ਲਾਭ:
- ਛੇ ਮਨੁੱਖੀ ਤਸਦੀਕ ਗੇਟਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਬੰਦ ਹੋਣ ਤੱਕ ਹਰ ਪੜਾਅ 'ਤੇ AI ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਏਮਬੇਡ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
- ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ, ਡੇਟਾ ਨੀਤੀ, ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ, ਰਜਿਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ, ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਚੱਲ ਰਹੀ ਸਮੀਖਿਆ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਗਵਰਨੈਂਸ ਫਰੇਮਵਰਕ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
- ਮਨੁੱਖੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ, ਤਸਦੀਕ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ/ਕੇਵੀਕੇਕੇ, ਸਬੂਤ ਦੀ ਪਾਲਣਾ, ਪੱਖਪਾਤ ਨਿਯੰਤਰਣ ਅਤੇ ਕਲਾਇੰਟ-ਕੇਂਦਰਿਤਤਾ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨੂੰ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
ਇਸ ਮੌਡਿਊਲ ਦੇ ਦੌਰਾਨ, ਅਸੀਂ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸਮਾਜਿਕ ਕਾਰਜਾਂ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਇਸਨੂੰ ਕਿੱਥੇ ਰੋਕਣਾ ਹੈ - ਦਸਤਾਵੇਜ਼, ਮੁਲਾਂਕਣ, ਜੋਖਮ ਸਹਾਇਤਾ, ਰੈਫਰਲ, ਯੋਜਨਾ, ਰਿਪੋਰਟ, ਸੰਚਾਰ, ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕੀਤਾ। ਇਸ ਅੰਤਮ ਇਕਾਈ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਟੁਕੜਿਆਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਰੱਖਦੇ ਹਾਂ: ਜਿੱਥੇ AI ਅਰਜ਼ੀ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਕੇਸ ਦੇ ਬੰਦ ਹੋਣ ਤੱਕ ਅੰਤ-ਤੋਂ-ਅੰਤ ਬੈਠੇਗਾ, ਜੋ ਮਨੁੱਖੀ ਤਸਦੀਕ ਦਾ ਦਰਵਾਜ਼ਾ ਹਰ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਰੁਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਸੰਗਠਨ ਵਿੱਚ ਟਿਕਾਊ ਹੋਣ ਲਈ ਇਸ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਸ਼ਾਸਨ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਾਂਗੇ। ਟੀਚਾ ਖਿੰਡੇ ਹੋਏ ਸੁਝਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇਕਸਾਰ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਉਣ ਯੋਗ ਕਾਰਜ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਹੈ।
ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਤੋਂ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਸਿਧਾਂਤ: AI ਵਰਕਫਲੋ ਦੇ ਹਰ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਇੱਕ ਐਕਸਲੇਟਰ ਹੈ, ਕਿਸੇ ਵੀ ਕਦਮ 'ਤੇ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਵਾਲਾ ਨਹੀਂ। ਹਰ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖੀ ਦਰਵਾਜ਼ਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਦਰਵਾਜ਼ੇ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘੇ ਬਿਨਾਂ ਅਗਲੇ ਪਾਸੇ ਨਹੀਂ ਜਾ ਸਕਦੇ। ਇਹ ਲੇਅਰਡ ਬਣਤਰ ਇੱਕ ਇੱਕਲੇ ਭਰਮ, ਪੱਖਪਾਤ, ਜਾਂ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਫੈਸਲੇ ਵਿੱਚ ਜਾਣ ਤੋਂ ਰੋਕਦੀ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਗਾਹਕ ਦੇ ਜੀਵਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਅੰਤ-ਤੋਂ-ਅੰਤ ਦਾ ਪ੍ਰਵਾਹ ਅਤੇ ਛੇ ਮਨੁੱਖੀ ਦਰਵਾਜ਼ੇ
ਆਉ ਇੱਕ ਕੇਸ ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਆਮ ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਚਾਰੀਏ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਇੱਕ ਤਸਦੀਕ ਗੇਟ ਲਗਾਓ:
1. ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ / ਪਹਿਲਾ ਸੰਪਰਕ — ਦਰਵਾਜ਼ਾ: ਗੋਪਨੀਯਤਾ। ਜਦੋਂ ਪਹਿਲੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇੰਟਰਵਿਊ ਦੀ ਤਿਆਰੀ (ਗਾਈਡ, ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਫਰੇਮ) ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਦਰਵਾਜ਼ਾ: ਕੋਈ ਅਸਲ ਕਲਾਇੰਟ ਡੇਟਾ ਓਪਨ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ; ਕਲਾਸ, ਮੈਚ ਵਾਹਨ ਲਈ ਪੁੱਛੋ.
2. ਮੁਲਾਂਕਣ — ਗੇਟ: ਕਲੀਨਿਕਲ ਨਿਰਣਾ। AI ਨੋਟਸ ਨੂੰ ਬਾਇਓਸਾਈਕੋਸੋਸ਼ਲ ਮਾਪਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਮੀਆਂ ਅਤੇ ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਦੀ ਯਾਦ ਦਿਵਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਦਰਵਾਜ਼ਾ: ਨਿਦਾਨ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਮਾਹਰ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹਨ; AI ਮੁਲਾਂਕਣ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ।
3. ਜੋਖਮ — ਦਰਵਾਜ਼ਾ: ਅਥਾਰਟੀ ਅਤੇ ਟੀਮ। AI ਜੋਖਮ/ਸੁਰੱਖਿਆ ਕਾਰਕਾਂ ਦੀ ਯਾਦ ਦਿਵਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਆ ਯੋਜਨਾ ਦਾ ਪਿੰਜਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਦਰਵਾਜ਼ਾ: ਜੋਖਮ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕੇਵਲ ਮਾਹਰ, ਟੀਮ, ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ; AI ਸਕੋਰ/ਫੈਸਲੇ ਪੈਦਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
4. ਯੋਜਨਾ ਅਤੇ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ — ਦਰਵਾਜ਼ਾ: ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਅਤੇ ਗਾਹਕ। AI ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ SMART ਵਿੱਚ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਸਰੋਤ ਵਿਚਾਰ ਅਤੇ ਅੱਖਰ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਦਰਵਾਜ਼ਾ: ਗਾਹਕ ਟੀਚੇ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਸੇਵਾ/ਪਤਾ/ਸ਼ਰਤ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਅਧਿਕਾਰਤ ਸਰੋਤ ਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
5. ਰਿਪੋਰਟ ਅਤੇ ਸੰਚਾਰ — ਦਰਵਾਜ਼ਾ: ਸਬੂਤ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹੀ। AI ਰਿਪੋਰਟ ਨੂੰ ਢਾਂਚਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਦਰਵਾਜ਼ਾ: ਹਰ ਕੇਸ ਸਬੂਤ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਰਾਏ ਮਾਹਰ ਦੀ ਹੈ, ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਦਸਤਖਤ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ.
