Nyereség:
- Képes a projektet szakaszokra bontani az ötlettől a megvalósításig, és meghatározni a mesterséges intelligencia szerepét, az aktiválandó ellenőrzést és az egyes szakaszokban a felelős szakértőt.
- Minden szakasz végén felteszi a kockázati vödör kérdést, és meg tudja erősíteni a helyi üzemet, a jogszabályokat és a költségeket a saját szakaszában.
- A mesterséges intelligencia integrálásának képessége produkál, az ember dönt, minden kritikus kimenetet ellenőriznek, az aláírás a szakértői elvekkel egy végponttól végpontig terjedő munkafolyamatban
Az előző tizenegy egységben egyenként tanultuk meg a részeket: koncepció, látvány, helyszínelemzés, növény, víz, fenntarthatóság, technika, bemutatás, költség, jogszabályok. Ebben az egységben ezeket egyetlen valódi projektben egyesítjük. A cél egy olyan munkafolyamat kialakítása, amely folyékonyan és biztonságosan tudja használni a mesterséges intelligenciát (AI) a projekt kezdetétől a megvalósításig. A munkafolyamat olyan egymást követő lépések halmaza, amelyeket a job az elejétől a végéig követ. Ez az egység nem összefoglaló, hanem egy integrációs próba: minden szakaszban hol gyorsul az AI, hol áll meg, milyen érvényesítés jön szóba.
Mintaprojekt: 4 ha városi park a patak mellett
Tekintsük azt a projektet, amelyet a modulban az elejétől a végéig említettünk. Az önkormányzat az árvízveszélynek kitett tétlen patakpartot városi parkká akarja alakítani, amely egyszerre védi a vizet, és használhatóságot hoz a környéken. A költségvetés korlátozott, az időtartam három hónap, az éghajlat enyhe-csapadékos.
1. szakasz – Keretrendszer és koncepció (1–2. egység). A projekt keretrendszere és 6 témája mesterséges intelligencia segítségével készül; A csapat kiválasztja a „vízvonal, amely visszaadja a város által elfelejtett patakot” témát, és elvekre fordítja. Az AI diverzifikálja és kiválasztja a csapatokat.
2. szakasz – Helyszíni elemzés (4. egység). A lejtést, a tájolást, a vízáramlást a térinformatikai rendszerből kapjuk; Terepbejárásra kerül sor. Az AI szintetizálja a mért adatokat + a megfigyelést, és létrehoz egy lehetőség-kényszer listát. Mérések a szerszámról, szintézis ellenőrizve.
3. szakasz – Víz- és éghajlati stratégia (6. egység). Az YZ az esőkert + bioswal + áteresztő talaj kombinációját javasolja; elszámolási logika jön létre. A méretezés a hidraulikus mérnökre van bízva.
4. szakasz – Növénypaletta (5. egység). Az AI szolgáltatásprofilt és jelöltlistát készít; A csapat minden fajon ellenőrzi a helyi éghajlati övezetet, az invazív listát, a toxicitást és a facsemeték elérhetőségét. A nem ellenőrzött típusokat nem tartalmazza.
5. szakasz – Fenntarthatósági ellenőrzés (7. egység). A tervezést a vízáteresztő képesség-helyi arány-árnyék-biodiverzitás pontszámító kártyán kell átadni; a gyenge címeket javítják.
6. szakasz – Vizuális és technikai (3., 8. egység). A mesterséges intelligencia atmoszférikus képeket és részletes logikai/anyag-összehasonlítást készít; A skálalapokat CAD-ban, a statikus részleteket a mérnök rajzolja meg.
7. szakasz – Költség és ütemezés (10. egység). Az AI rendszerezi a cikklistát és a táblázatot; A tényleges mennyiségek és az aktuális árak megadása, valamint a munkaidő beosztása az ültetési szezonnak megfelelően történik.
8. szakasz – Jogalkotás és bevezetés (9. és 11. fejezet). Engedélyezési ellenőrző lista és intézményi kérdések készülnek, a tételeket egyeztetik a tisztviselővel; Az előadás különböző nyelveken készült, három közönség számára (település, környékbeliek, zsűri).
Tipp: Minden fázis végén tegyél fel egy kérdést: „Ez a teljesítendő alacsony, közepes vagy magas kockázatú; ki fogja ellenőrizni?” Ez az egyetlen kérdés biztonságban tartja a teljes munkafolyamatot.
