Voitot:
- Kyky käsitellä kokoelmaa 7-vaiheisessa työnkulussa eettisestä seulonnasta julkaisuun, ihmisen tarkistuspisteen jokaisessa vaiheessa
- Ymmärrä, kuinka varhaiset tarkistuspisteet estävät virheen (väärä päivämäärä/nimi) leviämisen koko ketjussa
- Kyky soveltaa perustiedoston säilyttämisen periaatteita, varmennuksessa säästämättä ja tekoälyn käytön ilmoittamista kokonaisvaltaisessa projektissa
Aiemmissa yksiköissä on käsitelty henkilökohtaisia taitoja: digitointia, transkriptiota, metadataa, skannausta, kääntämistä, varmennusta, kuvioanalyysiä, hakua, säilyttämistä ja etiikkaa. Tämä viimeinen yksikkö yhdistää kaiken. Todellinen arkistoprojekti ei koe näitä vaiheita erikseen vaan toisiinsa yhdistettynä työnkulkuna. Täällä näemme, kuinka voit käsitellä kokoelman alusta loppuun tekoälyn tukeman mutta ihmisen ohjaaman prosessin avulla, askel askeleelta ja ohjausketjun avulla.
Tavoitteena on asettaa tekoäly kumppaniksi, joka "kiihdyttää jokaista askelta, mutta jolla ei ole lopullista sananvaltaa missään vaiheessa". Kun suoritat tämän yksikön, käytössäsi on kokonaisvaltainen menetelmä, joka muuttaa sotkuisen kasan asiakirjoja tutkimusvalmiiksi, todennetuksi, eettisesti puhtaaksi kokoelmaksi.
Skenaario: mitä meillä on
Oletetaan, että saat 250 asiakirjan kokoelman: osa painettuina (painettu kirjeenvaihto, mainokset), osa käsikirjoituksista (kirjeet, muistikirjat), eri päivämääriltä, osa sisältää arkaluonteisia henkilötietoja. Tavoite: digitoida, litteroida, luetteloida ja saattaa tämä kokoelma tutkijoiden saataville. Jaetaan prosessi seitsemään vaiheeseen.
Seitsemän vaiheen työnkulku
Vaihe 1 – Arviointi ja eettinen seulonta. Tutustu kokoelmaan ensin. Mitkä asiakirjat sisältävät arkaluontoisia henkilötietoja? Mikä on tekijänoikeustilanne? Onko kulttuurista herkkyyttä? Tämä skannaus määrittää, mitkä asiakirjat voidaan antaa pilvipohjaisille tekoälytyökaluille ja mitkä käsitellään vain suljetussa/hyväksytyssä ympäristössä. Jos tämä vaihe ohitetaan, koko projekti on eettisesti vaarassa.
Vaihe 2 – Digitalisointi. Skannaa asiakirjoja korkealla resoluutiolla (vähintään 300-400 DPI, hyvä kontrasti). Pidä alkuperäiset (pää)tiedostot koskemattomina; Kaikki käsittely tehdään kopioille.
Vaihe 3 – Tekstin purkaminen. Käytä OCR:ää paperiasiakirjoille ja HTR:ää käsikirjoituksille. Pyydä tekoälyä puhdistamaan raakatuloste "turvallisen oikolukemisen" ohjeilla – vain optiset/tunnistusvirheet, ei sisältökommentteja, lukukelvottomia paikkoja [?]. Vaihtoehtoinen luku- ja paleografiohjaus ottomaaneille/käsikirjoituksille.
Vaihe 4 – Metatiedot ja luettelointi. laadittava standardi (Dublin Core/ISAD(G)) metatiedot jokaiselle asiakirjalle; "Jätä olematon kenttä tyhjäksi" luvalla. Yhdistä aihetermit valvottuun luetteloon. Tarkista päivämäärät ja nimet asiakirjoilla.
Vaihe 5 – rikastus ja kuviointi. Pura entiteetit (henkilö/paikka/organisaatio), normalisoi, tuo suhde- ja aikajanaääriviivat. Tarkista asiakirjan jokainen kuvio; Ei ole keksittyjä yhteyksiä eikä kronologiaa.