6. ਬੰਦ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਸੌਂਪਣਾ — ਗੇਟ: ਸ਼ੁੱਧਤਾ। YZ ਫਾਈਲ ਨੂੰ ਕਾਲਕ੍ਰਮਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਖੇਪ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਦਰਵਾਜ਼ਾ: ਸੰਖੇਪ ਇਕੱਲੇ ਰਿਕਾਰਡ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ; ਨਤੀਜਿਆਂ ਅਤੇ ਸਿੱਖਿਆਵਾਂ ਦੀ ਤਸਦੀਕ ਮਾਹਰ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਸੰਕੇਤ: ਦਰਵਾਜ਼ਿਆਂ ਨੂੰ ਯਾਦ ਰੱਖਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸਵਾਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ: "ਇਸ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ, ਕੀ AI ਇੱਕ ਫੈਸਲਾ ਲੈਂਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਇੱਕ ਸਕੈਚ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ?" ਜੇ ਜਵਾਬ "ਫੈਸਲਾ" ਹੈ, ਤਾਂ ਰੁਕੋ - ਇਹ ਕਦਮ ਮਨੁੱਖ ਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਜਵਾਬ "ਡਰਾਫਟ" ਹੈ, ਤਾਂ ਜਾਰੀ ਰੱਖੋ, ਪਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਅਗਲੇ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਨਾ ਜਾਓ।
ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਗਵਰਨੈਂਸ: ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੈ
ਇੱਕ ਮਾਹਰ ਦੀਆਂ ਚੰਗੀਆਂ ਆਦਤਾਂ ਕੀਮਤੀ ਪਰ ਨਾਜ਼ੁਕ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ; ਕਿਸੇ ਸੰਸਥਾ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਾਸਨ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੇ ਮੁੱਖ ਭਾਗ ਹਨ:
- ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਵਾਹਨਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ। ਇਹ ਲਿਖਿਆ ਅਤੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਟੂਲ ਕਿਸ ਕੰਮ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਵੇਗਾ ਅਤੇ ਕਿਹੜਾ ਡੇਟਾ ਕਿਸ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। "ਹਰ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਜੋ ਵੀ ਟੂਲ ਉਹ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ" ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਆ ਕਮਜ਼ੋਰੀ ਹੈ।
- ਡਾਟਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਨੀਤੀ। ਇਹ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਓਪਨ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜਾ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ ਅਤੇ ਕਿਸ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਹੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ।
- ਭੂਮਿਕਾ ਅਤੇ ਅਧਿਕਾਰ. ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ ਕਿ ਕੌਣ ਕੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਹੜਾ ਫੈਸਲਾ ਕਿਸ ਅਥਾਰਟੀ (ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜੋਖਮ ਦੇ ਫੈਸਲੇ) 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਲੌਗ ਅਤੇ ਆਡਿਟ ਟ੍ਰੇਲ. ਕਿੱਥੇ ਅਤੇ ਕਿਵੇਂ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ; ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਸਮੱਸਿਆ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪਿੱਛੇ ਦੇਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ.
- ਸਿੱਖਿਆ ਅਤੇ ਜਾਗਰੂਕਤਾ। ਹਰ ਕਰਮਚਾਰੀ ਇਸ ਮੋਡੀਊਲ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨੂੰ ਜਾਣਦਾ ਹੈ; ਨਵੇਂ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ.
- ਲਗਾਤਾਰ ਸਮੀਖਿਆ. ਸੰਦ, ਜੋਖਮ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨ ਤਬਦੀਲੀ; ਫਰੇਮਵਰਕ ਨਿਯਮਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਪਡੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਪਾਲਿਸੀ ਇੱਕ ਵਾਰ ਲਿਖੀ ਅਤੇ ਭੁੱਲ ਜਾਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਪੁਰਾਣੀ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ
ਕੇਸ 1 - ਦਰਵਾਜ਼ਿਆਂ ਨੇ ਚੇਨ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੱਗ ਫੜਿਆ। ਇੱਕ ਕੇਸ ਵਿੱਚ, AI ਨੇ ਇੱਕ ਨਿਰੀਖਣ ਜੋੜਿਆ ਜਿਸਦਾ ਗਾਹਕ ਨੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਪੜਾਅ ਦੌਰਾਨ ਜ਼ਿਕਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ। "ਕਲੀਨਿਕਲ ਨਿਰਣੇ" ਦੇ ਗੇਟ 'ਤੇ ਮਾਹਰ ਨੇ ਇਸਨੂੰ ਫੜ ਲਿਆ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਮਿਟਾ ਦਿੱਤਾ. ਜੇ ਉਹ ਫੜਿਆ ਨਾ ਗਿਆ ਹੁੰਦਾ, ਤਾਂ ਇਹ ਮਨਘੜਤ ਨਿਰੀਖਣ ਯੋਜਨਾ ਵਿੱਚ, ਉਥੋਂ ਰਿਪੋਰਟ ਤੱਕ, ਅਤੇ ਉੱਥੋਂ ਅਦਾਲਤ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਤੱਕ ਲੀਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਸੀ। ਲੇਅਰਡ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਨੇ ਸਭ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬਿੰਦੂ 'ਤੇ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਰੋਕ ਦਿੱਤਾ।
ਕੇਸ 2 - ਸ਼ਾਸਨ ਨੇ ਉਲੰਘਣਾ ਨੂੰ ਰੋਕਿਆ। ਇੱਕ ਸੰਸਥਾ ਇੱਕ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਟੂਲ ਸੂਚੀ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਨੀਤੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੀ ਸੀ; ਹਰ ਕੋਈ ਆਪੋ-ਆਪਣੇ ਵਾਹਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਸੀ। ਇੱਕ ਆਡਿਟ ਤੋਂ ਪਤਾ ਲੱਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਕਈ ਕਰਮਚਾਰੀ ਅਸਲ ਕਲਾਇੰਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਓਪਨ ਟੂਲਸ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਕਰ ਰਹੇ ਸਨ। ਸੰਸਥਾ ਨੇ ਇੱਕ ਗਵਰਨੈਂਸ ਫਰੇਮਵਰਕ ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ: ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਟੂਲ, ਡੇਟਾ ਵਰਗੀਕਰਣ, ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਰਜਿਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ। ਅਗਲੀ ਮਿਆਦ ਵਿੱਚ, ਉਲੰਘਣਾਵਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਜ਼ੀਰੋ 'ਤੇ ਆ ਗਈ। ਸਬਕ: ਸੰਸਥਾਗਤ ਢਾਂਚੇ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਚੰਗੀ ਇੱਛਾ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਕੇਸ 3 - ਲਗਾਤਾਰ ਸਮੀਖਿਆ ਅੱਪ ਟੂ ਡੇਟ ਰੱਖੀ ਗਈ। ਇੱਕ ਸੰਸਥਾ ਦੀ AI ਨੀਤੀ, ਇੱਕ ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ ਲਿਖੀ ਗਈ ਸੀ, ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਕਿਸਮ ਦੇ ਟੂਲ ਅਤੇ ਅਪਡੇਟ ਕੀਤੇ ਕਾਨੂੰਨ ਦੇ ਮੱਦੇਨਜ਼ਰ ਪੁਰਾਣੀ ਹੋ ਗਈ ਸੀ। ਸਾਲਾਨਾ ਸਮੀਖਿਆ ਨੇ ਇਸ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕੀਤਾ; ਨੀਤੀ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਨਵਿਆਇਆ ਗਿਆ ਸੀ. ਫਰੇਮ ਇੱਕ ਜੀਵਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਬਣ ਕੇ ਰਹਿ ਗਿਆ, ਸ਼ੈਲਫ ਦਾ ਗਹਿਣਾ ਨਹੀਂ।
ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟ
1) ਕੇਸ ਪ੍ਰਵਾਹ ਤਸਦੀਕ ਗੇਟ ਚੈੱਕਲਿਸਟ:
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਰ। ਮੈਨੂੰ ਨਿਮਨਲਿਖਤ ਕੇਸ ਪੜਾਅ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਜਾਂਚ ਸੂਚੀ ਮਿਲਦੀ ਹੈ: ਇਸ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ AI ਡਰਾਫਟ ਕੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਕਿਹੜਾ ਫੈਸਲਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਹੈ, ਕਿਹੜੀ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਅਗਲੇ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਮੈਨੂੰ ਕੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ? ਕਦਮ: [ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ / ਮੁਲਾਂਕਣ / ਜੋਖਮ / ਯੋਜਨਾ / ਰਿਪੋਰਟ / ਬੰਦ]
2) ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਵਾਹਨ ਮੈਚਿੰਗ:
ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀ ਹਰੇਕ ਕਾਰਜ ਸੂਚੀ ਲਈ, AI ਟੂਲ ਦੀ ਕਿਸਮ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ (ਸਿਰਫ਼ ਓਪਨ ਟੂਲ / ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਸਿਸਟਮ / ਕੋਈ AI ਉਪਲਬਧ ਨਹੀਂ) ਅਤੇ ਉਚਿਤਤਾ। ਕਲਾਇੰਟ ਡੇਟਾ ਵਾਲੇ ਹਰੇਕ ਕੰਮ ਨੂੰ "ਸਿਰਫ਼ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਸਿਸਟਮ" ਵਜੋਂ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰੋ। ਕਾਰਜ: [ਸੂਚੀ ਕਾਰਜ]
3) ਕਾਰਪੋਰੇਟ AI ਨੀਤੀ ਦਾ ਖਰੜਾ:
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਨੀਤੀ ਸੰਪਾਦਕ। ਇੱਕ ਸਮਾਜਿਕ ਸੇਵਾ ਏਜੰਸੀ ਲਈ ਇੱਕ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ AI ਵਰਤੋਂ ਨੀਤੀ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰੋ; ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰੋ: ਉਦੇਸ਼, ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਸਾਧਨ, ਡੇਟਾ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਅਤੇ ਅਧਿਕਾਰ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ/ਕੇਵੀਕੇਕੇ, ਜੋਖਮ ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਸੀਮਾ, ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਅਤੇ ਆਡਿਟਿੰਗ, ਸਿਖਲਾਈ, ਸਮੀਖਿਆ ਅਨੁਸੂਚੀ। ਆਮ ਫਰੇਮਵਰਕ ਸਥਾਪਤ ਕਰੋ; ਸੰਸਥਾ ਆਪਣੇ ਵੇਰਵੇ ਭਰੇਗੀ।
4) ਸਵੈ-ਨਿਯਮ (ਨਿੱਜੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ):
ਇੱਕ ਸੋਸ਼ਲ ਵਰਕਰ ਵਜੋਂ AI ਦੀ ਮੇਰੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਮੇਰੇ ਲਈ 10 ਸਵਾਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸਵੈ-ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਬਣਾਓ: ਗੋਪਨੀਯਤਾ, ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ, ਪੱਖਪਾਤ, ਸਬੂਤ ਵਫ਼ਾਦਾਰੀ, ਫੈਸਲੇ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਕਲਾਇੰਟ-ਕੇਂਦਰਿਤਤਾ। ਹਰ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ "ਹਾਂ/ਨਾਂ" ਨਾਲ ਦਿੱਤਾ ਜਾਵੇ।
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:
ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਦੀ ਪੂਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਿੰਦਾ ਹਾਂ; ਤੁਸੀਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਰਿਪੋਰਟ ਤੱਕ ਸਭ ਕੁਝ ਸੰਭਾਲਦੇ ਹੋ, ਮੈਂ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਇਸ 'ਤੇ ਦਸਤਖਤ ਕਰਾਂਗਾ।
ਇਹ ਪੂਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਆਊਟਸੋਰਸਿੰਗ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ — ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਗੋਪਨੀਯਤਾ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਨਿਰਣਾ, ਜੋਖਮ ਨਿਰਣਾ, ਸਬੂਤ ਦਾ ਪਾਲਣ ਕਰਨਾ — ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਲਈ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਅੰਤ 'ਤੇ ਇਕੱਲੇ ਦਸਤਖਤ ਸਾਨੂੰ ਵਿਚਕਾਰਲੀਆਂ ਸਾਰੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ, ਮਨਘੜਤ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਤੋਂ ਅੰਨ੍ਹੇ ਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ:
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਸੰਪਾਦਕ ਜੋ ਹਰ ਕਦਮ 'ਤੇ ਮੇਰੀ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮੈਂ ਕੇਸ ਨਾਲ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਅੱਗੇ ਵਧਾਂਗਾ (ਮੁਲਾਂਕਣ, ਯੋਜਨਾ, ਰਿਪੋਰਟ...)। ਹਰ ਪੜਾਅ 'ਤੇ: ਸਿਰਫ਼ ਅਗਿਆਤ/ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰੋ, ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰੋ, ਮੈਨੂੰ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਦਿਓ, ਨੋਟ ਵਿੱਚ ਜੋ ਨਹੀਂ ਹੈ ਉਹ ਸ਼ਾਮਲ ਨਾ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਮੈਨੂੰ ਯਾਦ ਦਿਵਾਓ ਕਿ ਅਗਲੇ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਮੈਨੂੰ ਕੀ ਤਸਦੀਕ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਆਓ ਇਸ ਕਦਮ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੀਏ: [ਕਦਮ]
ਫਰਕ: ਹਰ ਕਦਮ 'ਤੇ ਦਰਵਾਜ਼ੇ ਦੀ ਰਾਖੀ ਕਰਨਾ ਅਤੇ AI ਨੂੰ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਸਹਾਇਕ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨਾ ਗਤੀ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
ਸਟੇਜ-ਗੇਟ-ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਦਾ ਸਾਰ
ਸਟੇਜ
AI ਦਾ ਯੋਗਦਾਨ
ਮਨੁੱਖੀ ਗੇਟ
ਨਾਜ਼ੁਕ ਕੰਟਰੋਲ
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ
ਇੰਟਰਵਿਊ ਦੀ ਤਿਆਰੀ
ਗੋਪਨੀਯਤਾ
ਡਾਟਾ ਕਲਾਸ
ਮੁਲਾਂਕਣ
ਆਕਾਰ ਸੰਪਾਦਨ
ਕਲੀਨਿਕਲ ਨਿਰਣਾ
ਕੋਈ ਨਿਦਾਨ ਨਹੀਂ, ਕੋਈ ਮਨਘੜਤ ਨਹੀਂ
ਜੋਖਮ
ਕਾਰਕ ਰੀਮਾਈਂਡਰ
ਅਥਾਰਟੀ + ਟੀਮ
ਕੋਈ ਸਕੋਰ/ਫੈਸਲਾ ਨਹੀਂ
ਯੋਜਨਾ / ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ
ਡਰਾਫਟ + ਵਿਚਾਰ
ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ + ਕਲਾਇੰਟ
ਸਰੋਤ ਪੁਸ਼ਟੀ, ਗਾਹਕ ਤਰਜੀਹ
ਰਿਪੋਰਟ/ਸੰਪਰਕ
ਢਾਂਚਾ + ਸਰਲੀਕਰਨ
ਸਬੂਤ + ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ
ਮਾਹਰ, ਪੱਖਪਾਤ ਨਿਯੰਤਰਣ ਵਿੱਚ ਰਾਏ
ਬੰਦ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ
ਕਾਲਕ੍ਰਮਿਕ ਸੰਖੇਪ
ਸ਼ੁੱਧਤਾ
ਰਿਕਾਰਡ-ਅਧਾਰਿਤ
ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ
- ਪੂਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਏਆਈ ਨੂੰ ਸੌਂਪਣਾ ਅਤੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਦਸਤਖਤ ਕਰਨਾ। ਵਿਚਕਾਰਲੀਆਂ ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਨਜ਼ਰ ਨਹੀਂ ਆਉਂਦੀਆਂ; ਹਰ ਕਦਮ 'ਤੇ ਦਰਵਾਜ਼ੇ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ.