Aranyszabály a szakaszok között
A végpontok közötti áramlásban három alapelv ismétlődik minden szakaszban: (1) A mesterséges intelligencia változatos és felgyorsul, az emberek kiválasztják és birtokolják; (2) minden numerikus/helyi/biztonsági szempontból kritikus kimenetet ellenőriznek; (3) a határozat és az aláírás az illetékes szakértőnél van. Ez a három alapelv nem változik; Csak az a téma változik, amelyre alkalmazzák.
három mini tok
1. eset – Végponttól végpontig sebesség. Az egyik iroda hasonló streamparkot működtetett mesterséges intelligencia által vezérelt munkafolyamattal: a koncepció és az elemzés 3 hétről 10 napra telt; A megspórolt időt a részletekre és az ellenőrzésre fordítottuk. A kézbesítés minősége javult, mert a csapat időt nyert a „döntésre” a „gyártás” helyett.
2. eset – Láncellenőrzés. Ugyanebben a projektben négy különálló mesterséges intelligencia-hibát fogtak el különböző szakaszokban: egy invazív növényt (5. egység ellenőrzése), egy koholt szabályozási záradékot (11. fejezet ellenőrzése), egy eltúlzott képet (3. fejezet ellenőrzése), egy hiányzó költségtételt (10. fejezeti lista). Egyik sem érte el a benyújtást; a fegyelem működött.
3. eset – Csapatátalakítás. Egy csapat eleinte sok hibát követett el, azt gondolva, hogy az AI egy "varázslat, amely mindent megtesz". Miután átvették a kockázati vödör fegyelmet (1. egység), elkezdték a mesterséges intelligencia használatát a megfelelő rétegben: alacsony kockázat esetén ingyenes, közepes kockázat esetén validál, csak magas kockázat esetén hasznos. A hatékonyság és az önbizalom együtt nőtt.
Négy másolható sablon
1) A projekt ütemterve:
Az Ön feladata: tájprojekt koordinátor. Projekt: [leírás, időtartam, költségvetés, klíma]. Adjon egy végponttól végpontig terjedő munkafolyamat ütemtervet: koncepció, elemzés, vízstratégia, üzem, fenntarthatóság, vizuális, műszaki, költség, jogszabály, prezentáció. Adja meg a mesterséges intelligencia szerepét minden szakaszban, és azt, hogy melyik ellenőrzést/szakértőt kell bevonni.
2) Fázisvégi kockázati audit:
Ellenőrizze a következő fázis kimenetét [szakasz és kimenet] kockázat szempontjából: külön alacsony/közepes/magas kockázatú részek, kit és hogyan kell ellenőrizni az egyes közepes/magas esetekben, listázza ki azokat a hiányosságokat, amelyeket a szállítás előtt be kell zárni.
3) Holisztikus ellenőrzés a szállítás előtt:
Szállítás előtt ellenőrizze ezt a projektet holisztikusan: koncepció-terv összhang, megtörtént-e a helyi üzem hitelesítése, jóváhagyták-e a mérnöki stratégiát, reális-e a költség, megerősítették-e a jogszabályokat, reprezentatív-e a látvány. A hiányzó ellenőrzések listában jelennek meg.
4) Tanulság:
Amikor ez a projekt befejeződött, vonja le az AI használatából levont tanulságokat: melyik szakaszban működött nagyon jól a mesterséges intelligencia, melyik szakaszban volt magas a hibakockázat, hogyan javíthatom a munkafolyamatot a következő projektben? Írjon konkrét és megvalósítható tételeket.
Gyenge felszólítás / Erős felszólítás
Gyenge felszólítás:
Végezze el nekem ezt a projektet az elejétől a végéig.
Ez a vágy, amely mindent egyszerre akar; Ellenőrizetlen, felületes és kockázatos halmot hoz létre.
Erőteljes felszólítás:
Az Ön szerepe: projektkoordinátor. Projekt: 4 hektáros patakparti park, 3 hónap, korlátozott költségvetés, enyhe-csapadékos éghajlat, kiemelt árvízvédelmi és környékhasználat. Lépésről lépésre munkafolyamat alakul ki számomra; Minden szakaszban meg kell határozni (1) a mesterséges intelligencia konkrét hozzájárulását, (2) a működésbe lépő ellenőrzést, és (3) a felelős szakértőt/hatóságot. Jelölje meg külön a magas kockázatú szakaszokat. Ne mondd azt, hogy „Az AI bármely szakaszt önmagában teljesít”.
