Usoro Ọchịchị AI: Ọrụ, Nkwenye, Nyocha na Nzaghachi Mberede

Uru:

Iji matriks RACI na-akọwa ọrụ ọchịchị
Mepụta usoro nnabata ziri ezi yana mmemme nyocha oge niile
Mejuputa AI na atụmatụ nzaghachi omume mmebi data nwere iwu awa 72

Site na nkeji nke mbụ ruo ebe a, anyị na-ede amụma, mụta iwu, ma nyochaa ihe ize ndụ. Ugbu a ọ bụ oge itinye ihe a niile n'ime sistemu arụ ọrụ. N'agbanyeghị etu esi ede amụma nke ọma, ọ bụrụ na enweghị ọrụ, nnabata nnabata, nyocha na nzaghachi merenụ n'azụ ya, ọ na-anọgide na shelf dị ka akwụkwọ. Na ngalaba mmechi a, anyị na-ejikọta usoro anọ na-eme ka ọchịchị AI dị ndụ-ọrụ (RACI), usoro nkwenye, nyocha oge niile, na nzaghachi ihe omume-ma mezue usoro ahụ.

Ọrụ na-akọwapụta: matriks RACI

Ọchịchị mbụ nke ọchịchị: ọrụ ọ bụla ga-enwerịrị onye nwe ya. Ngwá ọrụ kpochapụwo iji dokwuo anya nke a bụ RACI matrix. RACI sitere na mmalite nke ọrụ anọ:

R (Onye Ọrụ / Onye Ọrụ): Onye na-arụ ọrụ ahụ n'ezie.
A (Accountable): Ekwesịrị inwe naanị otu onye na-emecha ọrụ.
C (Adụtụrụ): Onye a na-ewere echiche ya.
M (Akọrọ): Amaara m.

Achọ

Emere ya bụ (R)

Ndị ga-aza ajụjụ (A)

Akpọrọ ya (C)

Amaara (m)

Na-ede amụma

Onye ọrụ AI

njikwa nnabata

Iwu, IT, HR

nnukwu njikwa

Nkwenye ụgbọ ala ọhụrụ

IT/nchekwa

njikwa nnabata

iwu

ngalaba azụmahịa

Mkpebi DPIA

Onye ọrụ nchekwa data

njikwa nnabata

Otu ndị emetụtara

nnukwu njikwa

nzaghachi imebi

otu nche

nnukwu njikwa

iwu, nkwurịta okwu

ụlọ ọrụ dum

Nyocha

ime nyocha

njikwa nnabata

Nkeji

nnukwu njikwa

Ndụmọdụ: Nwee naanị otu "A" (Accountable) kwa ahịrị. Abụọ bụ n'ikpeazụ, efu bụ ọrụ; Nke a bụ ebe okwu ahụ bụ "Echere m na ị na-ele anya" n'oge nsogbu sitere. Idozi ọrụ n'otu ọrụ bụ iwu isi mkpịsị aka nke ọchịchị.

Usoro nnabata ziri ezi

Ngwá ọrụ AI ọhụrụ ma ọ bụ ojiji ya chọrọ usoro nkwado. A na-ezere ọnyà abụọ: na-adịghị mma (ihe niile bụ n'efu, onyinyo AI) na nke siri ike (ihe niile na-echere nkwado maka ọnwa, ọ dịghị onye na-enye nsogbu). Azụmahịa ahụ bụ nnabata nke nta nke nta dabere na ihe egwu:

Ọkwa ihe egwu

ihe atụ

Ụzọ nkwado

ala

Ederede ederede nwere data mepere emepe

Enweghị nkwado achọrọ, n'efu n'ime amụma

ọkara

Nyocha na data ụlọ

Onye njikwa otu + chọrọ ụgbọ ala akwadoro

elu

Data nkeonwe/nkeonwe, mkpebi akpaka

Nkwenye + nkwado iwu + DPIA

Ịwepụta ojiji dị obere ihe ize ndụ na-enye ohere ka ndị otu nwee ikike nke usoro ahụ; Itinye ndị nwere nnukwu ihe ize ndụ n'okpuru nchịkwa siri ike na-achịkwa ezigbo ihe egwu. Ya mere, usoro ahụ bụ ma ngwa ngwa na nchekwa.

