ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ಇಂಟಿಗ್ರೇಷನ್: ಎಥಿಕಲ್ ಎಐ ಯೂಸ್ ಪಾಲಿಸಿ

ಲಾಭಗಳು:

• ಮನೋವಿಜ್ಞಾನ ಅಭ್ಯಾಸ ಅಥವಾ ಸಂಸ್ಥೆಗಾಗಿ ಲಿಖಿತ, ಜಾರಿಗೊಳಿಸಬಹುದಾದ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಬಳಕೆಯ ನೀತಿ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರದ ಹರಿವನ್ನು ರಚಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
• ಸಂಪೂರ್ಣ ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ನಾದ್ಯಂತ ಕಲಿತ ಗಡಿ, ಪರಿಶೀಲನೆ, ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಪಕ್ಷಪಾತ ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
• ಕ್ಲೈಂಟ್‌ಗೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಪಾರದರ್ಶಕವಾಗಿ ವಿವರಿಸುವ ಮತ್ತು ವೃತ್ತಿಪರ ನೈತಿಕತೆ ಮತ್ತು ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ

ಈ ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ನಾದ್ಯಂತ, ಮನೋವಿಜ್ಞಾನದ ಕೆಲಸದ ವಿವಿಧ ಭಾಗಗಳಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AI) ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ಕಲಿತಿದ್ದೀರಿ: ಸಾಹಿತ್ಯ ವಿಮರ್ಶೆ, ಪ್ರಮಾಣದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಬೆಂಬಲ, ಅಧಿವೇಶನ ಗುರುತು, ಮನೋಶಿಕ್ಷಣ, ಸಂಶೋಧನಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಪಕ್ಷಪಾತ ಪರಿಶೀಲನೆ, ಬಿಕ್ಕಟ್ಟಿನ ಕಠಿಣ ಅಂಚು, ಡಿಜಿಟಲ್ ಉಪಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ವೃತ್ತಿಪರ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ. ಪ್ರತಿ ಘಟಕದಲ್ಲಿ ಮೂರು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ತತ್ವಗಳಿದ್ದವು: ಗಡಿ, ಪರಿಶೀಲನೆ, ಗೌಪ್ಯತೆ. ಈ ಅಂತಿಮ ಘಟಕದಲ್ಲಿ, ನಾವು ಈ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಬಟ್ಟಿ ಇಳಿಸುತ್ತೇವೆ: ಲಿಖಿತ ಮತ್ತು ಜಾರಿಗೊಳಿಸಬಹುದಾದ AI ಬಳಕೆಯ ನೀತಿ. ನೀತಿಯು "ನಾನು AI ಅನ್ನು ಒಳ್ಳೆಯದಕ್ಕಾಗಿ ಬಳಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತೇನೆ" ಎಂಬ ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಉದ್ದೇಶವಲ್ಲ; ಇದು ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರೂ ಅನುಸರಿಸುವ ಕಾಂಕ್ರೀಟ್ ನಿಯಮಗಳ ಗುಂಪಾಗಿದೆ, ಅದನ್ನು ಆಡಿಟ್ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಇದಕ್ಕಾಗಿ ನೀವು ಕ್ಲೈಂಟ್‌ಗೆ ಜವಾಬ್ದಾರರಾಗಿರಬಹುದು. ನೀವು ಏಕಾಂಗಿಯಾಗಿ ಅಥವಾ ಸಂಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿರಲಿ, ಈ ನೀತಿಯು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಕ್ಲೈಂಟ್ ಇಬ್ಬರನ್ನೂ ರಕ್ಷಿಸುವ ಚೌಕಟ್ಟಾಗಿದೆ.

ಲಿಖಿತ ನೀತಿ ಏಕೆ ಅತ್ಯಗತ್ಯ

ಅಲಿಖಿತ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಅಸಮಂಜಸವಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಒಂದು ದಿನ ಅದು ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಒಂದು ಬಿಡುವಿಲ್ಲದ ದಿನ ನೀವು ಅದರ ಬಗ್ಗೆ ಮರೆತುಬಿಡಬಹುದು; ತಜ್ಞರು AI ಅನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದಾದರೂ, ಸಹೋದ್ಯೋಗಿ ಅದನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದು. ಲಿಖಿತ ನೀತಿಯು ಮೂರು ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಖಾತ್ರಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ: ಸ್ಥಿರತೆ (ಎಲ್ಲರೂ ಒಂದೇ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತಾರೆ), ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ (ಏನಾದರೂ ತಪ್ಪಾಗಿದ್ದರೆ, ಏನು ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಹೇಗೆ ಎಂದು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ), ಮತ್ತು ಪಾರದರ್ಶಕತೆ (ನೀವು AI ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುತ್ತಿರುವಿರಿ ಎಂಬುದನ್ನು ಕ್ಲೈಂಟ್‌ಗೆ ನೀವು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ವಿವರಿಸಬಹುದು). ವೃತ್ತಿಪರ ನೀತಿಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು KVKK ಯ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ, "ನಾವು AI ಅನ್ನು ಬಳಸಿದ್ದೇವೆ ಆದರೆ ನಾವು ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿಯಂತ್ರಿಸಿದ್ದೇವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಬರೆಯಲಿಲ್ಲ" ಎಂಬುದು ಅಸಮರ್ಥನೀಯ ಸ್ಥಾನವಾಗಿದೆ.

ಎಚ್ಚರಿಕೆ: AI ನೀತಿಯು ಗಡಿಗಳನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಇರುತ್ತದೆ, ಅವುಗಳನ್ನು ಸಡಿಲಿಸಲು ಅಲ್ಲ. "ವೇಗಕ್ಕಾಗಿ ಗೌಪ್ಯತೆ ವಿಶ್ರಾಂತಿ", "ತುರ್ತು ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಬೋಟ್‌ಗೆ ಮರುನಿರ್ದೇಶನ" ದಂತಹ ಷರತ್ತುಗಳು ಅಪಾಯದ ಮೂಲವನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತವೆ, ನೀತಿಯಲ್ಲ. ಉತ್ತಮ ನೀತಿಯು ಸರಿಯಾದ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಸಾಂಸ್ಥಿಕಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಸುಲಭವಾದ ಮಾರ್ಗವಲ್ಲ.