A progresszív felszólítás ellenőrzéssel és felelősség-kiosztással az AI-t valódi koordinációs eszközzé varázsolja.
Végpontok közötti szerepkör-összefoglaló táblázat
Színpad
AI hozzájárulás
ellenőrzése
Felelős
koncepció
variáció
Költségvetés/klímaszűrő
tervező
Elemzés
szintézis
Mező + GIS
terepi elemző
víz/klíma
Stratégia
hidraulikus számológép
mérnök
növény
jelöltlista
Helyi ellenőrzés
tájépítész
műszaki
Logika/szöveg
CAD + statikus
Építész/mérnök
Költség
táblázat
Tényleges mennyiség/ár
mennyiségi felmérő
jogszabályokat
Összegzés/lista
Engedélyezett megerősítés
illetékes hatóság
bemutatása
Narratíva
Integritás ellenőrzése
tervező
Gyakori hibák
- Mindent akar egy kérésben. A végpontok közötti áramlás fokozatos; Minden szakaszt külön ellenőriznek.
- A szakasz végi kockázati audit kihagyása. A hibák a fázisátalakulás során észlelhetők.
- A megerősítések halmozása és a végsőkig való hagyása. A helyi üzem, a jogszabályok és a költségek megerősítését a saját szakaszában kell elvégezni.
- Az emberi döntések beágyazása az AI-folyamatba. A választás, a tulajdonjog és az aláírás minden szakaszban az emberek kezében van.
- Nem rögzíti a tanulságot. Minden projekt lehetőséget kínál a következő munkafolyamat javítására.
Összefoglalva
A végpontok közötti munkafolyamat az, ahol az összes korábbi egység egyetlen projektben egyesül. A mesterséges intelligencia minden szakaszában diverzifikál és felgyorsul; de minden szakaszban az emberek választanak, ellenőriznek és birtokolnak. Három megváltoztathatatlan alapelv biztosítja az áramlás biztonságát: a mesterséges intelligencia termel, az ember dönt, minden kritikus kimenet ellenőrzésre kerül, az aláírás az illetékes szakértőnél van. Oszd fel a projektet fázisokra, minden fázis végén tedd fel a kockázati vödör kérdést, végezd el az ellenőrzéseket a saját fázisában, és tanulj az egyes projektekből. Így az AI olyan partnerré válik, amely erősíti a szakmát, nem pedig gyengíti.
Pályázati feladat
Hozzon létre egy végponttól végpontig terjedő munkafolyamatot a „Projekt ütemterv” sablonnal az Ön által választott valódi projekthez; Ellenőrizze és rendelje hozzá a felelősséget minden szakaszhoz. Ezután válasszon ki két fázist, és auditálja azokat a „Fázisvégi kockázati audit” sablon segítségével. Végül sorolja fel a hiányzó igazolásokat a „Holisztikus kézbesítés előtti ellenőrzés” sablon segítségével.
ellenőrző lista
- [ ] A projektet szakaszokra osztottam; Minden szakaszt ellenőriztem és felelősséget rendeltem hozzá.
- [ ] Minden szakasz végén feltettem a kockázati vödör kérdést.
- [ ] A helyi üzemet, jogszabályt és költségigazolást saját szakaszában készítettem el.
- [ ] A magas kockázatú szakaszokat szakértői jóváhagyáshoz kötöttem.
- [ ] Feljegyeztem a projekt tanulságait a következő munkafolyamathoz.
Modul vizsga
1. Az alábbiak közül melyik a legpontosabb helymeghatározás a mesterséges intelligencia számára a tájépítészetben?
- A) A mesterséges intelligencia egy gyorsító és tervgenerátor; A helyszínnel, az ökológiával, a biztonsággal és a szabályozási döntésekkel kapcsolatos felelősség az embereket terheli ✔
- B) A mesterséges intelligencia képes önállóan befejezni és aláírni a tervet
- C) A mesterséges intelligencia csak a látványalkotásban működik, semmi köze a tervezés más szakaszaihoz
- D) Mivel a mesterséges intelligencia objektívebb, mint az ember, a jogalkotási döntéseket rá kell bízni.
