ಲಾಭಗಳು:
- UX ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋ (ಸಂಶೋಧನೆ ಸಿಂಥೆಸಿಸ್, ಪರ್ಸನಾ, ವೈರ್ಫ್ರೇಮ್, ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಟೆಕ್ಸ್ಟ್, ಟೆಸ್ಟ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ನೈಜ ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಆಲಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ವಿನ್ಯಾಸದ ನಿರ್ಧಾರವು ಕಾರ್ಯದ ಅಪಾಯದ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಡಿಸೈನರ್ನಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲಿ ಉಳಿಯುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
- ಪ್ರತಿ AI ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ನೈಜ ಬಳಕೆದಾರ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಪುರಾವೆಗಳಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ ಪ್ರತಿಫಲಿತವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ತನಿಖೆಯ ಹಂತಗಳ ಮೂಲಕ ಭ್ರಮೆಗಳು ಮತ್ತು ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ
- KVKK ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿ ಬಳಕೆದಾರರ ಸಂಭಾಷಣೆ ದಾಖಲೆಗಳು ಮತ್ತು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ಒಪ್ಪಿಗೆಯ ಮಿತಿಯೊಳಗೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ವರ್ಗಾಯಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
ಬಳಕೆದಾರರ ಅನುಭವ (UX, ಅಂದರೆ, ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭದಿಂದ ಅಂತ್ಯದವರೆಗೆ ಬಳಸುವ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಅನುಭವ) ವಿನ್ಯಾಸವು "ಮೊದಲು ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ, ನಂತರ ಅದನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಿ" ಎಂಬ ತತ್ವದೊಂದಿಗೆ ವರ್ಷಗಳಿಂದ ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತಿದೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಈ ಚಕ್ರವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಿದಾಗ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಜನರ ಮೊದಲ ಪ್ರಶ್ನೆ: "ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ನನಗೆ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ?" ಸಣ್ಣ ಉತ್ತರ: ಇಲ್ಲ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ವಿನ್ಯಾಸ ಸಹಾಯಕ; ಇದು ಡ್ರಾಫ್ಟ್ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ, ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಾರಾಂಶಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಗುಣಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಕೇಳಲು, ಸರಿಯಾದ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಮತ್ತು ಈ ನಿರ್ಧಾರದ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ಹೊರಲು ಯಾವಾಗಲೂ ವಿನ್ಯಾಸಕಾರರಿಗೆ ಸೇರಿದೆ. ಈ ಮೊದಲ ಘಟಕವು UX ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋನಲ್ಲಿ AI ಅನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಹಾಕಬೇಕು, ನೀವು ಎಲ್ಲಿ ನಿಲ್ಲಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಹೇಗೆ ಸರಿಸಬೇಕೆಂದು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
UX ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋನಲ್ಲಿ AI ಎಲ್ಲಿ ಸೂಕ್ತವಾಗಿ ಬರುತ್ತದೆ?
UX ಯೋಜನೆಯು ಸರಿಸುಮಾರು ಐದು ಹಂತಗಳ ಮೂಲಕ ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತದೆ: ಅನ್ವೇಷಣೆ (ಸಂಶೋಧನೆ), ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ (ವ್ಯಕ್ತಿತ್ವ ಮತ್ತು ಸಮಸ್ಯೆ), ಉತ್ಪಾದನೆ (ಹರಿವು, ವೈರ್ಫ್ರೇಮ್, ಮೂಲಮಾದರಿ), ಪರೀಕ್ಷೆ (ಉಪಯುಕ್ತತೆ), ಮತ್ತು ವಿತರಣೆ (ವಿನ್ಯಾಸ ವ್ಯವಸ್ಥೆ, ದಾಖಲಾತಿ). ಈ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ವಿಭಿನ್ನ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
- ಡಿಸ್ಕವರಿ: ಆರಂಭಿಕ ಥೀಮ್ಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವ ಮೂಲಕ ಗಂಟೆಗಳ ಬದಲಿಗೆ ನಿಮಿಷಗಳಲ್ಲಿ ಡಜನ್ಗಟ್ಟಲೆ ಸಂದರ್ಶನದ ಪ್ರತಿಗಳನ್ನು (ಲಿಪ್ಯಂತರ ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್ಗಳು) ಸಾರಾಂಶಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಯಾವ ವಿಷಯವು ಮುಖ್ಯ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ಬಿಟ್ಟದ್ದು.