ನೀತಿಯ ಆರು ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳು

ಘಟಕ

ಏನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ

ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿ

ಬಳಕೆಯ ಪ್ರದೇಶಗಳು

ಯಾವ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ AI ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ (ಹಸಿರು/ಹಳದಿ ವಲಯ)

ಘಟಕ 1

ನಿರ್ಬಂಧಿತ ಪ್ರದೇಶಗಳು

ಅಲ್ಲಿ AI ಅನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ಬಳಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ (ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ಬಿಕ್ಕಟ್ಟು ನಿರ್ಧಾರ)

ಘಟಕ 1, 4, 9

ಡೇಟಾ ನಿಯಮ

ಅನಾಮಧೇಯತೆ ಮತ್ತು ಉಪಕರಣದ ಆಯ್ಕೆ

ಘಟಕ 2

ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ನಿಯಮ

ಪ್ರತಿ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ದೃಢೀಕರಿಸುವುದು

ಘಟಕ 3, 5, 7

ಪೂರ್ವಾಗ್ರಹ ಮತ್ತು ಭಾಷೆ

ನ್ಯಾಯ ಮತ್ತು ಕಳಂಕ ನಿಯಂತ್ರಣ

ಘಟಕ 8

ಪಾರದರ್ಶಕತೆ

ಕ್ಲೈಂಟ್ಗೆ ಹೇಗೆ ತಿಳಿಸುವುದು

ಘಟಕ 2, 12

ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ: ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ನೀತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ

1. ಕಾರ್ಯ ದಾಸ್ತಾನು ರಚಿಸಿ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ AI ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದಾದ ಎಲ್ಲಾ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ; ಪ್ರತಿಯೊಂದನ್ನು ಹಸಿರು/ಹಳದಿ/ಕೆಂಪು ವಲಯದಲ್ಲಿ ಇರಿಸಿ.
2. ನಿಷೇಧ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸಿ. ಕೆಂಪು ವಲಯವನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಬರೆಯಿರಿ (ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ಅಪಾಯದ ನಿರ್ಧಾರ, ಬಿಕ್ಕಟ್ಟು ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆ, ಚಿಕಿತ್ಸೆ/ಔಷಧಿ ನಿರ್ಧಾರ) ನಿಷೇಧಿಸಲಾಗಿದೆ.
3. ಡೇಟಾ ನಿಯಮವನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ. ಯಾವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ, ಯಾವ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಅನುಮೋದಿಸಲಾಗಿದೆ, ಯಾವ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳು ಕಡ್ಡಾಯವಾಗಿದೆ.
4. ಪರಿಶೀಲನೆ ಹಂತಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಿ. ಪ್ರತಿ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಪ್ರಕಾರಕ್ಕೆ ಕಡ್ಡಾಯವಾದ ದೃಢೀಕರಣ ಹಂತಗಳನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ (ಮೂಲ, ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು, ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ).
5. ಪಾರದರ್ಶಕ ಪಠ್ಯವನ್ನು ತಯಾರಿಸಿ. ನಿಮ್ಮ ಕ್ಲೈಂಟ್ ಜ್ಞಾನೋದಯ ಪಠ್ಯದಲ್ಲಿ AI ಬಳಕೆಯನ್ನು ಸೇರಿಸಿ.
6. ಪರಿಶೀಲನಾ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ. ನಿಯತಕಾಲಿಕವಾಗಿ ನೀತಿಯನ್ನು ನವೀಕರಿಸಿ (ಉದಾ. ಪ್ರತಿ 6 ತಿಂಗಳಿಗೊಮ್ಮೆ); ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಕಾನೂನು ಬದಲಾವಣೆ.

ಸಲಹೆ: ಪಾಲಿಸಿಯ ಮೂಲಕ ನೈಜ ದಿನದ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಒಂದೊಂದಾಗಿ ನಡೆಸುವುದು ನಿಮ್ಮ ನೀತಿಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಉತ್ತಮ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ. ಪ್ರತಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಕಾಗಿ, "ನಾನು ಈ ನಿಯಮವನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿದ್ದೇನೆಯೇ?" ನೀವು ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಉತ್ತರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾದರೆ, ನೀತಿಯು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದೆ; ನೀವು "ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ" ಎಂದು ಹೇಳಿದರೆ, ಆ ಷರತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಬರೆಯಬೇಕು.

ಕ್ಲೈಂಟ್ಗೆ ಪಾರದರ್ಶಕತೆ

ಕ್ಲೈಂಟ್ ತನ್ನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ AI ಯಾವ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವ ಹಕ್ಕನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಆದರೆ ಕ್ಲೈಂಟ್ ಅನ್ನು ಹೆದರಿಸದೆ ಇದನ್ನು ಪ್ರಾಮಾಣಿಕವಾಗಿ ವಿವರಿಸಬೇಕು: "ನಾನು ಕೆಲವು ಆಡಳಿತಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಕರಡು ಕೆಲಸಗಳಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇನೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ಸಂಪಾದಿಸುವುದು, ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುವುದು); ನಾನು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುತ್ತೇನೆ ಮತ್ತು ನಾನು ಯಾವಾಗಲೂ ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತೇನೆ." ಈ ಹೇಳಿಕೆಯು ನೈತಿಕ ಬಾಧ್ಯತೆ ಮತ್ತು ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಪ್ರಾಮಾಣಿಕತೆಯಾಗಿದೆ. ಗ್ರಾಹಕನು ಆಕ್ಷೇಪಿಸಿದರೆ, ಅವನ/ಅವಳ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಗೌರವಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಮೂರು ಸಣ್ಣ ಪ್ರಕರಣಗಳು

ಪ್ರಕರಣ 1 - ನೀತಿಯ ರಕ್ಷಣೆ. ಕ್ಲಿನಿಕ್‌ನಲ್ಲಿನ ಹೊಸ ಇಂಟರ್ನ್ ಕ್ಲೈಂಟ್ ಟಿಪ್ಪಣಿಯನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸದೆ AI ಉಪಕರಣಕ್ಕೆ ಅಂಟಿಸಲಿದ್ದಾರೆ. ಕ್ಲಿನಿಕ್‌ನ ಲಿಖಿತ ನೀತಿಯು "ಯಾವುದೇ AI ಪರಿಕರಗಳಲ್ಲಿ ಕಚ್ಚಾ ಕ್ಲೈಂಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಮೂದಿಸಿಲ್ಲ; ಅದನ್ನು ಮೊದಲು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ" ಮತ್ತು ಈ ನೀತಿಯನ್ನು ಕೆಲಸದ ಪ್ರಾರಂಭದಲ್ಲಿ ಸಹಿ ಮಾಡಿರುವುದರಿಂದ, ಇಂಟರ್ನ್ ನಿಲ್ಲಿಸಿ ಸರಿಯಾದ ಹೆಜ್ಜೆಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ನೀತಿ ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಉಲ್ಲಂಘನೆ ಇರುತ್ತದೆ. ಲಿಖಿತ ನಿಯಮವು ಉತ್ತಮ ಉದ್ದೇಶಗಳನ್ನು ಮರೆತಾಗ ಕಾರ್ಯರೂಪಕ್ಕೆ ಬರುವ ಸುರಕ್ಷತಾ ನಿವ್ವಳವಾಗಿದೆ.

