നേട്ടങ്ങൾ:
- സാമ്പത്തിക വിശകലനത്തിൽ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിൻ്റെ പ്രധാന പരിധികൾ വ്യവസ്ഥാപിതമായി പട്ടികപ്പെടുത്താനുള്ള കഴിവ് (ഫാബ്രിക്കേഷൻ, ഡാറ്റ കട്ട്-ഓഫ് തീയതി, കാര്യകാരണ അന്ധത, ഘടനാപരമായ ബ്രേക്ക്)
- രഹസ്യാത്മക ഡാറ്റ, മാർക്കറ്റ് സെൻസിറ്റീവ് വിവരങ്ങൾ, വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ എന്നിവ പരിരക്ഷിക്കുന്ന സുരക്ഷിതമായ ഉപയോഗവും KVKK കംപ്ലയിൻ്റ് വർക്ക്ഫ്ലോയും സ്ഥാപിക്കാനുള്ള കഴിവ്
- ഒരു എൻ്റർപ്രൈസ്-ലെവൽ AI ഗവേണൻസ് ചട്ടക്കൂട് (രജിസ്ട്രേഷൻ, സ്ഥിരീകരണം, ഉത്തരവാദിത്തം, അംഗീകാര ശൃംഖല) രൂപകൽപ്പന ചെയ്യാനും നടപ്പിലാക്കാനുമുള്ള കഴിവ്
മൊഡ്യൂൾ പരീക്ഷ
1. ഒരു സെൻട്രൽ ബാങ്കർ, ഒരു പരിശോധനയും കൂടാതെ ഒരു ഔദ്യോഗിക നയ കുറിപ്പിലേക്ക് നേരിട്ട് AI- സൃഷ്ടിച്ച പണപ്പെരുപ്പ പ്രവചനം ഇടുന്നു. ഈ സമീപനത്തിലെ അടിസ്ഥാനപരമായ തെറ്റ് എന്താണ്?
- എ) ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഔട്ട്പുട്ടിനെ ഉറവിടവുമായി ബന്ധിപ്പിക്കാതെ ഒരു തീരുമാനമാക്കി മാറ്റുക, അത് വീണ്ടും കണക്കാക്കുകയും സാമ്പത്തിക പരിശോധനയ്ക്ക് വിധേയമാക്കുകയും ചെയ്യുക; ഉത്തരവാദിത്തം ജനങ്ങളുടേതാണെന്ന് അവഗണിക്കുക ✔
- ബി) സാമ്പത്തിക പ്രവചനങ്ങളിൽ കൃത്രിമബുദ്ധി ഉപയോഗിക്കുന്നത് കർശനമായി നിരോധിച്ചിരിക്കുന്നു
- സി) ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് എല്ലായ്പ്പോഴും പണപ്പെരുപ്പം അതിനെക്കാൾ കുറവാണ് കാണിക്കുന്നത്
- ഡി) പ്രവചനം ഒരു ഗ്രാഫിൽ അവതരിപ്പിച്ചിട്ടില്ല
വിവരണം: ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഒരു സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ രൂപരേഖ ഉണ്ടാക്കുന്നു; എന്നാൽ ഒരു ഔപചാരിക നയ സംക്ഷിപ്തത്തിൻ്റെ പ്രവചനത്തിൻ്റെയും ഉള്ളടക്കത്തിൻ്റെയും ഉത്തരവാദിത്തം കഴിവുള്ള സാമ്പത്തിക വിദഗ്ധനും സ്ഥാപനത്തിനുമാണ്. സ്ഥിരീകരിക്കാത്ത ഔട്ട്പുട്ട് ഒപ്പിടാത്ത റിപ്പോർട്ട് പോലെ അപകടകരമാണ്; നമ്പർ യഥാർത്ഥ ഉറവിടവുമായി ബന്ധിപ്പിച്ച് വീണ്ടും കണക്കാക്കുകയും സാമ്പത്തിക ഫിൽട്ടറിലൂടെ കൈമാറുകയും വേണം.
2. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിനോട് '2024-ലെ തുർക്കിയുടെ കറൻ്റ് അക്കൗണ്ട് ഡെഫിസിറ്റ് കണക്ക് തരൂ' എന്ന് നിങ്ങൾ ചോദിക്കുമ്പോൾ ഏറ്റവും സുരക്ഷിതമായ സമീപനം ഏതാണ്?
