ಲಾಭಗಳು:
- ವಿನ್ಯಾಸದ ಸ್ವಂತಿಕೆ, ಹಕ್ಕುಸ್ವಾಮ್ಯ, ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಡಾರ್ಕ್ ಪ್ಯಾಟರ್ನ್ ನೀತಿಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತವಾಗಿ ರೂಪಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ
- ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಫಿಗ್ಮಾ, ಮಿರೊ ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿ-ಆಧಾರಿತ UX ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು
- ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಬಳಕೆಯ ನೀತಿ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನಾ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ರಚಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
ಈ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ನಾದ್ಯಂತ, UX ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಹಂತದಲ್ಲೂ ನಾವು AI ಅನ್ನು ವೇಗವರ್ಧಕವಾಗಿ ಬಳಸಿದ್ದೇವೆ. ಈ ಅಂತಿಮ ಘಟಕವು ಈ ಎಲ್ಲಾ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ಚೌಕಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ ಇರಿಸುತ್ತದೆ: ನೈತಿಕ ಗಡಿಗಳು, ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆ, ಹಕ್ಕುಸ್ವಾಮ್ಯ ಮತ್ತು ಬೌದ್ಧಿಕ ಆಸ್ತಿ, ಮತ್ತು ಸರಿಯಾದ ಕೆಲಸಕ್ಕಾಗಿ ಸರಿಯಾದ ಸಾಧನವನ್ನು ಆರಿಸುವುದು. ವಿನ್ಯಾಸಕಾರರಿಗೆ, ಇವುಗಳು "ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಗಮನ" ಅಲ್ಲ ಆದರೆ ವೃತ್ತಿಯ ತಿರುಳು; ಏಕೆಂದರೆ ವಿನ್ಯಾಸವು ಲಕ್ಷಾಂತರ ಜನರ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ದೇಶಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಈ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ದುರುಪಯೋಗಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. AI ಈ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ತೊಡೆದುಹಾಕುವುದಿಲ್ಲ, ಅದು ಅದನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ: ಉಪಕರಣವು ನಿಮ್ಮ ಪರವಾಗಿ ಕ್ಷಿಪ್ರ ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಮಾಡಿದಾಗ, ಔಟ್ಪುಟ್ನ ನೈತಿಕ ಮತ್ತು ಕಾನೂನು ಫಲಿತಾಂಶವು ಇನ್ನೂ ನಿಮ್ಮದಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಡಾರ್ಕ್ ಮಾದರಿಗಳು: ಅಧಿಕಾರದ ದುರುಪಯೋಗ
ಡಾರ್ಕ್ ಪ್ಯಾಟರ್ನ್ ಎನ್ನುವುದು ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಅವರು ಬಯಸದ ಕ್ರಮವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಂತೆ ಮೋಸಗೊಳಿಸುವ ವಿನ್ಯಾಸವಾಗಿದೆ: ರದ್ದುಗೊಳಿಸುವ ಬಟನ್ ಅನ್ನು ಮರೆಮಾಡುವುದು, ಮುಜುಗರದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ "ಇಲ್ಲ" ಎಂದು ಬರೆಯುವುದು ("ಇಲ್ಲ, ನಾನು ಉಳಿಸಲು ಬಯಸುವುದಿಲ್ಲ"), ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿ ಅನ್ಸಬ್ಸ್ಕ್ರೈಬ್ ಮಾಡಲು ಕಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ, ಮೊದಲೇ ಟಿಕ್ ಮಾಡಿದ ಚೆಕ್ಬಾಕ್ಸ್ಗಳು. ಇವುಗಳು ಅಲ್ಪಾವಧಿಯಲ್ಲಿ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಬಳಕೆದಾರರ ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ನಾಶಮಾಡುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಕಾನೂನು ಮಂಜೂರಾತಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಒಳಪಟ್ಟಿರುತ್ತವೆ (ಗ್ರಾಹಕ ರಕ್ಷಣೆಯ ನಿಯಮಗಳು ಅನೇಕ ದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಅವುಗಳನ್ನು ನಿಷೇಧಿಸುತ್ತವೆ).
ಡಾರ್ಕ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು AI ನಿಮಗೆ ಸುಲಭವಾಗುತ್ತದೆ; "ರದ್ದತಿ ಬಟನ್ ಅನ್ನು ಗಮನಿಸದಂತೆ ಮಾಡಿ" ಎಂಬ ವಿನಂತಿಗೆ ತಾಂತ್ರಿಕವಾಗಿ ಉತ್ತರಿಸಬಹುದು. ಆದರೆ ಈ ವಿನಂತಿಯು ಅನೈತಿಕವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ತಿರಸ್ಕರಿಸಬೇಕು. ವಾಹನವು ಕ್ಷಮಿಸಿಲ್ಲ; ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಯಾವಾಗಲೂ ವಿನ್ಯಾಸಕನ ಮೇಲಿರುತ್ತದೆ. ನೈತಿಕ ವಿನ್ಯಾಸಕ್ಕಾಗಿ ಲಿಟ್ಮಸ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಸರಳವಾಗಿದೆ: "ಬಳಕೆದಾರರು ಈ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡರೆ, ಅವರು ಅದನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತಾರೆಯೇ?"
ಎಚ್ಚರಿಕೆ: "AI ಸೂಚಿಸಲಾಗಿದೆ" ಒಂದು ರಕ್ಷಣೆ ಅಲ್ಲ. ಅನೈತಿಕ ಉತ್ಪಾದನೆಯ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯು ಉತ್ಪನ್ನದಲ್ಲಿ ಅದನ್ನು ಬಳಸುವ ವಿನ್ಯಾಸಕನ ಮೇಲಿರುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು KVKK: ಪ್ರಾರಂಭದಿಂದ ಅಂತ್ಯದವರೆಗೆ
ಮೊದಲ ಘಟಕದಿಂದ ನಾವು ಒತ್ತಿಹೇಳುತ್ತಿರುವ ತತ್ವವು ಇಲ್ಲಿ ಪೂರ್ಣ ಚಿತ್ರಣಕ್ಕೆ ಬರುತ್ತದೆ. UX ಸಂಶೋಧನೆಯು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು KVKK ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ ಮೂರು ನಿಯಮಗಳು ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುತ್ತವೆ:
- ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸು: ಹೆಸರು, ಸಂಪರ್ಕ, ಕೆಲಸದ ಸ್ಥಳದಂತಹ ಮುಖವಾಡ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳು.
