ലബോറട്ടറി, റിപ്പോർട്ട് റൈറ്റിംഗ്, വർക്ക്ഫ്ലോ ഓട്ടോമേഷൻ

നേട്ടങ്ങൾ:

• ലബോറട്ടറി ഫലങ്ങളുടെ പ്രോസസ്സിംഗ്, ഗുണനിലവാര നിയന്ത്രണം, റിപ്പോർട്ടിംഗ് എന്നിവയിൽ AI കാര്യക്ഷമമായി ഉപയോഗിക്കാനുള്ള കഴിവ്
• AI ഉപയോഗിച്ച് ജിയോളജിക്കൽ/ജിയോ ടെക്നിക്കൽ റിപ്പോർട്ട് ഡ്രാഫ്റ്റിംഗ്, സാഹിത്യ അവലോകനം, ഡാറ്റ സംഗ്രഹം എന്നിവ ത്വരിതപ്പെടുത്താനുള്ള കഴിവ്
• സ്വയമേവ സൃഷ്‌ടിച്ച ഉള്ളടക്കം കണ്ടെത്താനുള്ള കഴിവ്, ഉറവിട സ്ഥിരീകരണം, എഞ്ചിനീയർ അംഗീകാരം എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് സുരക്ഷിതമാക്കാനുള്ള കഴിവ്

ഒരു ജിയോളജിക്കൽ എഞ്ചിനീയറുടെ ജോലിയുടെ അദൃശ്യവും എന്നാൽ വലിയൊരു ഭാഗവും നടക്കുന്നത് ഓഫീസിലാണ്: ലബോറട്ടറി ഫലങ്ങൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുക, ഗുണനിലവാര നിയന്ത്രണം, ഡാറ്റ ടാബുലേറ്റിംഗ്, റിപ്പോർട്ടുകൾ എഴുതുക, സാഹിത്യം സ്കാൻ ചെയ്യുക, മാപ്പുകളും കണക്കുകളും തയ്യാറാക്കൽ. ഈ ജോലികൾ ആവർത്തിച്ചുള്ളതും സമയമെടുക്കുന്നതും ശ്രദ്ധ ആവശ്യപ്പെടുന്നതുമാണ്; ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഏറ്റവും കൂടുതൽ സമയം ലാഭിക്കുന്ന മേഖലയാണിത്. എന്നാൽ ഇവിടെയും ഒരു കെണിയുണ്ട്: റിപ്പോർട്ട് ഒരു എഞ്ചിനീയറിംഗ് തീരുമാനത്തിൻ്റെ ഔദ്യോഗിക അടിസ്ഥാനമാണ്. കെട്ടിച്ചമച്ച ഉറവിടം, തെറ്റായി പകർത്തിയ നമ്പർ, അല്ലെങ്കിൽ കണ്ടെത്താനാകാത്ത ക്ലെയിം എന്നിവ ശ്രദ്ധിക്കപ്പെടാതെ ഒഴുകുന്ന ഒരു വാചകത്തിലേക്ക് വഴുതിവീഴുകയും അനന്തരഫലങ്ങൾ ഗുരുതരമായിരിക്കുകയും ചെയ്യും. എൻഡ്-ടു-എൻഡ് ഓഫീസ് കാര്യക്ഷമതയിൽ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ കണ്ടെത്തൽ, ഉറവിട സ്ഥിരീകരണം, എഞ്ചിനീയർ അംഗീകാരം എന്നിവയിൽ ഒരിക്കലും അയവ് വരുത്താത്ത ഒരു അച്ചടക്കം സ്ഥാപിക്കുക എന്നതാണ് ഈ യൂണിറ്റിൻ്റെ ലക്ഷ്യം.