ಪ್ರಕರಣ 2 - ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತದೆ. ಮೊದಲ ಸಭೆಯಲ್ಲಿ, ತಜ್ಞರು ತಮ್ಮ ಕ್ಲೈಂಟ್‌ಗೆ AI ಯ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಪ್ರಾಮಾಣಿಕವಾಗಿ ವಿವರಿಸುತ್ತಾರೆ: ಅವರು ಏನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ, ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ರಕ್ಷಿಸುತ್ತಾರೆ, ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಅವನದಾಗಿದೆ. ಕ್ಲೈಂಟ್ ಮೊದಲಿಗೆ ನರಗಳಾಗುತ್ತಾನೆ, ಆದರೆ ಅವನು ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಕೇಳಿದಾಗ, ಅವನು ವಿಶ್ರಾಂತಿ ಪಡೆಯುತ್ತಾನೆ ಮತ್ತು ಅವನ ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ. ಪಾರದರ್ಶಕತೆಯು ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಪ್ರಾಮಾಣಿಕತೆಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಮರೆಮಾಡಬೇಕಾದ ದೌರ್ಬಲ್ಯವಲ್ಲ.

ಪ್ರಕರಣ 3 - ನಿಷೇಧಿತ ಪಟ್ಟಿ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆ. ದಣಿದ ದಿನದ ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ, ತಜ್ಞರು ಕ್ಲೈಂಟ್‌ನ ಅಪಾಯದ ಬಗ್ಗೆ AI ಅನ್ನು "ಕೇಳಲು" ಬಯಸುತ್ತಾರೆ. ಸಂಸ್ಥೆಯ ನೀತಿಯಲ್ಲಿನ ಲೇಖನ, "ಬಿಕ್ಕಟ್ಟು ಮತ್ತು ಅಪಾಯದ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು AI ಗೆ ಕೇಳಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ; ತಜ್ಞರು ಅದನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ / ತುರ್ತು ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಸಮಾಲೋಚಿಸುತ್ತಾರೆ". ತಜ್ಞರು ನಿಲ್ಲಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಸರಿಯಾದ ಕೆಲಸವನ್ನು ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ನೀತಿಯ ನಿಷೇಧ ಪಟ್ಟಿಯು ಅತ್ಯಂತ ದಣಿದ ಕ್ಷಣದಲ್ಲಿಯೂ ಸರಿಯಾದ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ನಿಮಗೆ ನೆನಪಿಸುವ ಆಧಾರವಾಗಿದೆ.

ನಕಲು ಮಾಡಬಹುದಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ಗಳು

ಮನೋವಿಜ್ಞಾನ ಅಭ್ಯಾಸಕ್ಕಾಗಿ ಆರ್ಟಿಫಿಶಿಯಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ ಬಳಕೆಯ ನೀತಿಯನ್ನು ರಚಿಸಿ. ಕೆಳಗಿನ ಆರು ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ಹೊಂದೋಣ: 1) ಅನುಮತಿಸಲಾದ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರದೇಶಗಳು, 2) ನಿಷೇಧಿತ ಪ್ರದೇಶಗಳು (ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ಬಿಕ್ಕಟ್ಟಿನ ನಿರ್ಧಾರ, ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ನಿರ್ಧಾರ), 3) ಡೇಟಾ/ಅನಾಮಧೇಯತೆಯ ನಿಯಮ, 4) ಪರಿಶೀಲನೆ ಹಂತಗಳು, 5) ಪಕ್ಷಪಾತ ಮತ್ತು ಭಾಷಾ ನಿಯಂತ್ರಣ, 6) ಕ್ಲೈಂಟ್‌ಗೆ ಪಾರದರ್ಶಕತೆ. ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಮತ್ತು ಜಾರಿಗೊಳಿಸುವಂತೆ ಬರೆಯಿರಿ; ಗಡಿಗಳನ್ನು ಸಡಿಲಗೊಳಿಸುವ ವಸ್ತುವನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು.

ಕೆಳಗಿನ ಕಾರ್ಯಗಳ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಹಸಿರು/ಹಳದಿ/ಕೆಂಪು ಅಪಾಯದ ವಲಯಕ್ಕೆ ವಿಭಜಿಸಿ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಯೊಂದಕ್ಕೂ ಒಂದು-ವಾಕ್ಯದ ನೀತಿ ನಿಯಮವನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ (ಯಾರು ಅದನ್ನು ಮಾಡುತ್ತಾರೆ, ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ). ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು: [ಕಾರ್ಯ ಪಟ್ಟಿ]

ಕ್ಲೈಂಟ್ ಮಾಹಿತಿ ಪಠ್ಯಕ್ಕೆ ಸೇರಿಸಲು ಪ್ಯಾರಾಗ್ರಾಫ್ ಅನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಪ್ರಾಮಾಣಿಕವಾಗಿ ಮತ್ತು ಬೆದರಿಕೆಯಿಲ್ಲದೆ ವಿವರಿಸಿ: ಯಾವ ಉದ್ಯೋಗಗಳಲ್ಲಿ ಅದನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆಯೇ, ರೋಗನಿರ್ಣಯ/ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ತಜ್ಞರಿಗೆ ಸೇರಿದ್ದು ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕನ ಆಕ್ಷೇಪಣೆಯ ಹಕ್ಕು.

ಈ AI ಬಳಕೆಯ ನೀತಿ ಕರಡನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ: ಇದು ಗಡಿಗಳನ್ನು ಸಮರ್ಪಕವಾಗಿ ರಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆಯೇ, ನಿಷೇಧಿತ ಪ್ರದೇಶಗಳು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆಯೇ, ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ದೃಢೀಕರಣ ಹಂತಗಳು ಪೂರ್ಣಗೊಂಡಿವೆಯೇ, ಕ್ಲೈಂಟ್ ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಇದೆಯೇ? ದುರ್ಬಲ ಅಥವಾ ಅಪಾಯಕಾರಿ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಿ. ನೀತಿ: [ಕರಡು]

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್: "AI ಅನ್ನು ಬಳಸಲು ಸುಲಭವಾಗುವಂತಹ ನೀತಿಯನ್ನು ನಮಗೆ ಬರೆಯಿರಿ."

"ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆ" ಗೆ ಒತ್ತು ನೀಡುವಿಕೆಯು ಗಡಿಗಳನ್ನು ಸಡಿಲಗೊಳಿಸುವ ಷರತ್ತುಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲು AI ಅನ್ನು ತಳ್ಳುತ್ತದೆ; ಆದರೆ ನೀತಿಯ ಉದ್ದೇಶವು ಅನುಕೂಲವಲ್ಲ ಆದರೆ ರಕ್ಷಣೆ ಮತ್ತು ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಯಾಗಿದೆ.

ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್: "ಗಡಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ, ನಿಷೇಧಿತ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು (ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ಬಿಕ್ಕಟ್ಟು, ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ನಿರ್ಧಾರ) ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ವಿವರಿಸುವ AI ಬಳಕೆಯ ನೀತಿಯನ್ನು ರಚಿಸಿ, ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನೆ ಹಂತಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ಲೈಂಟ್‌ಗೆ ಪಾರದರ್ಶಕತೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಗುರಿಯು ಬಳಕೆಯನ್ನು ಸಡಿಲಗೊಳಿಸುವುದಲ್ಲ, ಆದರೆ ಅದನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತ ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತವಾಗಿಸುವುದು."

ಈ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ನೀತಿಯನ್ನು ಸರಿಯಾದ ಗುರಿಗೆ (ರಕ್ಷಣೆ) ನಿರ್ದೇಶಿಸುತ್ತದೆ; ಔಟ್ಪುಟ್ ನಿಯಂತ್ರಿಸಬಹುದಾದ ಫ್ರೇಮ್ ಆಗುತ್ತದೆ.

ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು

• ರಾಜಕೀಯ ಬರೆಯಲೇ ಇಲ್ಲ. ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಮನಸ್ಸಿನಲ್ಲಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಅಸಮಂಜಸವಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸುವುದು; ಇದು ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪು.
• ಗಡಿಗಳನ್ನು ಸಡಿಲಗೊಳಿಸುವ ಷರತ್ತು ಹಾಕುವುದು. ನೀತಿಯಲ್ಲಿ "ವೇಗಕ್ಕಾಗಿ ಗೌಪ್ಯತೆ ವಿಶ್ರಾಂತಿ" ನಂತಹ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ.
• ನಿಷೇಧಿತ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಬಿಡುವುದು. ರೋಗನಿರ್ಣಯ/ಬಿಕ್ಕಟ್ಟು/ಚಿಕಿತ್ಸೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ನಿಷೇಧಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಬರೆಯುತ್ತಿಲ್ಲ.
• ಪಾರದರ್ಶಕತೆಯನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುವುದು. AI ಬಳಕೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಕ್ಲೈಂಟ್‌ಗೆ ಯಾವುದೇ ಮಾಹಿತಿ ನೀಡುತ್ತಿಲ್ಲ.
• ನೀತಿಯನ್ನು ನವೀಕರಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ. ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಶಾಸನ ಬದಲಾದಂತೆ ಹಳೆಯ ನಿಯಮಗಳನ್ನೇ ಮುಂದುವರಿಸುವುದು.

ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ

ಈ ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ನ ಮೂರು ತತ್ವಗಳು (ಮಿತಿ, ದೃಢೀಕರಣ, ಗೌಪ್ಯತೆ) ಲಿಖಿತ, ಜಾರಿಗೊಳಿಸಬಹುದಾದ AI ಬಳಕೆಯ ನೀತಿಯಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತವೆ. ಉತ್ತಮ ನೀತಿಯು ಆರು ಘಟಕಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ: ಅನುಮತಿಸಲಾದ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರದೇಶಗಳು, ನಿಷೇಧಿತ ಪ್ರದೇಶಗಳು (ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ಬಿಕ್ಕಟ್ಟು, ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ನಿರ್ಧಾರ), ಡೇಟಾ/ಅನಾಮಧೇಯತೆಯ ನಿಯಮ, ಪರಿಶೀಲನಾ ಹಂತಗಳು, ಪಕ್ಷಪಾತ ಮತ್ತು ಭಾಷಾ ನಿಯಂತ್ರಣ, ಕ್ಲೈಂಟ್‌ಗೆ ಪಾರದರ್ಶಕತೆ. ರಾಜಕೀಯ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದೆ ಗಡಿಗಳನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು, ಅವುಗಳನ್ನು ಸಡಿಲಿಸಲು ಅಲ್ಲ; ಸ್ಥಿರತೆ, ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ ಮತ್ತು ಪಾರದರ್ಶಕತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಕ್ಲೈಂಟ್‌ಗೆ ಪ್ರಾಮಾಣಿಕವಾಗಿ AI ಬಳಕೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸಿ ಮತ್ತು ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ನೀತಿಯನ್ನು ನವೀಕರಿಸಿ. AI ವೇಗವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ; ಜವಾಬ್ದಾರಿ, ನಿರ್ಧಾರ ಮತ್ತು ನೈತಿಕತೆ ಯಾವಾಗಲೂ ನಿಮ್ಮದಾಗಿದೆ.

ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ

ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಅಭ್ಯಾಸ ಅಥವಾ ಸಂಸ್ಥೆಗಾಗಿ ಒಂದು ಪುಟದ AI ಬಳಕೆಯ ನೀತಿಯನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ. ಎಲ್ಲಾ ಆರು ಘಟಕಗಳನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಿ (ಅನುಮತಿಸಿದ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು, ನಿಷೇಧಿತ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು, ಡೇಟಾ ನಿಯಮ, ಪರಿಶೀಲನೆ, ಪಕ್ಷಪಾತ/ಭಾಷೆ, ಪಾರದರ್ಶಕತೆ). ನಂತರ ಈ ನೀತಿಯ ಮೂಲಕ ನಿಮ್ಮ ನಿಜವಾದ ಕೆಲಸದ ದಿನದಿಂದ 5 ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಒಂದೊಂದಾಗಿ ಚಲಾಯಿಸಿ ಮತ್ತು "ನಾನು ನಿಯಮವನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿದ್ದೇನೆಯೇ?" ಪ್ರತಿಯೊಂದಕ್ಕೂ. ನೀವು ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಉತ್ತರಿಸಬಹುದೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ನೀವು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಉತ್ತರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದ ಐಟಂಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಬರೆಯಿರಿ.

ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ

• [ ] ನಾನು ಅನುಮತಿ ಮತ್ತು ನಿಷೇಧಿತ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಬರವಣಿಗೆಯಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿದ್ದೇನೆ.
• ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ಬಿಕ್ಕಟ್ಟು ಮತ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ನಿಷೇಧಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ನಾನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಬರೆದಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ಡೇಟಾ/ಅನಾಮಧೇಯತೆ ಮತ್ತು ಅನುಮೋದಿತ ವಾಹನ ನಿಯಮವನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ಪ್ರತಿ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಪ್ರಕಾರದ ಪರಿಶೀಲನೆ ಹಂತಗಳನ್ನು ಬರೆದಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ನೀತಿಗೆ ಪಕ್ಷಪಾತ ಮತ್ತು ಭಾಷಾ ಪರಿಶೀಲನೆಯನ್ನು ಸೇರಿಸಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ಕ್ಲೈಂಟ್‌ಗಾಗಿ ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ವಿಮರ್ಶೆ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿದೆ.

ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಪರೀಕ್ಷೆ

1. ಒಬ್ಬ ಮನಶ್ಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞ ತನ್ನ ಕ್ಲೈಂಟ್ ವಿವರಿಸಿದ ರೋಗಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ಬರೆಯುತ್ತಾನೆ ಮತ್ತು "ಈ ಕ್ಲೈಂಟ್ ಯಾವ ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ?" ಎಂದು ಕೇಳುತ್ತಾನೆ. ಅತ್ಯಂತ ಸರಿಯಾದ ವಿಧಾನ ಯಾವುದು?

