Nyereség:
- Képes egy gyűjtemény feldolgozására egy 7 szakaszból álló munkafolyamatban, az etikai átvilágítástól a publikálásig, minden szakaszban emberi ellenőrzőponttal
- Ismerje meg, hogy a korai ellenőrző pontok hogyan akadályozzák meg a hiba (rossz dátum/név) terjedését a láncban
- Képes alkalmazni a főfájl megőrzésének elveit, nem spórolni az ellenőrzésen, és deklarálni az AI használatát egy holisztikus projektben
A korábbi egységek egyéni készségeket fedtek le: digitalizálás, átírás, metaadatok, szkennelés, fordítás, ellenőrzés, mintaelemzés, visszakeresés, megőrzés és etika. Ez az utolsó egység mindezt egyesíti. Egy igazi archív projekt ezeket a lépéseket nem külön-külön, hanem egymással összekapcsolt munkafolyamatként éli meg. Itt látni fogjuk, hogyan dolgozhat fel egy gyűjteményt az elejétől a végéig egy mesterséges intelligencia által támogatott, de ember által irányított folyamattal, lépésről lépésre és egy vezérlőlánccal.
A cél az, hogy a mesterséges intelligencia olyan partner legyen, aki „minden lépést felgyorsít, de nincs végső beleszólása egyetlen lépéshez sem”. Amikor befejezi ezt az egységet, egy holisztikus módszer marad, amely egy zűrzavaros dokumentumkupacot kutatásra kész, ellenőrzött, etikailag tiszta gyűjteménymé alakít.
Forgatókönyv: amink van
Tegyük fel, hogy kap egy 250 dokumentumból álló gyűjteményt: néhány nyomtatott (nyomtatott levelezés, hirdetések), néhány kézirat (levelek, füzetek), különböző dátumokból, néhány érzékeny személyes adatokat tartalmaz. Cél: a gyűjtemény digitalizálása, átírása, katalogizálása és a kutatók számára elérhetővé tétele. Bontsuk le a folyamatot hét szakaszra.
Hétlépcsős munkafolyamat
1. szakasz – Értékelés és etikai átvilágítás. Először ismerje meg a gyűjteményt. Mely dokumentumok tartalmaznak érzékeny személyes adatokat? Mi a szerzői jogi állapot? Van kulturális érzékenység? Ez a szkennelés meghatározza, hogy mely dokumentumok adhatók felhőalapú AI-eszközökhöz, és melyeket csak zárt/jóváhagyott környezetben dolgozzák fel. Ha ezt a szakaszt kihagyják, akkor az egész projekt etikai kockázatnak van kitéve.
2. szakasz – Digitalizálás. Dokumentumok beolvasása nagy felbontásban (legalább 300-400 DPI, jó kontraszt). Tartsa érintetlenül az eredeti (fő) fájlokat; Minden feldolgozás a másolatokon történik.
3. szakasz – Szövegkivonás. Alkalmazza az OCR-t a nyomtatott dokumentumokhoz, a HTR-t pedig a kéziratokhoz. A mesterséges intelligencia tisztítsa meg a nyers kimenetet a „biztonságos lektorálás” utasítással – csak optikai/felismerési hibák, tartalmi megjegyzések nélkül, olvashatatlan helyek [?]. Alternatív olvasás és paleográfus vezérlés az oszmán/kézirathoz.
4. szakasz – Metaadatok és katalogizálás. Minden dokumentumhoz szabványos (Dublin Core/ISAD(G)) metaadatokat kell készíteni; A "nem létező mezőt hagyja üresen" engedélyével. A témakifejezések hozzárendelése a szabályozott listához. Ellenőrizze a dátumokat és a neveket dokumentációval.
5. szakasz – Dúsítás és mintázás. Entitások kibontása (személy/hely/szervezet), normalizálása, kapcsolatok és idővonal vázlatok létrehozása. Ellenőrizze az egyes mintákat a dokumentumban; Nincsenek kitalált összefüggések és nincs kronológia.