Vaihe 6 — Käytä työkaluja. Laadi hakuapusuunnitelma keräystä varten; Perusta historiaosio vain vahvistettuihin muistiinpanoihin. Merkitse selkeästi pääsyrajoitukset (yksityisyys/tekijänoikeus).
Vaihe 7 – Todentaminen, ilmoitus ja julkaiseminen. Tarkista tärkeät kentät (päivämäärä, nimi, lainaus, viite) viimeisen kerran. Ilmoita tekoälyn käytöstä. Asiantuntija antaa lopullisen hyväksynnän; Kokoelma avataan tutkimusta varten.
Vinkki: Laita "ihmisen tarkistuspiste" jokaiseen vaiheeseen: Asiantuntija vahvistaa tekoälyn tulosten ennen siirtymistä seuraavaan vaiheeseen. Ilman näitä tarkistuspisteitä virhe ensimmäisessä vaiheessa (väärin luettu päivämäärä) leviää koko ketjussa ja lopulta vuotaa luetteloon, kuvioon ja oppaaseen.
Ohjausketjupöytä
Vaihe
AI:n tehtävä
ihmisen tarkistuspiste
1. Eettinen seulonta
Arkaluonteinen datamerkintä
Asennuspäätös
2. Digitalisointi
(Kuvan parannus)
Laatu, mestari suojaus
3. Tekstin poiminta
OCR/HTR + suojattu korjaus
Nimi/päivämäärä/lukeman vahvistus
4. Metatiedot
vakioluonnos
Kentän vahvistus, termien vastaavuus
5. Kuvio
entiteetti, suhde, aikajana
Vahvistus asiakirjassa
6. Käyttötyökalu
Avustusluonnoksen etsiminen
Historia ja rajoitusten hyväksyntä
7. Vapauta
—
Lopullinen hyväksyntä, ilmoitus
kolme minilaukkua
Tapaus 1 — Ketjuvirhe havaittu. Eräässä projektissa, vaiheessa 3, asiakirjan päivämäärä oli "1868" eikä "1888". Jos vaiheen 3 tarkistuspiste ei olisi havainnut tätä virhettä, päivämäärä olisi jaettu luetteloon (4), aikajanalle (5) ja oppaaseen (6). Tarkastuspisteen ansiosta vika korjattiin yhdestä paikasta. Oppitunti: varhainen tarkistus estää virheen leviämisen ketjussa ylöspäin.
Tapaus 2 – Eettinen seulonta pelasti projektin. 250 asiakirjasta 18 sisälsi elävien henkilöiden arkaluonteisia tietoja. Eettinen seulonta vaiheessa 1 ilmoitti nämä; nämä 18 asiakirjaa käsiteltiin suljetussa ympäristössä, loput vakiotyökaluilla. Olisi ollut vakava rikkomus, jos skannaus olisi ohitettu ja kaikki ladattu pilveen. Oppitunti: eettinen seulonta on ensimmäinen askel, ei myöhemmin lisätty korjaus.
Tapaus 3 – Aikaa ja vaivaa. Perinteisellä menetelmällä 250 asiakirjan kokoinen käsittely kestäisi noin 8-10 kuukautta. Tekoälyn tukeman tarkistuspisteen työnkulun ansiosta prosessi lyheni noin kolmeen kuukauteen. Mutta säästöt eivät tulleet siitä, että "AI teki kaiken", vaan "AI teki mekaanisen työn, joka keskittyi ihmisen todentamiseen". Todentamiseen käytetty aika ei ole lyhentynyt; Mekaaniseen työhön käytetty aika on vähentynyt.
Neljä kopioitavaa mallia
1) Hankkeen alkuperäinen suunnitelma:
Minulla on kokoelma [lukumäärä] asiakirjoja: [painos/käsikirjoitus], [jakso], joista osa saattaa sisältää arkaluonteisia tietoja. Luo 7-vaiheinen työnkulkusuunnitelma tämän kokoelman digitoimiseksi ja luetteloimiseksi: määritä tekoälyn tehtävä ja IHMISEN tarkistuspiste kussakin vaiheessa. Aseta eettinen seulonta etusijalle.