• ಎ) ಸಂಭವನೀಯ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸಲು ಮಾತ್ರ AI ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು; ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಸಂದರ್ಶನ, ಇತಿಹಾಸ ಮತ್ತು ಸ್ವಂತ ತೀರ್ಪಿನ ಮೂಲಕ ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಮಾಡುವುದು ✔
• ಬಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ನೀಡಿದ ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ವರದಿಯಲ್ಲಿ ಬರೆಯುವುದು
• ಸಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಒಂದೇ ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಹಲವಾರು ಬಾರಿ ನೀಡಿದರೆ, ಅದನ್ನು ಅಂತಿಮವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
• ಡಿ) ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು ಸಂದರ್ಶನವನ್ನು ಕಡಿಮೆಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸುವುದು

ವಿವರಣೆ: ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಮಾಡುವುದು ಸುರಕ್ಷತೆ-ನಿರ್ಣಾಯಕ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ನಿರ್ಧಾರವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಬಹು ಡೇಟಾ, ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಸಂದರ್ಶನ, ಇತಿಹಾಸ ಮತ್ತು ತೀರ್ಪು ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಸಂಭವನೀಯ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುವಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸಹಾಯಕವಾಗಬಹುದು, ಆದರೆ ಸಮರ್ಥ ತಜ್ಞರ (ಮನಶ್ಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞ/ಮನೋವೈದ್ಯ) ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ತೀರ್ಪಿನ ಮೂಲಕ ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. AI ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಈ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಬದಲಿಸುವುದಿಲ್ಲ.

2. ಕ್ಲೈಂಟ್‌ನ ಸೆಶನ್ ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಕ್ಲೌಡ್-ಆಧಾರಿತ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಸಾಧನವಾಗಿ ನೀವು ಸಾರಾಂಶ ಮಾಡಲು ಬಯಸುತ್ತೀರಿ. KVKK ಮತ್ತು ವೃತ್ತಿಪರ ಗೌಪ್ಯತೆಯ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಮಾಡಬೇಕಾದ ಮೊದಲ ವಿಷಯ ಯಾವುದು?

• ಎ) ನೈಜ ಹೆಸರು ಮತ್ತು ವಿವರಗಳೊಂದಿಗೆ ದಾಖಲೆಯನ್ನು ಅಂಟಿಸುವುದು
• ಬಿ) ವಿಷಯವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವುದು, ಉಪಕರಣದ ಗೌಪ್ಯತೆ/ಡೇಟಾ ನೀತಿಯನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಸಮ್ಮತಿಯ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಗಮನಿಸುವುದು ✔
• ಸಿ) ಕ್ಲೈಂಟ್‌ನ ಉಪನಾಮವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಉಳಿದವುಗಳನ್ನು ಹಾಗೆಯೇ ಬಿಡಿ.
• ಡಿ) ಗೌಪ್ಯತೆ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದ್ದರೂ, ವೇಗಕ್ಕಾಗಿ ಎಲ್ಲಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವುದು

ವಿವರಣೆ: ಕ್ಲೈಂಟ್ ಡೇಟಾ ವಿಶೇಷ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ. ಕ್ಲೌಡ್ ಟೂಲ್‌ಗೆ ನೀಡುವ ಮೊದಲು, ಹೆಸರು, ಸ್ಥಳ, ದಿನಾಂಕ ಮತ್ತು ಕೆಲಸದ ಸ್ಥಳದಂತಹ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಅನಾಮಧೇಯವಾಗಿರಬೇಕು; ಸಾಧ್ಯವಾದರೆ, ಗುರುತಿಸಲಾಗದ ವಿಷಯವನ್ನು ಬಳಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಉಪಕರಣವು ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಗ್ರಾಹಕನ ತಿಳುವಳಿಕೆಯುಳ್ಳ ಒಪ್ಪಿಗೆಯನ್ನು ಗಮನಿಸಬೇಕು.

3. ಆರ್ಟಿಫಿಶಿಯಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ ಲೇಖನದ ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ "2019 ರ ದಿನಾಂಕದ ಈ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ ಪರಿಣಾಮದ ಗಾತ್ರವು d = 0.82 ಎಂದು ಕಂಡುಬಂದಿದೆ" ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ನೀವು ಆ ಲೇಖನವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ನೀವು ಏನು ಮಾಡಬೇಕು?

• ಎ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿರುವುದರಿಂದ ಗುಣಲಕ್ಷಣವನ್ನು ಬಳಸುವುದು
• ಬಿ) ಮೂಲವನ್ನು ಹುಡುಕದೆ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಬರೆಯುವುದು ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ಸಮಂಜಸವಾಗಿದೆ
• ಸಿ) ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಪಠ್ಯದಿಂದ ನಾವು ಮೂಲ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮದ ಗಾತ್ರವನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸುವವರೆಗೆ ಕ್ಲೈಮ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಿ ✔
• ಡಿ) ಇನ್ನೊಂದು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಕೇಳಿ ಮತ್ತು ಅದೇ ಸಂಖ್ಯೆಯೊಂದಿಗೆ ಬಂದರೆ ಅದನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಿ

ವಿವರಣೆ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಉಲ್ಲೇಖಗಳು, ಲೇಖಕರು ಅಥವಾ ನೈಜವೆಂದು ತೋರುವ ಆದರೆ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲದ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು (ಭ್ರಮೆ). ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲಾಗದ ಮೂಲ ಅಥವಾ ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗದ ಪರಿಣಾಮದ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಮೂಲದಿಂದ ದೃಢೀಕರಿಸುವವರೆಗೆ ಕ್ಲೈಮ್ ಅನ್ನು ಅಮಾನ್ಯವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

4. ಸೆಷನ್‌ನಲ್ಲಿ ಕ್ಲೈಂಟ್ ಆತ್ಮಹತ್ಯೆಯ ಆಲೋಚನೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ವರದಿ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಈ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಪಾತ್ರ ಹೇಗಿರಬೇಕು?

• ಎ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಅಪಾಯವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಬೇಕು ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕನಿಗೆ ಭದ್ರತಾ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ತಿಳಿಸಬೇಕು
• ಬಿ) ಕ್ಲೈಂಟ್ ಅನ್ನು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಚಾಟ್ ಬೋಟ್‌ಗೆ ನಿರ್ದೇಶಿಸಬೇಕು
• ಸಿ) ತುರ್ತು ಸೇವೆಗೆ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಕರೆ ಮಾಡಲು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿಸಬೇಕು
• ಡಿ) ನಿರ್ಧಾರ ಮತ್ತು ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪವು ತಜ್ಞರಿಗೆ ಸೇರಿದೆ; AI ಅಪಾಯವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ, ಬಿಕ್ಕಟ್ಟು ಮಾನವ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯಾಗಿದೆ ✔

ವಿವರಣೆ: ಆತ್ಮಹತ್ಯೆ ಮತ್ತು ಬಿಕ್ಕಟ್ಟಿನ ಅಪಾಯವು ಸುರಕ್ಷತೆ-ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯಾಗಿದ್ದು ಅದು ನೈಜ-ಸಮಯದ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ, ನಿಶ್ಚಿತಾರ್ಥ ಮತ್ತು ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು, ಅಪಾಯವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಮತ್ತು ಮಧ್ಯಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ತಜ್ಞರು ನೇರವಾಗಿ ಹೆಜ್ಜೆ ಹಾಕುತ್ತಾರೆ; ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ, ಹಾಟ್‌ಲೈನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಮಾನವ ಬೆಂಬಲ ಸರಪಳಿಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿ, AI ಅಧಿವೇಶನದ ಹೊರಗಿನ ತಜ್ಞರಿಗೆ ಜ್ಞಾಪನೆಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.

5. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯೊಂದಿಗೆ ತಯಾರಿಸಲಾದ ಸೈಕೋಎಜುಕೇಶನಲ್ ಬ್ರೋಷರ್‌ನಲ್ಲಿ ಯಾವ ಅಪಾಯವು ಹೆಚ್ಚು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ?

• ಎ) ಕ್ಲೈಂಟ್ ಅನ್ನು ಸ್ವಯಂ-ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುವ ತಪ್ಪು/ಕಳಂಕಿತ ಮಾಹಿತಿ ✔
• ಬಿ) ಕರಪತ್ರದ ಕಳಪೆ ದೃಶ್ಯ ವಿನ್ಯಾಸ
• ಸಿ) ಕರಪತ್ರವು ತುಂಬಾ ಉದ್ದವಾಗಿದೆ
• ಡಿ) ಫಾಂಟ್ ಚಿಕ್ಕದಾಗಿದೆ

ವಿವರಣೆ: ಸೈಕೋಎಜುಕೇಶನಲ್ ವಸ್ತುವು ಕ್ಲೈಂಟ್‌ನ ಕೈಯಲ್ಲಿದ್ದಾಗ, ಅದು ಸ್ವಯಂ-ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸಾ ಸಾಧನವಾಗಿ ಬದಲಾಗಬಹುದು ಮತ್ತು ತಪ್ಪಾದ ಅಥವಾ ಕಳಂಕಿತ ಮಾಹಿತಿಯು ಹಾನಿಯನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು. ಆದ್ದರಿಂದ, ಸಾಕ್ಷ್ಯ, ಭದ್ರತೆ ಮತ್ತು ಸರಿಯಾದ ಚೌಕಟ್ಟಿಗೆ ವಸ್ತುವನ್ನು ಪರಿಣಿತವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು; "ಈ ಮಾಹಿತಿಯು ವೃತ್ತಿಪರ ತೀರ್ಪಿಗೆ ಪರ್ಯಾಯವಲ್ಲ" ಎಂಬ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯನ್ನು ಸೇರಿಸಬೇಕು.

6. ನಿಮ್ಮ ಗುಣಾತ್ಮಕ ಸಂಶೋಧನಾ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ (ಸಂದರ್ಶನ ಪ್ರತಿಗಳು) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ವಿಷಯಾಧಾರಿತ ಕೋಡಿಂಗ್ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ನೀವು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತೀರಿ. ಆರೋಗ್ಯಕರ ವಿಧಾನ ಯಾವುದು?

• ಎ) ಅಂತಿಮ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಾಗಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಕೋಡ್‌ಗಳನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡುವುದು
• ಬಿ) ಕೋಡ್‌ಗಳನ್ನು ಆರಂಭಿಕ ಡ್ರಾಫ್ಟ್‌ಗಳಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಿ ಮತ್ತು ಡೇಟಾವನ್ನು ಓದುವ ಮೂಲಕ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ, ಸರಿಪಡಿಸಿ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿ ✔
• ಸಿ) ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ಬಿಡುವುದು ಮತ್ತು ಡೇಟಾವನ್ನು ಓದದಿರುವುದು
• ಡಿ) ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಓದುವಿಕೆಯನ್ನು ಮಾಡದಿರುವುದು ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ

ವಿವರಣೆ: AI ಆರಂಭಿಕ ಕೋಡ್ ಸಲಹೆಗಳು ಮತ್ತು ಥೀಮ್ ಔಟ್‌ಲೈನ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವಲ್ಲಿ ವೇಗವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಗುಣಾತ್ಮಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಸಂಶೋಧಕರಿಂದ ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ತೀರ್ಪು ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸಂಕೇತಗಳು ಪ್ರಾರಂಭವಾಗಿವೆ; ಸಂಶೋಧಕರು ಎಲ್ಲಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಓದುತ್ತಾರೆ, ಕೋಡ್‌ಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಸರಿಪಡಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಅಂತರ-ಕೋಡರ್ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಗಮನಿಸುತ್ತಾರೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಪ್ರತಿಲೇಖನವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಬೇಕು.

7. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಮನೋವಿಜ್ಞಾನದ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಪಕ್ಷಪಾತವು ಏಕೆ ಪ್ರಮುಖ ಅಪಾಯವಾಗಿದೆ?

• ಎ) ಪಕ್ಷಪಾತವು ಕೇವಲ ತಾಂತ್ರಿಕ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ, ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಪ್ರಸ್ತುತವಲ್ಲ
• ಬಿ) ಆಧುನಿಕ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸಲಾಗಿದೆ
• ಸಿ) ಮಾದರಿಯ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳು ಸಂಸ್ಕೃತಿ/ಲಿಂಗ/ರೋಗನಿರ್ಣಯದಿಂದ ತಿರುಚಬಹುದು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವನ್ನು ತಪ್ಪುದಾರಿಗೆ ಎಳೆಯಬಹುದು ಮತ್ತು ಹಾನಿಗೊಳಿಸಬಹುದು ✔
• ಡಿ) ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಪಕ್ಷಪಾತ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ

ವಿವರಣೆ: ಮಾದರಿಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂಸ್ಕೃತಿಗಳು ಮತ್ತು ಭಾಷೆಗಳಿಂದ ದತ್ತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಕಾರಣ, ಅವರು ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ ಮತ್ತು ಲಿಂಗ ಪಕ್ಷಪಾತಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು; ಒಂದು ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿ 'ಸಾಮಾನ್ಯ' ಮತ್ತು ಇನ್ನೊಂದು ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿ 'ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರೀಯ' ಎಂದು ರೋಗಲಕ್ಷಣವನ್ನು ಓದಬಹುದು ಅಥವಾ ಕಳಂಕಿತ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು. ಇದು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವನ್ನು ವಿರೂಪಗೊಳಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಹಾನಿಗೊಳಿಸಬಹುದು; ವಿವಿಧ ಗುಂಪುಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಕೃತಿಗಳಿಗೆ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಆಡಿಟ್ ಮಾಡಬೇಕು.

8. ನಿಮ್ಮ ಕ್ಲೈಂಟ್‌ಗೆ ಚಿಕಿತ್ಸಕ ಚಾಟ್ ಬೋಟ್ ಅನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲು ನೀವು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತಿದ್ದೀರಿ. ನೀವು ಮೊದಲು ಏನು ಮಾಡಬೇಕು?

