बाल विकासमा कृत्रिम बुद्धिमत्ताको परिचय: भूमिका, सीमा, प्रमाणीकरण र नैतिकता

लाभ:

• कृत्रिम बुद्धिमत्ताले बाल विकास कार्यप्रवाह (अवलोकन, स्क्रिनिङ समर्थन, योजना, सामग्री, पारिवारिक मार्गदर्शन) मा वास्तविक समय कहाँ बचत गर्छ र मूल्याङ्कन, मार्गदर्शन र निदान जस्ता निर्णयहरू विज्ञ र टोलीमा छाड्ने कार्य जोखिम स्तर अनुसार छुट्याउन सक्षम हुनु।
• अनुशासन लागू गर्ने क्षमता जसले प्रत्येक कृत्रिम बुद्धिमत्ता आउटपुटलाई प्रमाणित मापन उपकरण, अवलोकन र विशेषज्ञ फिल्टरमा जडान गरेर प्रमाणित गर्दछ।
• KVKK र गोप्यताको दायरा भित्र बच्चाको डाटा गुमाउने, परिवारको सहमति प्राप्त गर्ने र सुरक्षित सवारी साधन छनौट गर्ने बानी बसाल्ने

बाल विकास विशेषज्ञले वास्तवमा आफ्नो दिनको अधिकांश समय दुईवटा काममा बिताउँछन्: बच्चालाई ध्यानपूर्वक हेर्ने र उसले देखेको कुरालाई अर्थपूर्ण, सुरक्षित जानकारीमा अनुवाद गर्ने जुन परिवार र टोलीलाई हस्तान्तरण गर्न सकिन्छ। बच्चा कडा भएर बस्छ वा बिना समर्थन, बच्चाले आँखा सम्पर्क गर्छ कि गर्दैन, उसले कसरी पेन्सिल समात्छ, उसले कति शब्दहरू बोल्छ, उसले आफ्नो पालो पर्खन सक्छ कि सक्दैन ... यी सबै साना अवलोकनहरू हुन्; तर तिनीहरू सँगै बच्चाको विकासात्मक चित्र बनाउँछन्। यो तस्विर सही तरिकाले कोर्न धेरै मूल्यवान छ, किनभने ढिलाइ प्रारम्भिक पत्ता लाग्न सक्छ, र प्रारम्भिक समर्थनले बच्चाको जीवनमा परिवर्तन ल्याउन सक्छ। पहिलो 1000 दिन र प्रिस्कूल वर्षहरू, जब मस्तिष्क सबैभन्दा छिटो विकसित हुन्छ, एउटा विन्डो हो जहाँ सानो हस्तक्षेपले ठूलो फरक पार्न सक्छ; यो विन्डो नछुटाउनु विज्ञको सबैभन्दा मूल्यवान काम हो।

ठ्याक्कै यहीँ हो जहाँ आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स (छोटकरीमा, AI वा AI - कम्प्युटर प्रणाली जसले पाठ लेख्न, ढाँचाहरू पहिचान गर्न, मानिसले जस्तै छविहरू उत्पादन गर्न र सम्पादन गर्न सक्छ) यस चित्रमा आउँछ। सही रूपमा प्रयोग गर्दा, यसले तपाईंलाई दोहोरिने टाइपिङ, ड्राफ्टिङ र सामग्री उत्पादनबाट बचाउँछ; यसले बच्चा र परिवारसँग बिताएको समय बढाउँछ। गलत तरिकाले प्रयोग गर्दा, यसले धाराप्रवाह तर गलत वाक्यलाई विकास रिपोर्ट, पारिवारिक सन्देश वा निर्देशनमा परिणत गर्न सक्छ। यो पहिलो एकाइको उद्देश्य कार्यक्रम पेश गर्नु होइन; तपाईको पेशामा एआई कहाँ राख्ने र कहाँ राख्न नहुने भन्ने कुरा स्पष्ट पार्नु हो।