Leírás: A mesterséges intelligencia egy ötletszorzó és vázlatgenerátor, amely felgyorsítja a koncepciót, a látványt, az elemzést és a kommunikációt; A terepi valóság, a helyi ökológia, a biztonság és a jogi felelősség az illetékes szakértőnél marad. A mérnöki és biztonságkritikus döntéseknél az AI nem helyettesíti a szakértői jóváhagyást.
2. Ha egy tereprendezési projekttel kapcsolatos döntéseket kockázati szint szerint bontja, az alábbiak közül melyik esik a „nagy kockázatú (szakértői jóváhagyás szükséges)” kategóriába?
- A) Fogalomszöveg írása
- B) Moodboard ötlet készítése
- C) Támfal statika és játszótér biztonsága ✔
- D) Prezentáció címjavaslat beszerzése
Leírás: A mérnöki és biztonság szempontjából kritikus problémák, mint például a támfalak statikája, a fagyökér-alépítmény ütközése, a mérgező/invazív növények és a játszóterek biztonsága nagy kockázatot jelentenek; Itt a mesterséges intelligencia csak asszisztens, a végső döntés a szakértőé. A koncepció szövege és a hangulattábla alacsony kockázatot jelent.
3. Mi a leghatékonyabb módja a mesterséges intelligencia használatának a koncepciófejlesztési szakaszban?
- A) Sok különböző téma létrehozása, kiválasztása és elmélyítése kontextusszűrőn keresztül ✔
- B) Egyetlen „legjobb koncepció” kérése és közvetlen megvalósítása
- C) Általános fogalom megkérdezése kontextus megadása nélkül
- D) A koncepció kritika nélküli átadása
Magyarázat: Az emberi elme hajlamos az első 2-3 ötletre fixálni. A mesterséges intelligencia igazi ereje abban rejlik, hogy számos különböző témát állít elő és hasonlít össze; A választás, az elmélyülés és a tulajdonjog az emberé. Egyetlen „legjobb” ajánlás kérése elpazarolja ezt az erőt.
4. Melyik elv elengedhetetlen a mesterséges intelligenciával előállított render (kép) megrendelő elé állítása során?
- A) A látványt egy végleges és pontos nézetként kell bemutatni, amelyet alkalmazni kell.
- B) Vizuális léptékű műszaki dokumentumnak tekinthető
- C) A vizuális ábrázolás a légkör; eredetiség szempontjából ellenőrizve és műszaki lapokkal szállítva ✔
- D) A kép ellenőrzés nélkül közvetlenül az alkalmazásba kerül
Leírás: A mesterséges intelligencia vizuális eszközei a kommunikáció és a légkör eszközei; Nem méretarányos, és a valóságban nem telepíthető elemeket tartalmazhat (túlzott sűrűség, klímától szokatlan növények). Ezért le kell szögezni, hogy ez egy „reprezentatív légkör”, és műszaki lapokkal együtt kell bemutatni.
5. Miért helytelen a mesterséges intelligenciát a területelemzés során egy telek átlagos lejtésére kérdezni?
- A) A mesterséges intelligencia nem tud helyzetméréseket végezni, és ki tudja számítani a számot; GIS-ből vett mérés/terepi mérés ✔
- B) A mesterséges intelligencia helyesen számítja ki a meredekséget, de lassú
- C) A meredekség lényegtelen adat, nem kell kérdezni
- D) A mesterséges intelligencia csak négyzetmétert tud számolni, lejtőt nem, hanem távolságot
Leírás: A mesterséges intelligencia nem látja a cselekményt, és nem tud térbeli méréseket végezni; egy ilyen kérdés magabiztos, de alaptalan számot produkálhat. Az olyan méréseket, mint a lejtés, a terület és a távolság, GIS-ből vagy terepi felmérésből veszik; A mesterséges intelligenciát csak a megadott mért adatok értelmezésére használják.
6. Mi a legkritikusabb szabály a mesterséges intelligencia növényszelekcióban való használatához?
- A) Használjon mesterséges intelligenciát az egyes fajok jelöltlistázásához és érvényesítéséhez a helyi éghajlat, invazív lista, toxicitás és piac alapján ✔
- B) Az AI által javasolt lista közvetlenül a projektbe helyezése, mert az globális adatokon alapul
- C) Csak olyan fajokat válasszunk, amelyek vizuálisan vonzóak
- D) A praktikus fajok előnyben részesítése, mert gyorsan nőnek, anélkül, hogy ellenőriznék őket.