- ವಿವರಣೆ: ಪರ್ಸೋನಾ (ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಬಳಕೆದಾರ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಕಾಲ್ಪನಿಕ ಪ್ರೊಫೈಲ್) ಮತ್ತು ಪ್ರಯಾಣ ನಕ್ಷೆ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಈ ಕರಡುಗಳು ನೈಜ ಡೇಟಾವನ್ನು ಆಧರಿಸಿವೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ನಿಮ್ಮ ಕೆಲಸ.
- ಜನರೇಷನ್: ವೈರ್ಫ್ರೇಮ್ (ಪರದೆಯ ಬಾಕ್ಸ್-ಲೈನ್ ಅಸ್ಥಿಪಂಜರ), ಫ್ಲೋಚಾರ್ಟ್ ಮತ್ತು ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಪಠ್ಯವು ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಪುನರುತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ.
- ಪರೀಕ್ಷೆ: ಪರೀಕ್ಷಾ ದಾಖಲೆಗಳಿಂದ ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಅವುಗಳನ್ನು ಶ್ರೇಣೀಕರಿಸುತ್ತದೆ.
- ಪ್ರಸ್ತುತಿ: ಘಟಕ ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ಮತ್ತು ಬಳಕೆಯ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಬರೆಯುತ್ತದೆ.
ಸಾಮಾನ್ಯ ಥ್ರೆಡ್ ಇದು: AI ಡ್ರಾಫ್ಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ; ತೀರ್ಪು ಮತ್ತು ಅನುಮೋದನೆ ನಿಮ್ಮೊಂದಿಗೆ ಇರುತ್ತದೆ.
ಸಲಹೆ: "ನನಗೆ ಉತ್ತರವನ್ನು ನೀಡಲು" ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಬಳಸಿ ಆದರೆ "ನನಗೆ ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ನೀಡಿ ಮತ್ತು ನನಗೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಅನುಮತಿಸಿ." ನೀವು ತಯಾರಿ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಿದಾಗ ಹೆಚ್ಚಿನ ದಕ್ಷತೆಯು ಬರುತ್ತದೆ, ನಿರ್ಧಾರವಲ್ಲ.
ಮಿಷನ್ ಅಪಾಯದ ಮಟ್ಟ: ಎಲ್ಲಿ ಉಚಿತ, ಎಲ್ಲಿ ಎಚ್ಚರಿಕೆ?
ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಕೆಲಸವೂ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಅಪಾಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಹೆಬ್ಬೆರಳಿನ ಸರಳ ನಿಯಮ: ಔಟ್ಪುಟ್ ಹೆಚ್ಚು ನೇರವಾಗಿ ಬಳಕೆದಾರರ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯ.
ಅನ್ವೇಷಣೆ
ಅಪಾಯದ ಮಟ್ಟ
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಪಾತ್ರ
ಮಾನವ ಅನುಮೋದನೆ
ಸಭೆಯ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಸಾರಾಂಶ
ಕಡಿಮೆ
ಬಹುತೇಕ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ವರ್ಗಾಯಿಸಲಾಗಿದೆ
ಲಘು ಸ್ಕಿಮ್ಮಿಂಗ್
ವೈರ್ಫ್ರೇಮ್ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ
ಕಡಿಮೆ ಮಧ್ಯಮ
ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ
ವಿನ್ಯಾಸಕರು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಸರಿಪಡಿಸುತ್ತಾರೆ
ಸಂಶೋಧನಾ ಥೀಮ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುವುದು
ಮಧ್ಯಮ
ಪೂರ್ವ ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆ
ಉಲ್ಲೇಖದ ಮೂಲಕ ಪರಿಶೀಲನೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆ
ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಪಠ್ಯ (ದೋಷ ಸಂದೇಶ, ಇತ್ಯಾದಿ)
ಮಧ್ಯಮ-ಎತ್ತರದ
ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ
ಟೋನ್, ನಿಖರತೆ, ಕಾನೂನು ಪರಿಶೀಲನೆ
ಪ್ರವೇಶಿಸುವಿಕೆ ದೃಢೀಕರಣ
ಹೆಚ್ಚು
ಪೂರ್ವ ಸ್ಕ್ಯಾನ್
ನಿಜವಾದ ಪರೀಕ್ಷೆ ಕಡ್ಡಾಯ
ಬಳಕೆದಾರರ ನೈಜ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಿ
ಅತ್ಯಧಿಕ
ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ
ಎಲ್ಲಾ ವಿನ್ಯಾಸಕದಲ್ಲಿ
ಈ ಚಾರ್ಟ್ ದಿಕ್ಸೂಚಿಯಾಗಿದೆ: ನೀವು ಮೇಲಕ್ಕೆ ಹೋದಂತೆ, ನೀವು AI ನಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆಗೊಳಿಸುತ್ತೀರಿ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತೀರಿ.