- ਬਿਨਾਂ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੇ ਦਰਵਾਜ਼ੇ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਣਾ। ਇੱਕ ਪੜਾਅ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਅਗਲੇ ਦੁਆਰਾ ਵਿਰਾਸਤ ਵਿੱਚ ਮਿਲਦਾ ਹੈ; ਹਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਹੈ।
- ਸ਼ਾਸਨ ਨੂੰ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ 'ਤੇ ਛੱਡਣਾ। ਸੰਸਥਾਗਤ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਬਿਨਾਂ, ਚੰਗੀਆਂ ਆਦਤਾਂ ਕਮਜ਼ੋਰ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
- ਪਾਲਿਸੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਾਰ ਲਿਖੋ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਭੁੱਲ ਜਾਓ। ਸੰਦ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨ ਤਬਦੀਲੀ; ਨਿਰੰਤਰ ਸਮੀਖਿਆ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
- ਰਿਕਾਰਡ ਨਹੀਂ ਰੱਖਣਾ। ਆਡਿਟ ਟ੍ਰੇਲ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਕਿਸੇ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਪਿੱਛੇ ਨਹੀਂ ਦੇਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹ ਨਹੀਂ ਠਹਿਰਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ।
ਸਾਰੰਸ਼ ਵਿੱਚ
ਸਮਾਜਿਕ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ, ਏਆਈ ਹਰ ਕਦਮ 'ਤੇ ਇੱਕ ਉਤਪ੍ਰੇਰਕ ਹੈ, ਕਿਸੇ ਵੀ ਕਦਮ 'ਤੇ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਵਾਲਾ ਨਹੀਂ, ਅਰਜ਼ੀ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਕੇਸ ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰਨ ਤੱਕ। ਛੇ ਮਨੁੱਖੀ ਦਰਵਾਜ਼ੇ (ਗੁਪਤਤਾ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਨਿਰਣਾ, ਅਥਾਰਟੀ/ਟੀਮ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ/ਕਲਾਇੰਟ, ਸਬੂਤ/ਜਵਾਬਦੇਹੀ, ਅਖੰਡਤਾ) ਨੂੰ ਅੰਤ ਤੋਂ ਅੰਤ ਦੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ; ਇੱਕ ਦਰਵਾਜ਼ੇ ਤੋਂ ਦੂਜੇ ਦਰਵਾਜ਼ੇ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਲੰਘੇ ਨਾ। ਇਸ ਨੂੰ ਟਿਕਾਊ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਗਵਰਨੈਂਸ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ: ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਟੂਲ ਸੂਚੀ, ਡੇਟਾ ਨੀਤੀ, ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ, ਰਜਿਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ, ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਚੱਲ ਰਹੀ ਸਮੀਖਿਆ। ਮੋਡੀਊਲ ਦੇ ਛੇ ਡ੍ਰਾਈਵਿੰਗ ਸਿਧਾਂਤ—ਮਨੁੱਖੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ, ਤਸਦੀਕ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ/PDPA, ਸਬੂਤ ਪ੍ਰਤੀ ਵਚਨਬੱਧਤਾ, ਪੱਖਪਾਤ ਨਿਯੰਤਰਣ, ਅਤੇ ਕਲਾਇੰਟ-ਕੇਂਦਰਿਤਤਾ—ਹਰ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਬੁਣਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਬੰਦ ਹੋਣ ਤੱਕ ਇੱਕ ਕਾਲਪਨਿਕ ਕੇਸ ਨੂੰ ਮਾਨਸਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚਾਰਟ ਕਰੋ; "ਕੇਸ ਫਲੋ ਵੈਰੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਗੇਟ" ਟੈਮਪਲੇਟ ਨਾਲ ਹਰੇਕ ਪੜਾਅ ਲਈ ਇੱਕ ਚੈਕਲਿਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰੋ। ਫਿਰ ਇਸ ਕੇਸ ਵਿੱਚ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ "ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਵਾਹਨ ਮੈਚਿੰਗ" ਟੈਂਪਲੇਟ ਨਾਲ ਓਪਨ ਵਾਹਨ / ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਸਿਸਟਮ / ਕੋਈ AI ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰੋ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, "ਸਵੈ-ਆਡਿਟ" ਟੈਮਪਲੇਟ ਨਾਲ AI ਦੀ ਆਪਣੀ ਵਰਤੋਂ ਲਈ 10 ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸੂਚੀ ਬਣਾ ਕੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ।
ਚੈੱਕਲਿਸਟ
- [ ] ਮੈਂ ਅੰਤ ਤੋਂ ਅੰਤ ਦੇ ਵਹਾਅ ਵਿੱਚ ਛੇ ਮਨੁੱਖੀ ਦਰਵਾਜ਼ਿਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕੀਤੀ ਹੈ।
- ਹਰ ਕਦਮ 'ਤੇ, "ਫੈਸਲਾ ਜਾਂ ਡਰਾਫਟ?" ਮੈਂ ਸਵਾਲ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ।
- [ ] ਮੈਂ ਕਾਰਜਾਂ ਦਾ ਸਹੀ ਵਾਹਨ ਕਿਸਮ ਨਾਲ ਮੇਲ ਕੀਤਾ (ਖੁੱਲ੍ਹਾ/ਸੁਰੱਖਿਅਤ/ਕੋਈ ਨਹੀਂ)।
- [ ] ਮੈਂ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਗਵਰਨੈਂਸ ਦੇ ਭਾਗਾਂ (ਟੂਲ, ਡੇਟਾ, ਰੋਲ, ਰਜਿਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ, ਸਿਖਲਾਈ, ਸਮੀਖਿਆ) ਨੂੰ ਜਾਣਦਾ ਹਾਂ।
- [ ] ਮੈਂ ਮੋਡੀਊਲ ਦੇ ਛੇ ਕੈਰੀਅਰ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨੂੰ ਮੇਰੇ ਆਪਣੇ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਹੈ।
ਮੋਡੀਊਲ ਪ੍ਰੀਖਿਆ
1. ਸਮਾਜਿਕ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਲਈ ਹੇਠ ਲਿਖੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕਿਹੜੀ ਸਥਿਤੀ ਸਭ ਤੋਂ ਸਹੀ ਹੈ?
- ਏ) ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਇੱਕ ਗਾਹਕ ਦੇ ਜੋਖਮ ਪੱਧਰ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ
- ਅ) AI ਸੰਖੇਪ, ਸੰਗਠਿਤ, ਸਰਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਾਧਨ ਹੈ; ਕਲੀਨਿਕਲ ਨਿਰਣੇ, ਜੋਖਮ ਅਤੇ ਅੰਤਮ ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਮਾਹਰ ਦੀ ਹੈ ✔
- C) ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਸਿਰਫ ਟੈਕਸਟ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨ ਲਈ ਉਪਯੋਗੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਦਾ ਹੋਰ ਸਮਾਜਿਕ ਕਾਰਜਾਂ ਨਾਲ ਕੋਈ ਲੈਣਾ-ਦੇਣਾ ਨਹੀਂ ਹੈ
- ਡੀ) ਕਿਉਂਕਿ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਹਮੇਸ਼ਾ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਨਿਰਪੱਖ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਮੁਲਾਂਕਣ ਇਸ 'ਤੇ ਛੱਡ ਦਿੱਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਵਰਣਨ: ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ; ਇਹ ਇੱਕ ਸਹਾਇਕ ਹੈ ਜੋ ਨੋਟਸ ਨੂੰ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਫਾਈਲ ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕਲੀਨਿਕਲ ਨਿਰਣੇ, ਜੋਖਮ ਮੁਲਾਂਕਣ, ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਰਾਏ ਅਤੇ ਅੰਤਮ ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਸਮਰੱਥ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਦੀ ਹੈ; ਇੱਕ ਅਣ-ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਆਉਟਪੁੱਟ ਇੱਕ ਗਾਹਕ ਦੇ ਗਲਤ ਅਨੁਮਾਨ, ਇੱਕ ਜੋਖਮ ਚੋਰੀ, ਜਾਂ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਦੇ ਲੀਕ ਹੋਣ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦੀ ਹੈ।
2. ਜਦੋਂ ਕਿਸੇ ਇੰਟਰਵਿਊ ਦੇ ਕੱਚੇ ਨੋਟਾਂ ਨੂੰ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੁਆਰਾ ਕੇਸ ਰਿਕਾਰਡ ਵਿੱਚ ਬਦਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਸਹੀ ਹਦਾਇਤ ਕੀ ਹੈ?