ഈ യൂണിറ്റിൽ ഞങ്ങൾ മൂന്ന് ഓഫീസ് ഫ്രണ്ടുകൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു: ലബോറട്ടറി റിസൾട്ട് പ്രോസസ്സിംഗ്, ക്യുഎ/ക്യുസി (വിശകലന ഡാറ്റ വൃത്തിയാക്കലും ഉറപ്പാക്കലും), റിപ്പോർട്ടും സാഹിത്യവും നിർമ്മാണം (ഡ്രാഫ്റ്റിംഗ്, അബ്‌സ്‌ട്രാക്റ്റിംഗ്, സ്ക്രീനിംഗ് ആക്സിലറേഷൻ), വർക്ക്ഫ്ലോ ഓട്ടോമേഷൻ (ആവർത്തന ജോലികൾ ക്രമപ്പെടുത്തൽ). ഓരോ ഘട്ടത്തിലും, AI ഒരു ഡ്രാഫ്റ്ററും സംഘാടകനുമാണ്; ഉള്ളടക്കത്തിൻ്റെ കൃത്യത, ഉറവിടം, അന്തിമ അംഗീകാരം എന്നിവ എഞ്ചിനീയർക്കുള്ളതാണ്.

ലബോറട്ടറി റിസൾട്ട് പ്രോസസ്സിംഗും QA/QC

ലബോറട്ടറി ഫലങ്ങൾ (ഗ്രേഡ് വിശകലനങ്ങൾ, മണ്ണ് സൂചിക പരിശോധനകൾ, ജല രസതന്ത്രം) പലപ്പോഴും വ്യത്യസ്ത ഫോർമാറ്റുകളിലും വ്യത്യസ്ത യൂണിറ്റുകളിലും ചിലപ്പോൾ തെറ്റായും എത്തുന്നു. AI ഈ ഡാറ്റയെ ഒരൊറ്റ സ്‌കീമയിൽ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു, യൂണിറ്റ് പൊരുത്തക്കേടുകൾ ക്യാപ്‌ചർ ചെയ്യുന്നു, കണ്ടെത്തലിൻ്റെ പരിധിക്ക് താഴെ ഫ്ലാഗുചെയ്യുന്നു, കൂടാതെ QA/QC സാമ്പിളുകൾ പരിശോധിക്കുന്നു (ശൂന്യമായ സാമ്പിൾ, സ്റ്റാൻഡേർഡ് റഫറൻസ് മെറ്റീരിയൽ, പുനർവിശകലനം). ലബോറട്ടറിയുടെ വിശ്വാസ്യത തെളിയിക്കുന്ന പരിശോധനയാണ് ക്യുഎ/ക്യുസി (ക്വാളിറ്റി അഷ്വറൻസ്/ക്വാളിറ്റി കൺട്രോൾ): ശൂന്യമായ സാമ്പിളിൽ മലിനീകരണം, സ്റ്റാൻഡേർഡിലെ വ്യതിയാനം, ആവർത്തിച്ചുള്ള സാമ്പിളിൽ പാലിക്കാത്തത് എന്നിവ ഉണ്ടെങ്കിൽ, ഡാറ്റ സംശയാസ്പദമാണ്.

നിർണ്ണായക പോയിൻ്റ്: AI ഒരിക്കലും ഒരു മൂല്യം നിശബ്ദമായി ഇല്ലാതാക്കുകയോ ശരിയാക്കുകയോ ചെയ്യുന്നില്ല. പ്രശ്നമുള്ള ലൈനുകൾ ഫ്ലാഗ് ചെയ്യുകയും എഞ്ചിനീയറെ ഒരു തീരുമാനമെടുക്കാൻ അനുവദിക്കുകയും ചെയ്യുക എന്നതാണ് ഇതിൻ്റെ ജോലി. ഒരു ഔട്ട്‌ലിയർ യഥാർത്ഥ ഉയർന്ന അയിര് അല്ലെങ്കിൽ ലബോറട്ടറി പിശക് ആകാം; എഞ്ചിനീയർ സന്ദർഭത്തിനനുസരിച്ച് ഈ വേർതിരിവ് കാണിക്കുന്നു. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഡാറ്റ പരിശോധിക്കുന്നു, അത് വൃത്തിയാക്കുന്നില്ല.

നുറുങ്ങ്: ലാബ് ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുമ്പോൾ എല്ലാ പ്രോംപ്റ്റിലും "വെറുതെ അടയാളപ്പെടുത്തുക, മാറ്റരുത്" നിയമം ആവർത്തിക്കുക. AI-യുടെ ഏറ്റവും വഞ്ചനാപരമായ തെറ്റ്, നല്ല ഉദ്ദേശ്യത്തോടെ ഒരു മൂല്യം "തിരുത്തുക" വഴി അത് മനസ്സിലാക്കാതെ അസംസ്‌കൃത ഡാറ്റയെ നശിപ്പിക്കുന്നതാണ്.