Nyocha mgbe niile

Ọchịchị bụ usoro ndụ; Enweghị nlekọta mgbe niile ọ na-anwụ. Nyocha nyocha: ụgbọ ala ndị a ka nọ na ndepụta akwadoro, enwere akara ngosi nke onyinyo AI, etinyere oge njide, bụ DPIA dị ugbu a, edekọla ihe omume. A na-ekpebi oge nyocha site n'ihe ize ndụ (dịka nkeji iri na ise maka usoro ihe egwu dị elu, ọnwa isii ọ bụla maka izugbe).

Nlebara anya: Nleba anya abụghị ngwá ọrụ iji "ịta mmadụ ụta", kama ọ bụ ngwá ọrụ iji "kwalite usoro". Omenala nyocha lekwasịrị anya ntaramahụhụ na-akpali ndị ọrụ ka ha zoo nsogbu ma kwalite onyinyo AI. Ebumnuche bụ ịhụ na idozi nsogbu n'oge.

Nzaghachi ihe omume yana iwu awa 72

N'agbanyeghị otu esi ejikwa nke ọma, otu ụbọchị ihe omume ga-eme: nkwụsị data, mkpebi AI na-ezighị ezi, data nzuzo ịbanye n'ime ngwá ọrụ na-ezighị ezi. Atụmatụ nzaghachi ihe omume na-akọwa ihe ị ga-eme:

Nchọpụta na njide: Chọpụta ihe merenụ, kwụsị mgbasa ya (dịka bepụ ohere).
Nyocha: Kedu data, mmadụ ole, ole ka emetụtara?
Ịma Ọkwa: Ọ bụrụ na ị mebie data nkeonwe, gwa ndị ikike dị mkpa (KVKK Board) na ndị dị mkpa mgbe ọ dị mkpa. GDPR chọrọ ọkwa nye ndị ikike n'ime awa 72 nke mmụta maka mmebi ahụ; KVKK na-atụkwa anya ọkwa "ozugbo enwere ike".
Ndozi na mmụta: Dozie ihe kpatara ya, mee ihe iji gbochie nke a, detuo ihe merenụ.

Ntị: Oge ngosi nke awa 72 na-amalite site na mgbe ị matara maka ihe merenụ; Ụzọ nke "ka anyị dozie ya n'ime ụlọ mbụ, mgbe ahụ anyị ga-eme ka ị mara" ga-atụfu oge ikpeazụ. Inwe atụmatụ nzaghachi ihe merenụ na nzikọrịta ozi dị njikere tupu oge eruo na-echekwa oge n'oge nsogbu.

Obere ikpe atọ

Ikpe 1 - Ọrụ anaghị akwụ ụgwọ. Otu ụlọ ọrụ nwere amụma AI, mana o doghị anya "onye na-emelite ndepụta ngwaọrụ akwadoro". A naghị emelite ndepụta ahụ maka ọnwa 8, otu na-amalite iji ngwaọrụ ndị na-adịghị na ndepụta ahụ. Ọ bụrụ na matriks RACI tinye ọrụ a n'ọrụ, oghere ahụ agaghị eme.

Ikpe 2 - awa 72 agbaghara. Onye ọrụ na-abanye ndepụta ndị ahịa ihe omimi n'ime ngwá ọrụ na-ezighi ezi. Ndị otu ahụ na-agba mbọ dozie nke a n'ime ma gwa iwu ụbọchị atọ ka e mesịrị. Site n'ụzọ, oge ngosi agafeela. Atụmatụ nzaghachi ihe omume akwadoro na ụdọ nzikọrịta ozi doro anya gaara eme ka ihe ahụ mee na ọwa ziri ezi n'ime elekere mbụ.