- എ) ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് നൽകുന്ന നമ്പർ വിശ്വസിച്ച് അത് നേരിട്ട് ഉപയോഗിക്കുക
- B) CBRT യുടെ ഔദ്യോഗിക ബാലൻസ് ഓഫ് പേയ്മെൻ്റ് പ്രസിദ്ധീകരണത്തിൽ നിന്നുള്ള കണക്ക് സ്ഥിരീകരിക്കുകയും തീയതി/യൂണിറ്റ് സ്ഥിരീകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു ✔
- സി) ഇൻറർനെറ്റിലെ റാൻഡം ന്യൂസ് സൈറ്റിൽ നിന്ന് നമ്പർ നേടുന്നു
- ഡി) നമ്പർ അവഗണിക്കുന്നു, കാരണം അത് എന്തായാലും മാറും
വിശദീകരണം: ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് നൽകുന്ന സംഖ്യ പരിശീലന ഡാറ്റയുടെ കട്ട്-ഓഫ് തീയതിയേക്കാൾ പഴയതായിരിക്കാം അല്ലെങ്കിൽ ഉണ്ടാക്കിയേക്കാം (ഹാലുസിനേഷൻ). സാമ്പത്തിക ഡാറ്റയുടെ ഏക കൃത്യമായ ഉറവിടം ഔദ്യോഗിക പ്രസിദ്ധീകരണമാണ്; ഈ ഉദാഹരണത്തിൽ, ഇത് CBRT ബാലൻസ് ഓഫ് പേയ്മെൻ്റ് സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളാണ്. യഥാർത്ഥ ഉറവിടത്തിൽ നിന്ന് നമ്പർ സ്ഥിരീകരിക്കണം.
3. ഒരു വിശകലന വിദഗ്ധൻ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിന് റോ സിപിഐ സീരീസ് നൽകുകയും 'യഥാർത്ഥ വളർച്ച കണക്കാക്കുക' എന്ന് പറയുകയും ചെയ്യുന്നു. ഇനിപ്പറയുന്നവയിൽ ഏതാണ് ശരിയായ മൂല്യനിർണ്ണയ സ്വഭാവം?
- എ) ഫലം വായിക്കാതെ റിപ്പോർട്ടിൽ ചേർക്കുന്നു
- ബി) ഫലം 'യുക്തമാണെന്ന് തോന്നുന്നുണ്ടോ' എന്ന് നോക്കുക
- സി) ജനറേറ്റ് ചെയ്ത ഫോർമുല/കോഡ് വായിച്ച് ഒരു കാലയളവെങ്കിലും സ്വമേധയാ കണക്കാക്കി ഫലം പരിശോധിച്ചുറപ്പിക്കുക ✔
- ഡി) ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിനോട് 'നിങ്ങൾക്ക് ഉറപ്പാണോ?' 'അതെ' എന്ന ഉത്തരത്തിൽ തൃപ്തനായി
വിശദീകരണം: റിയൽ-നോമിനൽ കൺവേർഷൻ പോലുള്ള സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഇക്കണോമിക് കണക്കുകൂട്ടലുകളിൽ, AI ശരിയായ ഫോർമുല ഉപയോഗിക്കുകയോ അടിസ്ഥാന വർഷം കലർത്തുകയോ ചെയ്തേക്കില്ല. അനലിസ്റ്റ് ജനറേറ്റ് ചെയ്ത കോഡും ഫോർമുലയും വായിക്കുകയും കുറഞ്ഞത് ഒരു നിരീക്ഷണമെങ്കിലും സ്വമേധയാ കണക്കാക്കുകയും ഫലം താരതമ്യം ചെയ്യുകയും വേണം. സുതാര്യവും വിശദീകരിക്കാവുന്നതുമായ അക്കൌണ്ടിംഗ് അഭികാമ്യമാണ്.
4. ടൈം സീരീസ് പ്രവചനത്തിൽ 'ബാക്ക് ടെസ്റ്റിംഗ്' ചെയ്യുന്നത് എന്തുകൊണ്ട്?