റിപ്പോർട്ടും സാഹിത്യ നിർമ്മാണവും

റിപ്പോർട്ട് റൈറ്റിംഗിലെ ശക്തമായ ഡ്രാഫ്റ്ററാണ് AI: രീതി വിഭാഗം, ആമുഖ സന്ദർഭം, മിനിറ്റുകൾക്കുള്ളിൽ സമാപന സംഗ്രഹം എന്നിവ ഡ്രാഫ്റ്റ് ചെയ്യുന്നു; ഒരു നീണ്ട സാഹിത്യത്തെ സംഗ്രഹിക്കുന്നു; സങ്കീർണ്ണമായ ഒരു പട്ടികയെ പ്ലെയിൻ ടെക്സ്റ്റിലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നു. എന്നാൽ രണ്ട് അപകടങ്ങൾ പ്രകടമാണ്. ആദ്യത്തേത് കെട്ടിച്ചമച്ച ഉറവിടമാണ്: മോഡലിന് നിലവിലില്ലാത്ത ഒരു ലേഖനമോ തെറ്റായ രചയിതാവോ അല്ലെങ്കിൽ നിലവിലില്ലാത്ത ഒരു കാനോൻ ലേഖനമോ ആത്മവിശ്വാസത്തോടെ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും. രണ്ടാമതായി, നമ്പർ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിൽ പിശക്: ടെക്‌സ്‌റ്റിലേക്ക് കടക്കുമ്പോൾ ഒരു ഗ്രേഡ്, ഒരു സുരക്ഷാ ഗുണകം അല്ലെങ്കിൽ ആഴം തെറ്റായി കൈമാറ്റം ചെയ്യപ്പെട്ടേക്കാം.

അതിനാൽ സുവർണ്ണ നിയമം: AI ഡ്രാഫ്റ്റ് നിർമ്മിക്കുന്നു, എഞ്ചിനീയർ അത് പരിശോധിച്ച് സ്വന്തമാക്കുന്നു. ഓരോ ഉറവിടവും ഒറിജിനലിൽ നിന്ന് സ്ഥിരീകരിക്കപ്പെടുന്നു (അപ്പോക്രിഫൽ റഫറൻസുകളാണ് ഏറ്റവും സാധാരണമായ ഭ്രമാത്മകത); ഓരോ സംഖ്യയും റോ ഡാറ്റയുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു; എല്ലാ സാങ്കേതിക ക്ലെയിമുകളും എഞ്ചിനീയറിംഗ് പരിജ്ഞാനം ഉപയോഗിച്ച് പരീക്ഷിക്കപ്പെടുന്നു. റിപ്പോർട്ട് ഒപ്പിട്ടുകഴിഞ്ഞാൽ, അതിലെ ഓരോ വാക്യത്തിൻ്റെയും ഉത്തരവാദിത്തം ഒപ്പിട്ടയാളിൽ നിക്ഷിപ്തമാണ് - "AI അത് എഴുതി" എന്നത് ഒരു ഒഴികഴിവല്ല.

ശ്രദ്ധിക്കുക: ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് നിർമ്മിച്ച ഗ്രന്ഥസൂചിക ഒരിക്കലും അതേപടി സ്വീകരിക്കരുത്. നിർമ്മിതവും എന്നാൽ യാഥാർത്ഥ്യബോധമുള്ളതുമായ റഫറൻസുകളാണ് (കൃത്യമായ രചയിതാവ്, ജേണൽ, വർഷം) ഏറ്റവും സാധാരണവും അപകടകരവുമായ ഭ്രമാത്മകത. ഓരോ റഫറൻസും സ്വതന്ത്ര ഡാറ്റാബേസിനെതിരെ പരിശോധിക്കുക.