- ಸಮ್ಮತಿಯ ಮಿತಿಯೊಳಗೆ ಇರಿ: ನೀವು ಭಾಗವಹಿಸುವವರಿಗೆ ಹೇಳಿದ ಉದ್ದೇಶಿತ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಮೀರಬೇಡಿ.
- ಉಪಕರಣದ ಡೇಟಾ ನೀತಿಯನ್ನು ತಿಳಿಯಿರಿ: ಡೇಟಾವನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅದು ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿಗೆ ಹೋಗುತ್ತದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಿ; ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ ಅನುಮೋದಿತ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ.
ನಿರ್ಣಾಯಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉಚಿತ ಸಾಧನದಲ್ಲಿ ನಮೂದಿಸುವುದರಿಂದ ಮೂರನೇ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಬಹುದು. ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ, ಮಾಹಿತಿ ಭದ್ರತಾ ತಂಡವು ಅನುಮೋದಿಸಿದ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸಲು ಮರೆಯದಿರಿ.
ಹಕ್ಕುಸ್ವಾಮ್ಯ, ಬೌದ್ಧಿಕ ಆಸ್ತಿ ಮತ್ತು ಸ್ವಂತಿಕೆ
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ಚಿತ್ರಗಳು, ಐಕಾನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಪಠ್ಯಗಳು ಹಕ್ಕುಸ್ವಾಮ್ಯದ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಅನಿಶ್ಚಿತವಾಗಿವೆ. ಇಮೇಜ್ ಜನರೇಟರ್ ಅದು ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಕಲಾಕೃತಿಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಹೋಲುವ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು; ಇದು ಬೇರೊಬ್ಬರ ಬೌದ್ಧಿಕ ಆಸ್ತಿಯನ್ನು ಉಲ್ಲಂಘಿಸುವ ಅಪಾಯವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ. ವಾಣಿಜ್ಯ ಬಳಕೆಗೆ ಮೂರು ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು ಅವಶ್ಯಕ:
- ಪರವಾನಗಿ ನಿಯಮಗಳು: ಉಪಕರಣದ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ವಾಣಿಜ್ಯಿಕವಾಗಿ ಬಳಸುವ ಹಕ್ಕನ್ನು ನೀವು ಹೊಂದಿದ್ದೀರಾ?
- ಹೋಲಿಕೆಯ ಅಪಾಯ: ಔಟ್ಪುಟ್ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ ಅಥವಾ ಕೆಲಸದಂತೆಯೇ ಅಪಾಯಕಾರಿಯಾಗಿ ಕಾಣುತ್ತದೆಯೇ?
- ಸ್ವಂತಿಕೆ ಮತ್ತು ಪಾರದರ್ಶಕತೆ: ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ ಸೃಜನಶೀಲ ಕೆಲಸಗಳಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಕೊಡುಗೆಯನ್ನು ಘೋಷಿಸಿ; ಬೇರೊಬ್ಬರ ಕೃತಿಯನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಮೂಲ ಕೃತಿಯಾಗಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಬೇಡಿ.
ಶಿಕ್ಷಣ ಮತ್ತು ಸೃಜನಶೀಲ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿನ ಸ್ವಂತಿಕೆಯು ವೃತ್ತಿಪರ ನೀತಿಯಾಗಿದೆ. AI ಒಂದು ಆರಂಭಿಕ ಹಂತವಾಗಿರಬಹುದು, ಆದರೆ ಅಂತಿಮ ಕೆಲಸವು ನಿಮ್ಮ ಇನ್ಪುಟ್, ತೀರ್ಪು ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕು.
ಪರಿಕರ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆ: ಸರಿಯಾದ ಕೆಲಸಕ್ಕಾಗಿ ಸರಿಯಾದ ಸಾಧನ
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಸ್ಥೂಲವಾಗಿ ಮೂರು ಗುಂಪುಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಕೆಲಸಕ್ಕೂ ಒಂದು ಸೂಕ್ತವಲ್ಲ; ಕಾರ್ಯದ ಮೂಲಕ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ.
ವಾಹನದ ಪ್ರಕಾರ
ಉದಾಹರಣೆ ಬಳಕೆ
ಅವನ ಶಕ್ತಿ
ಗಮನ
ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿ (ಪಠ್ಯ)
ಸಂಶೋಧನಾ ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆ, UX ಬರವಣಿಗೆ, ದಾಖಲಾತಿ
ಪಠ್ಯ ಉತ್ಪಾದನೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
ಭ್ರಮೆ, ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆ
ವಿನ್ಯಾಸ ಉಪಕರಣದಲ್ಲಿ ಪ್ಲಗಿನ್ ಎಂಬೆಡ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ (ಉದಾ. ಇನ್-ಫಿಗ್ಮಾ)
ವೈರ್ಫ್ರೇಮ್, ವಿಷಯ ಭರ್ತಿ, ಲೇಔಟ್
ವಿನ್ಯಾಸದ ಹರಿವಿನ ವೇಗ
ಸ್ಥಿರತೆ, ಘಟಕ ಬಂಧ
ಸಹಯೋಗ ಬೋರ್ಡ್ ಪ್ಲಗಿನ್ (ಉದಾ. ಮಿರೋ ಒಳಗೆ)
ಅಫಿನಿಟಿ ರೇಖಾಚಿತ್ರ, ಬುದ್ದಿಮತ್ತೆ
ಸಂಶೋಧನಾ ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆ, ಗುಂಪುಗಾರಿಕೆ
ಮಾನವ ಪರಿಶೀಲನೆ
ಚಿತ್ರ/ಐಕಾನ್ ಜನರೇಟರ್
ವಿವರಣೆ, ಪರಿಕಲ್ಪನೆ ದೃಶ್ಯ
ತ್ವರಿತ ದೃಶ್ಯ ಕಲ್ಪನೆ
ಹಕ್ಕುಸ್ವಾಮ್ಯ, ಪರವಾನಗಿ, ಹೋಲಿಕೆ
ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ವಿಧಾನ: ಪಠ್ಯ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿ, ವಿನ್ಯಾಸ ಉತ್ಪಾದನೆಗಾಗಿ ಇನ್-ಟೂಲ್ ಪ್ಲಗಿನ್ಗಳು, ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ವೈಟ್ಬೋರ್ಡ್ ಪ್ಲಗಿನ್ಗಳು, ದೃಶ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಜನರೇಟರ್ಗಳು - ಆದರೆ ಪ್ರತಿಯೊಂದಕ್ಕೂ ಈ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ನ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಪ್ರತಿವರ್ತನಗಳು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತವೆ.