- A) ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਉਚਿਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਭਰਨ ਲਈ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਕਰਨਾ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ।
- B) ਰਿਕਾਰਡ ਨੂੰ ਅਮੀਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ AI ਨੂੰ ਵਾਧੂ ਨਿਰੀਖਣ ਜੋੜਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇਣਾ
- C) ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਨੋਟ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿਣਾ, ਗੁੰਮ ਆਈਟਮਾਂ ਨੂੰ 'ਸਪਸ਼ਟੀਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ' ਵਜੋਂ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਕੁਝ ਵੀ ਨਾ ਜੋੜੋ ✔
- ਡੀ) ਨੋਟ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਇਸਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਪਾਓ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪ੍ਰਵਾਹ ਹੈ
ਵਿਆਖਿਆ: AI ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਪ੍ਰਵਿਰਤੀ ਰਿਕਾਰਡ ਨੂੰ 'ਸੰਪੂਰਨ' ਜਾਪਣ ਲਈ ਨਿਰੀਖਣਾਂ, ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਜਾਂ ਹਵਾਲੇ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਜੋ ਨੋਟ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਸਹੀ ਪਹੁੰਚ ਇਹ ਹੈ ਕਿ 'ਨੋਟ ਵਿਚ ਜੋ ਹੈ ਉਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਲੋਕਾਂ 'ਤੇ ਨਿਸ਼ਾਨ ਲਗਾਓ, ਕੁਝ ਵੀ ਨਾ ਜੋੜੋ'। ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਭਰਿਆ ਨਹੀਂ ਗਿਆ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟੀਕਰਨ ਲਈ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ.
3. ਕੇਸ ਰਿਕਾਰਡ ਵਿੱਚ 'ਤੱਥ' ਅਤੇ 'ਵਿਆਖਿਆ' ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਕਿਉਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ?
- A) ਇੱਕ ਤੱਥ ਇੱਕ ਠੋਸ ਨਿਰੀਖਣ/ਕਥਨ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਇੱਕ ਵਿਆਖਿਆ ਇੱਕ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਅਨੁਮਾਨ ਹੈ ਜਿਸ ਲਈ ਅਧਾਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ; ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਟਿੱਪਣੀ ਨੂੰ ਟੈਗ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ✔
- ਅ) ਅੰਤਰ ਬੇਲੋੜਾ ਹੈ; ਤੱਥ ਅਤੇ ਟਿੱਪਣੀ ਨੂੰ ਰਿਕਾਰਡ ਵਿੱਚ ਉਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਲਿਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ
- C) ਕੇਵਲ ਵਿਆਖਿਆ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੀ ਹੈ; ਤੱਥ ਦਰਜ ਨਾ ਹੋਣ 'ਤੇ ਵੀ ਇਹ ਸੰਭਵ ਹੈ
- ਡੀ) ਕਿਉਂਕਿ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਇਸ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਣਾ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੀ ਕੋਈ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਵਿਆਖਿਆ: 'ਉਹ ਇੰਟਰਵਿਊ ਵਿੱਚ ਤਿੰਨ ਵਾਰ ਰੋਇਆ' ਇੱਕ ਤੱਥ ਹੈ; 'ਉਹ ਉਦਾਸ ਸੀ' ਇੱਕ ਟਿੱਪਣੀ ਹੈ ਜੋ ਕਲੀਨਿਕਲ ਆਧਾਰ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਨਹੀਂ ਲਿਖੀ ਜਾ ਸਕਦੀ। ਰਿਕਾਰਡ ਤੱਥ ਨੂੰ ਪੂਰਵ-ਭੂਮੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਲੇਬਲਿੰਗ ਅਤੇ ਜਾਇਜ਼ਤਾ ਨਾਲ ਵਿਆਖਿਆ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। AI ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮਿਲਾ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਇਹ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਦਾ ਫਰਜ਼ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਭੇਦ ਬਣਾਵੇ ਅਤੇ ਕਲੰਕਿਤ ਭਾਸ਼ਾ ਤੋਂ ਬਚੇ।
4. ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਕੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਇੱਕ ਬੱਚਾ ਘਰ ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ ਜਾਂ ਕੇਸ ਦੇ ਜੋਖਮ ਪੱਧਰ?
- ਏ) ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਕੇਸ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜੋਖਮ ਦੇ ਪੱਧਰ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ
- ਅ) ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ 'ਘੱਟ ਜੋਖਮ' ਲੇਬਲ ਇਸ ਦੇ ਉਲਟ ਮਾਹਰ ਦੇ ਨਿਰੀਖਣ ਨੂੰ ਓਵਰਰਾਈਡ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ
- C) ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਸਿਰਫ ਕਾਰਕਾਂ ਦੀ ਯਾਦ ਦਿਵਾਉਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਨੋਟਸ ਨੂੰ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ; ਜੋਖਮ ਪੱਧਰ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਮਾਹਰ, ਟੀਮ, ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ ✔
- D) ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਜੋਖਮ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਨਿਰਪੱਖ ਹੈ।
ਵਰਣਨ: ਜੋਖਮ ਦਾ ਪੱਧਰ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦਾ ਫੈਸਲਾ; ਇਸ ਲਈ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਅਥਾਰਟੀ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਨਿਰਣਾ, ਬਹੁ-ਅਨੁਸ਼ਾਸਨੀ ਟੀਮ ਦੀ ਰਾਏ, ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇੱਥੇ, AI ਸਿਰਫ ਜੋਖਮ/ਸੁਰੱਖਿਆ ਕਾਰਕਾਂ ਨੂੰ ਯਾਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨੋਟਸ ਨੂੰ ਸੰਪਾਦਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਸਕੋਰ ਜਾਂ ਫੈਸਲੇ ਨਹੀਂ ਦੇ ਸਕਦੇ। ਇਹ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ ਦੇ ਕਾਰਨ ਵਿਵਸਥਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉੱਚ ਜੋਖਮ ਵਾਲੇ ਸਮੂਹਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸਲਈ ਇਸਦਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਇੱਕ ਫੈਸਲੇ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
5. ਕੀ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਕਿਸੇ ਕਲਾਇੰਟ ਲਈ 'ਇਹ ਸੈਂਟਰ, ਉਹ ਫੋਨ' ਕਹਿ ਕੇ ਰੈਫਰਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਿੰਦੀ ਹੈ?
- ਏ) ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਦੇਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸੰਸਥਾ ਦੇ ਅਧਿਕਾਰਤ ਅਤੇ ਮੌਜੂਦਾ ਸਰੋਤ ਤੋਂ ਪਤਾ ਅਤੇ ਫ਼ੋਨ ਨੰਬਰ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨਾ ✔
- ਅ) ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪਹੁੰਚਾਉਣਾ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ
- C) ਇਹ ਮੰਨ ਕੇ ਕਿ ਜਾਣਕਾਰੀ ਬਿਲਕੁਲ ਸਹੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਮੌਜੂਦਾ ਤਾਰੀਖ ਦਿੰਦੀ ਹੈ
- ਸ) ਇਹ ਸੋਚਣਾ ਕਿ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਈ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸਦਾ ਕਿਤੇ ਜ਼ਿਕਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ.