വർക്ക്ഫ്ലോ ഓട്ടോമേഷനും ട്രേസബിലിറ്റിയും

ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഉപയോഗിച്ച് ആവർത്തിച്ചുള്ള ജോലികൾ (പ്രതിമാസ വാട്ടർ മോണിറ്ററിംഗ് ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുക, ഒരു സ്റ്റാൻഡേർഡ് റിപ്പോർട്ട് ടെംപ്ലേറ്റ് പൂരിപ്പിക്കുക, ഡ്രില്ലിംഗ് ടേബിളുകൾ സംയോജിപ്പിക്കുക) ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നത് മികച്ച കാര്യക്ഷമത നൽകുന്നു. എന്നാൽ ഓട്ടോമേഷന് പിശക് യാന്ത്രികമാക്കാനും കഴിയും: ഒരിക്കൽ സ്ഥാപിച്ച തെറ്റായ നിയമം ഓരോ ഓട്ടത്തിലും നിശബ്ദമായി ആവർത്തിക്കുന്നു. അതുകൊണ്ടാണ് ഓട്ടോമേറ്റഡ് വർക്ക്ഫ്ലോകൾ കണ്ടെത്തേണ്ടത്: ഓരോ ഔട്ട്‌പുട്ടും ഏത് ഇൻപുട്ട്, ഏത് ഘട്ടം, ഏത് മോഡൽ പതിപ്പിൽ നിന്നാണ് വരുന്നതെന്ന് റെക്കോർഡിംഗ്; ഒരു പിശക് കണ്ടെത്തുമ്പോൾ, മൂലകാരണവും ബാധിച്ച എല്ലാ ഔട്ട്പുട്ടുകളും കണ്ടെത്താനാകും.

ട്രെയ്‌സിബിലിറ്റി എന്നാൽ പ്രായോഗികമായി അർത്ഥമാക്കുന്നത്: ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റയുടെ ഉറവിടവും തീയതിയും, പ്രയോഗിച്ച പരിവർത്തനങ്ങളും, ഉപയോഗിച്ച പ്രോംപ്റ്റ്/മോഡൽ പതിപ്പും, മനുഷ്യ അംഗീകാര ഘട്ടവും രേഖപ്പെടുത്തുന്നു. ഇത് ഡീബഗ്ഗിംഗും എഞ്ചിനീയറിംഗ് ബാധ്യതയും ഉറപ്പാക്കുന്നു. നിയന്ത്രണാതീതമായ ഓട്ടോമേഷൻ, എത്ര വേഗമാണെങ്കിലും, ഒരു സുരക്ഷാ-നിർണ്ണായക ബിസിനസ്സിൽ അസ്വീകാര്യമാണ്.

മൂന്ന് മിനി കേസുകൾ: അക്കങ്ങൾ പ്രകാരം

കേസ് 1 — QA/QC ഡ്രിഫ്റ്റ് ക്യാപ്‌ചർ ചെയ്യുന്നു. ഒരു ലബോറട്ടറി കയറ്റുമതിയിൽ 320 ഗ്രേഡ് സാമ്പിളുകൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. AI QA/QC സ്ക്രീനിംഗ്, കഴിഞ്ഞ 40 സാമ്പിളുകളിൽ വ്യവസ്ഥാപിതമായി 8% അണ്ടർ-റീഡിംഗ് - ഇൻസ്ട്രുമെൻ്റ് കാലിബ്രേഷൻ ഡ്രിഫ്റ്റ് എന്ന് സ്റ്റാൻഡേർഡ് റഫറൻസ് മെറ്റീരിയൽ ഫ്ലാഗ് ചെയ്തു. ഈ ചിട്ടയായ പിശക് സ്വമേധയാ കണ്ടുപിടിക്കാൻ വളരെ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള ഒരു പ്രശ്നമായിരുന്നു, എന്നാൽ മുഴുവൻ ബാച്ചിനെയും ബാധിച്ചു; കയറ്റുമതി വീണ്ടും വിശകലനം ചെയ്തു. അവൻ പാറ്റേൺ തീരുമാനിച്ചില്ല, പാറ്റേൺ ദൃശ്യമാക്കി.

