότερη από αυτή που ζητήθηκε
• Δ) Αλφαβητική σειρά τίτλων

Εξήγηση: Η πιο επικίνδυνη τάση της τεχνητής νοημοσύνης είναι να προσθέτει μια ανύπαρκτη ημερομηνία, παρατήρηση ή απόσπασμα για να κάνει την αναφορά να φαίνεται «ολοκληρωμένη». Μια κατασκευασμένη πρόταση σε μια δικαστική έκθεση μπορεί να παραπλανήσει μια απόφαση και να καταστρέψει την αξιοπιστία του εμπειρογνώμονα. Επομένως, κάθε περίπτωση θα πρέπει να συνδέεται με μια πραγματική συνέντευξη/παρατήρηση/έγγραφο και η επαγγελματική γνώμη να σχηματίζεται από τον ειδικό.

8. Ποιος πρέπει να συντάξει την ενότητα επαγγελματικής γνώμης και γνώμης (πρόταση) μιας έκθεσης κοινωνικής έρευνας;

• Α) Τεχνητή νοημοσύνη. επειδή παράγει μια πιο αμερόληπτη σύσταση
• Β) Η ενότητα γνώμης δεν συμπληρώνεται ποτέ κατά τη σύνταξη της έκθεσης.
• Γ) Η τεχνητή νοημοσύνη γράφει τη γνώμη, ο ειδικός υπογράφει μόνο στο τέλος
• Δ) Εμπειρογνώμονας. Η επαγγελματική γνώμη και γνώμη είναι η εξουσία και η ευθύνη του/της, η τεχνητή νοημοσύνη διευκρινίζει μόνο τη γλώσσα ✔

Δήλωση: Η επαγγελματική γνώμη και γνώμη — «αυτό είναι το βέλτιστο συμφέρον αυτού του παιδιού», «αυτή η ρύθμιση είναι κατάλληλη» — είναι η νομική εξουσία και ευθύνη του εμπειρογνώμονα. «Τι προτείνω στην τεχνητή νοημοσύνη;» Δεν ζητείται? Μια «πρόταση» που παράγει μπορεί να είναι και κατασκευασμένη και μεταβίβαση ευθύνης. Στην καλύτερη περίπτωση, η τεχνητή νοημοσύνη διευκρινίζει τη γλώσσα της γνώμης που έγραψε ο ειδικός.

9. Ποιος είναι ο πιο κρίσιμος έλεγχος κατά την απλοποίηση μιας βαριάς επίσημης επιστολής βοήθειας για έναν πελάτη με τεχνητή νοημοσύνη;

• Α) Κρατήστε το κείμενο όσο το δυνατόν πιο σύντομο, μην κοιτάτε λεπτομέρειες
• Β) Το αποτέλεσμα φαίνεται ρευστό και αισθητικό
• Γ) Επαλήθευση ότι δεν έχουν παραληφθεί δικαιώματα, προϋποθέσεις, ποσά, ημερομηνίες ή ειδοποιήσεις σε σύγκριση με την αρχική ✔
• Δ) Η απλοποίηση παρέχει άνεση στον πελάτη παρέχοντάς του λιγότερες πληροφορίες.

Εξήγηση: Η απλοποίηση δεν σημαίνει παραμόρφωση. Με «συντόμευση» ή «απλοποίηση» η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να καταπιεί ένα δικαίωμα, συνθήκη, ποσό, ημερομηνία ή ειδοποίηση. Ο πελάτης μπορεί να χάσει το δικαίωμά του με «εύκολες» αλλά ελλιπείς πληροφορίες. Ως εκ τούτου, το απλοποιημένο κείμενο θα πρέπει να συγκριθεί με το πρωτότυπο και να επαληθευτεί ότι δεν έχει χαθεί καμία κρίσιμη πληροφορία, ακόμη και να αναθέσει στην τεχνητή νοημοσύνη τα κρίσιμα στοιχεία που προστατεύει.

10. Πώς είναι σωστό να αντιμετωπίζονται τα στατιστικά στοιχεία που παράγονται από την τεχνητή νοημοσύνη κατά τη σύνταξη μιας αίτησης χρηματοδότησης;

• Α) Χρησιμοποιώντας απευθείας τα στατιστικά στοιχεία που δίνει η τεχνητή νοημοσύνη για να φαίνεται εντυπωσιακό
• Β) Μη δημιουργία στατιστικών στοιχείων από την τεχνητή νοημοσύνη, εκτύπωση [ΑΠΑΙΤΟΥΜΕΝΑ ΔΕΔΟΜΕΝΑ] όπου χρειάζεται και τοποθέτηση κάθε αριθμού από την πραγματική πηγή ✔
• Γ) Λαμβάνοντας υπόψη ότι η πηγή είναι ασήμαντη εφόσον ο αριθμός περιλαμβάνεται σε μια εφαρμογή.
• Δ) Υποθέτοντας ότι δεν υπάρχει ανάγκη επαλήθευσης στατιστικών επειδή το AI γράφει με σιγουριά