6. szakasz – Hozzáférés az eszközökhöz. Készítsen gyűjtési segédlet vázlatot; Az előzmények szakaszt csak ellenőrzött jegyzetekre alapozza. Világosan jelölje meg a hozzáférési korlátozásokat (adatvédelmi/szerzői jog).
7. szakasz – Ellenőrzés, nyilatkozat és közzététel. Utoljára ellenőrizze a kritikus mezőket (dátum, név, idézet, hivatkozás). Az AI használatának bejelentése. A szakértő megadja a végső jóváhagyást; A gyűjtemény nyitva áll a kutatás számára.
Tipp: Minden szakaszban helyezzen el egy „emberi ellenőrző pontot”: A szakértő ellenőrzi az AI kimenetét, mielőtt a következő szakaszba lépne. Ezen ellenőrző pontok nélkül az első szakaszban fellépő hiba (tévesen leolvasott dátum) átterjed a láncon, és végül beszivárog a katalógusba, a mintába és az útmutatóba.
Vezérlőlánc asztal
Színpad
Az AI feladata
emberi ellenőrzőpont
1. Etikai átvilágítás
Érzékeny adatok jelölése
Telepítési döntés
2. Digitalizálás
(Képjavítás)
Minőség, mestervédelem
3. Szövegkivonás
OCR/HTR + biztonságos korrekció
Név/dátum/olvasás igazolása
4. Metaadatok
szabványtervezet
Mező megerősítés, kifejezés egyeztetés
5. Minta
entitás, kapcsolat, idővonal
Érvényesítés a dokumentumban
6. Hozzáférési eszköz
Segélytervezet keresése
Előzmények és korlátozások jóváhagyása
7. Elengedés
—
Végső jóváhagyás, nyilatkozat
három mini tok
1. eset – Lánchiba észlelve. Az egyik projektben a 3. fázisban egy dokumentum dátuma „1868” volt az „1888” helyett. Ha a 3. szakasz ellenőrzőpontja nem észlelte volna ezt a hibát, akkor a dátum a katalógusban (4), az idővonalon (5) és az útmutatóban (6) eloszlott volna. Az ellenőrzőpontnak köszönhetően a hibát egy helyen javították. Tanulság: a korai ellenőrzés megakadályozza, hogy a hiba továbbterjedjen a láncon.
2. eset – Az etikai átvilágítás mentette meg a projektet. A 250 dokumentumból 18 tartalmazott élő személyek érzékeny adatait. Az etikai szűrés az 1. fázisban ezeket jelezte; ez a 18 dokumentum zárt környezetben, a többi szabványos eszközökkel került feldolgozásra. Súlyos jogsértés lett volna, ha a szkennelést kihagyják, és az egészet feltöltik a felhőbe. Tanulság: az etikai szűrés az első lépés, nem pedig egy későbbi javítás.
3. eset – Idő és erőfeszítés. A hagyományos módszerrel körülbelül 8-10 hónapot vesz igénybe egy 250 dokumentumból álló gyűjtemény teljes feldolgozása. Az AI által támogatott, ellenőrzőpontos munkafolyamattal a folyamat körülbelül 3 hónapra csökkent. De a megtakarítás nem abból származott, hogy „az MI mindent megtett”, hanem abból, hogy „az AI elvégezte a mechanikus munkát, az emberi ellenőrzésre összpontosítva”. Az ellenőrzésre fordított idő nem csökkent; Csökkent a gépészeti munkára fordított idő.
Négy másolható sablon
1) A projekt kezdeti terve:
Van egy gyűjteményem [szám] dokumentumból: [nyomat/kézirat keveréke], [időszak], amelyek némelyike bizalmas adatokat tartalmazhat. Hozzon létre egy 7 lépésből álló munkafolyamat-tervet a gyűjtemény digitalizálásához és katalogizálásához: minden szakaszban adja meg az AI feladatát és az EMBERI ellenőrzőpontot. Tedd az etikai szűrést az első helyre.