Ikpe 3 - Shadow AI nke nyocha jidere. Otu nzukọ na-achọpụta ngwaọrụ AI atọ na-akwadoghị na okporo ụzọ netwọk n'oge nyocha nke ọkara afọ. Kama ntaramahụhụ, ọ na-agwa ndị otu ahụ okwu, ghọta ihe mere ha ji chọọ ngwá ọrụ ndị a, nyochaa abụọ ma tinye ha na ndepụta a kwadoro. Nyocha abụọ na-emechi ihe ize ndụ ma mee ka a hụ ezigbo mkpa.

Ụdị ndebiri nwere ike iṅomi

TEMPLATE 1 - RACI matrix na-akọwapụta: "Dịpụta matrix RACI maka ọchịchị AI nke nzukọ anyị. Ọrụ: ide akwụkwọ iwu, nkwenye ngwá ọrụ, DPIA, nzaghachi mmebi, nyocha, ọzụzụ. Ọrụ: AI ndu, njikwa nnabata, iwu, IT, HR, isi njikwa. Naanị otu 'A' na ọrụ ọ bụla. "

TEMPLATE 2 - Usoro nkwado nke agba: "Chepụta usoro nkwenye AI nke dị ka ihe ize ndụ: ụzọ nkwenye dị iche iche maka obere / ọkara / nnukwu ihe ize ndụ. Dee ihe atụ eji eme ihe, ọrụ kwadoro na akwụkwọ achọrọ (DPIA wdg) maka ọkwa ọ bụla. Mee usoro ahụ ngwa ngwa na nchekwa. "

TEMPLATE 3 - Ndepụta nyocha: "Kwadebe ndepụta nyocha maka ọnwa isii nke nyocha nchịkwa AI: nkwenye ngwá ọrụ akwadoro, ihe ngosi AI nke onyinyo, oge njide, DPIAcurrency, ndekọ ihe omume, ọnụego mmecha ọzụzụ. Tinye 'esi elele' usoro na ihe ọ bụla."

TEMPLATE 4 - Kaadị nzaghachi ihe omume mberede: "Dee kaadị nzaghachi ihe omume nke otu ibe maka mmebi AI / data: nzọụkwụ site na nzọụkwụ (nchọpụta, njide, nyocha, ngosi, ngbanwe), ọrụ dị mkpa na ozi kọntaktị na nzọụkwụ ọ bụla, ọkwa ọkwa elekere 72. Mee ka ọ dị mfe ịnọdụ ala na tebụl na nsogbu."

Ngwa ngwa adịghị ike / Ike siri ike

NA-adịghị ike: "Gịnị ka anyị kwesịrị ime maka ọchịchị AI?"-> Ụdị ahụ na-enye ndepụta n'ozuzu; Ọrụ, ụzọ nnabata na atụmatụ ihe merenụ agaghị abụ nke kpọmpụrụ iche na ọdabara. IKE: "Anyị bụ nzukọ nke ndị mmadụ 60. Iji mee ka AI na-arụ ọrụ nchịkwa: (1) Mepụta 5-task RACI matrix, (2) usoro nkwenye kwadoro maka obere / ọkara / nnukwu ihe ize ndụ, (3) kaadị nzaghachi ihe omume nke otu peeji nke nwere iwu 72-hour. Ka e nwee otu 'A' na ọrụ ọ bụla; dị mfe ma dị irè. "-> Ụlọ ọrụ na-emepụta ngwa ngwa ngwa ngwa.