Περιγραφή: Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να δημιουργήσει εντυπωσιακά αλλά χωρίς πηγή στατιστικά στοιχεία. Ένας αριθμός χωρίς πηγή είναι σχεδόν πάντα αναξιόπιστος. Ένα κατασκευασμένο στατιστικό στοιχείο στην αίτηση θα απορρίψει την αίτηση και θα καταστρέψει την αξιοπιστία του ιδρύματος. Η σωστή προσέγγιση είναι να μην κάνετε το AI να σχηματίζει αριθμούς ('Write [DATA REQUIRED]') και να τοποθετήσετε κάθε αριθμό από την πραγματική, επαληθευμένη πηγή.

11. Γιατί είναι επιβλαβές να ρωτάμε την τεχνητή νοημοσύνη «εξηγήστε γιατί αυτή η οικογένεια είναι ανεπαρκής στην ανατροφή των παιδιών»;

• Α) Επειδή η ερώτηση είναι πολύ μεγάλη
• Β) Επειδή η τεχνητή νοημοσύνη δεν μπορεί να παρέχει καμία πληροφορία για οικογενειακά θέματα
• Γ) Επειδή υποθέτει το αποτέλεσμα από την αρχή, η τεχνητή νοημοσύνη (κολακευτικά) παράγει μια ατεκμηρίωτη και μεροληπτική επιβεβαίωση. Η ερώτηση πρέπει να είναι ουδέτερη και ισορροπημένη ✔
• Δ) Γιατί η τεχνητή νοημοσύνη θα γράφει πάντα υπέρ της οικογένειας

Εξήγηση: Αυτή η ερώτηση προϋποθέτει το αποτέλεσμα («ανεπαρκές»). Το AI παράγει ένα κείμενο χωρίς στοιχεία και μεροληπτικό που επιβεβαιώνει αυτή την υπόθεση με την τάση του να κολακεύει (επιβεβαιώστε τον υπαινιγμό σας). Μια προκατειλημμένη ερώτηση δημιουργεί μια προκατειλημμένη απάντηση. Πράγματι, είναι μια ουδέτερη ερώτηση που δεν προϋποθέτει το αποτέλεσμα, εξισορροπεί τις δυνάμεις και τις ανησυχίες και ζητά μόνο αποδείξεις.

12. Πώς να εφαρμόσετε τη «δοκιμή υπό γωνία» για να ελέγξετε για προκατάληψη στην έξοδο AI;

• Α) Σκέφτεστε την ίδια κατάσταση για μια διαφορετική ομάδα και ρωτάτε "Θα ήταν γραμμένο στην ίδια γλώσσα;" ✔ Έλεγχος διπλών σταθμών ρωτώντας
• Β) Αποδοχή της πρώτης απάντησης της τεχνητής νοημοσύνης ως ουδέτερης και μη αναζήτηση άλλης οπτικής γωνίας
• Γ) Θέτοντας μόνο ερωτήσεις που υποστηρίζουν την ομάδα του πελάτη
• Δ) Υποθέτοντας ότι δεν υπάρχει ανάγκη για πρόσθετο έλεγχο γιατί δεν υπάρχει καθόλου προκατάληψη στην τεχνητή νοημοσύνη

Εξήγηση: Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να γράψει την ίδια συμπεριφορά με διαφορετικό τόνο για διαφορετικές ομάδες (π.χ. «κίνδυνος παραμέλησης» για οικογένεια χαμηλού εισοδήματος, «αναγκαστικός γονέας» για υψηλά εισοδήματα). Το τεστ αντιστροφής είναι "αν ο πελάτης ήταν από διαφορετική κοινωνικοοικονομική/εθνοτική ομάδα, θα ήταν γραμμένο στην ίδια γλώσσα;" είναι να ρωτήσω? Αυτό καθιστά ορατά τα διπλά μέτρα και τα πρότυπα που βασίζονται σε στερεότυπα και όχι σε αποδείξεις.