- എ) മോഡൽ ചരിത്രപരമായ ഡാറ്റയുമായി എത്രത്തോളം 'നല്ലത്' ആണെന്ന് കാണിക്കാൻ
- ബി) എസ്റ്റിമേറ്റ് സ്വയമേവ അന്തിമമാക്കാൻ
- സി) ഡാറ്റ മനോഹരമാക്കുന്നതിന്
- D) പരിശീലനത്തിലല്ലാതിരുന്ന മുൻ കാലഘട്ടങ്ങളിൽ മോഡൽ പരീക്ഷിച്ച് യഥാർത്ഥ പ്രവചന വിജയം അളക്കാൻ ✔
വിവരണം: മുൻകാലങ്ങളിൽ മോഡൽ അത് അറിയാത്ത കാലഘട്ടങ്ങളിൽ എത്ര നന്നായി പ്രവചിക്കുന്നു എന്ന് ബാക്ക്ടെസ്റ്റ് അളക്കുന്നു; മോഡലിന് അനുയോജ്യമായ ഡാറ്റ മാത്രം നോക്കി ഓവർഫിറ്റിംഗിൻ്റെ കെണിയിൽ നിന്ന് ഇത് മോഡലിനെ സംരക്ഷിക്കുന്നു. യഥാർത്ഥ ലോകത്ത് മോഡലിൻ്റെ ഉപയോഗക്ഷമതയ്ക്ക് ഇത് ഒരു മുൻവ്യവസ്ഥയാണ്.
5. പണപ്പെരുപ്പ അഭിപ്രായങ്ങളിലെ 'ബേസ് ഇഫക്റ്റ്' എന്താണ്, എന്തുകൊണ്ട് ഇതിന് ശ്രദ്ധ ആവശ്യമാണ്?
- A) കഴിഞ്ഞ വർഷത്തെ താരതമ്യ കാലയളവിലെ താഴ്ന്ന/ഉയർന്നതാണ് വാർഷിക മാറ്റത്തെ ബാധിക്കുന്നത് ✔
- ബി) പണപ്പെരുപ്പം എപ്പോഴും ഉയരുന്നു
- സി) പ്രധാന പണപ്പെരുപ്പം തലക്കെട്ടിനേക്കാൾ കൂടുതലാണ്
- ഡി) വിലകളുടെ സീസണൽ ക്രമീകരണം
വിശദീകരണം: കഴിഞ്ഞ വർഷത്തെ (അടിസ്ഥാനം) താഴ്ന്നതോ ഉയർന്നതോ ആയതും ഈ വർഷത്തെ വികസനവും വാർഷിക മാറ്റ നിരക്കിനെ ബാധിക്കുന്നു എന്നതാണ് അടിസ്ഥാന പ്രഭാവം. മുഖ്യ വാർഷിക പണപ്പെരുപ്പത്തിൽ ഇടിവ് സംഭവിച്ചത് കഴിഞ്ഞ വർഷത്തെ ഉയർന്ന അടിത്തറ മൂലമാകാം, യഥാർത്ഥ മാന്ദ്യമല്ല. AI സംഗ്രഹങ്ങളിൽ ഈ കെണി പലപ്പോഴും അവഗണിക്കപ്പെടുന്നു.
6. ഒരു സാഹചര്യ പഠനത്തിൽ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിൻ്റെ പങ്ക് എങ്ങനെ കൃത്യമായി നിർവചിക്കാം?
- എ) ഭാവിയെക്കുറിച്ച് ഉറപ്പോടെ അറിയുന്ന ഒരു ദർശകൻ
- ബി) അനുമാനങ്ങൾ സ്വന്തമായി നിർണ്ണയിക്കുന്ന അന്തിമ തീരുമാനമെടുക്കുന്നയാൾ
- സി) വ്യക്തമായ അനുമാനങ്ങളെ സുതാര്യമായ കണക്കുകൂട്ടലുകളാക്കി മാറ്റുകയും ഓപ്ഷനുകൾ ദൃശ്യമാക്കുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു സഹായി; വിധി മനുഷ്യനിലാണ് ✔
- D) സ്ക്രിപ്റ്റ് അനാവശ്യമാക്കുന്ന ഒരു കൃത്യതയുടെ ഉപകരണം
വിശദീകരണം: രംഗം ഒരു പ്രവചനമല്ല, മറിച്ച് വ്യക്തമായ അനുമാനങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഒരു സോപാധികമായ 'എങ്കിൽ-അപ്പോൾ' വ്യായാമമാണ്. അനുമാനങ്ങളെ സ്പ്രെഡ്ഷീറ്റുകളിലേക്ക് വിവർത്തനം ചെയ്യുന്നതിനും ഓപ്ഷനുകൾ ദൃശ്യമാക്കുന്നതിനും AI ഒരു ആക്സിലറേറ്ററാണ്; എന്നിരുന്നാലും, അനുമാനങ്ങളുടെ ഉടമസ്ഥാവകാശം, അവയുടെ ന്യായയുക്തത, അന്തിമ വിധി എന്നിവ സാമ്പത്തിക വിദഗ്ദനായിരിക്കും.