Mmejọ ndị nkịtị

Na-adịghị edozi ọrụ na ọrụ; Ịmepụta oghere "ọrụ onye ọ bụla abụghị ọrụ onye ọ bụla".
Na-akọwapụta ihe karịrị otu "A" (nke kacha arụ ọrụ) na ọrụ.
Ime usoro nkwenye ahụ dị oke ume ma ọ bụ nke siri ike; adịghị stratifying dị ka ihe ize ndụ.
Ọ naghị eme nyocha ahụ ma ọ bụ mee ka ọ bụrụ ngwá ọrụ ntaramahụhụ na-ezochi nsogbu ndị ahụ.
N'ịtụle atụmatụ nzaghachi ihe omume mgbe ihe ahụ mere.
Na-efunahụ oge ọkwa elekere 72 naanị ka anyị buru ụzọ dozie ya n'ime.
Iguzobe ọchịchị otu ugboro ma ghara inyocha ya ọzọ; Otú ọ dị, ọ bụ usoro ndụ.

Na nchịkọta

Usoro anọ na-eme ka ọchịchị na-arụ ọrụ: ọrụ (RACI), nkwenye dị elu, nyocha oge niile, na nzaghachi ihe omume.
Na RACI matrix, ọrụ ọ bụla kwesịrị inwe otu onye kacha nwee ọrụ (A).
Ekwesịrị ịhazi usoro nnabata dịka ihe egwu si dị; obere ihe egwu efu, njikwa ihe egwu dị elu.
Nleba anya mgbe niile na-eme ka ọchịchị dị ndụ; A na-eji ya eme ihe dị ka ụzọ ọgwụgwọ, ọ bụghị ntaramahụhụ.
Ekwesịrị ịkwado atụmatụ nzaghachi ihe merenụ n'ọdịnihu; E kwesịghị ichefu iwu ngosi nke awa 72 ma ọ bụrụ na e mebiri data nkeonwe.

Ọrụ ngwa

Chịkọta usoro ọchịchị zuru oke maka ọgbakọ gị n'otu akwụkwọ. Mbụ guzobe matrix RACI nke opekata mpe ọrụ ise; Gbaa mbọ hụ na enwere naanị otu "A" na ọrụ ọ bụla. Wee chepụta usoro nnabata agbagoro agbagoro maka obere ihe egwu, ọkara na nnukwu ihe egwu, wee gbakwunye ojiji ọmụmaatụ, ọrụ nkwado, yana akwụkwọ achọrọ na ọkwa ọ bụla. Mepụta ndepụta nlele ọnwa isii. N'ikpeazụ, dee kaadị nzaghachi ihe omume otu ibe maka mmebi AI/data; Gụnye njikere ngosi awa 72 yana nzikọrịta ozi. Iberibe anọ a ga-abụ akwụkwọ na-atụgharị ihe ị mụtara n'ime modul ka ọ bụrụ usoro ọrụ.

ndetu

[] M na-edozi matrix RACI; Enwere naanị otu "A" na ozi ọ bụla.
[] Emebere m usoro nnabata nke nwayọ nwayọ dịka ihe egwu siri dị.
[ ] Ahapụla m ihe ize ndụ dị ala na-eji ezi uche emesapụ aka.
[ ] M kwadebere ndepụta nlele nyocha nke ọnwa isii.
[ ] Edebere m nyocha dị ka ihe eji emelite.
[] Edere m kaadị nzaghachi ihe omume nwere otu ibe.
[] Etinyela m ụkpụrụ ọkwa elekere 72 na usoro nzikọrịta ozi.

Ule modul

1. Kedu ihe bụ echiche nke na-ezo aka na-akwadoghị iji AI site n'aka ndị ọrụ nke na-eme mgbe òtù dị iche iche na-enweghị ụkpụrụ AI ederede?

A) Shadow AI (onyinyo AI) ✔
B) Mepee ibu AI
C) Multimodal AI
D) A na-ahụ maka AI

Nkọwa: A na-akpọ iji AI na-enweghị ihe ọmụma na nkwado nke ụlọ ọrụ ahụ 'shadow AI' ma nwee nnukwu ihe egwu dị ka ntapu data.