2) Vaiheen siirtymisen tarkistuslista:
Sain vaiheen [lavanimi] valmiiksi. Luo tarkistuslista kriittisistä kohdista, jotka minun on tarkistettava ennen kuin siirryn seuraavaan vaiheeseen: mitkä tosiasiat (päivämäärä/nimi/viite) on tarkistettava, mitkä virheet voivat levitä ketjua ylöspäin? Minulla on lopullinen hyväksyntä; Annat minulle tarkistuslistan.
3) Laadunvalvonta päästä päähän:
Alla ovat kaikki käsitellyn asiakirjan tasot: transkriptio, metatiedot, poimitut resurssit. KUVIO EI-KÄSITTELY tasojen välillä: vastaako transkription päivämäärä metadataa, ovatko entiteetit todella olemassa tekstissä? Korjauksen määrääminen; Luo luettelo epäjohdonmukaisuuksista. Tasot: [täällä]
4) Hankkeen päättäminen ja ilmoitus:
Tässä kokoelmaprojektissa käytin tekoälyä seuraavissa vaiheissa: [luettelo]. Projektidokumentaatiossa: (1) mitä tekoälytukea käytettiin missäkin vaiheessa, (2) miten ihmisen todentaminen tehtiin, (3) mitä rajoituksia on olemassa – kirjoita rehellinen loppuhuomautus ja luonnos tekoälyn käyttöselosteesta, joka sisältää nämä.
Heikko kehote / Vahva kehote
Heikko:
Käsittele tämä kokoelma perusteellisesti tekoälyllä ja valmista se tutkimusta varten.
Yksittäinen "tee mitä tahansa" -ohje ohittaa eettiset tarkastukset, tarkistuspisteet ja todentamisen; virheet leviävät ketjua pitkin.
Vahva:
Määritä tälle kokoelmalle 7-vaiheinen työnkulku, jossa jokaisessa vaiheessa on ihmisen tarkistuspiste. Olkoon ensimmäinen vaihe etiikka/yksityisyyden seulonta. AI:n tuottama tulos kussakin vaiheessa tarkistetaan ennen siirtymistä seuraavaan vaiheeseen; merkitse kriittiset tosiasiat (päivämäärä/nimi/viite). Tekoälyllä ei missään vaiheessa ole viimeistä sanaa.
Ero: vaiheittainen rakenne, etiikan prioriteetti, tarkistuspisteet ja ”ihmisillä on viimeinen sana” -periaate tekevät koko projektista turvallisen ja puolustettavan.
Yleisiä virheitä
- Jätetään eettinen seulonta loppuun. Tietosuoja-/tekijänoikeusskannaus on ensimmäinen askel; Jos se lisätään myöhemmin, rikkomus on jo tapahtunut.
- Tarkistuspisteiden ohittaminen. Vahvistamattomaksi jäävä virhe leviää koko ketjuun.
- Ei suojaa päätiedostoa. Jos alkuperäistä ei pidetä koskemattomana, palautus on mahdotonta.
- Säästöä vahvistuksessa. AI lyhentää mekaanista työtä; Jos tarkistusaikaa lyhennetään, laatu heikkenee.
- Ei kerrota tekoälyn käytöstä. Läpinäkyvyys on osa kokoelman tieteellistä uskottavuutta.
Yhteenvetona
Päästä päähän -arkistoprojekti yhdistää yksittäiset taidot ohjausketjuksi: eettinen skannaus, digitointi, tekstin poimiminen, metatiedot, kuvio, hakutyökalu ja julkaisu. Jokaisessa vaiheessa tekoäly nopeuttaa mekaanista työtä; Jokaisessa vaiheessa ihmisen tarkastuspisteellä on viimeinen sana. Eettinen seulonta on ensimmäinen vaihe, päätiedosto suojataan, virheet havaitaan ajoissa, jotta ne eivät leviä ketjussa, ja tekoälyn käyttö julistetaan rehellisesti. Säästö ei tule siitä, että tekoäly tekee kaiken, vaan ihminen vapautuu mekaanisesta työstä ja keskittyy verifiointiin. AI kiihtyy; Ihminen varmistaa historian tarkkuuden ja eheyden.