सुरुदेखि नै आधारभूत सिद्धान्त राखौं: कृत्रिम बुद्धिमत्ता सहायक हो, बाल विकास विशेषज्ञ होइन। अवलोकन, मूल्याङ्कन, टिप्पणी र प्रत्यक्ष गर्ने निर्णय सक्षम विशेषज्ञ र टोलीको हो। यसबाहेक, विकासात्मक स्क्रीनिंग एक निदान होइन; डायग्नोस्टिक अधिकार सम्बन्धित चिकित्सक र क्लिनिकल टोलीसँग सम्बन्धित छ। यो वाक्य मोड्युलको मेरुदण्ड हो; हामी प्रत्येक एकाइमा फरक कार्य मार्फत एउटै सिद्धान्तमा फर्कनेछौं।

बाल विकास कार्यप्रवाह र एआई को स्थान

तपाईंको व्यवसाय बुझ्नको लागि प्रवाहलाई पाँच चरणहरूमा विभाजन गरौं। अवलोकन भनेको बच्चालाई प्राकृतिक र संरचित वातावरणमा हेर्ने र नोटहरू लिनु हो। स्क्रिनिङ र मूल्याङ्कन समर्थन भनेको मान्य उपकरणहरू (डेन्भर II, AGTE, GEÇDA जस्ता विकासात्मक स्क्रिनिङ सूचीहरू) प्रयोग गरी बच्चाको विकास स्तर निर्धारण गर्नु हो। यहाँ, "मान्यता" को अर्थ यो उपकरणले वैज्ञानिक अध्ययनहरू मार्फत के मापन गर्छ र टर्कीका बालबालिकाहरूमा भरपर्दो हुन देखाएको छ। योजना भनेको बच्चाको लागि विशेष गतिविधि, खेल र समर्थन योजनाहरू तयार गर्नु हो। सामग्री उत्पादन भनेको कार्ड, चार्ट र सामाजिक कथाहरू जस्ता उपकरणहरू सिर्जना गर्नु हो। पारिवारिक मार्गदर्शन भनेको परिवारले घरमा के गर्ने भनेर सरल र लागू हुने तरिकामा व्याख्या गर्नु हो।

एआईले सबै पाँच चरणहरू छुन सक्छ, तर एउटै अधिकारसँग होइन। एक अवलोकन नोट नियमित गर्न कम जोखिम छ; बच्चालाई "अटिज्मको जोखिममा" भनी लेबल लगाउनु सबैभन्दा ठूलो जोखिम हो र यो कहिल्यै AI को काम होइन। यहाँ केहि व्यावसायिक सर्तहरू स्पष्ट गरौं: विकासात्मक डोमेनहरू ती विषयहरू हुन् जस अन्तर्गत विकासको जाँच गरिन्छ — ग्रस मोटर (ठूलो मांसपेशी, सिट-हिँड्ने), फाइन मोटर (हात-औँलाको निपुणता), भाषा, संज्ञानात्मक (सोच, समस्या समाधान), सामाजिक-भावनात्मक, र आत्म-हेरचाह। एक माइलस्टोन एक सीप हो जुन धेरै बच्चाहरूले निश्चित उमेरमा हासिल गर्छन् (उदाहरणका लागि, प्रायः बच्चाहरूले 12 महिनाको वरिपरि आफ्नो पहिलो कदम चाल्छन्)। कटअफ स्कोर एक स्क्रिनिङ उपकरणमा "त्यहाँ कुनै जोखिम छैन" सीमा कोर्ने थ्रेसहोल्ड मान हो।

निम्न तालिकाले मिशन द्वारा एआई को भूमिका र जोखिम स्तर संक्षेप गर्दछ:

खोज

AI को भूमिका

जोखिम स्तर

कसले अनुमोदन / निर्णय गर्दछ

अवलोकन नोटहरू सम्पादन गर्दै, फाइलहरू ढाँचा गर्दै

नियामक, गतिवर्धक

कम

विशेषज्ञ

घटना/खेल योजनाको मस्यौदा लेख्दै

स्केच जेनरेटर

कम-मध्यम

विशेषज्ञ

मस्यौदा परिवार जानकारी पाठ

स्केच जेनरेटर

मध्यम

विशेषज्ञ

स्क्यान परिणामको प्रारम्भिक सारांश लेख्दै

स्केच जेनरेटर, नियन्त्रित

मध्यम-उच्च

विशेषज्ञ (उपकरण र अवलोकन द्वारा पुष्टि)