• ಎ) ಇದು ಜನಪ್ರಿಯವಾಗಿರುವ ಕಾರಣ ನೇರವಾಗಿ ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಿ
• ಬಿ) ಬೋಟ್ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಅವಧಿಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು ಎಂದು ಹೇಳುವುದು
• ಸಿ) ಕ್ಲೈಂಟ್ ಬಿಕ್ಕಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ ಬೋಟ್ ಅನ್ನು ನಂಬುವಂತೆ ಸೂಚಿಸುವುದು.
• ಡಿ) ಆಡಿಟ್ ಪುರಾವೆಗಳು, ಭದ್ರತೆ, ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಸೂಕ್ತತೆ ಮತ್ತು ಬೋಟ್ ಅನ್ನು ಸೀಮಿತ ಪೂರಕವಾಗಿ ಇರಿಸಿ ✔

ವಿವರಣೆ: ಡಿಜಿಟಲ್ ಮಾನಸಿಕ ಆರೋಗ್ಯ ಸಾಧನವನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುವ ಮೊದಲು, ಅದರ ಪುರಾವೆ ಬೇಸ್, ಭದ್ರತೆ (ಬಿಕ್ಕಟ್ಟು ನಿರ್ವಹಣೆ), ಗೌಪ್ಯತೆ/ಡೇಟಾ ನೀತಿ ಮತ್ತು ಕ್ಲೈಂಟ್‌ನ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗೆ ಸೂಕ್ತತೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು. ಬೋಟ್ ಅನ್ನು ಮಾನವ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗೆ ಪರ್ಯಾಯವಾಗಿ ಇರಿಸಬಾರದು, ಆದರೆ ಸೀಮಿತ ಪೂರಕವಾಗಿ, ಮತ್ತು ಬಿಕ್ಕಟ್ಟಿನ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಇದು ಅಸಮರ್ಪಕವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಕ್ಲೈಂಟ್ಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ವಿವರಿಸಬೇಕು.

9. AI ಒಂದು ಕರಡು ಅಧಿವೇಶನ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ತಯಾರಿಸಿತು. ಈ ರೂಪರೇಖೆಯನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೊದಲು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಕಾದ ಪ್ರಮುಖ ಹಂತ ಯಾವುದು?

• ಎ) ಅಧಿವೇಶನದಲ್ಲಿ ನಿಜವಾಗಿ ಏನಾಯಿತು ಎಂಬುದರೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸುವ ಮೂಲಕ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ, ಫ್ಯಾಬ್ರಿಕೇಟೆಡ್/ಕಾಣೆಯಾದ ವಿಷಯವನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಿ ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ ✔
• ಬಿ) ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ಫೈಲ್‌ಗೆ ಉಳಿಸುವುದು
• ಸಿ) ಕರಡು ಸರಾಗವಾಗಿ ಬರೆಯಲ್ಪಟ್ಟಿರುವುದರಿಂದ ಅದು ಸರಿಯಾಗಿದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸುವುದು
• ಡಿ) ಕ್ಲೈಂಟ್ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ಅನುಮೋದಿಸಿ ಮತ್ತು ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಲ್ಲದೆ ಅದನ್ನು ಬಳಸಿ.

ವಿವರಣೆ: AI ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಬಿಟ್ಟುಬಿಡಲಾದ ಪ್ರಮುಖ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸೇರಿಸಬಹುದು, ನಿಜವಾಗಿ ಹೇಳದೆ ಇರುವ ಹೇಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು (ಭ್ರಮೆ), ಅಥವಾ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ತಪ್ಪಾದ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಒದಗಿಸಬಹುದು. ತಜ್ಞರು ಅಧಿವೇಶನದಲ್ಲಿ ನಿಜವಾಗಿ ಏನಾಯಿತು ಎಂಬುದರೊಂದಿಗೆ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ಹೋಲಿಸುತ್ತಾರೆ, ಅದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ, ಅದನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ವಿಷಯಕ್ಕೆ ಜವಾಬ್ದಾರರಾಗಿರುತ್ತಾರೆ. ಟಿಪ್ಪಣಿ ಕಾನೂನು ಮತ್ತು ವೈದ್ಯಕೀಯ ದಾಖಲೆಯಾಗಿದೆ.

10. ಮನೋವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿ ಕೆಳಗಿನವುಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವುದು 'ಹಸಿರು ವಲಯ' (ಕಡಿಮೆ ಅಪಾಯ) ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ?

• ಎ) ಕ್ಲೈಂಟ್ ಆತ್ಮಹತ್ಯೆಯ ಅಪಾಯದಲ್ಲಿದೆಯೇ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು
• ಬಿ) ಅನಾಮಧೇಯ ಮನೋಶಿಕ್ಷಣ ಪಠ್ಯದ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸಲು ಕರಡು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುವುದು ✔
• ಸಿ) ಸ್ಕೇಲ್ ಸ್ಕೋರ್‌ನಿಂದ ನಿರ್ಣಾಯಕ ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಮಾಡುವುದು
• ಡಿ) ಔಷಧಿ ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು

ವಿವರಣೆ: ಅನಾಮಧೇಯ ಮನೋಶಿಕ್ಷಣ ಪಠ್ಯದ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಅಪಾಯಿಂಟ್‌ಮೆಂಟ್ ರಿಮೈಂಡರ್ ಇಮೇಲ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುವಂತಹ ಕಾರ್ಯಗಳು ಕಡಿಮೆ ಅಪಾಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅವುಗಳು ರೋಗನಿರ್ಣಯ/ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಕ್ಷಿಪ್ರ ಪರಿಶೀಲನೆಯೊಂದಿಗೆ ಬಳಸಲು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ಅಪಾಯದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ನಿರ್ಧಾರವು ಕೆಂಪು (ಸುರಕ್ಷತೆ-ನಿರ್ಣಾಯಕ) ವಲಯದಲ್ಲಿದೆ.

11. ಸೈಕೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ ಪ್ರಮುಖ ಮಿತಿ ಯಾವುದು?

• ಎ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಸ್ಕೋರ್ ಅನ್ನು ಅರ್ಥೈಸುತ್ತದೆಯಾದ್ದರಿಂದ, ತಜ್ಞರ ಕಾಮೆಂಟ್ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ.
• ಬಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಹೆಸರನ್ನು ಹೇಳಲು ಸಾಕು
• ಸಿ) ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವು ಒಂದೇ ಅಂಕದಿಂದ ಉದ್ಭವಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ತೀರ್ಪು ಮತ್ತು ಬಹು ಡೇಟಾದಿಂದ; ಹಕ್ಕುಸ್ವಾಮ್ಯ ಮತ್ತು ರೂಢಿ ಸಂದರ್ಭದ ಪಾಲನೆ ✔
• ಡಿ) ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಂಸ್ಕೃತಿಯಲ್ಲಿಯೂ ಕಟ್-ಆಫ್ ಸ್ಕೋರ್ ಒಂದೇ ಆಗಿರುತ್ತದೆ

ವಿವರಣೆ: ಸ್ಕೇಲ್/ಟೆಸ್ಟ್ ಸ್ಕೋರ್ ಡೇಟಾದ ತುಣುಕು; ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವು ಒಂದೇ ಅಂಕದಿಂದ ಉದ್ಭವಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಅನೇಕ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಹಕ್ಕುಸ್ವಾಮ್ಯ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಂದರ್ಭಕ್ಕೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಸಬ್‌ಸ್ಕೇಲ್ ವಿವರಣೆ ಮತ್ತು ಭಾಷಾ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ತೀರ್ಪು, ಬಹು ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ ಸಿಂಧುತ್ವದ ಚೌಕಟ್ಟಿನೊಳಗೆ ಪರಿಣಿತರು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ಮಾಡುತ್ತಾರೆ.