Sovellustehtävä
Valitse pieni kokoelma (10-20 dokumenttia; oma materiaali tai näytesarja). Luo 7-vaiheinen työnkulku "projektin käynnistyssuunnitelma" -mallin avulla. Suorita vähintään kaksi asiakirjaa tämän työnkulun läpi: eettinen skannaus, tekstin purkaminen, metatiedot ja kuviokerros. Tarkista jokainen vaihe "vaiheen siirtymisen tarkistuslistalla". Lopuksi dokumentoi tekoälyn käyttösi "projektin sulkeminen ja lausunto" -mallilla. Huomaa, mitkä virheet havaittiin varhaisissa tarkastuspisteissä.
tarkistuslista
- [ ] Tein eettisen/yksityisyyden seulonnan ensimmäisessä vaiheessa.
- [ ] Pidin perustiedostot koskemattomina.
- [ ] Laitoin ihmisen tarkistuspisteen jokaiseen vaiheeseen.
- [ ] Tarkastin kriittiset tosiasiat ennen kuin ne levistettiin ketjussa.
- [ ] Ilmoitin tekoälyn käytöstä projektin päättyessä.
Moduulin tentti
1. Mikä on sopivin tekoälyn sijainti historiassa ja arkistoinnin alalla?
- A) AI on yhteenveto-, muokkaus- ja piirustustyökalu; Kommentti, lähdekritiikki ja lopullinen vastuu kuuluu asiantuntijalle ✔
- B) Tekoäly voi historioitsijan tavoin päättää dokumentin aitouden ja merkityksen itsenäisesti
- C) Tekoäly toimii vain tekstin kääntämiseen, sillä ei ole mitään tekemistä muiden arkistointitehtävien kanssa
- D) Koska tekoäly on aina puolueettomampaa kuin ihminen, historiallinen tulkinta tulisi jättää sen varaan.
Kuvaus: Tekoäly; Se on avustaja, joka muokkaa, skannaa, kääntää ja tuottaa luonnoksia tekstistä. Lähdekritiikki, tulkinta, syy-seuraus-selvitys ja lopullinen päätös kuuluvat asiantuntijalle; Vahvistamaton tulos voi johtaa väärennettyyn lähteeseen, väärään päivämäärään tai anakronismiin.
2. Mikä on tekoälyn tuottama hallusinaatio historiallisessa tutkimuksessa?
- A) Tekoäly käsittelee asiakirjan hyvin hitaasti
- B) Tekoäly valmistaa olemattoman lähteen, lainauksen tai tapahtuman todelliseksi ✔
- C) Asiakirja on fyysisesti vaurioitunut
- D) Arkistoluettelo ei ole ajan tasalla
Selitys: Hallusinaatioista on kyse, kun tekoäly valmistaa luotettavasti tietoa, lähteitä, lainauksia tai tapahtumia, joita ei todellisuudessa ole olemassa. Vaikka sen muoto näyttää täydelliseltä, sen sisältö ei ole todellinen; Siksi jokaisessa viiteluettelossa jokainen lainaus on tarkistettava alkuperäisestä lähteestä.
3. Mikä on paras tapa saada OCR-tuloste korjattua tekoälyllä?
- A) Pyydetään tekstiä olemaan sujuvaa ja kaunista ja täydentämään puuttuvat osat loogisesti.
- B) Anna sen korjata kaikki numerot ja päivämäärät kontekstin perusteella
- C) Pyydä häntä korjaamaan vain optiset tunnistusvirheet, jätä lukukelvottomia alueita [?] äläkä muuta numeroita/päivämääriä ✔
- D) Pyydä oppilasta täyttämään lukemattomat sanat todennäköisimmällä arvauksella.