ಮೂರು ಸಣ್ಣ ಪ್ರಕರಣಗಳು
ಪ್ರಕರಣ 1 - ಡಾರ್ಕ್ ಪ್ಯಾಟರ್ನ್ ವಿನಂತಿಯನ್ನು ತಿರಸ್ಕರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಉತ್ಪನ್ನ ನಿರ್ವಾಹಕರು ವಿನ್ಯಾಸಕರನ್ನು "ಯಾರೂ ರದ್ದುಗೊಳಿಸದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ರದ್ದತಿ ಹರಿವನ್ನು ತುಂಬಾ ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿಸಲು" ಕೇಳಿದರು. ಡಿಸೈನರ್ ಇದು ಡಾರ್ಕ್ ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ನಂಬಿಕೆ ಮತ್ತು ಕಾನೂನು ಅಪಾಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ವಿವರಿಸಿದರು; ಬದಲಿಗೆ, ಅವರು ರದ್ದುಪಡಿಸುವವರಿಗೆ ಪರ್ಯಾಯವನ್ನು ನೀಡುವ ಪ್ರಾಮಾಣಿಕ ಹರಿವನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿದರು. ರದ್ದತಿ ದರವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದಾಗಿದೆ, ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ.
ಪ್ರಕರಣ 2 - ಹಕ್ಕುಸ್ವಾಮ್ಯ ಅಪಾಯವನ್ನು ಹಿಡಿಯಲಾಗಿದೆ. ಒಂದು ತಂಡವು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ತಯಾರಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಲೋಗೋ ತರಹದ ಐಕಾನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲು ಬಯಸಿದೆ. ಅನುಸರಣೆ ಪರಿಶೀಲನೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಐಕಾನ್ ಪ್ರಸಿದ್ಧ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ಗೆ ಅಪಾಯಕಾರಿಯಾಗಿ ಹೋಲುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಬಳಸಲಾಗಿಲ್ಲ ಎಂದು ಕಂಡುಬಂದಿದೆ. ಪಾಠ: ದೃಶ್ಯ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಯಾವಾಗಲೂ ಹೋಲಿಕೆಗಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಪ್ರಕರಣ 3 - ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಉಲ್ಲಂಘನೆಯನ್ನು ತಡೆಯಲಾಗಿದೆ. ಒಬ್ಬ ಡಿಸೈನರ್ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾದ ಜೊತೆಗೆ ಕ್ಲೈಂಟ್ ಸಂಭಾಷಣೆಗಳನ್ನು ಅನುಮೋದಿಸದ ಸಾಧನಕ್ಕೆ ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಲಿದ್ದಾರೆ. ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ನೀತಿ ಇದನ್ನು ತಡೆಯಿತು; ಡೇಟಾವನ್ನು ಮೊದಲು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಲಾಯಿತು ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣೀಕೃತ ಸಾಧನವನ್ನು ಬಳಸಲಾಯಿತು. ಪಾಠ: ನೀತಿ ಮತ್ತು ಅನಾಮಧೇಯತೆಯನ್ನು ಮೊದಲಿನಿಂದ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ನಂತರ ಅಲ್ಲ.
ನಕಲು ಮಾಡಬಹುದಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳು
ಈ ವಿನ್ಯಾಸ ವಿನಂತಿಯನ್ನು ನೈತಿಕವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ: "<<request>>". ಇದು ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ತಪ್ಪುದಾರಿಗೆಳೆಯುತ್ತದೆಯೇ, ಆಯ್ಕೆಯ ಸ್ವಾತಂತ್ರ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸುತ್ತದೆಯೇ, ಇದು ಗಾಢ ಮಾದರಿಯೇ? ಲಿಟ್ಮಸ್ ಪರೀಕ್ಷೆ: ಬಳಕೆದಾರರು ಇದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡರೆ, ಅವರು ಅದನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತಾರೆಯೇ? ಸಮಸ್ಯಾತ್ಮಕವಾಗಿದ್ದರೆ, ಪ್ರಾಮಾಣಿಕ ಪರ್ಯಾಯವನ್ನು ಸೂಚಿಸಿ.
ವಾಣಿಜ್ಯ ಬಳಕೆಗಾಗಿ ಈ AI ಇಮೇಜ್/ಐಕಾನ್ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ:1) ಪ್ರಸಿದ್ಧ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ ಅಥವಾ ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಕೆಯಾಗುವ ಅಪಾಯವಿದೆಯೇ?2) ಪರವಾನಗಿ/ವಾಣಿಜ್ಯ ಬಳಕೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ನಾನು ಏನನ್ನು ನೋಡಬೇಕು? ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕಾದ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ "ಕಾನೂನು ಅನುಮೋದನೆಯನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳಿ" ಎಚ್ಚರಿಕೆಯನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ. ಚಿತ್ರ ವಿವರಣೆ: <<text>>
ನಮಗೆ AI ಬಳಕೆಯ ನೀತಿ ಕರಡನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ (UX ತಂಡಕ್ಕಾಗಿ): ಯಾವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಬಹುದು/ಅಗದು, ಅನಾಮಧೇಯತೆಯ ನಿಯಮ, ಅನುಮೋದಿತ ಪರಿಕರಗಳು, ಔಟ್ಪುಟ್ ಪರಿಶೀಲನೆ ಹಂತ, ಹಕ್ಕುಸ್ವಾಮ್ಯ ನಿಯಂತ್ರಣ, ನೈತಿಕ ಗಡಿಗಳು. ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ, ಕ್ರಿಯಾಶೀಲ ಬುಲೆಟ್ ಪಾಯಿಂಟ್ಗಳನ್ನು ನೀಡಿ.
ಈ ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ಯಾವ ರೀತಿಯ AI ಪರಿಕರವು ಸೂಕ್ತವಾಗಿರುತ್ತದೆ? "<<task>>".ಆಯ್ಕೆಗಳು: ಭಾಷಾ ಮಾದರಿ / ವಿನ್ಯಾಸ ಉಪಕರಣ ಪ್ಲಗಿನ್ / ವೈಟ್ಬೋರ್ಡ್ ಪ್ಲಗಿನ್ / ಇಮೇಜ್ ಜನರೇಟರ್. ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾದದನ್ನು ಆರಿಸಿ, ಅದನ್ನು ಸಮರ್ಥಿಸಿ ಮತ್ತು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕಾದ ಅಪಾಯವನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ.
ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್
ದುರ್ಬಲ: "ನಾನು ಈ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದೇ?"
ಫಲಿತಾಂಶ: ಅಪಾಯವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ವಿಫಲವಾದ ಅಸ್ಪಷ್ಟ, ಬಾಹ್ಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ.
Güçlü: "ವಾಣಿಜ್ಯ ಬಳಕೆಗಾಗಿ ಈ ಚಿತ್ರದ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ: ಹೋಲಿಕೆಯ ಅಪಾಯವಿದೆಯೇ, ಪರವಾನಗಿಯ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ನಾನು ಯಾವುದಕ್ಕೆ ಗಮನ ಕೊಡಬೇಕು, ಕಾನೂನು ಅನುಮೋದನೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆಯೇ?"
ಫಲಿತಾಂಶ: ಕಾಂಕ್ರೀಟ್ ಅಪಾಯದ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಅನುಮೋದನೆ ಸೂಚನೆ.
ವ್ಯತ್ಯಾಸ: ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಸಮಾನತೆ + ಪರವಾನಗಿ + ಅನುಮೋದನೆ ಆಯಾಮಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಪ್ರಶ್ನಿಸುತ್ತದೆ.
ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು
- "ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸೂಚಿಸಿದೆ" ಎಂದು ಹೇಳುವ ಮೂಲಕ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವುದು. ನೈತಿಕ ಮತ್ತು ಕಾನೂನು ಫಲಿತಾಂಶವು ವಿನ್ಯಾಸಕನೊಂದಿಗೆ ಇರುತ್ತದೆ.
- "ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್" ಗಾಗಿ ಡಾರ್ಕ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ಗ್ರಹಿಸುವುದು. ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಮೋಸಗೊಳಿಸುವ ಯಾವುದೇ ವಿನ್ಯಾಸವು ನಂಬಿಕೆ ಮತ್ತು ಖ್ಯಾತಿಯನ್ನು ನಾಶಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
- ಹಕ್ಕುಸ್ವಾಮ್ಯ ನಿಯಂತ್ರಣವಿಲ್ಲದೆ ದೃಶ್ಯ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು. ಹೋಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಪರವಾನಗಿ ಅಪಾಯವು ವ್ಯಾಪಾರದ ದುರಂತಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು.
- ಅನಧಿಕೃತ ವಾಹನದಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಮೂದಿಸುವುದು. KVKK ಉಲ್ಲಂಘನೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸೋರಿಕೆ.
- ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಕೆಲಸಕ್ಕೂ ಒಂದೇ ಉಪಕರಣವನ್ನು ಹೇರುವುದು. ಕಾರ್ಯ ಪ್ರಕಾರದ ಪ್ರಕಾರ ವಾಹನವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡದಿರುವುದು ದಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ
AI ಯ ಶಕ್ತಿಯು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದಿಲ್ಲ; ಹಿಗ್ಗಿಸುತ್ತದೆ. ನೈತಿಕ ವಿನ್ಯಾಸವು ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಮೋಸಗೊಳಿಸಲು ನಿರಾಕರಿಸುತ್ತದೆ; ಕಪ್ಪು ಮಾದರಿಗಳು ಅಲ್ಪಾವಧಿಯ ಲಾಭಕ್ಕಾಗಿ ನಂಬಿಕೆ ಮತ್ತು ಕಾನೂನು ಭದ್ರತೆಯನ್ನು ತ್ಯಾಗ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ಕೆವಿಕೆಕೆ ಚೌಕಟ್ಟಿನೊಳಗೆ ಅನಾಮಧೇಯತೆ, ಒಪ್ಪಿಗೆ ಮತ್ತು ಅನುಮೋದಿತ ಪರಿಕರಗಳಿಂದ ರಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ. ಹಕ್ಕುಸ್ವಾಮ್ಯ ಮತ್ತು ಸ್ವಂತಿಕೆಗೆ ಹೋಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಪರವಾನಗಿ ನಿಯಂತ್ರಣದ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ದೃಶ್ಯ ಮತ್ತು ಸೃಜನಶೀಲ ಔಟ್ಪುಟ್ನಲ್ಲಿ. ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಪರಿಕರ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಆರಿಸಿ: ಭಾಷಾ ಮಾದರಿ ಪಠ್ಯಕ್ಕೆ, ಟೂಲ್ ಪ್ಲಗಿನ್ ವಿನ್ಯಾಸಕ್ಕೆ, ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಬೋರ್ಡ್, ದೃಶ್ಯಕ್ಕೆ ಜನರೇಟರ್ - ಆದರೆ ಪ್ರತಿಯೊಂದರಲ್ಲೂ ಪರಿಶೀಲನೆ ಪ್ರತಿಫಲಿತವು ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ತಂಡದ AI ನೀತಿಯನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ; ಹೀಗಾಗಿ ವೇಗವನ್ನು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯೊಂದಿಗೆ ಸಮತೋಲನಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ
- ಮೂರನೇ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ನೊಂದಿಗೆ, ನಿಮ್ಮ UX ತಂಡಕ್ಕಾಗಿ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಕರಡು AI ಬಳಕೆಯ ನೀತಿಯನ್ನು ತಯಾರಿಸಿ.
- ಈ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ನ ದೃಢೀಕರಣ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆ ನೀತಿಗಳೊಂದಿಗೆ ನೀತಿಯನ್ನು ಹೋಲಿಕೆ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಅಂತರವನ್ನು ತುಂಬಿರಿ.
- ಮೊದಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ನೊಂದಿಗೆ ನೈತಿಕ ಲಿಟ್ಮಸ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗೆ ಪ್ರಶ್ನಾರ್ಹ ವಿನ್ಯಾಸ ವಿನಂತಿಯನ್ನು ಹಾಕಿ.
- ನೀವು ಬಳಸುತ್ತಿರುವ ಅಥವಾ ಎರಡನೇ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ನೊಂದಿಗೆ ಬಳಸುತ್ತಿರುವ ಯಾವುದೇ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಚಿತ್ರದ ಹಕ್ಕುಸ್ವಾಮ್ಯವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.
- ಸ್ವಯಂ ಪರಿಶೀಲನೆ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ರಚಿಸಿ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಮೇಜಿನ ಮೇಲೆ ಸ್ಥಗಿತಗೊಳಿಸಿ.
ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ
- [ ] ನಾನು ಡಾರ್ಕ್ ಪ್ಯಾಟರ್ನ್ ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ತಿರಸ್ಕರಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಮಾಣಿಕ ಪರ್ಯಾಯವನ್ನು ತಯಾರಿಸಿದೆ.