2. Gịnị kwesịrị ịbụ isi ụzọ nke ezigbo ụlọ ọrụ AI amụma?

A) Machibido iji AI dị ka o kwere mee
B) Iji bụrụ usoro na-enyere aka iji ọrụ eme ihe ma na-enye nghọta na ntụkwasị obi ✔
C) Ịbụ akwụkwọ teknụzụ mara naanị ngalaba IT
D) N'ịbụ ogologo oge enwere ike ma dee naanị n'asụsụ iwu

Nkọwa: Amụma dị mma abụghị ndepụta mmachibido iwu, kama ọ bụ usoro na-enyere aka iji ọrụ eme ihe. Ịmachibido ya kpamkpam agaghị ewepụ ojiji; Ọ na-eme ka ọ bụrụ ihe a na-apụghị ịhụ anya na nke a na-achịkwaghị achịkwa.

3. Kedu ihe na-ekpebi nhazi data, akụkụ kachasị mkpa nke amụma AI nke ụlọ ọrụ?

A) Ọnụ ego token nke ụdị AI
B) mmefu ego AI nke ụlọ ọrụ ahụ kwa afọ
C) Kedu ụdị data nwere ike ịbanye na ngwa AI ✔
D) Kedu onye ọrụ ga-anata ụgwọ ọnwa?

Nkọwa: Nhazi data; Ọ na-akọwapụta iwu doro anya banyere ụdị oghe, nke ime, data nzuzo na nke nwe ya nwere ike na enweghị ike ịbanye n'ime ngwá ọrụ AI.

4. Kedu ihe KVKK's "minimization data" (ihe dị mkpa, oke na oke) pụtara n'iji AI?

A) Ịbanye naanị data dị mkpa n'ime AI ma ọ dịghị ọzọ ✔
B) Nweta nsonaazụ ka mma site na itinye data dị ka o kwere mee n'ime AI
C) Na-echekwa data ruo mgbe ebighị ebi
D) Gbaa mbọ hụ na ịnyefe data niile na mba ọzọ

Nkọwa: Mbelata data na-ezo aka ịbanye n'ime AI naanị data dị mkpa maka ebumnuche na ọ nweghị ọzọ. Ọ bụrụ na ọ ga-ekwe omume, a na-abanye data n'amaghị aha ma ọ bụ kpuchie ya.

5. Kedu ihe a na-atụle n'ihe gbasara KVKK mgbe ị na-abanye ederede nwere data nkeonwe n'ime ngwa AI nke na-edozi data na ihe nkesa nke onye na-eweta?

A) Azụmahịa nkịtị na-enweghị nsonaazụ iwu
B) Omume nke amachibidoro nke ọma n'ọnọdụ niile
C) Ọrụ dị ịrịba ama naanị ma ọ bụrụ na emeghere data
D) A azụmahịa na mgbe a nyefe; Chọrọ ndabere iwu na mmesi obi ike ✔

Nkọwa: Nke a bụ 'nhazi' na mgbe mgbe 'nfefe' ka a na-ahazi data na ihe nkesa nke onye na-eweta (na-emekarị ná mba ọzọ); Ọ na-achọ nkwado ndabere na mpaghara iwu yana nkwekọrịta/nkwenye kwesịrị ekwesị.

6. Gịnị bụ isi ụzọ nke EU AI Act?

A) Idobe usoro AI niile n'otu iwu siri ike
B) Kewaa usoro AI dịka ihe ize ndụ ha nwere ma tinye iwu n'otu aka ahụ ✔
C) Machibido iji AI n'ofe EU kpamkpam
D) Na-achịkwa naanị ọnụahịa token nke ihe nlereanya ahụ

Nkọwa: Iwu EU AI anaghị ekpokọta AI niile ọnụ; Ọ na-ekewa usoro n'ime klaasị anọ dị ize ndụ (amachibidoro, elu, oke, ntakịrị) dị ka ihe ọjọọ nwere ike ime ma na-eme ka iwu sie ike ka ihe ize ndụ na-abawanye.