7. ഒരു റിഗ്രഷൻ ഔട്ട്പുട്ട് വ്യാഖ്യാനിക്കുമ്പോൾ 'X വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു Y' പോലുള്ള ശക്തമായ കാര്യകാരണമായ ഭാഷ AI ഉപയോഗിക്കുന്നു. എന്താണ് ശരിയായ സാമ്പത്തിക വിദഗ്ധരുടെ പ്രതികരണം?
- എ) കാര്യകാരണഭാഷയെ അതേപടി സ്വീകരിക്കുക
- ബി) ഒഴിവാക്കിയ വേരിയബിളുകളുടെ/എൻഡോജെനിറ്റിയുടെ അപകടസാധ്യതകൾ പരിശോധിച്ച്, ബന്ധം അർത്ഥമാക്കുന്നത് കാര്യകാരണമല്ല എന്ന വസ്തുത തിരുത്തി ഭാഷ ശരിയാക്കുക.
- സി) റിഗ്രഷൻ പൂർണ്ണമായും തള്ളിക്കളയുന്നു
- ഡി) R-സ്ക്വയർ ഉയർന്നതാണെങ്കിൽ കാര്യകാരണം തെളിയിക്കപ്പെടും
വിശദീകരണം: റിഗ്രഷൻ കൂടുതലും ബന്ധത്തെ അളക്കുന്നു (പരസ്പരബന്ധം); ഉചിതമായ രൂപകൽപ്പനയിലും (പരീക്ഷണങ്ങൾ, ഇൻസ്ട്രുമെൻ്റൽ വേരിയബിൾ, സ്വാഭാവിക പരീക്ഷണം മുതലായവ) അനുമാനങ്ങളിലും മാത്രമേ കാര്യകാരണം അവകാശപ്പെടാൻ കഴിയൂ. ഒഴിവാക്കിയ വേരിയബിളുകൾ, എൻഡോജെനിറ്റി, റിവേഴ്സ് കോസാലിറ്റി എന്നിവയുടെ അപകടസാധ്യതകളുണ്ട്. സാമ്പത്തിക ശാസ്ത്രജ്ഞൻ ഈ അമിതമായ കാര്യകാരണഭാഷയെ നിയന്ത്രിക്കുകയും വ്യവസ്ഥകളെ ചോദ്യം ചെയ്യുകയും വേണം.
8. നിങ്ങൾ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഒരു സാമ്പത്തിക ശാസ്ത്ര വിഷയത്തിൽ ഒരു സാഹിത്യ സംഗ്രഹം തയ്യാറാക്കി, ടെക്സ്റ്റ് '(Yılmaz, 2019)' പോലുള്ള റഫറൻസുകൾ നൽകുന്നു. നിങ്ങൾ ആദ്യം എന്താണ് ചെയ്യേണ്ടത്?
- എ) റിപ്പോർട്ടിലെ ഉദ്ധരണികൾ അതേപടി ഇടുക
- ബി) ധാരാളം അവലംബങ്ങൾ ഉള്ളതിനാൽ നല്ല നിലവാരം അനുമാനിക്കുക
- സി) പ്രസിദ്ധീകരണ വർഷങ്ങളുടെ സ്ഥിരത നോക്കുക
- D) ഓരോ റഫറൻസും യഥാർത്ഥത്തിൽ നിലവിലുണ്ടെന്നും കണ്ടെത്തൽ ✔ അടങ്ങിയിട്ടുണ്ടെന്നും യഥാർത്ഥ ഉറവിടത്തിൽ നിന്ന് പരിശോധിക്കുക
വിശദീകരണം: ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് യഥാർത്ഥത്തിൽ നിലവിലില്ലാത്ത സ്രോതസ്സുകളും റഫറൻസുകളും സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും (ഹാലുസിനേഷൻ). ഓരോ റഫറൻസും യഥാർത്ഥ ഉറവിടത്തിൽ നിന്ന് അത് യഥാർത്ഥത്തിൽ നിലവിലുണ്ടെന്നും അതിൻ്റെ ആട്രിബ്യൂഷൻ ശരിയാണെന്നും അതിൽ യഥാർത്ഥത്തിൽ ക്ലെയിം ചെയ്ത കണ്ടെത്തൽ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നുവെന്നും സ്ഥിരീകരിക്കണം. സ്ഥിരീകരിക്കാത്ത ആട്രിബ്യൂഷൻ ഒരു അക്കാദമിക്, പ്രൊഫഷണൽ റിസ്ക് ആണ്.