2) Szakaszátmenet ellenőrzőlista:
Befejeztem a [színpad neve] szakaszt. Készítsen egy ellenőrzőlistát azokról a kritikus pontokról, amelyeket ellenőriznem kell, mielőtt a következő szakaszba lépnék: milyen tényeket (dátum/név/hivatkozás) kell ellenőrizni, milyen hibák terjedhetnek felfelé a láncban? Megvan a végső jóváhagyás; Adja meg az ellenőrző listát.
3) Végpontok közötti minőségellenőrzés:
Az alábbiakban a feldolgozott dokumentum összes rétege látható: átírás, metaadatok, kivont eszközök. ÁBRA KONCEPCIÓK a rétegek között: az átírásban szereplő dátum egyezik-e a metaadatokkal, valóban léteznek-e az entitások a szövegben? Korrekció kiszabása; Hozzon létre egy listát az inkonzisztenciákról. Rétegek: [itt]
4) Projektzárás és nyilatkozat:
Ebben a gyűjtési projektben az AI-t a következő szakaszokban használtam: [lista]. A projektdokumentációhoz: (1) melyik szakaszban milyen mesterségesintelligencia-támogatást használtak, (2) hogyan történt az emberi ellenőrzés, (3) milyen korlátok/megszorítások vannak – írjon egy őszinte záró megjegyzést és vázlatot az AI használatáról, amely tartalmazza ezeket.
Gyenge felszólítás / Erős felszólítás
Gyenge:
Alaposan dolgozza fel ezt a gyűjteményt mesterséges intelligencia segítségével, és készítse fel kutatásra.
Egyetlen „tegyél bármit” utasítás megkerüli az etikai átvilágítást, az ellenőrző pontokat és az ellenőrzést; a hibák a lánc mentén terjednek.
Erős:
Állítson be egy 7 szakaszból álló munkafolyamatot ehhez a gyűjteményhez, minden szakaszban egy emberi ellenőrzőponttal. Legyen az 1. szakasz az etika/adatvédelmi szűrés. Az AI által az egyes szakaszokban előállított kimenetet ellenőrizni kell, mielőtt a következő szakaszra lép; jelölje meg a kritikus tényeket (dátum/név/hivatkozás). Egyetlen szakaszban sem az AI mondja ki a végső szót.
A különbség: a szakaszos felépítés, az etikai prioritás, az ellenőrző pontok és az „emberek kimondják a végső szót” elv biztonságossá és védhetővé teszik az egész projektet.
Gyakori hibák
- Az etikai szűrést a végére hagyva. Az adatvédelmi/szerzői jogi szkennelés az első lépés; Ha később adják hozzá, akkor a szabálysértés már megtörtént.
- Ellenőrző pontok megkerülése. Egy ellenőrizetlen hiba az egész láncon átterjed.
- Nem védi a főfájlt. Ha az eredetit nem őrzik érintetlenül, a visszaküldés lehetetlenné válik.
- Megtakarítás az ellenőrzésen. Az AI lerövidíti a mechanikai munkát; Ha az ellenőrzési idő lerövidül, a minőség romlik.
- Nem jelenti be az AI használatát. Az átláthatóság a gyűjtemény tudományos hitelességének része.
Összefoglalva
A végpontokig terjedő archiválási projekt az egyéni készségeket egy irányítási láncba kapcsolja össze: etikus szkennelés, digitalizálás, szövegkivonás, metaadatok, minta, visszakereső eszköz és közzététel. Az AI minden szakaszban felgyorsítja a mechanikai munkát; Minden szakaszban egy emberi ellenőrző pont mondja ki a végső szót. Az etikai szűrés az első szakasz, a főfájl védett, a hibákat korán észlelik, így azok nem terjednek tovább a láncon, és az MI használatáról őszintén bejelentik. A megtakarítás nem abból adódik, hogy a mesterséges intelligencia mindent megtesz, hanem az, hogy az ember megszabadul a mechanikai munkától és az verifikációra koncentrál. Az AI felgyorsul; Az ember biztosítja a történelem pontosságát és integritását.