Magyarázat: Mivel a mesterséges intelligencia a globális átlagból tanul, tévedhet az éghajlati övezet, az invazív állapot, a toxicitás és a piac tekintetében. Tehát csak jelöltlista-generátorként használják; minden fajt ellenőriztek a helyi éghajlati övezet, az invazív fajok listája, a toxicitás és a facsemeték elérhetősége szempontjából. Ellenőrizetlen típus nem lép be a projektbe.
7. Miben különbözik a mesterséges intelligencia és a mérnök szerepe a csapadékvíz kezelésében?
- A) A mesterséges intelligencia mind a stratégiai, mind a kapacitásszámításokat biztonságosan elvégzi
- B) A mesterséges intelligencia stratégiai és elhelyezési ötleteket generál; A méretezés és a kapacitás mérnöki számítás és jóváhagyás ✔
- C) A mérnök csak a stratégiát határozza meg, a mesterséges intelligencia a számításokat
- D) A méretezés nem fontos; A víz áramlási iránya elegendő
Leírás: Az olyan megoldások ötlete és elhelyezése, mint az esőkertek és a bioswalek tervezési döntések, és itt a mesterséges intelligencia segít. A méretezés, a kapacitás és az árvízbiztonság azonban hidraulikus számításokat és mérnöki jóváhagyást igényel; A mesterséges intelligencia nem tudja kiszámítani az áramlási sebességet/kapacitást, mert a helytelen méretezés elárasztást vagy összeomlást jelent.
8. Mi a legpontosabb megközelítés egy terv fenntarthatóságának értékelése során?
- A) Minél zöldebbnek tűnik a design, annál fenntarthatóbb
- B) A fenntarthatóság értékelése olyan mérhető témákban, mint a víz, az áteresztőképesség, a helyi arány, az árnyék, a karbantartás és a biológiai sokféleség ✔
- C) Elég csak a növények számát növelni
- D) Intenzív ültetés a fenntartási költségek figyelembevétele nélkül
Magyarázat: „Zöldnek látszani” nem fenntartható; Az egyfajú, sok vizet fogyasztó zöldfelület ökológiailag szegényes és költséges lehet. A helyes megközelítés a fenntarthatóság értékelése olyan mérhető témákban, mint a víz, az áteresztőképesség, az őshonos fajok aránya, az árnyék, a fenntartás és a biológiai sokféleség, és javítani kell a gyenge pontokat.
9. Mit kell tenni a támfal „mintaszelvényében” a mesterséges intelligencia által a műszaki rajz szakaszában megadott mérési és megerősítési értékekhez?
- A) Az értékek közvetlenül a projektbe másolhatók, mivel az AI ismeri a szabványokat
- B) Az értékek reprezentatívak; A statikai részletet talajmérés és mérnöki számítás határozza meg, ellenőrzés nélkül nem szerepel a rajzon ✔
- C) Az értékek csak esztétikai célokat szolgálnak, semmi közük a statikához
- D) A mesterséges intelligencia által biztosított felszerelési érték mindig a biztonságos oldalon marad
Magyarázat: A mesterséges intelligencia nem készít méretarányos/statikus rajzokat, és az általa megadott méretek, magasságok és megerősítési értékek reprezentatívak. Statikus részlet; Földmérési és mérnöki számítások határozzák meg. Ezek az értékek ellenőrzés nélkül nem vihetők át a rajzba, ez különösen fontos a biztonság szempontjából kritikus részleteknél.
10. Mi a leghatékonyabb megközelítés, ha ugyanazt a tereprendezési projektet különböző közönségnek mutatják be?
- A) Ugyanazon szakszöveg bemutatása mindenkinek
- B) A megtakarítások és az előnyök eltúlzása a hatás növelése érdekében
- C) A tervezési esszencia adaptálása annak érdekében, hogy minden közönségnek elmondhassa, mi érdekli őket a saját nyelvén ✔
- D) Elegendő csak a technikai zsűri számára prezentációt készíteni.
Leírás: A befektetőt a költségek és az érték, a környék a napi haszon és a biztonság, a zsűri a koncepció és a technika érdekli. Egyetlen tervezési esszencia elmagyarázása minden közönségnek, ami érdekli őket, olyan nyelven, amelyet megért; A mesterséges intelligencia keretfordító erejének kihasználása a leghatékonyabb módszer. Gyakori hiba, hogy mindenkinek ugyanazon a nyelven magyarázzák el.