കേസ് 2 - ഫാബ്രിക്കേറ്റഡ് ഉറവിടം. AI ഒരു ജിയോ ടെക്നിക്കൽ റിപ്പോർട്ടിൻ്റെ സാഹിത്യ വിഭാഗം തയ്യാറാക്കുകയും ആറ് റഫറൻസുകൾ നിർമ്മിക്കുകയും ചെയ്തു. പരിശോധനയ്ക്കിടെ, അവയിൽ രണ്ടെണ്ണം ഒരിക്കലും നിലവിലില്ലെന്നും ഒരെണ്ണം തെറ്റായ ജേണലിൻ്റേതാണെന്നും കണ്ടെത്തി. ഒരു സ്വതന്ത്ര ഡാറ്റാബേസുമായി ബന്ധപ്പെട്ട് അവലംബങ്ങൾ ഓരോന്നായി പരിശോധിച്ചിരുന്നില്ലെങ്കിൽ, കെട്ടിച്ചമച്ച ഉറവിടങ്ങൾ ഒപ്പിട്ട എഞ്ചിനീയറിംഗ് റിപ്പോർട്ടിൽ പ്രവേശിക്കുമായിരുന്നു. കരട് വേഗത്തിലാക്കി; സ്ഥിരീകരണം സംരക്ഷിച്ചു.

കേസ് 3 - കണ്ടെത്താനാകുന്ന മൂലകാരണം. പ്രതിമാസ വാട്ടർ മോണിറ്ററിംഗ് ഓട്ടോമേഷനിൽ, മൂന്ന് മാസത്തേക്ക് ഒരു നിരീക്ഷണ കിണറിൻ്റെ മൂല്യങ്ങൾ തെറ്റായ യൂണിറ്റിൽ റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യപ്പെട്ടു. ട്രെയ്‌സിബിലിറ്റി റെക്കോർഡിന് നന്ദി, ഏത് പരിവർത്തന ഘട്ടത്തിലാണ് പിശക് ആരംഭിച്ചതെന്ന് മിനിറ്റുകൾക്കുള്ളിൽ കണ്ടെത്തി, ബാധിച്ച മൂന്ന് റിപ്പോർട്ടുകളുടെ പൂർണ്ണമായ ലിസ്റ്റ് സൃഷ്‌ടിച്ചു. രേഖകളൊന്നും സൂക്ഷിച്ചില്ലെങ്കിൽ, ഏത് പ്രിൻ്റൗട്ടുകളാണ് കേടായതെന്ന് വ്യക്തമല്ല, കൂടാതെ മുഴുവൻ ആർക്കൈവും സംശയാസ്പദമായിരിക്കും.

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ്:

ഈ പ്രോജക്റ്റിനായി ഒരു ജിയോ ടെക്നിക്കൽ റിപ്പോർട്ട് എഴുതുക, സാഹിത്യം ഉൾപ്പെടുത്തുക. [ഡാറ്റ]

ശക്തമായ നിർദ്ദേശം:

നിങ്ങളുടെ റോൾ: റിപ്പോർട്ട് ഡ്രാഫ്റ്റർ. ഇനിപ്പറയുന്ന ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു റിപ്പോർട്ട് ഡ്രാഫ്റ്റ് ചെയ്യുക എന്നാൽ:1) ഞാൻ നൽകുന്ന ഡാറ്റയെ മാത്രം അടിസ്ഥാനമാക്കി; നമ്പർ, ഉറവിടം അല്ലെങ്കിൽ കണ്ടെത്തൽ എന്നിവ ഉണ്ടാക്കരുത്. 2) ഓരോ സംഖ്യയും ഏത് ഇൻപുട്ട് ലൈനിൽ നിന്നാണ് വരുന്നതെന്ന് പരാൻതീസിസിനൊപ്പം കാണിക്കുക. 3) സാഹിത്യത്തിൻ്റെ യഥാർത്ഥ ഉറവിടം ഉണ്ടാക്കുന്നതിനുപകരം, ഒരു പ്ലെയ്‌സ്‌ഹോൾഡർ ഇടുക "[വിഷയം] സംബന്ധിച്ച പരിശോധിച്ച ഉറവിടം ഇവിടെ ചേർക്കും". 4) നിങ്ങൾക്ക് ഉറപ്പില്ലാത്ത എവിടെയും "എൻജിനീയർ സ്ഥിരീകരണം ആവശ്യമാണ്" എന്ന് അടയാളപ്പെടുത്തുക. അന്തിമ ഉള്ളടക്കവും എല്ലാ ഉറവിടങ്ങളും ഞാൻ പരിശോധിച്ചുറപ്പിക്കും. ഡാറ്റ അജ്ഞാതമാണ്.