विकास जोखिम व्याख्या / सन्दर्भ

सहयोगी, अन्तिम शब्द होइन

उच्च

विशेषज्ञ + टोली

निदान / क्लिनिकल निर्णय

उपयोगी छैन

धेरै उच्च

चिकित्सक + क्लिनिकल टोली

यस चार्टको एउटा नियमलाई ध्यानमा राख्नुहोस्: दांव बढ्दै जाँदा, AI को भूमिका कम हुँदै जान्छ र मानव अनुमोदन बढ्दै जान्छ।

किन "प्रमाणीकरण" यो व्यवसायको मुटु हो

कृत्रिम बुद्धिमत्ता भाषा मोडेलहरू तिनीहरूको जवाफमा विश्वस्त देखिन्छन्, तर तिनीहरू निश्चित नहुन सक्छन्। प्राविधिक भाषामा, यसलाई hallucination भनिन्छ: यो मोडेलको गैर-अवस्थित जानकारी, कार्य वा स्रोतको बनावट हो, धाराप्रवाह वाक्यमा, मानौं यो सत्य हो। एक बाल विकास विशेषज्ञ को लागी, यो एक गम्भीर जाल हो। मोडेलले तपाईंलाई बताउन सक्छ कि "धेरै जसो बच्चाहरूले 18 महिनामा दुई शब्द वाक्यहरू बनाउँछन्" (यो प्रारम्भिक हो; दुई शब्द वाक्य सामान्यतया 24 महिनामा अपेक्षित हुन्छ)। वा यसले गलत जानकारी दिन सक्छ जस्तै "क्यालेन्डर उमेर समयपूर्व बच्चाहरूमा आधारको रूपमा लिइन्छ" (जबकि सही उमेर प्रयोग गरिन्छ)। उसले दुबैलाई समान प्रवाहका साथ भनेको हुनाले, सही र गलत छुट्याउने एक मात्र चीज तपाईको ज्ञान र प्रमाणीकरण गर्ने बानी हो।

प्रमाणीकरण अनुशासनमा तीन चरणहरू हुन्छन्:

1. स्रोतको लिङ्क: माइलस्टोन, कट-अफ स्कोर, उमेर मानक जस्ता जानकारीको लागि AI को मेमोरीमा होइन; मान्य उपकरण पुस्तिकाहरू, राष्ट्रिय/अन्तर्राष्ट्रिय विकास गाइडहरू र तपाईंको आफ्नै रेकर्डहरूमा भर पर्नुहोस्। AI प्रयोग गर्नुहोस् डेटा व्याख्या गर्न र संगठित गर्न, याद गर्न होइन।
2. अवलोकनसँग तुलना गर्नुहोस्: AI ले उत्पादन गरेको प्रत्येक व्याख्यालाई तपाईंको प्रत्यक्ष अवलोकन र अघिल्लो मूल्याङ्कनहरू, यदि कुनै छ भने तुलना गर्नुहोस्। एकल सत्रमा बच्चाको व्यवहार सधैं सामान्य हुँदैन; भोकाएको, निद्रा नलागेको वा विदेशी वातावरणमा भएको बच्चाले आफ्नो वास्तविक स्तर देखाउन सक्दैन।
3. विशेषज्ञ र नैतिक फिल्टर: आउटपुट बच्चाको उमेर, सांस्कृतिक सन्दर्भ, पारिवारिक अवस्थाको लागि उपयुक्त छ कि छैन; एक विशेषज्ञ आँखा संग जाँच गर्नुहोस् कि यसमा कुनै कलंकित वा अधिक-अधिकृत कथनहरू छन् (निदान संकेत)।

ध्यान दिनुहोस्: AI द्वारा उत्पादन गरिएको विकास टिप्पणी परिवार वा फाइललाई प्रमाणित नगरी हस्तान्तरण गर्नु भनेको तपाईंको व्यावसायिक जिम्मेवारीको सन्दर्भमा हस्ताक्षर नगरिएको र नपढिएको रिपोर्ट हस्तान्तरण गर्नु जस्तै हो। यो धाराप्रवाह भएकोले व्याख्या सही छैन।