Selitys: OCR-korjauksen kultainen sääntö on korjata vain ilmeiset optiset tunnistusvirheet (kuten rn arvoon m, l:een 1); ei tulkitse tai täydennä tekstin sisältöä. Lukemattomat alueet on merkitty [?]; Numeroita ja päivämääriä ei muuteta, ne vahvistetaan kuvalla.
4. Mitä tekoälyltä pitäisi kysyä, kun on kyse sellaisen sanan lukemisesta, jonka vokaalia ei ole kirjoitettu ottomaanitekstiin?
- A) Anna yksi, tarkka lukema, mikä nopeuttaa työtä
- B) Valitse sana, joka tekee merkityksestä sujuvimman, ja täytä välit
- C) Lukemattomien osien täydentäminen omasta yleistietostaan.
- D) Mahdollisten lukuvaihtoehtojen tarjoaminen ja epäselvien alueiden merkitseminen lopullisen lukeman määräämisen sijaan ✔
Selitys: Ottomaanien turkin kielessä lyhyitä vokaalia ei yleensä kirjoiteta; Yksi vokaali/kirjainero (abul ja kabul, wali ja vali) muuttaa merkityksen täysin. Siksi lopullisen lukeman määräämisen sijaan tulisi kysyä mahdollisia vaihtoehtoja, säilyttää lukukelvottomat alueet ja jättää lopullinen päätös paleografille.
5. Mikä on tehokkain tapa ehkäistä hallusinaatioita, kun tekoäly tuottaa metatietoluonnoksen (katalogitietue)?
- A) Anna nimenomaisesti lupa jättää tämä kenttä tyhjäksi, jos se ei sisälly asiakirjaan ✔
- B) Pyydetään, että kaikki kentät täytetään eikä jätetä kesken.
- C) Päivämäärän arvioiminen päivättymättömien asiakirjojen sisällön perusteella
- D) Tekoälyn salliminen luoda viitekoodi
Kuvaus: Täyttöpaine pakottaa tekoälyn muodostamaan asiakirjan arvaamalla päivämäärän tai luojan, joka ei ole asiakirjassa. Vahvin suoja tätä vastaan on antaa nimenomaisesti lupa jättää kenttä tyhjäksi, jos sitä ei ole asiakirjassa. Lisäksi aihetermit on kartoitettu ohjattuun sanastoon.
6. Miten tekoälyn tuottama dokumenttiyhteenveto tulisi sijoittaa historialliseen tutkimukseen?
- A) Luotettavana todisteena, johon voidaan suoraan viitata
- B) Löytökartana, joka ohjaa sinut varsinaiseen asiakirjaan; Todisteet on otettu alkuperäisestä asiakirjasta ✔
- C) Riittävänä resurssina, joka voi korvata itse asiakirjan
- D) Tekstinä, jota voidaan käyttää tutkimuksessa palaamatta koskaan asiakirjaan
Kuvaus: Yhteenveto on löytökartta, ei todiste. Tässä asiakirjassa on jotain tällaista, siinä lukee mene ja katso; Se ei kerro tarkalleen, mitä se sanoo asiakirjassa. Jos tutkimukseen halutaan sisällyttää tapahtuma, lainaus tai data, se on otettava sanatarkasti alkuperäisestä asiakirjasta.
7. Mikä on oikea tapa välttää anakronismit käännettäessä historiallista dokumenttia julkaistavaksi?
- A) Korvataan kaikki kauden termit tämän päivän lähimmällä vastineella
- B) Välittää teksti mahdollisimman sujuvasti ja nykyaikaisesti
- C) Jätä ajanjaksojen ja oppilaitosten nimet yksilöllisiksi ja lisää selitys ✔
- D) Erisnimien mukauttaminen niiden nykyiseen käyttöön
Selitys: Anakronismi on elementtien väärää siirtoa kaudesta toiseen. Kauden nimikkeiden, instituutioiden ja henkilöiden nimien muuttaminen tämän päivän termeiksi kuljettaa lukijan maailmaan, joka ei kuulu aikakauteen. Oikea tapa on säilyttää kausitermi ja lisätä sen viereen selitys.