13. Ποια είναι η σωστή προσέγγιση για τη σύνοψη του πραγματικού αρχείου ενός πελάτη (συμπεριλαμβανομένου ονόματος, διεύθυνσης, πληροφοριών υγείας);

• Α) Για ταχύτητα, επικολλήστε το στο πλησιέστερο δημόσιο εργαλείο AI και συνοψίστε το
• Β) Επεξεργασία του αρχείου χωρίς προσοχή στο απόρρητο επειδή είναι σύντομο
• Γ) Εισαγάγετε τα πάντα, συμπεριλαμβανομένων των πληροφοριών υγείας και αποθηκεύστε μόνο το αποτέλεσμα
• Δ) Επεξεργασία μόνο σε ασφαλές σύστημα εγκεκριμένο από το ίδρυμα ή με κείμενο χωρίς ταυτοποίηση, με ελάχιστα δεδομένα ✔

Αποκάλυψη: Τα προσωπικά δεδομένα που προσδιορίζουν τον πελάτη — ιδιαίτερα ευαίσθητα δεδομένα όπως η υγεία — δεν εισάγονται ποτέ σε δημόσιο εργαλείο που δεν έχει εγκρίνει το ίδρυμα. το κείμενο μπορεί να υποβληθεί σε επεξεργασία, να αποθηκευτεί σε εξωτερικούς διακομιστές ή να χρησιμοποιηθεί στην εκπαίδευση μοντέλων και η εξαγωγή είναι μη αναστρέψιμη. Αυτό είναι επίσης παραβίαση του KVKK. Αυτός ο τύπος εργασίας εκτελείται μόνο σε εσωτερικά, ασφαλή, εγκεκριμένα συστήματα που δεν διαρρέουν δεδομένα ή με κείμενο που δεν αναγνωρίζεται.

14. Γιατί η διαγραφή ονομάτων από ένα έγγραφο δεν αρκεί πάντα για τη δέσμευσή του σε ένα δημόσιο εργαλείο;

• Α) Η διαγραφή ονομάτων είναι πάντα πλήρης ανωνυμοποίηση και καθιστά κάθε έγγραφο ασφαλές
• Β) Εφόσον το έγγραφο είναι σύντομο, είναι αδύνατο να συναχθεί η ταυτότητα από το πλαίσιο
• Γ) Ένα έγγραφο του οποίου το όνομα έχει διαγραφεί εντελώς δεν εμπίπτει στο πεδίο εφαρμογής του KVKK.
• Δ) Το πλαίσιο (γειτονιά, ηλικία, γεγονός, δομή οικογένειας) μπορεί να επαναβεβαιώσει την ταυτότητα. Η προστασία παρέχεται με επιλογή εργαλείου και περιβάλλοντος ✔

Εξήγηση: Ακόμα κι αν διαγραφούν ονόματα, το περιβάλλον (ένας σπάνιος συνδυασμός γειτονιάς, ηλικίας, γεγονότος, ημερομηνίας, δομής οικογένειας κ.λπ.) μπορεί να κάνει ένα άτομο αναγνωρίσιμο. Μπορεί να είναι το μόνο άτομο σε μια γειτονιά που ταιριάζει στην περιγραφή. Η πραγματική προστασία δεν παρέχεται με την κάλυψη, αλλά με την επιλογή του κατάλληλου εργαλείου και περιβάλλοντος. Το πλαίσιο είναι επίσης προσωπικά δεδομένα και οι αβέβαιες πληροφορίες θα πρέπει να προστατεύονται ως ανώτερη κατηγορία.

15. Από την αίτηση έως το κλείσιμο μιας υπόθεσης, ποιος είναι ο πιο αποτελεσματικός τρόπος για να αποτραπεί η διαρροή ενός μόνο σφάλματος τεχνητής νοημοσύνης στην τελική απόφαση;

• Α) Ανάθεση ολόκληρης της διαδικασίας σε ένα μόνο εργαλείο AI και υπογραφή μόνο μία φορά στο τέλος
• Β) Τοποθέτηση μιας ανθρώπινης πύλης επαλήθευσης και συνθήκης διέλευσης σε κάθε στάδιο (επαλήθευση σε επίπεδα) ✔
• Γ) Αφαίρεση ενδιάμεσων επικυρώσεων για ταχύτητα και έλεγχος μόνο στο στάδιο εξόδου
• Δ) Επιτρέποντας σε κάθε εμπειρογνώμονα να χρησιμοποιεί το δικό του εργαλείο ελεύθερα χωρίς να τηρεί αρχεία

Περιγραφή: Σε κάθε στάδιο τοποθετείται μια ανθρώπινη πύλη επαλήθευσης (αίτηση/απόρρητο, αξιολόγηση/κλινική κρίση, κίνδυνος/εξουσιοδότηση, σχέδιο/επαλήθευση, αναφορά/αποδεικτικά στοιχεία, κλείσιμο/ακρίβεια). Δεν μπορείτε να περάσετε από μια πόρτα χωρίς να περάσετε από μια άλλη. Αυτή η πολυεπίπεδη δομή αποτρέπει μια παραίσθηση, μεροληψία ή σφάλμα εμπιστευτικότητας σε ένα στάδιο να εισχωρήσει στην απόφαση που επηρεάζει έναν πελάτη.