गोपनीयता: बाल डेटा विशेष डेटा हो

बच्चाको बारेमा जानकारी (नाम-उपनाम, TR ID, जन्म मिति, विद्यालय, स्क्रीनिंग परिणामहरू, विकास इतिहास, पारिवारिक जानकारी) विशेष व्यक्तिगत डेटा हो र Türkiye र GDPR मा KVKK (व्यक्तिगत डेटा संरक्षण कानून) को दायरा भित्र सुरक्षित छ। बच्चाको मामलामा, संवेदनशीलता अझ बढी हुन्छ किनभने बच्चाले आफ्नै डेटामा सहमति दिन सक्दैन; सहमति (सूचित सहमति) कानूनी प्रतिनिधिबाट प्राप्त गरिन्छ, अर्थात्, परिवार। सार्वजनिक रूपमा उपलब्ध AI उपकरणमा बच्चाको नाम, विद्यालय र निदान टाँस्नु गम्भीर उल्लङ्घन हो।

नियम सरल छ: डेटा गुमनाम गर्नुहोस्। "Elif Kaya, 3 वर्ष र 2 महिना, Papatya Kindergarten, संदिग्ध भाषण ढिलाइ" को सट्टा "3 वर्ष र 2 महिना केटी, अभिव्यक्त भाषा ढिलाइको अवलोकन" लेख्नुहोस्; नाम, संस्था, पहिचान जानकारी हटाउनुहोस्। यदि सम्भव छ भने, डेटा प्रशोधन सम्झौता भएको कर्पोरेट उपकरणहरू छनौट गर्नुहोस् र मोडेल प्रशिक्षणमा तपाईंको डेटा प्रयोग नगर्नुहोस्। हामी यस विषयलाई एकाइ 10 मा गहिराइमा कभर गर्नेछौं; तर पहिलो दिनदेखि नै बानी बसाल्नुहोस्।

सुझाव: गुमनामकरणलाई रिफ्लेक्स बनाउनको लागि, तपाईंको मनपर्ने एआई प्रम्प्टहरूको सुरुमा "प्रत्यायकहरू साझा नगर्नुहोस्" रिमाइन्डर राख्नुहोस्। तलको चौथो प्रम्प्ट यसको लागि स्टार्टर टेम्प्लेट हो।

चार प्रतिलिपि योग्य स्टार्टअप प्रम्प्टहरू

1) प्रणाली फ्रेमवर्क भूमिका र सीमा परिभाषित:

तपाईंको भूमिका: तपाईं बाल विकास विशेषज्ञको ड्राफ्ट सहायक हुनुहुन्छ। नियम: निदान नगर्नुहोस्; "अटिजम छ/त्यहाँ ढिलाइ छ" जस्ता निश्चित कथनहरू प्रयोग नगर्नुहोस्; जहाँ तपाईं निश्चित हुनुहुन्न त्यहाँ चिन्ह लगाउनुहोस् [विशेषज्ञ मूल्याङ्कनका लागि]; मैले दिएको डाटाबाट मात्र लेख्नुहोस्, जानकारी नबनाउनुहोस्। आउटपुट सावधान र वर्णनात्मक राख्नुहोस्। तपाईंको सबै प्रतिक्रियाहरूमा यी नियमहरू राख्नुहोस्। यदि तपाईंले बुझ्नुभयो भने, "म तयार छु" लेख्नुहोस्।

2) प्रम्प्ट जसले अवलोकन नोटलाई क्षेत्र-आधारित सारांशमा रूपान्तरण गर्दछ:

विकासात्मक क्षेत्रहरू (ग्रस मोटर, फाइन मोटर, भाषा, संज्ञानात्मक, सामाजिक-भावनात्मक, आत्म-हेरचाह) अनुसार निम्न बेनामी अवलोकन नोटहरूलाई संगठित सारांश ड्राफ्टमा रूपान्तरण गर्नुहोस्। टिप्पणीहरू थप नगर्नुहोस्, केवल के अवलोकन गरिएको थियो वर्णन गर्नुहोस्। हराएको क्षेत्रको लागि "कुनै अवलोकन" लेख्नुहोस्। नोट: [अनाम अवलोकन]