Pályázati feladat
Válasszon ki egy kis gyűjteményt (10-20 dokumentum; saját anyag vagy mintakészlet). Hozzon létre egy 7 lépésből álló munkafolyamatot a „projektindítási terv” sablonnal. Futtasson legalább két dokumentumot ezen a folyamaton: etikus szkennelés, szövegkivonás, metaadatok és mintaréteg. Ellenőrizze az egyes szakaszokat egy „szakaszátmenet ellenőrzőlistával”. Végül dokumentálja a mesterséges intelligencia használatát a „projekt lezárása és nyilatkozata” sablonnal. Jegyezze fel, mely hibákat észlelték a korai ellenőrzési pontokon.
ellenőrző lista
- [ ] Az etikai/adatvédelmi szűrést az első szakaszban elvégeztem.
- [ ] A törzsfájlokat érintetlenül tartottam.
- [ ] Minden szakaszban egy emberi ellenőrzőpontot helyezek el.
- [ ] Ellenőriztem a kritikus tényeket, mielőtt továbbterjedtek volna a láncon.
- [ ] A projekt zárásakor deklaráltam az AI használatát.
Modul vizsga
1. Mi a legmegfelelőbb hely a mesterséges intelligencia számára a történelemben és az archiválásban?
- A) A mesterséges intelligencia egy összefoglaló, szerkesztő és rajzoló eszköz; A hozzászólás, a forráskritika és a végső felelősség a szakértőt illeti ✔
- B) A mesterséges intelligencia képes önállóan eldönteni a dokumentum hitelességét és jelentését, akár egy történész
- C) A mesterséges intelligencia csak szövegfordításra működik, semmi köze más archívum feladathoz
- D) Mivel a mesterséges intelligencia mindig pártatlanabb, mint az ember, a történelmi értelmezést rá kell bízni.
Leírás: Mesterséges intelligencia; Ez egy asszisztens, amely szöveget szerkeszt, szkennel, fordít és készít szövegvázlatokat. A forráskritika, az értelmezés, az ok-okozati megállapítás és a végső döntés a szakértőé; Az ellenőrizetlen kimenet koholt forráshoz, hamis dátumhoz vagy anakronizmushoz vezethet.
2. Mi a mesterséges intelligencia által előidézett hallucináció a történeti kutatásban?
- A) A mesterséges intelligencia nagyon lassan dolgoz fel egy dokumentumot
- B) A mesterséges intelligencia egy nem létező forrást, idézetet vagy eseményt valósnak gyárt ✔
- C) Egy dokumentum fizikailag sérült
- D) Az archív katalógus nem naprakész
Magyarázat: A hallucináció az, amikor a mesterséges intelligencia magabiztosan gyárt olyan információkat, forrásokat, idézeteket vagy eseményeket, amelyek valójában nem léteznek. Bár formája tökéletesnek tűnik, tartalma nem valós; Ezért minden referenciakatalógusban minden hivatkozást ellenőrizni kell az eredeti forrásnál.
3. Mi a legjobb módszer a mesterséges intelligencia által korrigált OCR kimenetre?
- A) A szöveg gördülékeny és szép, valamint a hiányzó részek logikus kiegészítése.
- B) Lehetővé teszi, hogy a kontextus alapján kijavítsa az összes számot és dátumot
- C) Kérje meg, hogy csak az optikai felismerési hibákat javítsa ki, hagyjon olvashatatlan területeket [?], és ne változtassa meg a számokat/dátumokat ✔
- D) Kérje meg a tanulót, hogy írja be az olvashatatlan szavakat a legvalószínűbb tippel.
Magyarázat: Az OCR-korrekció aranyszabálya, hogy csak a nyilvánvaló optikai felismerési hibákat (például rn-t m-re, l-t 1-re) kell kijavítani; nem értelmezi vagy nem fejezi be a szöveg tartalmát. Az olvashatatlan területeket [?] jelöli; A számok és dátumok nem változnak, a képpel igazolják.