7. Dị ka EU AI Iwu, kedu ihe ize ndụ klas ga-a AI usoro na-enyo enyo si ndị na-aga ime mkpebi na-adaba n'ime?

A) Nnukwu ihe ize ndụ ✔
B) Obere ihe ize ndụ
C) Ihe egwu dị oke
D) Enweghị ihe ize ndụ

Nkọwa: Mpaghara ndị na-emetụta ndụ ndị mmadụ nke ukwuu, dị ka mbanye, kredit na ahụike, na-adabakarị n'ụdị 'oke ihe egwu' ma nọrọ n'okpuru ọrụ siri ike (ndekọ, nlekota mmadụ, ogo data).

8. N'okpuru EU AI Iwu, nke ngalaba na-akwado steeti "usoro akara ngosi ọha mmadụ", nke na-eme ka ndị mmadụ dabere na omume ha ma ọ bụ àgwà ha na ndị na-adịghị mma ha na-adaba?

A) Ihe egwu dị oke
B) Nnukwu ihe ize ndụ
C) Amachibidoro (ihe egwu na-adịghị anabata) omume ✔
D) Obere ihe ize ndụ

Nkọwa: Ntụle mmekọrịta mmadụ na ibe ya, nhazi nke subliminal na ụfọdụ omume onyunyo biometric so na 'omume amachibidoro'; Enweghị ike ịhapụ ndị a ọbụlagodi ma ọ bụrụ na ebelata ihe ize ndụ ahụ, a machibidoro ha iwu kpamkpam.

9. Kedu ihe Nkeji edemede 22 GDPR na-echebe ndị mmadụ?

A) megide ọnụ ahịa dị elu nke ngwaọrụ AI
B) Naanị megide ozi ịntanetị mgbasa ozi
C) megide iji ụdị nke erughi eru
D) megide mkpebi ndị na-emetụta onye ahụ nke ukwuu ma na-eme ya naanị ozugbo ✔

Nkọwa: Nkeji edemede 22 nke GDPR na-echebe onye ahụ pụọ na mkpebi ndị na-emetụta onye ahụ n'ụzọ iwu kwadoro ma ọ bụ n'ụzọ yiri nke ahụ ma dabere naanị na nhazi akpaaka (gụnyere AI); Ọ na-enye ikike ịrịọ enyemaka mmadụ na ihe.

10. Kedu ihe achọrọ n'ihe gbasara KVKK/GDPR mgbe ịchọrọ ịhazi data nkeonwe na ihe nkesa nke onye na-eweta AI na mba ọzọ?

A) Enweghị ọnọdụ ọzọ; enwere ike ibufe data n'efu
B) Nkwenye kwesịrị ekwesị (akwụkwọ ozi nke ime ọrụ/okwu nkwekọrịta ọkọlọtọ) ma ọ bụ usoro dịka nkwenye doro anya ✔
C) Naanị izo ya ezo nke data zuru ezu
D) Naanị nkwenye ọnụ sitere n'aka onye ọrụ zuru oke

Nkọwa: Nfefe oke oke, dịka iwu, chọrọ usoro ndị gụnyere nkwenye doro anya ma ọ bụ nkwenye zuru oke maka nchekwa (ihe nchekwa kwesịrị ekwesị dị ka akwụkwọ ozi ọrụ, ụkpụrụ nkwekọrịta ọkọlọtọ); enweghị ike ibufe data na-enweghị usoro.

11. Kedu ihe na-ekpebi ma mmepụta AI na-emepụta bụ nwebiisinka na ọtụtụ usoro iwu?

A) Ọkwa nke okike mmadụ na ntinye aka na ọdịnaya ✔
B) Token ọnụahịa nke ihe nlereanya eji
C) Naanị ogologo nke mmepụta
D) Obodo sitere na ngwa AI

Nkọwa: N'ọtụtụ usoro iwu, nchedo nwebisiinka chọrọ mmepụta mmadụ. Ntuzi aka ka ukwuu nke mmadụ, nhọrọ, iwu na ntinye aka pụrụ iche, ka ọ ga-esiwanye ike ichekwa mmepụta.