3) उमेर सुधार जाँच प्रम्प्ट:

म बच्चाको विकासको मूल्याङ्कन गर्नेछु। यदि बच्चा समय भन्दा पहिले जन्मिएको हो भने, मलाई क्यालेन्डर उमेर होइन, सही उमेर प्रयोग गर्न सम्झाउनुहोस्, र सही उमेर कसरी गणना गर्ने भनेर चरण-दर-चरण व्याख्या गर्नुहोस्। जन्म: [40 - जन्म हप्ता] हप्ता चाँडो। हालको क्यालेन्डर उमेर: [X महिना]।

4) बेनामी नियन्त्रण प्रम्प्ट:

I will give you a text. यदि त्यहाँ जानकारी (नाम, थर, टीआर आईडी, विद्यालयको नाम, ठेगाना, जन्म मिति, प्रोटोकल नम्बर) छ जसले बच्चा वा परिवारको पहिचान प्रकट गर्न सक्छ, तिनीहरूलाई नलेख्नुहोस्; [अनाम] प्रतिस्थापन गर्दै, पाठ पुन: लेख्नुहोस्, र तपाईंले छोड्नुभएको जानकारी सूची गर्नुहोस्। पाठ: [ड्राफ्ट]

तीन मिनी केसहरू

केस 1 - सुरक्षित प्रयोग। एक विशेषज्ञले बच्चाको राम्रो मोटर सीपहरूको लागि गतिविधिहरूको सूची सोध्छन् जुन परिवारले घरमा लागू गर्न सक्छ। यसले AI लाई बच्चाको नाम दिदैन, तर केवल जानकारी "4 वर्ष पुरानो, यो राम्रो मोटर कौशल समर्थन गर्न को लागी हो।" AI suggests 8 events; सुरक्षाको लागि, विशेषज्ञले दुईवटा (साना मोतीहरू सहित) हटाउँदछ, घरमा उपलब्ध नभएको सामग्रीलाई अनुकूलन गर्दछ, र सूचीलाई 6 गतिविधिहरूमा घटाउँछ। अवधि: 25 मिनेटको सट्टा 6 मिनेट। एआईले मस्यौदा दियो, जिम्मेवारी र निर्णय विज्ञसँग रह्यो।

केस २ - अप्रमाणित टिप्पणी जाल। अर्को विज्ञले एआईले १० महिनाको अकाल शिशु (३४ हप्तामा जन्मेको) को विकासको सारांश दिएका छन्। AI ले क्यालेन्डर उमेर (10 महिना) अनुसार बच्चाको मोटर विकासको मूल्याङ्कन गर्छ र "थोरै ढिलाइ" भन्छ। यद्यपि, सुधारिएको उमेर लगभग 8.5 महिना हो र बच्चा यो उमेरको लागि पूर्ण रूपमा सामान्य छ। यदि विशेषज्ञले सुधार गर्न छोड्छ भने, यसले परिवारको लागि अनावश्यक चिन्ताको कारण हुनेछ। प्रमाणीकरणले झूटा अलार्म रोक्छ।

केस 3 - गोपनीयताको उल्लङ्घन। संस्थामा काम गर्ने व्यक्तिले बच्चाको पूरा नाम र उनीहरूको प्रगति रिपोर्टको PDF सार्वजनिक AI उपकरणमा अपलोड गर्छ र "मूल्याङ्कन गर्नुहोस्" भन्छ। डाटा बाह्य सर्भरमा गयो र त्यहाँ कुनै अभिभावकीय सहमति थिएन। सही तरिका भनेको डाटालाई गुमनाम राख्नु र सुरक्षित उपकरणमा आवश्यक, डि-पहिचान गरिएको जानकारी मात्र प्रयोग गर्नु थियो। व्यक्तिगत डेटा उल्लंघनले बच्चाको गोपनीयता र पेशेवरको व्यावसायिक विश्वसनीयता दुवैलाई कमजोर बनाउँछ।

कमजोर प्रम्प्ट / बलियो प्रम्प्ट

कमजोर प्रम्प्ट:

एलिफ कायाको विकासको मूल्याङ्कन गर्नुहोस्: 3 वर्षको, पाप्या किन्डरगार्टेन, थोरै बोल्छ, मलाई अटिज्म छ कि छैन?