9. ഒരു പൊതു സാമ്പത്തിക റിപ്പോർട്ടിലെ അനിശ്ചിതത്വം അറിയിക്കുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും സത്യസന്ധമായ മാർഗം ഏതാണ്?
- എ) ഒരു കൃത്യമായ സംഖ്യ നൽകുകയും അനിശ്ചിതത്വം പരാമർശിക്കാതിരിക്കുകയും ചെയ്യുക
- ബി) ഏറ്റവും മോശം സാഹചര്യം മറച്ചുവെക്കുകയും ശുഭാപ്തിവിശ്വാസമുള്ള സംഖ്യ മാത്രം നൽകുകയും ചെയ്യുക
- സി) പ്രവചന ശ്രേണിയും സാഹചര്യങ്ങളും അടിസ്ഥാന അനുമാനങ്ങളും വ്യക്തമായി പ്രസ്താവിക്കുക ✔
- ഡി) 'ഇത് സങ്കീർണ്ണമാണ്' എന്ന് പറഞ്ഞ് അനിശ്ചിതത്വം തള്ളിക്കളയുന്നു
വിശദീകരണം: സാമ്പത്തിക പ്രവചനത്തിലും വിശകലനത്തിലും അനിശ്ചിതത്വം അനിവാര്യമാണ്. ഒരു കൃത്യമായ സംഖ്യയെക്കാൾ വ്യക്തമായും പരിധികൾ, സാഹചര്യങ്ങൾ, അനുമാനങ്ങൾ എന്നിവ വ്യക്തമാക്കുന്നത് സത്യസന്ധമായ ആശയവിനിമയമാണ്. അവ്യക്തത മറയ്ക്കുന്നത് വായനക്കാരനെ തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുകയും സംഘടനയുടെ വിശ്വാസ്യത തകർക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
10. ഒരു ചാർട്ട് ജിഡിപി വളർച്ച കാണിക്കുമ്പോൾ, അത് ലംബമായ അക്ഷം 0% എന്നതിനേക്കാൾ 2% ൽ ആരംഭിക്കുന്നു. എന്തുകൊണ്ടാണ് ഇത് തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്നത്?
- എ) ഡാഷ് ചെയ്ത അക്ഷം ചെറിയ വ്യത്യാസങ്ങളെ പെരുപ്പിച്ചു കാണിക്കുകയും മാറ്റം അതിനെക്കാൾ വലുതാക്കുകയും ചെയ്തേക്കാം ✔
- ബി) അച്ചുതണ്ട് എവിടെ തുടങ്ങുന്നു എന്നത് ഗ്രാഫിനെ ബാധിക്കില്ല
- സി) ഗ്രാഫ് യാന്ത്രികമായി കൂടുതൽ കൃത്യമാകും
- ഡി) നിറം തിരഞ്ഞെടുക്കൽ മാത്രമാണ് പ്രധാനം, അക്ഷം അപ്രധാനമാണ്
വിശദീകരണം: ഒരു ഡാഷ്ഡ് അക്ഷത്തിന് (പൂജ്യം മുതൽ ആരംഭിക്കുന്നതല്ല) ചെറിയ വ്യത്യാസങ്ങൾ ദൃശ്യപരമായി വലുതാക്കാനും മാറ്റത്തെ നാടകീയമാക്കാനും കഴിയും. സത്യസന്ധമായ ദൃശ്യവൽക്കരണത്തിൽ, അച്ചുതണ്ടിൻ്റെ തിരഞ്ഞെടുപ്പ് സന്ദേശത്തെ വികലമാക്കരുത്; ഒരു ഡാഷ്ഡ് അക്ഷം ഉപയോഗിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ, അത് വ്യക്തമായി അടയാളപ്പെടുത്തിയിരിക്കണം.