8. Miten varmistetaan, että tekoälyn antama arkistoviite (rahaston nimi, tiedostonumero) on todellinen?
- A) Viitteeseen luottaminen, koska sen muoto vaikuttaa oikealta
- B) Kysymällä tekoälyltä uudelleen, onko viittaus oikein
- C) Viittauksen hyväksyminen todeksi, koska se on vakuuttava ja yksityiskohtainen
- D) Etsimällä ja tarkistamalla viittaus henkilökohtaisesti arkistoluettelosta tai luotettavasta lähteestä ✔
Kuvaus: Tekoäly voi tuottaa viitteitä, jotka ovat muodoltaan täydellisiä, mutta joita ei todellisuudessa ole olemassa; Fiktiivinen viittaus on samassa muodossa kuin todellinen viittaus. Ainoa tapa todistaa viitteen olemassaolo on etsiä se alkuperäisen lähteen paikasta (arkistoluettelo, kirjasto).
9. Miten tekoälyllä suoritettaessa kuvioanalyysiä (NER, verkko, aikajana) löydetty kaava tulisi arvioida?
- A) Hypoteesina, joka on tarkistettava asiakirjassa; lähtökohta, ei tulos ✔
- B) Lopullisena havainnona, joka ei vaadi todentamista
- C) Se on kiistaton objektiivinen tosiasia, koska se on numeerinen.
- D) Tämän seurauksena se voidaan ottaa suoraan tutkimukseen, koska se löysi tekoälyn
Selitys: Jokainen malli on hypoteesi, ei todiste. Entiteetit tulee linkittää lähteeseen, eri kirjoitusasut (saman henkilön/paikan) pitäisi normalisoida ihmisen hyväksynnällä, numerot tulee kyseenalaistaa puuttuvien tietojen ja otantaharhojen varalta, eikä päivättymiä tapahtumia saa kronologisoida.
10. Miksi löytöavun elämäkerta-/instituutiohistoria-osio vaatii erityistä huomiota?
- A) Tämä osio on merkityksetön, ja se voidaan julkaista ilman vahvistusta
- B) Koska tekoäly voi lisätä tähän osioon tekaistuja tapahtumia, vääriä päivämääriä ja otsikoita, sen tulisi luottaa vain vahvistettuihin lähteisiin ✔
- C) Tekoälyä voidaan käyttää turvallisesti, koska se ei tee virheitä historian kirjoittamisessa.
- D) Vain tutkijat täyttävät tämän osan, arkistonhoitaja ei ole kiinnostunut
Kuvaus: Historiaosio on paikka, jossa hallusinaatiot hiipivät useimmiten: tekoäly voi lisätä olemattomia tapahtumia, vääriä päivämääriä ja keksittyjä otsikoita kirjoittaessaan sujuvaa tekstiä henkilöä tai laitosta koskevista yleisistä tiedoista. Tämän osion tulee perustua vain vahvistettuihin lähteisiin.
11. Miten tekoälyn tulisi vastata tutkijan faktakysymykseen referenssipalvelussa (konsultointipalvelussa)?
- A) Vastaus kysymykseen tulee antaa suoraan ja varmana tosiasiana.
- B) Esitettävä uskottava päivämäärä tai nimi ja välitettävä se tutkijalle.
- C) Sen sijaan, että kertoisit tosiasiat suoraan, sen tulisi ohjata tutkija asiaankuuluvaan kokoelmaan ja lähteeseen ✔
- D) Sen tulee antaa täydellinen vastaus, jotta tutkijan ei tarvitse mennä lähteeseen.
Selitys: Viitepalvelussa tekoälyn ei pitäisi antaa suoraa faktavastausta, vaan sen tulee ohjata tutkija lähteeseen. Koska tekoälyn antama suora tosiasiallinen vastaus voi olla sepitetty ja tutkija saattaa luulla sen lähteeksi. Sen sijaan, että sanoisi "Vastaus on tämä", sen pitäisi sanoa "Katso näitä asiakirjoja tässä kokoelmassa".