12. ನೈಜ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯನ್ನು AI ಏಕೆ ಬದಲಾಯಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ?

• ಎ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ವೇಗವಾಗಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುತ್ತದೆ
• ಬಿ) ಹೇಗಾದರೂ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಅನಗತ್ಯ
• ಸಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಕ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ಪರವಾನಗಿ ಪಡೆದಿದೆ.
• ಡಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ, ನೈಜ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ತಿಳಿದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ನೈತಿಕ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ; ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಗೆ ಮಾನವ ತಜ್ಞರ ಅಗತ್ಯವಿದೆ ✔

ವಿವರಣೆ: ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ; ಇದು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ, ಸಂಬಂಧಿತ ಮತ್ತು ಕ್ಲೈಂಟ್‌ನ ನೈಜ ಸಂದರ್ಭ ಮತ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸಕನ ಬೆಳವಣಿಗೆಯನ್ನು ತಿಳಿದಿರುವ ಸಮರ್ಥ ವೃತ್ತಿಪರರ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಾಗಿದೆ. AI ಕೇಸ್ ರಿಹರ್ಸಲ್ ಮತ್ತು ಫಾರ್ಮುಲೇಶನ್ ಡ್ರಾಫ್ಟಿಂಗ್‌ಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು, ಆದರೆ ಇದು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ, ನೈಜ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ತಿಳಿದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ನೈತಿಕ/ಕಾನೂನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯನ್ನು ನೀಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಗೆ ಮಾನವ ತಜ್ಞರ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.

13. ನೀವು ಮನೋವಿಜ್ಞಾನ ಸಂಸ್ಥೆಗಾಗಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಬಳಕೆಯ ನೀತಿಯನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುತ್ತಿದ್ದೀರಿ. ಕೆಳಗಿನವುಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವುದನ್ನು ಸೇರಿಸಬೇಕು?

• ಎ) ಅನಾಮಧೇಯತೆಯ ನಿಯಮ, ಬಳಕೆಯ ನಿಷೇಧಿತ ಪ್ರದೇಶಗಳು, ಕಡ್ಡಾಯ ಪರಿಶೀಲನೆ ಮತ್ತು ಕ್ಲೈಂಟ್‌ಗೆ ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ✔
• ಬಿ) ಕ್ಲೈಂಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ವೇಗಕ್ಕಾಗಿ ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸದೆ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲು ಅನುಮತಿ
• ಸಿ) ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ವರ್ಗಾಯಿಸುವುದು
• ಡಿ) ಬಿಕ್ಕಟ್ಟಿನ ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು ಚಾಟ್ ಬೋಟ್‌ಗೆ ನಿರ್ದೇಶಿಸುವುದು

ವಿವರಣೆ: ಉತ್ತಮ ನೀತಿ; ಉಪಕರಣಕ್ಕೆ ಯಾವ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀಡಬಹುದು (ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ನಿಯಮ), ರೋಗನಿರ್ಣಯ/ಬಿಕ್ಕಟ್ಟು, ಕಡ್ಡಾಯ ಪರಿಶೀಲನೆ ಹಂತಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ಲೈಂಟ್‌ಗೆ ಪಾರದರ್ಶಕತೆಯಂತಹ ನಿಷೇಧಿತ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಇದು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. 'ವೇಗಕ್ಕಾಗಿ ಎಕ್ಸ್‌ಪ್ರೆಸ್ ಗೌಪ್ಯತೆ'ಯಂತಹ ಷರತ್ತುಗಳು ನೈತಿಕ ಮತ್ತು ಕಾನೂನು ಅಪಾಯಗಳಾಗಿವೆ; ರಾಜಕೀಯ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದೆ ಗಡಿಗಳನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು, ಅವುಗಳನ್ನು ಸಡಿಲಿಸಲು ಅಲ್ಲ.

14. AI ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲು ಕೆಳಗಿನವುಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವುದು ಮಾನ್ಯ ಸಮರ್ಥನೆಯಾಗಿದೆ?

• ಎ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಒಂದೇ ಉತ್ತರವನ್ನು ಒಂದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಬಾರಿ ನೀಡುವುದರಿಂದ ಅದು ಸರಿಯಾಗಿದೆ
• ಬಿ) ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಪುರಾವೆ, ಮಾನ್ಯ ಮಾಪನ ಮತ್ತು ಸಮರ್ಥ ತಜ್ಞರ ತೀರ್ಪು ✔ ಮೂಲಕ ಹಕ್ಕು ದೃಢೀಕರಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ
• ಸಿ) ಉತ್ತರವು ಸರಿಯಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅದನ್ನು ನಿರರ್ಗಳವಾಗಿ ಮತ್ತು ಮನವರಿಕೆಯಾಗುವಂತೆ ಬರೆಯಲಾಗಿದೆ.
• ಡಿ) AI ಶಕ್ತಿಯುತ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಅದರ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ನಿಖರವಾಗಿದೆ

ವಿವರಣೆ: ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಅಥವಾ ರಿಸರ್ಚ್ ಕ್ಲೈಮ್‌ಗೆ ಸಮರ್ಥನೆ; ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಸಾಕ್ಷ್ಯ, ಮಾನ್ಯ ಮಾಪನ, ಅನ್ವಯವಾಗುವ ನೈತಿಕ/ವೃತ್ತಿಪರ ಮಾನದಂಡ ಮತ್ತು ಸಮರ್ಥ ವೃತ್ತಿಪರ ತೀರ್ಪು. 'AI ಹೇಳಿದರು', 'ನಿರರ್ಗಳವಾಗಿ ಬರೆಯಲಾಗಿದೆ' ಅಥವಾ 'ಅದೇ ಅನೇಕ ಬಾರಿ ನೀಡಿದರು' ಮಾನ್ಯ ಸಮರ್ಥನೆಗಳಲ್ಲ; ಇವುಗಳು ಸತ್ಯದ ಚಿಹ್ನೆಗಳಲ್ಲ, ಆದರೆ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾದ ಸ್ಥಿರತೆಯ ಸಂಕೇತಗಳಾಗಿವೆ.