- [ ] ನಾನು ನೈತಿಕ ಲಿಟ್ಮಸ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿದೆ ("ಬಳಕೆದಾರರು ಅದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡರೆ ಅದನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತಾರೆಯೇ?").
- [ ] ನಾನು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಿದ್ದೇನೆ ಮತ್ತು ಅನುಮೋದಿತ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಬಳಸಿದ್ದೇನೆ.
- [ ] ನಾನು ಹಕ್ಕುಸ್ವಾಮ್ಯ ಮತ್ತು ಹೋಲಿಕೆಗಾಗಿ ದೃಶ್ಯ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದೆ.
- [ ] ನಾನು ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಸರಿಯಾದ ವಾಹನದ ಪ್ರಕಾರಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಸಿದ್ದೇನೆ.
- [ ] ನಾನು AI ಬಳಕೆಯ ನೀತಿ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನೆ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ರಚಿಸಿದ್ದೇನೆ.
ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಪರೀಕ್ಷೆ
1. UX ಡಿಸೈನರ್ ಯಾವುದೇ ಉಲ್ಲೇಖಗಳನ್ನು ನೋಡದೆ ತನ್ನ ಸಂಶೋಧನಾ ವರದಿಯಲ್ಲಿ 20 ಸಂದರ್ಶನಗಳಿಂದ AI ಪಡೆದ 'ಬಳಕೆದಾರರು ವೇಗವನ್ನು ಬಯಸುತ್ತಾರೆ' ಥೀಮ್ ಅನ್ನು ಹಾಕುತ್ತಾರೆ; ಪ್ರಸ್ತುತಿಯಲ್ಲಿ, ಪಾಲುದಾರರು 'ಯಾವ ಸಭೆಯಲ್ಲಿ?' ಕೇಳಿದಾಗ ಆಧಾರ ಸಿಗುವುದಿಲ್ಲ. ಈ ಸನ್ನಿವೇಶದ ಮುಖ್ಯ ಪಾಠವೇನು?
- ಎ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ನೈಜ ಸಂದರ್ಶನದ ಉಲ್ಲೇಖಕ್ಕೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸದೆ ಅದನ್ನು ಬಳಸುವುದು; ✔ ಸಾಕ್ಷ್ಯದ ಜಾಡು ಸ್ಥಾಪಿಸುವ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುವುದು
- ಬಿ) ಸಂಶೋಧನಾ ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಬಳಸಲು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾಗಿ ನಿಷೇಧಿಸಲಾಗಿದೆ
- ಸಿ) ಸಭೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ 20 ರ ಬದಲಿಗೆ 50 ಆಗಿರಬೇಕು
- ಡಿ) ಥೀಮ್ ಅನ್ನು ಕೋಷ್ಟಕದಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ
ವಿವರಣೆ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ನಿರರ್ಗಳವಾದ ಆದರೆ ಆಧಾರರಹಿತ ವಿಷಯಗಳನ್ನು (ಭ್ರಮೆಗಳು) ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು. ಪ್ರತಿ ಸಿಂಥೆಸಿಸ್ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸದೆಯೇ ವರದಿ ಅಥವಾ ನಿರ್ಧಾರಕ್ಕೆ ಹೋಗಬಾರದು ಮತ್ತು ನಿಜವಾದ ಬಳಕೆದಾರ ಉಲ್ಲೇಖ ಮತ್ತು ಮೂಲಕ್ಕೆ ಲಿಂಕ್ ಮಾಡಬಾರದು; ಜವಾಬ್ದಾರಿ ವಿನ್ಯಾಸಕಾರರ ಮೇಲಿದೆ.
2. ಕೆಳಗಿನ ಯಾವ ಕಾರ್ಯಗಳು AI ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯದೊಂದಿಗೆ ಬಳಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ವಿನ್ಯಾಸಕಾರರಿಂದ ಅಂತಿಮ ಅನುಮೋದನೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆಯೇ?
- ಎ) ವೈರ್ಫ್ರೇಮ್ಗಾಗಿ ಮೂರು ವಿಭಿನ್ನ ಲೇಔಟ್ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವುದು
- ಬಿ) ಬಟನ್ ಪಠ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಐದು ಪರ್ಯಾಯಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸಿ
- ಸಿ) ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಅನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಅಂತಿಮ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು ✔
- ಡಿ) ಸಭೆಯ ಟಿಪ್ಪಣಿಯ ಸಾರಾಂಶ
ವಿವರಣೆ: ಪ್ರವೇಶಿಸುವಿಕೆ ಅನುಮೋದನೆ ಮತ್ತು ನಿಜವಾದ ಬಳಕೆದಾರರ ಅಗತ್ಯತೆಯ ಅಂತಿಮ ನಿರ್ಧಾರವು ಜನರ ಅನುಭವವನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವುದರಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯವಿದೆ. ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ವೈರ್ಫ್ರೇಮ್ ಅಥವಾ ಪಠ್ಯ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವುದು ಕಡಿಮೆ ಅಪಾಯವಾಗಿದೆ; ಅಂತಿಮ ತೀರ್ಪು ಮತ್ತು ಅನುಮೋದನೆಯು ವಿನ್ಯಾಸಕರಿಗೆ ಸೇರಿದೆ.
3. ಬಳಕೆದಾರರ ಕರೆ ಪ್ರತಿಲೇಖನವನ್ನು AI ಗೆ ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡುವ ಮೊದಲು ಅತ್ಯಂತ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಹಂತ ಯಾವುದು?
- ಎ) ಎಲ್ಲಾ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಪ್ರತಿಲೇಖನವನ್ನು ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ
- ಬಿ) ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವುದು (ಹೆಸರು, ಸಂಪರ್ಕ, ಕೆಲಸದ ಸ್ಥಳ) ಮತ್ತು ಸಮ್ಮತಿ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ ನೀತಿಯ ಮಿತಿಯಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದು ✔
- ಸಿ) ಮೊದಲು ಪ್ರತಿಲಿಪಿಯನ್ನು ಇಂಗ್ಲಿಷ್ಗೆ ಅನುವಾದಿಸಿ
- ಡಿ) ಪ್ರತಿಲಿಪಿಯನ್ನು ದೃಶ್ಯರೂಪಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು
ವಿವರಣೆ: ಸಂದರ್ಶನದ ಪ್ರತಿಗಳು ಹೆಸರು, ದೂರವಾಣಿ ಮತ್ತು ಕೆಲಸದ ಸ್ಥಳದಂತಹ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ. KVKK ಮತ್ತು ಒಪ್ಪಿಗೆಯ ಮಿತಿಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ವರ್ಗಾಯಿಸುವ ಮೊದಲು ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಬೇಕು ಅಥವಾ ಮುಖವಾಡ ಮಾಡಬೇಕು; ಸಂಸ್ಥೆಯು ಅನುಮೋದಿಸಿದ ವಾಹನವನ್ನು ಬಳಸಬೇಕು.
4. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ವ್ಯಕ್ತಿತ್ವವು 'ಹಳೆಯ ಬಳಕೆದಾರರು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಕ್ಕೆ ಹೆದರುತ್ತಾರೆ' ಎಂಬಂತಹ ವಾಕ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಸರಿಯಾದ ವಿಧಾನ ಯಾವುದು?
- ಎ) ವಾಕ್ಯವನ್ನು ಹಾಗೆಯೇ ಬಿಡುವುದು, ಏಕೆಂದರೆ AI ತಟಸ್ಥವಾಗಿದೆ
- ಬಿ) ವ್ಯಕ್ತಿತ್ವವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಅಳಿಸಿ
- ಸಿ) ಸ್ಟೀರಿಯೊಟೈಪ್ ಅನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ, ನೈಜ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಅದನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ ಮತ್ತು ಬೆಂಬಲವಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಅದನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಿ ✔
- ಡಿ) ವಾಕ್ಯವನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಒತ್ತಿಹೇಳುವುದು
ವಿವರಣೆ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಡೇಟಾದಿಂದ ಸ್ಟೀರಿಯೊಟೈಪ್ಗಳು ಮತ್ತು ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು. ವ್ಯಕ್ತಿ ನೈಜ ವಿಭಾಗದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಆಧರಿಸಿರಬೇಕು; ಸ್ಟೀರಿಯೊಟೈಪ್ಗಳನ್ನು ಡೇಟಾದ ವಿರುದ್ಧ ಗುರುತಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಬೆಂಬಲಿಸದ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಬೇಕು.
5. ಗುಣಾತ್ಮಕ ಸಂಶೋಧನಾ ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ 'ಅಫಿನಿಟಿ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್' ಎಂದರೆ ಏನು?
- ಎ) ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ವೀಕ್ಷಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಉಲ್ಲೇಖಗಳನ್ನು ಗುಂಪು ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಥೀಮ್ಗಳನ್ನು ತಲುಪುವ ವಿಧಾನ ✔
- ಬಿ) ಬಳಕೆದಾರರ ಪರಸ್ಪರ ನಿಕಟತೆಯನ್ನು ಅಳೆಯುವ ಸಮೀಕ್ಷೆ
- ಸಿ) ಬಣ್ಣದ ಪ್ಯಾಲೆಟ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ ತಂತ್ರ
- ಡಿ) ಒಂದು ರೀತಿಯ ಮೂಲಮಾದರಿ ಅನಿಮೇಷನ್
ವಿವರಣೆ: ಸಾಮೀಪ್ಯ ರೇಖಾಚಿತ್ರವು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಅವಲೋಕನಗಳು ಮತ್ತು ಉದ್ಧರಣಗಳನ್ನು ಅವುಗಳ ಹೋಲಿಕೆಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಗುಂಪು ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಥೀಮ್ಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು. AI ಆರಂಭಿಕ ಗುಂಪನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಗುಂಪುಗಳ ಅರ್ಥವನ್ನು ಮಾನವ-ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು.
6. ಡಿಸೈನರ್ AI ಗೆ 'ಬಟನ್ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಬರೆಯಲು' ಹೇಳುತ್ತಾನೆ ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭವಿಲ್ಲದೆ ಒಂದು ಪದದ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತಾನೆ. ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಾಗಿ ಏನು ಸೇರಿಸಬೇಕು?
- ಎ) 'ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಬರೆಯಿರಿ' ಎಂದು ಹೇಳುವುದು
- ಬಿ) ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಇಂಗ್ಲಿಷ್ನಲ್ಲಿ ಬರೆಯಿರಿ
- ಸಿ) ಅದೇ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಹಲವು ಬಾರಿ ಪುನರಾವರ್ತಿಸುವುದು
- ಡಿ) ಪ್ರದರ್ಶನದ ಉದ್ದೇಶ, ಬಳಕೆದಾರ ಸಂದರ್ಭ, ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ ಟೋನ್, ಉದ್ದದ ಮಿತಿ ಮತ್ತು ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಸಂಖ್ಯೆಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ನೀಡಲು ✔
ವಿವರಣೆ: ಪ್ರಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ: ಪರದೆಯ ಉದ್ದೇಶ, ಬಳಕೆದಾರರು ಈ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಏನು ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದಾರೆ, ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ ಟೋನ್, ಉದ್ದದ ಮಿತಿ ಮತ್ತು ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ. ಸಂದರ್ಭರಹಿತ ವಿನಂತಿಯು ಸಾಮಾನ್ಯ ಮತ್ತು ಬಳಸಲಾಗದ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ.
7. ಉಪಯುಕ್ತತೆ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಸಂಶೋಧನೆಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುವಾಗ 'ತೀವ್ರತೆಯನ್ನು' ಹೇಗೆ ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ?
- ಎ) ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಕಂಡುಕೊಂಡ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಹಿರಿತನದ ಪ್ರಕಾರ
- ಬಿ) ಬಳಕೆದಾರರ ಮೇಲೆ ಸಮಸ್ಯೆಯ ಪ್ರಭಾವದ ಪ್ರಕಾರ, ಆವರ್ತನ ಮತ್ತು ವ್ಯವಹಾರದ ಪ್ರಭಾವ ✔
- ಸಿ) ವರದಿಯಲ್ಲಿನ ಸಂಶೋಧನೆಗಳ ಕ್ರಮದ ಪ್ರಕಾರ
- ಡಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ನೀಡಿದ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಸ್ಕೋರ್ ಪ್ರಕಾರ
ವಿವರಣೆ: ಸಮಸ್ಯೆಯು ಬಳಕೆದಾರರ ಮೇಲೆ ಎಷ್ಟು ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ (ಇದು ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುವುದನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ), ಎಷ್ಟು ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ನೋಡಿದೆ ಮತ್ತು ವ್ಯವಹಾರದ ಪ್ರಭಾವದಂತಹ ಮಾನದಂಡಗಳಿಂದ ತೀವ್ರತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. AI ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಶ್ರೇಯಾಂಕಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಅಂತಿಮ ತೂಕದ ನಿರ್ಧಾರವು ವಿನ್ಯಾಸಕ ಮತ್ತು ಅವರ ತಂಡಕ್ಕೆ ಬಿಟ್ಟದ್ದು.