ਵਰਣਨ: ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਸੇਵਾਵਾਂ, ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਲੋੜਾਂ, ਪਤੇ ਅਤੇ ਟੈਲੀਫੋਨ ਨੰਬਰ ਬਣਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਪੁਰਾਣੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ; ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਮਿਲ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਚਲਦੀਆਂ ਹਨ, ਬੰਦ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਣ-ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਪਤੇ 'ਤੇ ਭੇਜਣਾ ਇੱਕ ਵਿਅਰਥ ਯਾਤਰਾ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇ ਨੂੰ ਗੁਆ ਦੇਵੇਗਾ। ਇਸ ਲਈ, ਕਲਾਇੰਟ ਨੂੰ ਸੰਚਾਰਿਤ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੰਪਰਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਸੰਸਥਾ ਦੇ ਆਪਣੇ ਅਧਿਕਾਰਤ ਚੈਨਲ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
6. ਜਵਾਬ ਯੋਜਨਾ ਵਿੱਚ ਕਿਸ ਨੂੰ ਟੀਚੇ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ ਅਤੇ AI ਦੀ ਕੀ ਭੂਮਿਕਾ ਹੈ?
- ਏ) ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨੂੰ ਦੋਵੇਂ ਟੀਚੇ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਪੁੱਛੇ ਬਿਨਾਂ ਪੂਰੀ ਯੋਜਨਾ ਲਿਖਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
- ਬੀ) ਗਾਹਕ (ਮਾਹਰ ਦੇ ਨਾਲ ਮਿਲ ਕੇ) ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ; AI ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ SMART ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਢਾਂਚਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਨਵੇਂ ਟੀਚੇ ਨਹੀਂ ਜੋੜਦਾ ✔
- C) ਟੀਚੇ ਮਹੱਤਵਹੀਣ ਹਨ; ਯੋਜਨਾ ਵਿੱਚ ਜਿੰਨੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਟੀਚੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਉੱਨਾ ਹੀ ਬਿਹਤਰ।
- ਡੀ) ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਗਾਹਕ ਦੀਆਂ ਤਰਜੀਹਾਂ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਲੱਗਦੀ ਹੈ
ਵਰਣਨ: ਸਮਾਜਿਕ ਕੰਮ ਦਾ ਮੁੱਖ ਮੁੱਲ 'ਸਵੈ-ਨਿਰਣੇ' ਹੈ: ਗਾਹਕ ਟੀਚਿਆਂ ਅਤੇ ਤਰਜੀਹਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮਾਹਰ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਗਿਆਨ ਨਾਲ ਆਕਾਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਇਹਨਾਂ ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ SMART ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕਦਮਾਂ ਅਤੇ ਸੂਚਕਾਂ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੀ ਹੈ; ਪਰ ਉਹ ਨਵੇਂ ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਜੋੜ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਗਾਹਕ ਨਹੀਂ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਿਦੇਸ਼ੀ, ਬਾਹਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਗਾਈ ਗਈ ਯੋਜਨਾ ਕਲਾਇੰਟ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
7. ਅਦਾਲਤ ਵਿਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਸਮਾਜਿਕ ਜਾਂਚ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿਚ, ਕਿਸ ਮੁੱਦੇ ਵਿਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਸਭ ਤੋਂ ਖਤਰਨਾਕ ਹੈ?
- A) ਰਿਪੋਰਟ ਨੂੰ 'ਪੂਰਾ' ਦਿਖਣ ਲਈ ਗੈਰ-ਮੌਜੂਦ ਤਾਰੀਖਾਂ, ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਜਾਂ ਹਵਾਲੇ ਦੀ ਕਾਢ ਕੱਢਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ✔
- ਅ) ਪਾਠ ਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਰਸਮੀ ਬਣਾਉਣਾ
- C) ਬੇਨਤੀ ਕੀਤੀ ਗਈ ਰਿਪੋਰਟ ਤੋਂ ਛੋਟੀ ਰਿਪੋਰਟ ਲਿਖਣਾ
- D) ਸਿਰਲੇਖਾਂ ਦਾ ਵਰਣਮਾਲਾ ਕ੍ਰਮ
ਵਿਆਖਿਆ: AI ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਪ੍ਰਵਿਰਤੀ ਰਿਪੋਰਟ ਨੂੰ 'ਪੂਰੀ' ਜਾਪਣ ਲਈ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਮੌਜੂਦ ਤਾਰੀਖ, ਨਿਰੀਖਣ ਜਾਂ ਹਵਾਲਾ ਜੋੜਨਾ ਹੈ। ਅਦਾਲਤੀ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਨਘੜਤ ਵਾਕ ਇੱਕ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਗੁੰਮਰਾਹ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਾਹਰ ਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਨਸ਼ਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਹਰੇਕ ਕੇਸ ਨੂੰ ਅਸਲ ਇੰਟਰਵਿਊ/ਨਿਰੀਖਣ/ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਰਾਏ ਮਾਹਰ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਈ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
8. ਸਮਾਜਿਕ ਜਾਂਚ ਰਿਪੋਰਟ ਦਾ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਰਾਏ ਅਤੇ ਰਾਏ (ਸੁਝਾਅ) ਭਾਗ ਕਿਸ ਨੂੰ ਲਿਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?
- ਏ) ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ; ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਹੋਰ ਨਿਰਪੱਖ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ
- ਅ) ਰਿਪੋਰਟ ਲਿਖਣ ਵੇਲੇ ਰਾਏ ਭਾਗ ਕਦੇ ਨਹੀਂ ਭਰਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
- C) ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਰਾਇ ਲਿਖਦਾ ਹੈ, ਮਾਹਰ ਸਿਰਫ ਅੰਤ 'ਤੇ ਸੰਕੇਤ ਕਰਦਾ ਹੈ
- ਡੀ) ਮਾਹਰ; ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਰਾਇ ਅਤੇ ਰਾਏ ਉਸ ਦਾ ਅਧਿਕਾਰ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਹੈ, ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਸਿਰਫ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰਦੀ ਹੈ ✔
ਕਥਨ: ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਰਾਏ ਅਤੇ ਰਾਏ — 'ਇਹ ਇਸ ਬੱਚੇ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਉੱਤਮ ਹਿੱਤ ਹੈ', 'ਇਹ ਪ੍ਰਬੰਧ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ' — ਮਾਹਰ ਦਾ ਕਾਨੂੰਨੀ ਅਧਿਕਾਰ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਹੈ। 'ਮੈਂ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨੂੰ ਕੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰਾਂ?' ਇਹ ਨਹੀਂ ਪੁੱਛਿਆ ਜਾਂਦਾ; ਉਹ ਜੋ 'ਸੁਝਾਅ' ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਉਹ ਮਨਘੜਤ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਦਾ ਤਬਾਦਲਾ ਦੋਵੇਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ, ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਮਾਹਰ ਦੁਆਰਾ ਲਿਖੀ ਗਈ ਰਾਏ ਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰਦੀ ਹੈ.
9. ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਵਾਲੇ ਗਾਹਕ ਲਈ ਭਾਰੀ ਅਧਿਕਾਰਤ ਮਦਦ ਪੱਤਰ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣ ਵੇਲੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਿਯੰਤਰਣ ਕੀ ਹੈ?