11. ഒരു തിങ്ക് ടാങ്ക് അനലിസ്റ്റ് ഇതുവരെ പരസ്യമാക്കിയിട്ടില്ലാത്ത മാർക്കറ്റ് സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റയെ ഒരു പൊതു (എൻ്റർപ്രൈസ് ഇതര) AI ടൂളിലേക്ക് പ്ലഗ് ചെയ്യുന്നു. എന്താണ് പ്രധാന അപകടസാധ്യത?
- എ) റിസ്ക് ഇല്ല, ഡാറ്റ ഇതിനകം സംഖ്യാപരമായതാണ്
- ബി) ഗ്രാഫ് തെറ്റായി മാറുന്നു എന്നതാണ് ഒരേയൊരു അപകടസാധ്യത
- സി) ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഡാറ്റ വളരെ സാവധാനത്തിൽ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നു
- ഡി) ഡാറ്റ ചോർച്ച, മൂന്നാം കക്ഷികളുടെ പ്രോസസ്സിംഗ്, സ്വകാര്യത/വിപണി നിയമങ്ങളുടെ ലംഘനം എന്നിവയ്ക്കുള്ള സാധ്യത ✔
വെളിപ്പെടുത്തൽ: ഒരു പൊതു ഉപകരണത്തിലേക്ക് രഹസ്യാത്മകമോ മാർക്കറ്റ് സെൻസിറ്റീവായതോ ആയ ഡാറ്റ നൽകുന്നത് മൂന്നാം കക്ഷികൾ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യപ്പെടുകയോ ചോർത്തുകയോ മോഡൽ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുകയോ ചെയ്യുന്നതിനുള്ള അപകടസാധ്യത സൃഷ്ടിക്കുന്നു; ഇത് സ്വകാര്യത/കെവികെകെ ലംഘനവും മാർക്കറ്റ് കൃത്രിമത്വത്തിൻ്റെയും ആന്തരിക വിവരങ്ങളുടെയും അപകടസാധ്യത സൃഷ്ടിക്കുന്നു. സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റ സ്ഥാപനം അംഗീകരിച്ചതും സുരക്ഷിതവുമായ ടൂളുകളിൽ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുകയും ആവശ്യമുള്ളപ്പോൾ അജ്ഞാതമാക്കുകയും വേണം.
12. രണ്ട് വ്യത്യസ്ത ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്ന് (TURKSTAT ഉം ഒരു അന്താരാഷ്ട്ര സംഘടനയും) എടുത്ത ഒരേ സൂചകത്തിൻ്റെ കണക്കുകൾ പൊരുത്തപ്പെടുന്നില്ല. ഏറ്റവും സാധ്യതയുള്ള നിരപരാധിയായ വിശദീകരണം എന്താണ്?
- എ) ഉറവിടങ്ങളിലൊന്ന് തീർച്ചയായും നുണയാണ്
- ബി) നിർവചനം, അടിസ്ഥാന വർഷം, വ്യാപ്തി, സീസണൽ ക്രമീകരണം അല്ലെങ്കിൽ പുനരവലോകനം എന്നിവയിൽ വ്യത്യാസമുണ്ടാകാം; മെറ്റാഡാറ്റ വിന്യസിക്കണം ✔
- സി) സംഖ്യകളിലെ വ്യത്യാസം അപ്രധാനമാണ്, അവയുടെ ശരാശരി എടുത്താൽ മതിയാകും
- ഡി) ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിനോട് ചോദിച്ച് ഏതാണ് ശരിയെന്ന് തിരഞ്ഞെടുക്കാൻ അനുവദിച്ചാൽ മതി.
വിശദീകരണം: വ്യത്യസ്ത സ്രോതസ്സുകളിലെ ഒരേ സൂചകത്തിലെ വ്യത്യാസം നിർവചനം, അടിസ്ഥാന വർഷം, വ്യാപ്തി, കാലാനുസൃതമായ ക്രമീകരണം അല്ലെങ്കിൽ പുനരവലോകനം (പതിപ്പ്) എന്നിവയിലെ വ്യത്യാസങ്ങൾ മൂലമാണ്. കണക്കുകൾ താരതമ്യം ചെയ്യുന്നതിനുമുമ്പ് മെറ്റാഡാറ്റ (നിർവചനം, യൂണിറ്റ്, കാലയളവ്, തിരുത്തൽ) വിന്യസിച്ചിരിക്കണം.