4. Mit kell kérdezni a mesterséges intelligenciától, ha olyan szót kell olvasni, amelynek magánhangzója nincs oszmán szövegben írva?
- A) Adjon meg egyetlen, pontos leolvasást, ezzel felgyorsítva a munkát
- B) Válassza ki azt a szót, amely a jelentését a legfolyékonyabbá teszi, és töltse ki az üres helyeket
- C) Az olvashatatlan részek kiegészítése saját általános ismereteiből.
- D) Lehetséges olvasási alternatívák felkínálása és a kétértelmű területek megjelölése a határozott olvasat előírása helyett ✔
Magyarázat: Az oszmán törökben a rövid magánhangzókat többnyire nem írják; Egyetlen magánhangzó/betű különbség (abul és kabul, wali és vali) teljesen megváltoztatja a jelentést. Ezért a végleges olvasat kikényszerítése helyett lehetséges alternatívákat kell megkérdezni, meg kell őrizni az olvashatatlan területeket, és a végső döntést a paleográfusra kell bízni.
5. Mi a leghatékonyabb módja a hallucinációk megelőzésének, amikor a mesterséges intelligencia metaadat-vázlatot (katalógusrekordot) készít?
- A) Kifejezetten engedélyezze a mező üresen hagyását, ha az nem szerepel a dokumentumban ✔
- B) Minden mező kitöltésének kérése, és ne hagyja hiányosan.
- C) Dátumbecslés a keltezetlen dokumentumok tartalma alapján
- D) A referenciakód létrehozásának lehetővé tétele a mesterséges intelligencia számára
Leírás: A kitöltési nyomás arra kényszeríti az AI-t, hogy a dokumentumban nem szereplő dátum vagy alkotó kitalálásával állítsa össze a dokumentumot. A legerősebb pajzs ez ellen az, ha kifejezetten engedélyt adunk a mező üresen hagyására, ha az nem szerepel a dokumentumban; Ezenkívül a témakifejezések a szabályozott szókincshez vannak leképezve.
6. Hogyan helyezkedjen el a történeti kutatásban egy mesterséges intelligencia által készített dokumentum-összefoglaló?
- A) Megbízható bizonyítékként, amely közvetlenül idézhető
- B) Felfedezési térképként, amely az aktuális dokumentumhoz irányítja; A bizonyítékok az eredeti dokumentumból származnak ✔
- C) Megfelelő forrásként, amely magát a dokumentumot helyettesítheti
- D) Olyan szövegként, amely felhasználható a tanulmányban anélkül, hogy visszatérnénk a dokumentumhoz
Leírás: Az összefoglaló felfedezési térkép, nem bizonyíték. Ebben a dokumentumban van valami ilyesmi, azt írja, menj és nézd meg; Nem pontosan azt mondja, amit a dokumentumban. Ha egy eseményt, idézetet vagy adatot be kell vonni a tanulmányba, akkor azt szó szerint az eredeti dokumentumból kell átvenni.
7. Mi a helyes módja annak, hogy elkerüljük az anakronizmusokat, amikor egy történelmi dokumentumot publikálásra fordítunk?
- A) Az összes időszaki tag lecserélése a mai legközelebbi megfelelőre
- B) Lehetőleg gördülékenyebben és korszerűbben közvetíteni a szöveget
- C) Hagyja egyedileg az időszak- és intézményneveket, és adjon hozzá magyarázatot ✔
- D) A tulajdonnevek hozzáigazítása a jelenlegi használatukhoz
Magyarázat: Az anakronizmus az elemek helytelen átvitele egyik korszakból a másikba. A korszakcímek, intézménynevek és személynevek mai fogalmakra váltása egy olyan világba repíti az olvasót, amely nem a korszakhoz tartozik. A helyes módszer az, ha megtartja a periódus kifejezést, és magyarázatot ír mellé.