ಭ್ರಮೆ ಮತ್ತು ಪಕ್ಷಪಾತ: ಎರಡು ಮೂಲಭೂತ ಮಿತಿಗಳು
ನೀವು ಮೊದಲಿನಿಂದಲೂ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಎರಡು ಕುರುಡು ತಾಣಗಳನ್ನು ಆಂತರಿಕಗೊಳಿಸಬೇಕು.
ಭ್ರಮೆ (ಫ್ಯಾಬ್ರಿಕೇಶನ್): ಒಂದು ದೊಡ್ಡ ಭಾಷೆಯ ಮಾದರಿ (ಬಹುಶಃ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಪಠ್ಯದ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಪದ-ಊಹೆ ಮಾಡುವ AI) ನಿರರ್ಗಳವಾಗಿ ಆದರೆ ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ತಪ್ಪಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, "ಬಳಕೆದಾರರು 20 ಸಂಭಾಷಣೆಗಳಲ್ಲಿ ವೇಗವನ್ನು ಕೇಳಿದ್ದಾರೆ" ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ವಾಸ್ತವದಲ್ಲಿ ಅಂತಹ ಉಲ್ಲೇಖವಿಲ್ಲ. ಔಟ್ಪುಟ್ ಎಷ್ಟು ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ಕಾಣಿಸಿಕೊಂಡರೂ, ಮೂಲಕ್ಕೆ ಲಿಂಕ್ ಮಾಡದೆ ಅದು ನಿಖರವಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ.
ಪಕ್ಷಪಾತ: ಮಾದರಿಯು ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಅಂತರ್ಗತವಾಗಿರುವ ಪಕ್ಷಪಾತಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. "ಹಳೆಯ ಬಳಕೆದಾರರು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಕ್ಕೆ ಹೆದರುತ್ತಾರೆ" ಎಂಬಂತಹ ಕ್ಲೀಷೆಗಳು ವ್ಯಕ್ತಿತ್ವ ಅಥವಾ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ನಲ್ಲಿ ಹರಿದಾಡಬಹುದು. ಈ ವಾಕ್ಯಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸದ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ನೈಜ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಪರೀಕ್ಷಿಸಬೇಕು.
ಎಚ್ಚರಿಕೆ: AI ಔಟ್ಪುಟ್ನ ನಿರರ್ಗಳತೆ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆ ಒಂದೇ ವಿಷಯವಲ್ಲ. ಅತ್ಯಂತ ಅಪಾಯಕಾರಿ ಔಟ್ಪುಟ್ ತಪ್ಪು ಆದರೆ ಪರಿಪೂರ್ಣ ವಾಕ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಬರೆಯಲಾಗಿದೆ.
ಬಳಕೆದಾರರ ಡೇಟಾ, KVKK ಮತ್ತು ಒಪ್ಪಿಗೆ
UX ಸಂಶೋಧನೆಯು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ: ಸಂಭಾಷಣೆ ಲಾಗ್ಗಳು, ಹೆಸರು, ಕೆಲಸದ ಸ್ಥಳ, ಸ್ಕ್ರೀನ್ಶಾಟ್ಗಳು, ಆಡಿಯೊ ಕೂಡ. ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸಾಧನಕ್ಕೆ ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡುವುದು KVKK (ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ ಸಂರಕ್ಷಣಾ ಕಾನೂನು) ಉಲ್ಲಂಘನೆಯಾಗಿರಬಹುದು. ಹೆಬ್ಬೆರಳಿನ ನಿಯಮವು ಮೂರು ಹಂತಗಳಾಗಿವೆ: ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸು, ಸಮ್ಮತಿಯೊಳಗೆ ಉಳಿಯಿರಿ, ಏಜೆನ್ಸಿ-ಅನುಮೋದಿತ ಸಾಧನವನ್ನು ಬಳಸಿ.
- ಹೆಸರು, ಫೋನ್, ಇಮೇಲ್, ಕಂಪನಿಯ ಹೆಸರು (ಉದಾ. "ಭಾಗವಹಿಸುವವರು 3") ನಂತಹ ನೇರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳನ್ನು ಮಾಸ್ಕ್ ಮಾಡಿ.
- ಸಂಶೋಧನೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಭಾಗವಹಿಸುವವರಿಗೆ ನೀಡಿದ ಒಪ್ಪಿಗೆಯ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಮೀರಬಾರದು; "ಅದನ್ನು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ಸಂಸ್ಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ" ಎಂದು ನೀವು ಹೇಳದಿದ್ದರೆ, ಜಾಗರೂಕರಾಗಿರಿ.
- ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ, ಡೇಟಾವನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗಿದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸುವ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ.
ಮೂರು ಸಣ್ಣ ಪ್ರಕರಣಗಳು
ಪ್ರಕರಣ 1 - ಸಮಯ ಉಳಿತಾಯ, ಸರಿಯಾದ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ. ಡಿಸೈನರ್ AI 18 ಸಂದರ್ಶನದ ಪ್ರತಿಗಳನ್ನು (ಒಟ್ಟು 62 ಪುಟಗಳು) ಸಾರಾಂಶವನ್ನು ಹೊಂದಿತ್ತು. ಕೈಯಿಂದ 2 ದಿನ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಕಾಗಿದ್ದ ಪೂರ್ವ ಓದುವಿಕೆಯನ್ನು 40 ನಿಮಿಷಕ್ಕೆ ಇಳಿಸಲಾಯಿತು. ಆದರೆ ವಿನ್ಯಾಸಕಾರರು ಔಟ್ಪುಟ್ನಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಥೀಮ್ ಅನ್ನು ನಿಜವಾದ ಉಲ್ಲೇಖಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಸಿದ್ದಾರೆ ಮತ್ತು 3 ಥೀಮ್ಗಳಿಗೆ ಯಾವುದೇ ಆಧಾರವಿಲ್ಲ ಎಂದು ಕಂಡುಕೊಂಡರು. ಫಲಿತಾಂಶ: ವೇಗ + ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ.
ಪ್ರಕರಣ 2 - ಪರಿಶೀಲಿಸದ ಔಟ್ಪುಟ್ ಪ್ರಸ್ತುತಿಯನ್ನು ನಮೂದಿಸಿದೆ. ಮತ್ತೊಂದು ತಂಡವು ವರದಿಯಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾದ "70% ಬಳಕೆದಾರರು ಮೊಬೈಲ್ಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುತ್ತಾರೆ" ಎಂಬ ವಾಕ್ಯವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿತ್ತು. ಮೂಲದ ಬಗ್ಗೆ ಕೇಳಿದಾಗ, ಅಂತಹ ಯಾವುದೇ ಡೇಟಾ ಇಲ್ಲ ಎಂದು ತಿಳಿದುಬಂದಿದೆ; ಮಾದರಿಯು ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ರಚಿಸಿದೆ. ಪಾಲುದಾರರ ನಂಬಿಕೆಗೆ ಧಕ್ಕೆಯಾಗಿದೆ. ಪಾಠ: ಸಂಖ್ಯೆಗಳು ಮತ್ತು ಹಕ್ಕುಗಳು ಪುರಾವೆಗಳಿಲ್ಲದೆ ಹರಡುವುದಿಲ್ಲ.