- ਕ) ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਜਿੰਨਾ ਹੋ ਸਕੇ ਛੋਟਾ ਰੱਖੋ, ਵੇਰਵਿਆਂ ਨੂੰ ਨਾ ਦੇਖੋ
- ਅ) ਨਤੀਜਾ ਤਰਕਸ਼ੀਲ ਅਤੇ ਸੁਹਜਾਤਮਕ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ
- C) ਇਹ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨਾ ਕਿ ਮੂਲ ✔ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰਕੇ ਕੋਈ ਅਧਿਕਾਰ, ਸ਼ਰਤਾਂ, ਰਕਮਾਂ, ਮਿਤੀਆਂ ਜਾਂ ਨੋਟਿਸਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡਿਆ ਨਹੀਂ ਗਿਆ ਹੈ
- ਡੀ) ਸਰਲੀਕਰਨ ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਘੱਟ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਕੇ ਆਰਾਮ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਵਿਆਖਿਆ: ਸਰਲ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਮਤਲਬ ਵਿਗਾੜਨਾ ਨਹੀਂ ਹੈ; 'ਛੋਟਾ' ਜਾਂ 'ਸਰਲੀਕਰਨ' ਕਰਕੇ AI ਇੱਕ ਸਹੀ, ਸ਼ਰਤ, ਰਕਮ, ਮਿਤੀ ਜਾਂ ਨੋਟਿਸ ਨੂੰ ਨਿਗਲ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਗਾਹਕ 'ਆਸਾਨ' ਪਰ ਅਧੂਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਾਲ ਆਪਣਾ ਅਧਿਕਾਰ ਗੁਆ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਸਰਲ ਟੈਕਸਟ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਮੂਲ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਤਸਦੀਕ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੋਈ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਜਾਣਕਾਰੀ ਗੁੰਮ ਨਹੀਂ ਹੋਈ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਤੱਤਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਵੀ ਦਿੱਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਇਹ ਸੁਰੱਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ।
10. ਫੰਡਿੰਗ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦਾ ਇਲਾਜ ਕਰਨਾ ਕਿਵੇਂ ਸਹੀ ਹੈ?
- A) ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ
- ਅ) ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਮੇਕ ਅੱਪ ਅੰਕੜੇ ਨਾ ਬਣਾਉਣਾ, ਜਿੱਥੇ ਲੋੜ ਹੋਵੇ [ਡਾਟਾ ਲੋੜੀਂਦਾ] ਛਾਪਣਾ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਨੰਬਰ ਨੂੰ ਅਸਲ ਸਰੋਤ ਤੋਂ ਪਾਉਣਾ ✔
- C) ਇਹ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਸਰੋਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਨੰਬਰ ਇੱਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
- ਡੀ) ਇਹ ਮੰਨ ਕੇ ਕਿ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਈ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਏਆਈ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਲਿਖਦਾ ਹੈ
ਵਰਣਨ: ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ ਪਰ ਗੈਰ-ਸਰੋਤ ਅੰਕੜੇ ਬਣਾ ਸਕਦੀ ਹੈ; ਇੱਕ ਸਰੋਤ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਲਗਭਗ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ. ਅਰਜ਼ੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਨਘੜਤ ਅੰਕੜਾ ਅਰਜ਼ੀ ਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰ ਦੇਵੇਗਾ ਅਤੇ ਸੰਸਥਾ ਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਤਬਾਹ ਕਰ ਦੇਵੇਗਾ। ਸਹੀ ਪਹੁੰਚ ਇਹ ਹੈ ਕਿ AI ਮੇਕਅੱਪ ਨੰਬਰਾਂ ਨੂੰ ਨਾ ਬਣਾਓ ('ਲਿਖੋ [DATA REQUIRED]') ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਨੰਬਰ ਨੂੰ ਅਸਲੀ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਸਰੋਤ ਤੋਂ ਪਾਓ।
11. ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨੂੰ ਪੁੱਛਣਾ ਨੁਕਸਾਨਦੇਹ ਕਿਉਂ ਹੈ ਕਿ 'ਇਹ ਸਮਝਾਓ ਕਿ ਇਹ ਪਰਿਵਾਰ ਬੱਚਿਆਂ ਦੀ ਪਰਵਰਿਸ਼ ਕਰਨ ਵਿਚ ਅਯੋਗ ਕਿਉਂ ਹੈ'?
- A) ਕਿਉਂਕਿ ਸਵਾਲ ਬਹੁਤ ਲੰਮਾ ਹੈ
- ਅ) ਕਿਉਂਕਿ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਪਰਿਵਾਰਕ ਮਾਮਲਿਆਂ ਬਾਰੇ ਕੋਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੀ
- C) ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਤੋਂ ਨਤੀਜਾ ਮੰਨਦਾ ਹੈ, ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ (ਚਾਪਲੂਸੀ ਨਾਲ) ਇੱਕ ਬੇਬੁਨਿਆਦ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ; ਸਵਾਲ ਨਿਰਪੱਖ ਅਤੇ ਸੰਤੁਲਿਤ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ✔
- ਡੀ) ਕਿਉਂਕਿ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਹਮੇਸ਼ਾ ਪਰਿਵਾਰ ਦੇ ਹੱਕ ਵਿੱਚ ਲਿਖੇਗੀ
ਵਿਆਖਿਆ: ਇਹ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਨਤੀਜਾ ('ਨਾਕਾਫ਼ੀ') ਦੀ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ। AI ਇੱਕ ਸਬੂਤ-ਮੁਕਤ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤੀ ਟੈਕਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਸ ਧਾਰਨਾ ਨੂੰ ਚਾਪਲੂਸੀ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਵਿਰਤੀ ਨਾਲ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਤੁਹਾਡੇ ਸੰਕੇਤ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ)। ਇੱਕ ਪੱਖਪਾਤੀ ਸਵਾਲ ਇੱਕ ਪੱਖਪਾਤੀ ਜਵਾਬ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਦਰਅਸਲ, ਇਹ ਇੱਕ ਨਿਰਪੱਖ ਸਵਾਲ ਹੈ ਜੋ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਮੰਨਦਾ, ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਅਤੇ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਿਰਫ਼ ਸਬੂਤ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦਾ ਹੈ।
12. AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ 'ਅੰਡਰ ਐਂਗਲ ਟੈਸਟਿੰਗ' ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਹੈ?
- ਅ) ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਸਮੂਹ ਲਈ ਇੱਕੋ ਸਥਿਤੀ ਬਾਰੇ ਸੋਚਣਾ ਅਤੇ 'ਕੀ ਇਹ ਇੱਕੋ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਲਿਖਿਆ ਜਾਵੇਗਾ?' ✔ ਪੁੱਛ ਕੇ ਦੋਹਰੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ
- ਅ) ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਪਹਿਲੇ ਜਵਾਬ ਨੂੰ ਨਿਰਪੱਖ ਵਜੋਂ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਕੋਣ ਦੀ ਭਾਲ ਨਾ ਕਰਨਾ
- C) ਸਿਰਫ਼ ਉਹ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣਾ ਜੋ ਗਾਹਕ ਦੇ ਸਮੂਹ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੇ ਹਨ
- ਡੀ) ਇਹ ਮੰਨ ਕੇ ਕਿ ਵਾਧੂ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੀ ਕੋਈ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ ਬਿਲਕੁਲ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹੈ
ਵਿਆਖਿਆ: AI ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੂਹਾਂ ਲਈ ਇੱਕੋ ਵਿਹਾਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਸੁਰ ਵਿੱਚ ਲਿਖ ਸਕਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਘੱਟ-ਆਮਦਨ ਵਾਲੇ ਪਰਿਵਾਰ ਲਈ 'ਅਣਗਹਿਲੀ ਦਾ ਜੋਖਮ', ਉੱਚ-ਆਮਦਨੀ ਲਈ 'ਜ਼ਬਰਦਸਤੀ ਮਾਤਾ-ਪਿਤਾ')। ਉਲਟ ਟੈਸਟ ਹੈ 'ਜੇਕਰ ਗਾਹਕ ਕਿਸੇ ਵੱਖਰੇ ਸਮਾਜਕ-ਆਰਥਿਕ/ਜਾਤੀ ਸਮੂਹ ਤੋਂ ਸੀ, ਤਾਂ ਕੀ ਇਹ ਉਸੇ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਲਿਖਿਆ ਜਾਵੇਗਾ?' ਪੁੱਛਣਾ ਹੈ; ਇਹ ਸਟੀਰੀਓਟਾਈਪਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਦੋਹਰੇ ਮਾਪਦੰਡ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਸਬੂਤ ਦੇ ਨਹੀਂ।
13. ਗਾਹਕ ਦੀ ਅਸਲ ਫਾਈਲ (ਨਾਮ, ਪਤਾ, ਸਿਹਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਮੇਤ) ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਕਰਨ ਲਈ ਸਹੀ ਪਹੁੰਚ ਕੀ ਹੈ?