11. Miért baj, ha a mesterséges intelligencia közvetlenül számítja ki egy park összköltségét?
- A) A mesterséges intelligencia mindig ismeri az aktuális piaci árakat
- B) A mesterséges intelligencia kiszámítja a költségeket, de csak a nagy projekteknél téved
- C) A mesterséges intelligencia nem ismeri a projekt tényleges hosszát és az aktuális árakat; A megadott összeg reprezentatív, nem ajánlat ✔
- D) A költség nem fontos, ami számít, az a design szépsége
Magyarázat: A mesterséges intelligencia nem ismeri sem a projekt tényleges hosszát, sem az aktuális helyi egységárakat; A megadott összeg pusztán reprezentatív, nem ajánlat. A helyes módszer az, hogy a projektadatokból a tényleges mennyiséget, a piacról pedig az egységárakat veszik, és a mesterséges intelligencia csak a táblázatot szerkeszti.
12. Mi a legveszélyesebb kockázat és a leghelyesebb óvintézkedés mesterséges intelligencia használatakor a jogszabályokat illetően?
- A) Mivel a mesterséges intelligencia fejből ismeri a jogszabályokat, a cikkeiben meg lehet bízni
- B) A jogszabályok egyetemesek, nincs szükség helyi megerősítésre
- C) A mesterséges intelligencia által adott cikkszám mindig naprakész.
- D) A mesterséges intelligencia nem létező anyagokat is alkothat; Minden rendelkezést meg kell erősíteni a hivatalos, naprakész forrástól és hatóságtól ✔
Leírás: A jogszabályok helyi jellegűek, aktuálisak és nyitottak az értelmezésre; A mesterséges intelligencia létrehozhat egy nem létező tételszámot vagy szabályt (hallucináció). A helyes óvintézkedés az, hogy semmilyen rendelkezést ne használjunk annak ellenőrzése nélkül; A mesterséges intelligencia használata csak az Ön által megadott hivatalos szöveg összefoglalására, egy ellenőrző lista és a tisztviselőhöz intézett kérdések generálására, valamint a hivatalos aktuális forrásból származó elemek megerősítésére.
13. Melyik elv vonatkozik a mesterséges intelligencia olyan adatokkal való használatára, mint az ügyfélszerződésekre és a csomagokra vonatkozó információk?
- A) Minden dokumentumot fel lehet tölteni úgy, ahogy van, mert a gyorsaság fontos
- B) A szerződéses adatok nem fontosak a mesterséges intelligencia számára, figyelmen kívül hagyják azokat
- C) A csomagadatok szabadon megoszthatók, mivel nem minősülnek személyes adatnak.
- D) A bizalmas és személyes adatok ellenőrzés nélkül nem kerülnek megosztásra; Szükség esetén névtelenül használható ✔
Magyarázat: Az ügyfél személyazonosságát, csomaginformációit, szerződési és személyes adatait nem szabad ellenőrizetlenül feltölteni mesterséges intelligencia eszközökbe. Szükség esetén az adatok anonimizálással oszthatók meg. A titoktartás az egyik kulcsfontosságú etikai alapelv, amelyet a modul során hangsúlyoznak.
14. Mi az a három állandó alapelv, amikor egy projektet végponttól végpontig mesterséges intelligenciával futtatunk?
- A) Kérjen mindent egy kérésben, ellenőrizze az eredményt, szállítsa le
- B) A mesterséges intelligencia dönt, az ember csak megvalósítja
- C) Gyűjtsd össze az ellenőrzéseket, és végezd el őket egyszerre a projekt végén
- D) A mesterséges intelligencia termel, az ember kiválaszt és birtokol; minden kritikus kimenet ellenőrzött; A döntés és az aláírás a szakértőé ✔
Leírás: A végpontok közötti munkafolyamatban három alapelv ismétlődik minden szakaszban: az AI típusok és gyorsítások, az emberek választanak és birtokolnak; minden numerikus, helyi és biztonsági szempontból kritikus kimenet ellenőrzött; A határozat és az aláírás az illetékes szakértőé. Ezek az elvek akkor is állandóak maradnak, ha csak az alany változik, amelyre vonatkoznak.