13. സാമ്പത്തിക വിശകലനത്തിൽ AI ശക്തവും മാനുഷിക മൂല്യനിർണ്ണയത്തോടെ ത്വരിതപ്പെടുത്തുന്നതുമായ ടാസ്ക് ഏതാണ്?
- A) ഔദ്യോഗിക പണപ്പെരുപ്പ കണക്കിന് മാത്രം അന്തിമ അനുമതി നൽകുന്നതിന്
- ബി) സ്ഥാപനത്തിന് പകരം പണ നയ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കൽ
- സി) ഡാറ്റാ ക്ലീനിംഗ് കോഡ് ഡ്രാഫ്റ്റ് ചെയ്യുക, ദൈർഘ്യമേറിയ റിപ്പോർട്ടുകൾ സംഗ്രഹിക്കുക തുടങ്ങിയ ജോലികൾ വേഗത്തിലാക്കുക ✔
- ഡി) സ്ഥിരീകരിക്കാത്ത ഊഹം പൊതു റിപ്പോർട്ടിൽ ഇടുക
വിവരണം: കൃത്രിമ ബുദ്ധി; ഡ്രാഫ്റ്റിംഗ് കോഡ്, ദൈർഘ്യമേറിയ റിപ്പോർട്ട് സംഗ്രഹിക്കുക, ഡാറ്റ ക്ലീനിംഗ് ഘട്ടങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുക, ഫോർമാറ്റിംഗും ഭാഷയും ശരിയാക്കുക തുടങ്ങിയ മെക്കാനിക്കൽ, ഡ്രാഫ്റ്റിംഗ് ജോലികളിൽ ശക്തൻ. എന്നിരുന്നാലും, പ്രവചനം, നയപരമായ തീരുമാനങ്ങൾ, ഔദ്യോഗിക കണക്കുകളുടെ നിർമ്മാണം എന്നിവയുടെ ആത്യന്തിക ഉത്തരവാദിത്തം മനുഷ്യരിൽ നിക്ഷിപ്തമാണ്. അത് ശക്തമാകുന്നിടത്ത് ത്വരിതപ്പെടുത്തുകയും വ്യക്തിയിൽ വിമർശനാത്മക വിധി നിലനിർത്തുകയും ചെയ്യുക എന്നതാണ് ശരിയായ ഉപയോഗം.
14. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഔട്ട്പുട്ടുകൾ ഒരു സ്ഥാപനത്തിൽ നിരീക്ഷിക്കുകയും ഓഡിറ്റ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ ഏറ്റവും അനുയോജ്യമായ ഭരണരീതി എന്താണ്?
- എ) അഭ്യർത്ഥന, ഉപകരണം, ഡാറ്റ, സ്ഥിരീകരണ ഘട്ടങ്ങൾ എന്നിവ രേഖപ്പെടുത്തുന്ന ഒരു കണ്ടെത്തലും അംഗീകാര ശൃംഖലയും സ്ഥാപിക്കുക ✔
- B) ജോലിഭാരം വർദ്ധിക്കാതിരിക്കാൻ ഔട്ട്പുട്ടുകൾ രേഖപ്പെടുത്താതിരിക്കുക
- സി) എല്ലാവർക്കും അവർക്കാവശ്യമുള്ള ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് അവർക്ക് ആവശ്യമുള്ള വാഹനം സ്വതന്ത്രമായി ഉപയോഗിക്കാം.
- ഡി) ഏറ്റവും മുതിർന്ന വ്യക്തി മാത്രമാണ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്, രേഖകളൊന്നും സൂക്ഷിക്കില്ല
വിവരണം: സൗണ്ട് ഗവേണൻസ്; ഏത് അഭ്യർത്ഥനയോടെ, ഏത് ഉപകരണം ഉപയോഗിച്ച്, ഏത് ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ചാണ്, ഒരു സ്ഥിരീകരണ ഘട്ടവും ഉത്തരവാദിത്തമുള്ള ഒരു അംഗീകാര ശൃംഖലയും ഏത് ഔട്ട്പുട്ട് നിർമ്മിച്ചുവെന്ന് ഇതിന് റെക്കോർഡ് ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്. റെക്കോർഡ് ചെയ്യുന്നതിനും അംഗീകരിക്കുന്നതിനുമുള്ള ഈ അച്ചടക്കം പിശകുകൾ കണ്ടെത്താനും ഉത്തരവാദിത്തം വ്യക്തമാക്കാനും അനുവദിക്കുന്നു.