8. Hogyan lehet meggyőződni arról, hogy a mesterséges intelligencia által megadott archív hivatkozás (alapnév, ügyiratszám) valódi?
- A) Bízzon a hivatkozásban, mert a formátuma helyesnek tűnik
- B) Az AI ismételt megkérdezésével, hogy a hivatkozás helyes-e
- C) A hivatkozás elfogadása igaznak, mert meggyőző és részletes
- D) Az archív katalógusban vagy megbízható forrásban található hivatkozás személyes megtalálásával és ellenőrzésével ✔
Leírás: A mesterséges intelligencia olyan hivatkozásokat tud előállítani, amelyek formájukban tökéletesek, de valójában nem léteznek; A fiktív hivatkozás ugyanolyan formában van, mint a valódi hivatkozás. A hivatkozás létezését csak úgy lehet igazolni, ha az eredeti forrás helyén (archív katalógus, könyvtár) találjuk meg.
9. Hogyan kell értékelni a mesterséges intelligenciával végzett mintaelemzés (NER, hálózat, idővonal) során talált mintát?
- A) Hipotézisként, amelyet ellenőrizni kell a dokumentumban; kiindulópont, nem eredmény ✔
- B) Végleges megállapításként, amely nem igényel ellenőrzést
- C) Ez vitathatatlan objektív tény, mert számszerű.
- D) Eredményként közvetlenül tanulmányozható, mert mesterséges intelligenciát talált
Magyarázat: Minden minta hipotézis, nem bizonyíték. Az entitásokat a forráshoz kell kapcsolni, a különböző írásmódokat (ugyanazon személy/hely) emberi jóváhagyással normalizálni, a számokat megkérdőjelezni a hiányzó adatok és a mintavételi torzítás miatt, valamint a dátum nélküli eseményeket nem szabad kronologizálni.
10. Miért igényel különös figyelmet az életrajzi/intézménytörténeti rész a leletanyagban?
- A) Ez a rész lényegtelen, és ellenőrzés nélkül is közzétehető
- B) Mivel a mesterséges intelligencia kitalált eseményeket, hamis dátumokat és címeket adhat hozzá ebben a részben, csak ellenőrzött forrásokra támaszkodhat ✔
- C) A mesterséges intelligencia biztonságosan használható, mert nem követ el hibákat a történelemírás során.
- D) Ezt a részt csak kutatók töltik ki, a levéltárost nem érdekli
Leírás: A történelem rész az a hely, ahol a hallucinációk leggyakrabban kúsznak be: az AI nem létező eseményeket, hamis dátumokat és kitalált címeket tud beilleszteni, miközben gördülékeny szöveget ír egy személyről vagy intézményről szóló általános információkból. Ennek a szakasznak csak ellenőrzött forrásokon kell alapulnia.
11. Hogyan válaszoljon a mesterséges intelligencia a kutató ténykérdésére egy referencia (konzultációs) szolgáltatásban?
- A) A kérdésre a választ közvetlenül és határozott tényként kell megadni.
- B) Meg kell adnia egy hihető dátumot vagy nevet, és közölnie kell a kutatóval.
- C) A tények közvetlen megadása helyett a megfelelő gyűjteményhez és forráshoz kell irányítania a kutatót ✔
- D) Teljes választ kell adnia, hogy a kutatónak ne kelljen a forráshoz mennie.
Magyarázat: A referenciaszolgálatban a mesterséges intelligencia ne adjon közvetlen tényszerű választ, hanem a forráshoz irányítsa a kutatót. Mert a mesterséges intelligencia által adott közvetlen tényszerű válasz kitalálható, és a kutató összetévesztheti a forrással. Ahelyett, hogy azt mondaná, hogy „A válasz ez”, azt kellene mondania, hogy „Nézze meg ezeket a dokumentumokat ebben a gyűjteményben”.