പകർത്താവുന്ന നാല് ടെംപ്ലേറ്റുകൾ

1) ലബോറട്ടറി QA/QC പരിശോധന:

ലബോറട്ടറി ഫലങ്ങളുടെ പട്ടിക പരിശോധിക്കുക: യൂണിറ്റ് പൊരുത്തക്കേട്, കണ്ടെത്തൽ പരിധിക്ക് താഴെയുള്ള അടയാളങ്ങൾ, ശൂന്യമായ സാമ്പിളിലെ മലിനീകരണം, സ്റ്റാൻഡേർഡ് റഫറൻസിലെ വ്യവസ്ഥാപിത ഡ്രിഫ്റ്റ്, ആവർത്തിച്ചുള്ള സാമ്പിളിൽ പാലിക്കാത്തത്. ഉദാഹരണ_ഐഡി ഉപയോഗിച്ച് പ്രശ്നമുള്ള വരികൾ മാത്രം അടയാളപ്പെടുത്തുക; ഏതെങ്കിലും മൂല്യങ്ങൾ ഇല്ലാതാക്കുകയോ തിരുത്തുകയോ ചെയ്യരുത്. തീരുമാനം എൻ്റേതാണ്.

2) ഉറവിട സ്ഥിരീകരണം നടപ്പിലാക്കുക:

ഈ വാചകത്തിലെ എല്ലാ സംഖ്യാ ക്ലെയിമുകളും ഉറവിട ഉദ്ധരണികളും പുറത്തെടുത്ത് ഒരു ചെക്ക്‌ലിസ്റ്റ് ഉണ്ടാക്കുക: ഓരോ നമ്പറും അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഇൻപുട്ട്, സ്ഥിരീകരിക്കേണ്ട ഓരോ ഉറവിടത്തിൻ്റെയും ഉദ്ധരണി. ഉറവിട നിർമ്മാണം; നിങ്ങൾക്ക് സ്ഥിരീകരിക്കാൻ കഴിയാത്തിടത്ത് "പരിശോധിച്ചിരിക്കണം" എന്ന് അടയാളപ്പെടുത്തുക.

3) ട്രേസബിലിറ്റി റെക്കോർഡ് ഫ്രെയിംവർക്ക്:

ഈ ഓട്ടോമേറ്റഡ് വർക്ക്ഫ്ലോയ്‌ക്കായി ഒരു ട്രെയ്‌സിബിലിറ്റി റെക്കോർഡ് ടെംപ്ലേറ്റ് നിർദ്ദേശിക്കുക: ഇൻപുട്ട് ഉറവിടവും തീയതിയും, പ്രയോഗിച്ച പരിവർത്തനങ്ങൾ, ഉപയോഗിച്ച പ്രോംപ്റ്റ്/മോഡൽ പതിപ്പ്, മനുഷ്യ അംഗീകാര ഘട്ടം. ഒരു പിശക് കണ്ടെത്തുമ്പോൾ മൂലകാരണത്തിലേക്കും ബാധിച്ച ഔട്ട്പുട്ടുകളിലേക്കും എങ്ങനെ എത്തിച്ചേരാമെന്ന് കാണിക്കുക.

4) സ്ഥിരത പരിശോധന റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുക:

ആന്തരിക സ്ഥിരതയ്ക്കായി നിങ്ങളുടെ റിപ്പോർട്ട് ഡ്രാഫ്റ്റ് സ്കാൻ ചെയ്യുക: സംഗ്രഹത്തിലെ അക്കങ്ങൾ ബോഡിയുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നുണ്ടോ, ടേബിളുകളും ടെക്‌സ്‌റ്റ് വൈരുദ്ധ്യങ്ങളും ഉണ്ടോ, യൂണിറ്റുകൾ ഉടനീളം സ്ഥിരതയുള്ളതാണോ, നിർവചിക്കാത്ത ചുരുക്കങ്ങൾ ഉണ്ടോ? പ്രശ്നങ്ങൾ പട്ടികപ്പെടുത്തുക; ഉള്ളടക്ക തീരുമാനം എൻ്റേതാണ്.