This request is wrong in three aspects: identity and institutional information was shared (KVKK violation), a diagnostic question was asked that exceeds authority ("autism?"), observation data and context were not given. AI ले अनुमान लगाएर खाली ठाउँहरू भर्छ, र त्यहाँ गलत, र कलंकित, आउटपुटको जोखिम हुन्छ।

शक्तिशाली प्रम्प्ट:

तपाईंको भूमिका: बाल विकास विशेषज्ञको लागि ड्राफ्ट सहायक। निदान गर्दै: "अटिज्म/ढिलाइ छ" जस्ता निश्चित कथनहरू प्रयोग गर्दै। तपाइँको विकास क्षेत्रहरु अनुसार संगठित सारांश मस्यौदा मा निम्न बेनामी अवलोकन नोटहरू बदल्नुहोस्। जहाँ तपाईं निश्चित हुनुहुन्न वा जहाँ विशेषज्ञ निर्णय आवश्यक छ ती क्षेत्रहरूलाई चिन्ह लगाउनुहोस् [विज्ञलाई मूल्याङ्कन गर्न दिनुहोस्]। यदि सन्दर्भ आवश्यक छ भने, सावधानीपूर्वक भाषा प्रयोग गर्नुहोस् जस्तै "थप मूल्याङ्कन सिफारिस गर्न सकिन्छ।" बच्चा: 3 वर्ष 2 महिना केटी। अवलोकन: अर्थपूर्ण भाषामा ~15 शब्दहरू, कुनै दुई शब्द वाक्यहरू छैनन्; there is eye contact; साथीहरूको खेलमा भाग लिन्छ; appears appropriate for gross/fine motor age.

बलियो अनुरोध बेनामी छ, भूमिका र सीमा परिभाषित गर्दछ, एक निदान प्रतिबन्ध लगाउँछ, अवलोकन डेटा संरचना, र प्रमाणीकरण चिन्ह अनुरोध गर्दछ।

तपाईले यस मोड्युलमा के सिक्नुहुनेछ

निम्न एकाइहरूमा, हामी क्रमशः निम्नलाई कभर गर्नेछौं: स्क्रिनिङ उपकरण समर्थन र उमेर सुधार (एकाइ 2), विकासको अनुगमन क्षेत्रहरू (एकाइ 3), संरचित अवलोकन नोट (एकाइ 4), गतिविधि/खेल योजना (एकाइ 5), व्यक्तिगत समर्थन योजना (एकाइ 6), पारिवारिक मार्गदर्शन सामग्री (एकाइ 7), सामग्री उत्पादन (एकाइ 8), प्रमाण स्क्रिनिङ र यूनिट 9 स्रोत, प्रमाण र पहिचान स्रोत (एकाइ 10) र अन्त-देखि-अन्त कार्यप्रवाह (इकाई 11)। प्रत्येक एकाइमा प्रम्प्ट र चेकलिस्टहरू हुनेछन् जुन तपाईंले प्रतिलिपि गर्न र अनुकूलन गर्न सक्नुहुन्छ।

सामान्य गल्तीहरू

• AI लाई विशेषज्ञको रूपमा राख्नु: वाक्य "एआई मूल्याङ्कन गरियो, त्यसैले मैले लेखे" ले व्यावसायिक जिम्मेवारी हटाउँदैन; निर्णय सधैं तपाईको हो।
• निदान संग भ्रमित स्क्रीनिंग: स्क्रीनिंगले जोखिम निर्धारण गर्दछ, निदान होइन। AI लाई यो सीमा थाहा छैन, तपाईंले यसलाई सुरक्षित गर्नुहुनेछ।
• गाडीमा प्रमाणहरू टाँस्दै: सबैभन्दा सामान्य र खतरनाक गल्ती। गुमनामकरणलाई रिफ्लेक्स बनाउनुहोस्।
• उमेर सुधार छाड्नु: एआई र मानिसहरूले पनि बारम्बार गल्तीहरू गर्छन्, विशेष गरी समयपूर्व बच्चाहरूमा।
• सटीकता संग भ्रमित प्रवाह: एक राम्रो लेखिएको टिप्पणी को मतलब यो सही छैन।