8. AI ಪ್ರವೇಶಿಸುವಿಕೆ ಶಿಫಾರಸುಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಯಾವುದು ನಿಜ (ಉದಾ. ಆಲ್ಟ್ ಪಠ್ಯ)?
- ಎ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣವು ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಖಾತರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಯಾವುದೇ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ
- ಬಿ) ಪ್ರವೇಶವು ಬಣ್ಣ ಆಯ್ಕೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಮಾತ್ರ
- ಸಿ) ಪರ್ಯಾಯ ಪಠ್ಯ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ
- ಡಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಕರಡುಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ; ಸಹಾಯಕ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರ ಪರೀಕ್ಷೆ ✔ ಮೂಲಕ ನಿಜವಾದ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ
ವಿವರಣೆ: ಆಲ್ಟ್ ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಮತ್ತು ಕಾಂಟ್ರಾಸ್ಟ್ಗಾಗಿ AI ತ್ವರಿತ ರೇಖಾಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ನಿಜವಾದ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಸ್ಕ್ರೀನ್ ರೀಡರ್ಗಳು ಮತ್ತು ನಿಜವಾದ ಸಹಾಯಕ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಬಳಕೆದಾರರೊಂದಿಗೆ ಪರೀಕ್ಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮಾತ್ರ ದೃಢೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಸಲಹೆಯು ಪ್ರಾಥಮಿಕವಾಗಿದೆ, ಪುರಾವೆ ಅಲ್ಲ.
9. ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಪಠ್ಯದಲ್ಲಿ, 'ನಿಮ್ಮ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ ವಿಫಲವಾಗಿದೆ, ಮತ್ತೆ ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ' ಎಂಬ ದೋಷ ಸಂದೇಶವನ್ನು AI ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. UX ಬರವಣಿಗೆಯ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮ ಸುಧಾರಣೆ ಯಾವುದು?
- ಎ) ಸಂದೇಶಕ್ಕೆ ತಾಂತ್ರಿಕ ದೋಷ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಸೇರಿಸಿ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಮಾತ್ರ ಬಿಡಿ
- ಬಿ) ಸಂದೇಶವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ತೆಗೆದುಹಾಕಿ
- ಸಿ) ಏನಾಯಿತು, ಸಂಭವನೀಯ ಕಾರಣ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಕಾಂಕ್ರೀಟ್ ಹೆಜ್ಜೆಯನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟ ಮತ್ತು ಆರೋಪರಹಿತ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಬರೆಯಿರಿ ✔
- ಡಿ) ದೊಡ್ಡ ಅಕ್ಷರಗಳಲ್ಲಿ 'ದೋಷ' ಬರೆಯುವುದು
ವಿವರಣೆ: ಉತ್ತಮ ದೋಷ ಸಂದೇಶವು ಏನಾಯಿತು, ಏಕೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರು ಏನು ಮಾಡಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳುತ್ತದೆ; ಇದು ಆಪಾದನೆಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ. 'ಏನಾಯಿತು + ಏಕೆ + ಮುಂದಿನ ಹಂತ' ಸೂತ್ರವು ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ನಲ್ಲಿ ಇರಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾನದಂಡದಿಂದ AI ಸ್ಕೆಚ್ ಅನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲಾಗಿದೆ.
10. ಪಠ್ಯದಿಂದ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಉಪಕರಣದಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ವೈರ್ಫ್ರೇಮ್ನ ಅತ್ಯಂತ ಸರಿಯಾದ ವರ್ತನೆ ಯಾವುದು?
- ಎ) ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಅಂತಿಮ ವಿನ್ಯಾಸವಾಗಿ ಬಳಸುವುದು
- ಬಿ) ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿಲ್ಲ ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ನಿಷ್ಪ್ರಯೋಜಕವಾಗಿದೆ
- ಸಿ) ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಅದರ ಬಣ್ಣಗಳಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಬಳಸುವುದು
- ಡಿ) ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಕ್ವಿಕ್ ಸ್ಟಾರ್ಟ್ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ನಂತೆ ಪರಿಗಣಿಸಿ ಮತ್ತು ಕಂಟೆಂಟ್, ಎಡ್ಜ್ ಕೇಸ್ ಮತ್ತು ಆಕ್ಸೆಸಿಬಿಲಿಟಿಯೊಂದಿಗೆ ಅದನ್ನು ಪಕ್ವಗೊಳಿಸಿ ✔
ವಿವರಣೆ: ಈ ಉಪಕರಣಗಳು ತ್ವರಿತ ಪ್ರಾರಂಭದ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ವಾಸ್ತವಿಕ ವಿಷಯ, ಅಂಚಿನ ಪ್ರಕರಣಗಳು, ಪ್ರವೇಶಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಮಾನಸಿಕ ಮಾದರಿಗಳಂತಹ ವಿಷಯಗಳಲ್ಲಿ ಕೊರತೆಯಿದೆ. ಔಟ್ಪುಟ್ ಒಂದು ಆರಂಭಿಕ ಹಂತವಾಗಿದೆ; ವಿನ್ಯಾಸಕಾರರು ಇದನ್ನು ಟೀಕಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಪರಿಪಕ್ವಗೊಳಿಸಬೇಕು.
11. ವಿನ್ಯಾಸ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಅತ್ಯಂತ ಸೂಕ್ತವಾದ ಬಳಕೆ ಯಾವುದು?