ഓഫീസ് ഡ്യൂട്ടി, വരുമാനം, നിയന്ത്രണം

അന്വേഷണം

AI നേട്ടം

പ്രധാന അപകടസാധ്യത

നിർബന്ധിത പരിശോധന

ലബോറട്ടറി ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ്

ഉയർന്നത്

നിശബ്ദമായ തിരുത്തൽ

"മാർക്ക് ചെയ്യുക, ഇല്ലാതാക്കുക" + റോ ഡാറ്റ

QA/QC പരിശോധന

ഉയർന്നത്

സ്ലൈഡ് നഷ്‌ടപ്പെടുത്തരുത്

അന്ധം/നിലവാരം/വീണ്ടും സ്ഥിരീകരണം

റിപ്പോർട്ട് ഡ്രാഫ്റ്റ്

ഉയർന്നത്

തയ്യാറാക്കിയ പ്രശ്നം/ഉറവിടം

നമ്പറും ഉറവിട സ്ഥിരീകരണവും

സാഹിത്യ അവലോകനം

ഉയർന്നത്

തയ്യാറാക്കിയ റഫറൻസ്

സ്വതന്ത്ര ഡാറ്റാബേസ് പരിശോധന

വർക്ക്ഫ്ലോ ഓട്ടോമേഷൻ

വളരെ ഉയർന്നത്

തെറ്റിൻ്റെ ആവർത്തനം

ട്രെയ്‌സിബിലിറ്റി റെക്കോർഡ്

നുറുങ്ങ്: ഓട്ടോമേഷൻ സജ്ജീകരിക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, "ഈ വർക്ക്ഫ്ലോ തെറ്റായി പ്രവർത്തിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിൽ ഞാൻ എങ്ങനെ അറിയും?" ചോദ്യത്തിന് ഉത്തരം നൽകുക. ഉത്തരം വ്യക്തമല്ലെങ്കിൽ, ആദ്യം കണ്ടെത്താവുന്നതും നിയന്ത്രണ പോയിൻ്റുകളും ചേർക്കുക; നിയന്ത്രണത്തിന് ശേഷം വേഗത വരുന്നു.

സാധാരണ തെറ്റുകൾ

• നിശബ്ദമായി മൂല്യം ശരിയാക്കുന്നു. AI അസംസ്‌കൃത ഡാറ്റ "മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നത്" ഏറ്റവും വഞ്ചനാപരമായ തെറ്റാണ്; നിയമം എപ്പോഴും "അടയാളം, മാറ്റരുത്" എന്നതായിരിക്കണം.
• ഗ്രന്ഥസൂചിക പരിശോധിക്കുന്നില്ല. നിർമ്മിച്ച റഫറൻസുകളാണ് ഏറ്റവും സാധാരണമായ ഭ്രമാത്മകത; ഓരോ മുദ്രയും സ്വതന്ത്രമായി പരിശോധിക്കേണ്ടതാണ്.
• നമ്പർ കൊണ്ടുപോകുന്നത് പരിശോധിക്കുന്നില്ല. ടെക്‌സ്‌റ്റിലേക്ക് കടക്കുമ്പോൾ മോശമാകുന്ന ഒരു ടെനോർ അല്ലെങ്കിൽ സുരക്ഷാ ഗുണകം ഒഴുക്കുള്ള വാചകത്തിൽ മറച്ചിരിക്കുന്നു.
• കണ്ടെത്താനാകാത്ത ഓട്ടോമേഷൻ സ്ഥാപിക്കുന്നു. രേഖകൾ സൂക്ഷിക്കാത്ത ഒരു വർക്ക്ഫ്ലോയിൽ, പിശകിൻ്റെ മൂലകാരണവും ആഘാതവും നിർണ്ണയിക്കാൻ കഴിയില്ല.
• "AI എഴുതിയത്" എന്ന ഒഴികഴിവിൽ അഭയം പ്രാപിക്കുന്നു. ഒപ്പിട്ട ഓരോ വാക്യത്തിൻ്റെയും ഉത്തരവാദിത്തം ഒപ്പിട്ടയാളുടേതാണ്; അംഗീകാരത്തിൽ ഇളവ് നൽകാനാവില്ല.