12. Kedu ihe "njikwa mmadụ", ụkpụrụ kachasị mkpa nke usoro ọchịchị AI, na-ezo aka?

A) AI na-eme mkpebi niile naanị ya na-akpaghị aka
B) Ndị mmadụ kwụsịrị iji AI kpamkpam
C) AI bụ ngwá ọrụ; Okwu ikpeazụ na ibu ọrụ na mkpebi ndị dị mkpa bụ nke onye ahụ ✔
D) Jiri naanị ihe nlereanya kachasị ọnụ

Nkọwa: Ụkpụrụ nke njikwa mmadụ na-emesi ike na AI bụ ngwá ọrụ na ọrụ ahụ na-anọgide na-adị mmadụ mgbe niile. Onye ikike nwere ikike ikpeazụ na mkpebi ndị dị mkpa; 'AI kwuru otú ahụ' abụghị ihe ngọpụ.

13. Kedu mgbe a ga-eme nyocha nyocha nchekwa data (DPIA)?

A) Mgbe mmebi data mere
B) N'oge nhazi nhazi, tupu ịmalite nhazi ihe ize ndụ dị elu ✔
C) Naanị ma ọ bụrụ na onye nyocha na-arịọ ya
D) Na-emekarị, afọ mgbe ọrụ ahụ gasịrị

Nkọwa: Ekwesịrị ịme DPIA na nhazi nhazi tupu ịmalite ọrụ nhazi AI nke na-eji teknụzụ ọhụrụ, gụnyere nnukwu nlekota ma ọ bụ nhazi usoro, ma ọ bụ na-etinye nnukwu ihe ize ndụ nye ndị mmadụ n'otu n'otu.

14. N'ikwekọ na "mmachi ebumnuche" nke KVKK na ụkpụrụ njide, gịnị ka a ga-eme maka data nkeonwe na akụkọ nkata nke ngwá ọrụ AI?

A) Ekwesịrị idobe ya ruo mgbe ebighị ebi
B) Enweghị iwu achọrọ, ọ bụ nsogbu onye na-eweta ya
C) A na-enyocha ya kwa afọ naanị na arịrịọ onye njikwa.
D) Ekwesịrị ijikọ ya na amụma nchekwa na mbibi, ma ehichapụ ma ọ bụ kpughee aha ya mgbe ebumnuche mezuru ✔

Nkọwa: Enweghị ike idobe data nkeonwe ogologo oge karịa ka ọ dị mkpa maka ebumnuche ejiri mee ya. Ekwesịrị ijikọ akụkọ mkparịta ụka AI na amụma njide na mbibi; Mgbe ebumnobi adịghịzi ebe ahụ, ekwesịrị ihichapụ ya ma ọ bụ kpughee aha ya.

15. Kedu ndekọ achọrọ maka ndị na-ahụ maka data ndị gafere ụfọdụ ọnụ ụzọ iji debanye aha ọrụ nhazi data nkeonwe ha na Türkiye?

A) VERBIS (Sistemụ Ozi ndekọ ndekọ data njikwa) ✔
B) MERSIS ndekọ ahia
C) EU AI Iwu nchekwa data
D) NDỊ NTỤTA Ụtụ Ụtụ

Nkọwa: VERBIS (Data Controllers Registry Information System) bụ ụlọ ọrụ ndekọ aha ebe ndị na-ahụ maka data na-edebanye aha nhazi ha; A ga-egosipụtarịrị ọrụ nhazi ọhụrụ dabere na ngwa ahịa na, ọ bụrụ na ọ dị mkpa, na ndekọ VERBIS.