संक्षेपमा

तपाईंको बाल विकास व्यवसायमा कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक शक्तिशाली सहायक हो: यसले अवलोकन व्यवस्थित गर्दछ, स्केचहरू उत्पन्न गर्दछ, सामग्री तयार गर्दछ र पारिवारिक सामग्रीलाई गति दिन्छ। तर अवलोकन, मूल्याङ्कन, टिप्पणी र प्रत्यक्ष निर्णय विज्ञको हो; निदान चिकित्सक र क्लिनिकल टोलीसँग सम्बन्धित छ। जोखिम बढ्दै जाँदा एआईको भूमिका सानो हुँदै जान्छ। प्रत्येक आउटपुटलाई स्रोतमा लिङ्क गरेर, अवलोकनसँग तुलना गरेर, र विशेषज्ञ/नैतिकता फिल्टर मार्फत पारित गरेर प्रमाणित गर्नुहोस्। बाल डेटा गुमनाम गर्न निश्चित हुनुहोस् र आवश्यक पर्दा परिवारको सहमति प्राप्त गर्नुहोस्। यी सिद्धान्तहरू आधार हुन् जसमा तपाइँ मोड्युल भरि देख्नुहुनेछ प्रत्येक प्रविधि आधारित छ।

आवेदन कार्य

तपाईंको आफ्नै कार्य वातावरणबाट एक वास्तविक कार्य चयन गर्नुहोस् (जानकारी पहिचान नगरी): उदाहरणका लागि, बच्चाको लागि राम्रो मोटर गतिविधिहरूको सूची। पहिले, आफ्नो कार्यमा माथिको "बलियो प्रम्प्ट" ढाँचालाई अनुकूलन गर्नुहोस्। एआई आउटपुट लिनुहोस् र प्रमाणीकरणका तीन चरणहरू पालना गर्नुहोस्: (१) प्रत्येक सुझावलाई विश्वसनीय स्रोत/आफ्नो ज्ञानमा श्रेय दिनुहोस्, (२) यसलाई आफ्नो अवलोकनसँग तुलना गर्नुहोस्, (३) यसलाई नैतिकता/विशेषज्ञ फिल्टरमार्फत पास गर्नुहोस्। तपाईंले प्रिन्टआउटमा सच्याउनुभएको कम्तीमा तीनवटा बिन्दुहरू एउटा वाक्यमा नोट गर्नुहोस्। यो नोटले तपाईंलाई ठोस रूपमा एआई कहाँ उपयोगी छ र कहाँ जोखिमपूर्ण छ भनेर देखाउनेछ।

चेकलिस्ट

• [ ] मैले AI लाई सहायकको रूपमा राखें; निर्णय र जिम्मेवारी मेरो हो।
• [ ] मैले मिशनको जोखिम स्तर निर्धारण गरें; म उच्च जोखिम मानव सहमति हुर्कें।
• [] मैले स्क्रिनिङ र निदान बीचको भिन्नता कायम राखें; मैले निदान संकेत गर्ने कुनै अभिव्यक्ति प्रयोग गरिन।
• [ ] मैले बाल डेटा गुमनाम गरें; मैले पहिचान/संस्था जानकारी साझा गरेको छैन।
• यदि आवश्यक भएमा, मैले परिवारको सहमति लिएँ र सुरक्षित सवारी साधन रोजें।
• [ ] I connected the output to the source, compared it with the observation, and passed it through the expert filter.
• [ ] मैले उमेर सुधार आवश्यक पर्ने अवस्थाहरू पनि जाँच गरें (पूर्वपूर्व)।