- A) ਸਪੀਡ ਲਈ, ਇਸਨੂੰ ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਜਨਤਕ AI ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਪੇਸਟ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇਸਦਾ ਸੰਖੇਪ ਕਰੋ
- ਅ) ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਦਿੱਤੇ ਬਿਨਾਂ ਫਾਈਲ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨਾ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਛੋਟਾ ਹੈ
- C) ਸਿਹਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਮੇਤ ਸਭ ਕੁਝ ਦਰਜ ਕਰੋ ਅਤੇ ਸਿਰਫ਼ ਨਤੀਜਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰੋ
- ਡੀ) ਸਿਰਫ ਸੰਸਥਾ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਵਿੱਚ ਜਾਂ ਡੀ-ਪਛਾਣ ਵਾਲੇ ਟੈਕਸਟ ਨਾਲ, ਘੱਟੋ ਘੱਟ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰੋ ✔
ਖੁਲਾਸਾ: ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਜੋ ਕਲਾਇੰਟ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦਾ ਹੈ - ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਿਹਤ - ਨੂੰ ਕਦੇ ਵੀ ਕਿਸੇ ਜਨਤਕ ਸਾਧਨ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਸੰਸਥਾ ਨੇ ਮਨਜ਼ੂਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਹੈ; ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਬਾਹਰੀ ਸਰਵਰਾਂ 'ਤੇ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਐਕਸਫਿਲਟਰੇਸ਼ਨ ਅਟੱਲ ਹੈ। ਇਹ ਵੀ ਕੇਵੀਕੇਕੇ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਹੈ। ਇਸ ਕਿਸਮ ਦਾ ਕੰਮ ਸਿਰਫ਼ ਇਨ-ਹਾਊਸ, ਸੁਰੱਖਿਅਤ, ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਡੇਟਾ ਲੀਕ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਜਾਂ ਡੀ-ਪਛਾਣ ਵਾਲੇ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਨਾਲ।
14. ਕਿਸੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਤੋਂ ਨਾਮਾਂ ਨੂੰ ਮਿਟਾਉਣਾ ਹਮੇਸ਼ਾ ਜਨਤਕ ਟੂਲ ਨੂੰ ਦੇਣ ਲਈ ਕਾਫੀ ਕਿਉਂ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ?
- A) ਨਾਮਾਂ ਨੂੰ ਮਿਟਾਉਣਾ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਪੂਰੀ ਗੁਮਨਾਮਤਾ ਹੈ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ
- ਅ) ਜਿੰਨਾ ਚਿਰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਛੋਟਾ ਹੈ, ਸੰਦਰਭ ਤੋਂ ਪਛਾਣ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣਾ ਅਸੰਭਵ ਹੈ
- C) ਇੱਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਜਿਸਦਾ ਨਾਮ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮਿਟਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, KVKK ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਹੈ।
- D) ਸੰਦਰਭ (ਆਂਢ-ਗੁਆਂਢ, ਉਮਰ, ਘਟਨਾ, ਪਰਿਵਾਰਕ ਬਣਤਰ) ਪਛਾਣ ਨੂੰ ਮੁੜ-ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਸੰਦ ਅਤੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੀ ਚੋਣ ਦੁਆਰਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ✔
ਵਿਆਖਿਆ: ਭਾਵੇਂ ਨਾਂ ਮਿਟਾਏ ਜਾਣ, ਸੰਦਰਭ (ਗੁਆਂਢ, ਉਮਰ, ਘਟਨਾ, ਮਿਤੀ, ਪਰਿਵਾਰਕ ਬਣਤਰ, ਆਦਿ ਦਾ ਇੱਕ ਦੁਰਲੱਭ ਸੁਮੇਲ) ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਯੋਗ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਆਂਢ-ਗੁਆਂਢ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ਼ ਉਹ ਹੀ ਵਿਅਕਤੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵਰਣਨ ਵਿੱਚ ਫਿੱਟ ਬੈਠਦਾ ਹੈ। ਅਸਲ ਸੁਰੱਖਿਆ ਮਾਸਕਿੰਗ ਦੁਆਰਾ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ, ਪਰ ਸਹੀ ਸੰਦ ਅਤੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਕੇ; ਸੰਦਰਭ ਵੀ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਉੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਜੋਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
15. ਅਰਜ਼ੀ ਦੇਣ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਕੇਸ ਦੇ ਬੰਦ ਹੋਣ ਤੱਕ, ਅੰਤਿਮ ਫੈਸਲੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ AI ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਲੀਕ ਹੋਣ ਤੋਂ ਰੋਕਣ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਤਰੀਕਾ ਕੀ ਹੈ?
- ਏ) ਪੂਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਏਆਈ ਟੂਲ ਨੂੰ ਸੌਂਪਣਾ ਅਤੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਵਾਰ ਹਸਤਾਖਰ ਕਰਨਾ
- ਅ) ਹਰੇਕ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਤਸਦੀਕ ਗੇਟ ਅਤੇ ਪਾਸ ਸ਼ਰਤ ਲਗਾਉਣਾ (ਲੇਅਰਡ ਵੈਰੀਫਿਕੇਸ਼ਨ) ✔
- C) ਗਤੀ ਲਈ ਵਿਚਕਾਰਲੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣਾ ਅਤੇ ਸਿਰਫ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ
- ਡੀ) ਹਰੇਕ ਮਾਹਰ ਨੂੰ ਰਿਕਾਰਡ ਰੱਖੇ ਬਿਨਾਂ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇਣਾ
ਵਰਣਨ: ਹਰੇਕ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖੀ ਤਸਦੀਕ ਗੇਟ ਲਗਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ (ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ/ਗੁਪਤਤਾ, ਮੁਲਾਂਕਣ/ਕਲੀਨੀਕਲ ਨਿਰਣਾ, ਜੋਖਮ/ਅਧਿਕਾਰਤ, ਯੋਜਨਾ/ਤਸਦੀਕ, ਰਿਪੋਰਟ/ਸਬੂਤ, ਬੰਦ/ਸ਼ੁੱਧਤਾ); ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਦਰਵਾਜ਼ੇ ਵਿੱਚੋਂ ਦੂਜੇ ਦਰਵਾਜ਼ੇ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘੇ ਬਿਨਾਂ ਨਹੀਂ ਲੰਘ ਸਕਦੇ। ਇਹ ਪਰਤ ਵਾਲਾ ਢਾਂਚਾ ਕਿਸੇ ਕਲਾਇੰਟ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਫੈਸਲੇ ਵਿੱਚ ਜਾਣ ਤੋਂ ਇੱਕ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਇੱਕ ਭਰਮ, ਪੱਖਪਾਤ, ਜਾਂ ਗੁਪਤਤਾ ਦੀ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਰੋਕਦਾ ਹੈ।