ചുരുക്കത്തിൽ

• ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഏറ്റവും കൂടുതൽ സമയം ലാഭിക്കുന്ന മേഖലയാണ് ഓഫീസ് ജോലി; എന്നാൽ റിപ്പോർട്ട് തീരുമാനത്തിനുള്ള ഒരു ഔദ്യോഗിക അടിസ്ഥാനമാണ്, തെറ്റുകൾ ചെലവേറിയതാണ്.
• ലബോറട്ടറി ഡാറ്റയിൽ, AI ഓഡിറ്റ് ചെയ്യുന്നു, വൃത്തിയാക്കുന്നില്ല; റൂൾ "മാർക്ക്, ഡിലീറ്റ്/കറക്റ്റ്" എന്നതാണ്, തീരുമാനം എഞ്ചിനീയറുടെതാണ്.
• റിപ്പോർട്ടുകളിലും സാഹിത്യങ്ങളിലും വ്യാജ ഉറവിടങ്ങളും നമ്പറുകളും ഏറ്റവും സാധാരണമായ അപകടസാധ്യതകളാണ്; എല്ലാ ഉറവിടവും നമ്പറും പരിശോധിച്ചു.
• ഓട്ടോമേഷൻ പിശകും വേഗതയും വർദ്ധിപ്പിക്കും; ട്രെയ്‌സിബിലിറ്റി റെക്കോർഡ് മൂലകാരണവും ബാധിച്ച ഔട്ട്‌പുട്ടുകളും സുരക്ഷിതമാക്കുന്നു.
• ഒപ്പിട്ട ഉള്ളടക്കത്തിന് എഞ്ചിനീയർ ഉത്തരവാദിയാണ്; "AI അത് എഴുതി" എന്നത് ഒരു ഒഴികഴിവല്ല.

ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്

ഒരു അജ്ഞാത ലാബ് ഫല പട്ടിക (അല്ലെങ്കിൽ പ്രതിനിധി ഡാറ്റ) സ്വീകരിക്കുക. "ലബോറട്ടറി QA/QC ഓഡിറ്റ്" ടെംപ്ലേറ്റിനൊപ്പം മോഡൽ ഫ്ലാഗ് പ്രശ്ന ലൈനുകൾ ഉണ്ടായിരിക്കുക; ബോധപൂർവ്വം വ്യവസ്ഥാപിതമായി ഒരു സ്റ്റാൻഡേർഡ് റഫറൻസ് മൂല്യം മാറ്റുകയും മോഡൽ അത് പിടിക്കുകയും മൂല്യം ഇല്ലാതാക്കാൻ ശ്രമിക്കുകയും ചെയ്യുന്നുണ്ടോ എന്ന് പരിശോധിക്കുക. തുടർന്ന്, ഒരു ചെറിയ റിപ്പോർട്ട് വിഭാഗം ഡ്രാഫ്റ്റ് ചെയ്യുകയും അതിലെ എല്ലാ ലക്കങ്ങളും ഉറവിടങ്ങളും "സോഴ്‌സ് വെരിഫിക്കേഷൻ ചലഞ്ച്" ടെംപ്ലേറ്റ് ഉപയോഗിച്ച് ഒരു ചെക്ക്‌ലിസ്റ്റിൽ ഇടുകയും ചെയ്യുക.

ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്

• [ ] ഞാൻ എല്ലായ്പ്പോഴും ലാബ് ഡാറ്റയിൽ AI-യിൽ "മാർക്ക്, ഇല്ലാതാക്കുക/ശരിയാക്കുക" എന്ന നിയമം പ്രയോഗിക്കുന്നു.
• [ ] ഞാൻ QA/QC സാമ്പിളുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ലബോറട്ടറി വിശ്വാസ്യത പരിശോധിക്കുന്നു (ശൂന്യം, സാധാരണ, ആവർത്തിക്കുക).
• [ ] റിപ്പോർട്ടിലെയും സാഹിത്യത്തിലെയും എല്ലാ ഉറവിടങ്ങളും നമ്പറുകളും ഞാൻ സ്വതന്ത്രമായി പരിശോധിക്കുന്നു.
• [ ] ട്രെയ്‌സിബിലിറ്റി ഉപയോഗിച്ച് ഞാൻ ഓട്ടോമേഷൻ വർക്ക്ഫ്ലോകൾ സജ്ജീകരിച്ചു.
• [ ] ഞാൻ ഒപ്പിടുന്ന ഉള്ളടക്കത്തിൻ്റെ പൂർണ ഉത്തരവാദിത്തം എനിക്കുണ്ടെന്ന് ഞാൻ അംഗീകരിക്കുന്നു.