12. Mely műveletek elfogadhatók és kifogásolhatók egy sérült dokumentumkép mesterséges intelligenciával történő feldolgozásakor?
- A) Mindenféle művelet ingyenes, beleértve a hiányzó részek kitöltését is.
- B) Ne tegyen semmit, soha ne érintse meg a képet
- C) A hiányzó részek kitöltése a legértékesebb művelet, mert ez teszi teljessé a dokumentumot.
- D) Az olvashatósággal kapcsolatos manipulációk, mint például a kontraszt/zaj, elfogadhatók; Kényelmetlen a hiányzó részeket találgatásokkal pótolni ✔
Magyarázat: Az olvashatóságot javító eljárások (kontraszt, világítás, zajcsökkentés) elfogadhatók, mert nem változtatják meg a tartalmat; A hiányzó/olvashatatlan részek találgatásokkal történő kitöltése azonban azzal a kockázattal jár, hogy előállítják azt, ami nem szerepel a dokumentumban, vagyis történelmi hamisítás. Az eredetit megőrzik, a tranzakciókat rögzítik.
13. Mit kell tenni egy érzékeny személyes adatokat tartalmazó archív dokumentum feldolgozása előtt?
- A) Adatvédelmi szkennelés és anonimizálás, ha szükséges, vagy zárt/jóváhagyott eszköz használatával ✔
- B) A dokumentum feltöltése közvetlenül egy tömegközlekedési eszközre anélkül, hogy erre gondolna
- C) A hatékonyság miatti adatvédelmi aggályok figyelmen kívül hagyása
- D) A hozzáférési korlátozások leküzdése hatékonysági okokból
Nyilvánosságra hozatal: Az élő személyek azonosítására alkalmas (egészségügyi, vallási, etnikai, lakcímű) érzékeny adatokat tartalmazó dokumentumok nyilvános, felhőalapú eszközökre való feltöltése súlyos adatvédelmi jogsértést jelenthet. Először adatvédelmi szűrést kell végezni, szükség esetén anonimizálást vagy zárt/jóváhagyott eszközt kell használni.
14. Mi a fő célja az emberi ellenőrzőpontnak egy végpontok közötti archívum projektben?
- A) A mesterséges intelligencia munkájának lelassítása és a projekt késleltetése
- B) Annak elkerülése érdekében, hogy egy hiba (helytelen dátum/név) egy szakaszban az összes következő szakaszhoz láncoljon ✔
- C) Az emberi munka növelése és az automatizálás teljes feladása
- D) Annak biztosítása, hogy a mesterséges intelligencia legyen az utolsó szó
Leírás: Minden szakaszban egy emberi ellenőrzőpont biztosítja, hogy a mesterséges intelligencia kimenetét ellenőrizzék, mielőtt a következő szakaszra lépnének. E nélkül az első szakaszban fellépő hiba (tévesen leolvasott dátum) továbbterjedne a láncon a katalóguson, mintán és útmutatón keresztül. A korai ellenőrzés biztosítja, hogy a hibát egy helyen javítsák ki.
15. Mit kíván az átláthatóság és a hitelesség a mesterséges intelligencia humán- és társadalomtudományi felhasználásában?
- A) A mesterséges intelligencia használatának titokban tartása, annak biztosítása, hogy senki ne tudja
- B) Minden mesterséges intelligencia által készített szöveget saját eredeti ötletként bemutatni
- C) Őszintén nyilatkozni a mesterséges intelligencia használatáról, és annak eredményét nem saját eredeti műként bemutatni ✔
- D) Csak az eredmények megosztása a módszerek magyarázata nélkül
Leírás: Az átláthatóság magában foglalja annak rögzítését, hogy egy átírást, metaadatokat vagy fordítást mesterséges intelligencia segítségével állítottak elő; Az eredetiség megköveteli, hogy a mesterséges intelligencia által generált megjegyzést ne saját eredeti ötletként mutassuk be. Ez elengedhetetlen a későbbi kutatók általi ellenőrzéshez és az akadémiai integritáshoz.