ಪ್ರಕರಣ 3 - ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ ಸೋರಿಕೆಯ ಅಪಾಯ. ಒಬ್ಬ ಇಂಟರ್ನ್ ಆಡಿಯೋ ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಭಾಗವಹಿಸುವವರ ಹೆಸರುಗಳೊಂದಿಗೆ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಲಿಪ್ಯಂತರ ಮಾಡುವ ಉಚಿತ ಸೈಟ್ಗೆ ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಿದ್ದಾರೆ. ಸಂಸ್ಥೆಯ ಭದ್ರತಾ ತಂಡವು ಇದನ್ನು KVKK ಅಪಾಯ ಎಂದು ಗುರುತಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸಲಾಗಿದೆ. ಪಾಠ: ಉಪಕರಣದ ಆಯ್ಕೆ ಮತ್ತು ಅನಾಮಧೇಯತೆಯನ್ನು ಮೊದಲಿನಿಂದಲೂ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
ನಕಲು ಮಾಡಬಹುದಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳು
ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ: ಹಿರಿಯ UX ಸಂಶೋಧನಾ ಸಹಾಯಕ. ಕಾರ್ಯ: ಕೆಳಗಿನ ಅನಾಮಧೇಯ ಸಂದರ್ಶನದ ಪ್ರತಿಲಿಪಿಯಿಂದ 6 ಥೀಮ್ಗಳವರೆಗೆ ಹೊರತೆಗೆಯಿರಿ. ನಿಯಮಗಳು: [ಭಾಗವಹಿಸುವ X] ಟ್ಯಾಗ್ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರತಿ ಥೀಮ್ನ ಪಕ್ಕದಲ್ಲಿ ಕನಿಷ್ಠ ಒಂದು ಪದದ ಉಲ್ಲೇಖವನ್ನು ಸೇರಿಸಿ. ನೀವು ಉಲ್ಲೇಖವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯದ ಥೀಮ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬೇಡಿ. ಸಂದೇಹದಲ್ಲಿ, "ದುರ್ಬಲ ಬೆಂಬಲ" ಎಂದು ಬರೆಯಿರಿ. ಪ್ರತಿಲಿಪಿ: <<ಪಠ್ಯ>>
ಈ AI ಔಟ್ಪುಟ್ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ: ಕೆಳಗಿನ ಥೀಮ್ ಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರತಿ ಐಟಂಗೆ ಪಠ್ಯದಲ್ಲಿ ವಾಸ್ತವಿಕ ಆಧಾರವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ಆಧಾರವಿಲ್ಲದವುಗಳನ್ನು "ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ" ಎಂದು ಗುರುತಿಸಿ ಮತ್ತು ನೀವು ಏಕೆ ಅನುಮಾನಾಸ್ಪದರಾಗಿದ್ದೀರಿ ಎಂದು ಬರೆಯಿರಿ. ಪಟ್ಟಿ: <<ಥೀಮ್ಗಳು>> ಮೂಲ ಪಠ್ಯ: <<ಪ್ರತಿಲಿಪಿ>>
ಕೆಳಗಿನ ಪಠ್ಯದಿಂದ ಎಲ್ಲಾ ವೈಯಕ್ತಿಕ/ಗುರುತಿಸುವ ಡೇಟಾವನ್ನು (ಹೆಸರು, ಫೋನ್, ಇಮೇಲ್, ಕಂಪನಿ, ವಿಳಾಸ) ಹುಡುಕಿ ಮತ್ತು [MASKED] ನೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸಿ. ಬದಲಾವಣೆ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಟೇಬಲ್ ಆಗಿ ಸಹ ಒದಗಿಸಿ. ಯಾವುದೇ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಅಳಿಸಬೇಡಿ, ಅದನ್ನು ಮಾಸ್ಕ್ ಮಾಡಿ.ಪಠ್ಯ: <<dump>>
ವಿನ್ಯಾಸ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಿ: "<<task>>" ಗಾಗಿ ಅಪಾಯದ ಮಟ್ಟವನ್ನು (ಕಡಿಮೆ/ಮಧ್ಯಮ/ಹೆಚ್ಚು) ನಿರ್ಧರಿಸಿ, AI ನ ಪಾತ್ರವನ್ನು ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಮಾನವ ಅನುಮೋದನೆಯನ್ನು ಒಂದು ವಾಕ್ಯದಲ್ಲಿ ಬರೆಯಿರಿ. ನಿಮ್ಮ ತರ್ಕವನ್ನು ವಿವರಿಸಿ.
ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್
ದುರ್ಬಲ: "ಈ ಸಂಭಾಷಣೆಗಳನ್ನು ಸಾರಾಂಶಗೊಳಿಸಿ."
ಫಲಿತಾಂಶ: ಮೂಲವಿಲ್ಲದ, ಸಾಮಾನ್ಯ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗದ ಪಠ್ಯ; ಯಾವ ವಾಕ್ಯ ಎಲ್ಲಿಂದ ಬಂತು ಎಂಬುದು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿಲ್ಲ.
ಪ್ರಬಲವಾದದ್ದು: "ಈ ಅನಾಮಧೇಯ ಪ್ರತಿಲೇಖನದಿಂದ 6 ಥೀಮ್ಗಳವರೆಗೆ ಹೊರತೆಗೆಯಿರಿ; ಪ್ರತಿ ಥೀಮ್ಗೆ [ಭಾಗವಹಿಸುವ X] ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಲಾದ ಕನಿಷ್ಠ ಒಂದು ಮೌಖಿಕ ಉಲ್ಲೇಖವನ್ನು ಸೇರಿಸಿ; ನೀವು ಉಲ್ಲೇಖವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯದ ಥೀಮ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬೇಡಿ."
ಫಲಿತಾಂಶ: ಪುರಾವೆ-ಆಧಾರಿತ, ಆಡಿಟ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ, ನಿರ್ಧಾರ-ಸ್ನೇಹಿ ಫಲಿತಾಂಶ.
ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಒಂದು ವಾಕ್ಯದಲ್ಲಿದೆ: ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಸಂದರ್ಭ + ನಿಯಮ + ಪುರಾವೆ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು
- ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಣದಿಂದ ನಿರ್ಧಾರಕ್ಕೆ ಸರಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯ ಮತ್ತು ಅತ್ಯಂತ ದುಬಾರಿ ತಪ್ಪು; ಒಂದು ಯೋಜಿತ ಥೀಮ್ ಸಂಪೂರ್ಣ ವಿನ್ಯಾಸದ ದಿಕ್ಕನ್ನು ವಿರೂಪಗೊಳಿಸಬಹುದು.
- ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸದೆ ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ. KVKK ಉಲ್ಲಂಘನೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ ನಂಬಿಕೆಯ ನಷ್ಟ.
- ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು "ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು". "ಯಾವ ವಿನ್ಯಾಸ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ?" ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಉತ್ತರವು ಉತ್ಪನ್ನ, ಬಳಕೆದಾರ ಮತ್ತು ಡೇಟಾದಲ್ಲಿದೆ; ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಅಲ್ಲ.
- ವಾಹನದ ಡೇಟಾ ನೀತಿಯನ್ನು ಓದುತ್ತಿಲ್ಲ. ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿಗೆ ಹೋಗುತ್ತದೆಯೇ ಅಥವಾ ಇಲ್ಲವೇ ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಯದೆ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಮೂದಿಸುವುದು.
- ನಿಖರತೆಗಾಗಿ ನಿರರ್ಗಳತೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ಗ್ರಹಿಸುವುದು. ಚೆನ್ನಾಗಿ ಬರೆಯಲ್ಪಟ್ಟ ವಾಕ್ಯವು ಸರಿಯಾದ ವಾಕ್ಯವೆಂದು ಅರ್ಥವಲ್ಲ.
ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ
AI ಯುಎಕ್ಸ್ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋನಲ್ಲಿ ವೇಗವರ್ಧಕ ಮತ್ತು ಬ್ಲೂಪ್ರಿಂಟ್ ಪಾಲುದಾರ; ಇದು ಆವಿಷ್ಕಾರದಿಂದ ಪ್ರಸ್ತುತಿಯವರೆಗೆ ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲೂ ತಯಾರಿ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ತೀರ್ಪು, ನಿರ್ಧಾರ ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿ ವಿನ್ಯಾಸಕನ ಬಳಿ ಇರುತ್ತದೆ. "ಕಾರ್ಯದ ಅಪಾಯವು ಬಳಕೆದಾರರ ಮೇಲೆ ಎಷ್ಟು ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ?" ಪ್ರಶ್ನೆಯೊಂದಿಗೆ ಅಳತೆ ಮಾಡಿ; ಅಪಾಯ ಹೆಚ್ಚಾದಂತೆ ನಿಮ್ಮ ಪರಿಶೀಲನೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿ. ಭ್ರಮೆ ಮತ್ತು ಪಕ್ಷಪಾತವು ಎರಡು ಶಾಶ್ವತ ಮಿತಿಗಳಾಗಿವೆ: ಪ್ರತಿ ಕ್ಲೈಮ್ ಅನ್ನು ಪುರಾವೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಹಿಂತಿರುಗಿಸಿ, ಪ್ರತಿ ಕ್ಲೀಷೆಯನ್ನು ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ. KVKK ಮತ್ತು ಒಪ್ಪಿಗೆಯ ಚೌಕಟ್ಟಿನೊಳಗೆ ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಬಳಕೆದಾರರ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಾಗಿಸಿ. ಈ ಪ್ರತಿವರ್ತನಗಳು ಮಾಡ್ಯೂಲ್ನ ಉಳಿದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ತಂತ್ರಕ್ಕೆ ಸುರಕ್ಷಿತ ಆಧಾರವಾಗಿದೆ.
ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ
- ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಪ್ರಸ್ತುತ ಯೋಜನೆಯಿಂದ (ಅಥವಾ ಕಾಲ್ಪನಿಕ ಯೋಜನೆ) 5 ವಿನ್ಯಾಸ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ.
- ಮೇಲಿನ ಅಪಾಯದ ಕೋಷ್ಟಕದಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಇರಿಸಿ: ಕಡಿಮೆ, ಮಧ್ಯಮ, ಹೆಚ್ಚು.
- ಪ್ರತಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಕಾಗಿ, "AI ನ ಪಾತ್ರ" ಮತ್ತು "ಮಾನವ ಅನುಮೋದನೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆ" ಎಂಬ ಒಂದು ವಾಕ್ಯವನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ.
- ನೀವು ಸಂದರ್ಶನದ ಪ್ರತಿಲೇಖನವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಅದನ್ನು ಮೂರನೇ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ನೊಂದಿಗೆ ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಿ ಮತ್ತು ಮರೆಮಾಚುವ ಕೋಷ್ಟಕವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.
- ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಕೋಷ್ಟಕದಲ್ಲಿ ಬರೆಯಿರಿ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯದ ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ಮಾನವ ಅನುಮೋದನೆ ಏಕೆ ಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ಪ್ಯಾರಾಗ್ರಾಫ್ನಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಿ.
ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ
- [ ] ನಾನು AI ಅನ್ನು ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಜನರೇಟರ್ ಆಗಿ ಇರಿಸಿದ್ದೇನೆ, ನಿರ್ಧಾರ ತಯಾರಕನಂತೆ ಅಲ್ಲ.
- [ ] ನಾನು ಪ್ರತಿ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಅಪಾಯದ ಮಟ್ಟವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಿದೆ.
- [ ] ನಾನು ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಸಾಕ್ಷ್ಯಕ್ಕೆ ಲಿಂಕ್ ಮಾಡುವ ಅಭ್ಯಾಸವನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಂಡಿದ್ದೇನೆ.
- [ ] ನಾನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸದೆ ಯಾವುದೇ ಸಾಧನಕ್ಕೆ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಿಲ್ಲ.
- [ ] ನಾನು ಬಳಸುತ್ತಿರುವ ವಾಹನದ ಡೇಟಾ ನೀತಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ್ದೇನೆ.
- [ ] ನನ್ನ ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿಗೆ ನಾನು ಭ್ರಮೆ ಮತ್ತು ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ್ದೇನೆ.