12. Mitkä toiminnot ovat hyväksyttäviä ja vastustavia, kun vaurioitunutta asiakirjakuvaa käsitellään tekoälyllä?
- A) Kaikenlaiset toiminnot ovat ilmaisia, mukaan lukien puuttuvien osien täyttäminen.
- B) Mitään toimenpiteitä ei saa tehdä, kuvaa ei saa koskaan koskea
- C) Puuttuvien osien täyttäminen on arvokkain toimenpide, koska se täydentää asiakirjan.
- D) Luettavuuden manipulaatiot, kuten kontrasti/kohina, ovat hyväksyttäviä; Puuttuvien osien täyttäminen arvauksilla on hankalaa ✔
Selitys: Prosessit, jotka parantavat luettavuutta (kontrasti, valaistus, kohinanvaimennus) ovat hyväksyttäviä, koska ne eivät muuta sisältöä. Puuttuvien/lukukelvottomien osien täyttäminen arvailulla on kuitenkin riski siitä, että syntyy jotain, mitä asiakirjassa ei ole, eli historiallista väärennöstä. Alkuperäinen säilytetään, tapahtumat kirjataan.
13. Mitä tulee tehdä ennen arkaluonteisia henkilötietoja sisältävän arkistoasiakirjan käsittelyä?
- A) Tietosuojaskannaus ja anonymisointi tarvittaessa tai suljetun/hyväksytyn työkalun avulla ✔
- B) Asiakirjan lataaminen suoraan julkiseen ajoneuvoon ajattelematta sitä
- C) Tehokkuusnäkökohtien huomioimatta jättäminen
- D) Pääsyrajoitusten ylittäminen tehokkuussyistä
Tietojen paljastaminen: Elävien henkilöiden tunnistamista (terveys, uskonto, etnisyys, osoite) sisältävien asiakirjojen lataaminen julkisiin pilvipohjaisiin työkaluihin voi olla vakava tietosuojaloukkaus. Ensin tulee tehdä yksityisyyden seulonta, tarvittaessa anonymisointia tai suljettua/hyväksyttyä työkalua.
14. Mikä on ihmisen tarkistuspisteen päätarkoitus päästä päähän -arkistoprojektissa?
- A) Tekoälyn työn hidastaminen ja projektin viivästyminen
- B) Estääksesi yhden vaiheen virheen (väärä päivämäärä/nimi) ketjuttumisen kaikkiin seuraaviin vaiheisiin ✔
- C) Ihmistyövoiman lisääminen ja automaatiosta luopuminen kokonaan
- D) Varmistetaan, että tekoälyllä on viimeinen sana
Kuvaus: Ihmisen tarkistuspiste jokaisessa vaiheessa varmistaa, että tekoälyn tulos varmistetaan ennen seuraavaan vaiheeseen siirtymistä. Ilman tätä ensimmäisessä vaiheessa tapahtuva virhe (väärin luettu päivämäärä) leviäisi ketjua ylöspäin luettelon, kuvion ja oppaan läpi. Varhainen tarkistus varmistaa, että virhe korjataan yhdestä paikasta.
15. Mitä läpinäkyvyys ja autenttisuus edellyttävät tekoälyn käytössä humanistisissa ja yhteiskuntatieteissä?
- A) Tekoälyn käytön pitäminen salassa varmistaen, ettei kukaan tiedä
- B) Esitellä jokainen tekoälyn tuottama teksti omana alkuperäisenä ideanaan
- C) Rehellisesti julistaa tekoälyn käyttö ja olla esittämättä sen tuotosta omana alkuperäisteoksena ✔
- D) Vain tulosten jakaminen selittämättä menetelmiä
Kuvaus: Läpinäkyvyys sisältää sen tallentamisen, että transkriptio, metadata tai käännös on tuotettu tekoälyn avulla; Omaperäisyys edellyttää, ettei tekoälyn tuottamaa kommenttia esitetä omana alkuperäisenä ideana. Tämä on välttämätöntä myöhempien tutkijoiden todentamisen ja akateemisen eheyden kannalta.