- ಎ) ಕಾಂಪೊನೆಂಟ್ ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ಮತ್ತು ಬಳಕೆಯ ಪಠ್ಯ ಕರಡುಗಳನ್ನು ತಯಾರಿಸಿ ಮತ್ತು ತಂಡದಿಂದ ಅವುಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ ✔
- ಬಿ) ಸಂಪೂರ್ಣ ವಿನ್ಯಾಸ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಅನುಮೋದನೆಯಿಲ್ಲದೆ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಪ್ರಕಟಿಸಿ
- ಸಿ) ವಿನ್ಯಾಸಕಾರರನ್ನು ಕೇಳದೆ ಬ್ರಾಂಡ್ ಬಣ್ಣಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವುದು
- ಡಿ) ಬಳಕೆದಾರರ ಪರೀಕ್ಷೆಯಿಲ್ಲದೆ ಸಿಸ್ಟಮ್ನಿಂದ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಅಳಿಸುವುದು
ವಿವರಣೆ: ಕಾಂಪೊನೆಂಟ್ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟೇಶನ್, ಬಳಕೆಯ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ಗಳು, ಮಾಡು/ಬೇಡ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಟೋಕನ್ ಹೆಸರಿಸುವ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಉತ್ಪಾದಿಸುವಲ್ಲಿ AI ಶಕ್ತಿಯುತವಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಪ್ರಸ್ತುತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಘರ್ಷಕ್ಕಾಗಿ ಅವರ ಪ್ರಸ್ತಾಪಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು; ಏಕತ್ವ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರತೆಯ ನಿರ್ಧಾರವು ತಂಡದಲ್ಲಿದೆ.
12. ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಅನಗತ್ಯ ಚಂದಾದಾರಿಕೆಗೆ ಮರುನಿರ್ದೇಶಿಸುವ ಗುಪ್ತ ವಿನ್ಯಾಸಕ್ಕಾಗಿ 'ರದ್ದುಮಾಡು ಬಟನ್ ಅನ್ನು ಗಮನಿಸದಂತೆ ಮಾಡಲು' ಡಿಸೈನರ್ AI ಅನ್ನು ಕೇಳುತ್ತಾರೆ. ಇದು ಯಾವ ರೀತಿಯ ಸಮಸ್ಯೆ?
- ಎ) ನಿರುಪದ್ರವಿ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಸಂವಾದದ ಸುಧಾರಣೆ
- ಬಿ) ಪ್ರವೇಶಿಸುವಿಕೆ ಸುಧಾರಣೆ
- ಸಿ) ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಿನ್ಯಾಸ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ನಿಯಮ
- D) ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ದಾರಿತಪ್ಪಿಸುವ, ಅನೈತಿಕ ಮತ್ತು ಕಾನೂನು ಅಪಾಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಡಾರ್ಕ್ ಪ್ಯಾಟರ್ನ್ ✔
ವಿವರಣೆ: ಅನಪೇಕ್ಷಿತ ಕ್ರಿಯೆಗೆ ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ದಾರಿ ತಪ್ಪಿಸುವ ವಿನ್ಯಾಸಗಳು 'ಡಾರ್ಕ್ ಪ್ಯಾಟರ್ನ್ಗಳು', ಇದು ಅನೈತಿಕ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಕಾನೂನು ನಿರ್ಬಂಧಗಳಿಗೆ ಒಳಪಟ್ಟಿರುತ್ತದೆ. AI ಏಜೆಂಟ್ ಆಗಿದ್ದರೂ, ಜವಾಬ್ದಾರಿಯು ವಿನ್ಯಾಸಕನ ಮೇಲಿರುತ್ತದೆ; ಅಂತಹ ಮನವಿಯನ್ನು ತಿರಸ್ಕರಿಸಬೇಕು.
13. ಉತ್ಪನ್ನದಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯೊಂದಿಗೆ ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ಚಿತ್ರ ಅಥವಾ ಐಕಾನ್ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೊದಲು ಯಾವ ನಿಯಂತ್ರಣದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ?
- ಎ) ಯಾವುದೇ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ, AI ಔಟ್ಪುಟ್ ಉಚಿತವಾಗಿದೆ
- B) ವಾಹನದ ಪರವಾನಗಿ ನಿಯಮಗಳ ಪರಿಶೀಲನೆ, ಹಕ್ಕುಸ್ವಾಮ್ಯ ಮತ್ತು ಇದೇ ರೀತಿಯ ಕೆಲಸಗಳ ಸಾಮೀಪ್ಯದ ಅಪಾಯ ✔
- ಸಿ) ಫೈಲ್ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ
- ಡಿ) ಚಿತ್ರದ ಬಣ್ಣಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಎಣಿಸುವುದು
ವಿವರಣೆ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಚಿತ್ರಗಳು ಪರವಾನಗಿ, ಹಕ್ಕುಸ್ವಾಮ್ಯ ಮತ್ತು ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ ಹೋಲಿಕೆಯ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಅನಿಶ್ಚಿತವಾಗಿರಬಹುದು. ವಾಣಿಜ್ಯ ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿ, ಉಪಕರಣದ ಪರವಾನಗಿ ನಿಯಮಗಳು, ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಕೆಲಸಗಳಿಗೆ ಅತಿಯಾದ ಸಾಮೀಪ್ಯ ಮತ್ತು ಬೌದ್ಧಿಕ ಆಸ್ತಿ ಅಪಾಯವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು; ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ, ಕಾನೂನು / ಅನುಸರಣೆ ಅನುಮೋದನೆಯನ್ನು ಪಡೆಯಬೇಕು.
14. ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರಯಾಣದ ನಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ AI ನಿರ್ಮಿಸಿದ 'ಭಾವನೆ' ರೇಖೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಸರಿಯಾದ ವಿಧಾನ ಯಾವುದು?
- ಎ) ನೈಜ ಸಂಶೋಧನಾ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಭಾವನೆಗಳನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸುವುದು, ಆಧಾರರಹಿತವಾದವುಗಳನ್ನು ಊಹೆಗಳಾಗಿ ಗುರುತಿಸುವುದು ✔
- ಬಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಭಾವನೆಯ ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣ ಸತ್ಯವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸುವುದು
- ಸಿ) ಭಾವನೆಯ ರೇಖೆಯನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುವುದು
- ಡಿ) ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಬಣ್ಣಗಳೊಂದಿಗೆ ಭಾವನೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು
ವಿವರಣೆ: AI ಭಾವನೆಗಳು ಮತ್ತು ನೋವಿನ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಸಮಂಜಸವಾಗಿ ಊಹಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ನೈಜ ಬಳಕೆದಾರ ಡೇಟಾದಿಂದ ಬೆಂಬಲಿಸದ ಹೊರತು ಇವು ಊಹೆಗಳಾಗಿವೆ. ನಕ್ಷೆಯನ್ನು ಸಂಶೋಧನಾ ಉಲ್ಲೇಖಗಳಿಂದ ದೃಢೀಕರಿಸಬೇಕು; ಆಧಾರರಹಿತ ಭಾವನೆಗಳನ್ನು ಊಹೆಗಳಾಗಿ ಗುರುತಿಸಬೇಕು.