ලාභ:
- රක්ෂණ ප්රවාහයේදී කෘතිම බුද්ධිය තත්ය කාලය ඉතිරි කරන්නේ කොතැනද යන්න සහ අවදානම් මට්ටම මත පදනම්ව ආරක්ෂාව සහ අනුකූලතාව පිළිබඳ තීරණාත්මක වගකීම නිසි ප්රතිරක්ෂණකරු, ක්රියාකරු සහ පාඩු ගැලපුම්කරු වෙත පැවතිය යුත්තේ කොතැනද යන්න වෙන්කර හඳුනා ගැනීමේ හැකියාව
- ප්රතිපත්ති නියමයන්, අදාළ නීති සම්පාදනය සහ ස්වාධීන විශේෂඥ පාලනයට එරෙහිව එක් එක් AI ප්රතිදානය පරීක්ෂා කරන බහු-ස්ථර සත්යාපන විනයක් ක්රියාත්මක කිරීමේ හැකියාව
- පාරිභෝගිකයාගේ පුද්ගලික සහ මූල්ය දත්ත ආරක්ෂා කිරීම සඳහා සන්දර්භය, පෞද්ගලිකත්වය (KVKK) සහ ආචාර ධර්ම නිර්නාමික කිරීම සම්බන්ධයෙන් ආරක්ෂිත මෙවලම් තෝරාගැනීමේ පුරුද්ද ලබා ගැනීමේ හැකියාව.
රක්ෂණය යනු කොන්ත්රාත්තුවක් පිටුපස ඇති අවදානම දකින අතර සාධාරණ මිලක්, නිවැරදි ආවරණයක් සහ කාලීන ගෙවීමක් සමඟ එය ආවරණය කරන විශ්වාසයේ වෘත්තියකි. මෙම භාරයේ මූලාශ්රය; ප්රතිරක්ෂණකරු (අවදානම තක්සේරු කර ප්රතිපත්තිය පිළිගන්නේද යන්න තීරණය කරන විශේෂඥයා), ක්රියාකාරිකයා (සංඛ්යාලේඛන සහ සම්භාවිතාව සමඟ වාරික සහ ප්රතිපාදන ගණනය කරන විශේෂඥයා) සහ හානි ගැලපුම්කරු (හානියේ යථාර්ථය සහ ප්රමාණය පරීක්ෂා කරන විශේෂඥයා) දත්තයක්, ප්රතිපත්ති කොන්දේසියක් සහ වගකීමක් මත එක් එක් තීරණයට පදනම් වේ. කෘතිම බුද්ධිය (කෙටියෙන් AI; දත්ත වලින් රටා ඉගෙන ගන්නා සහ පෙළ, වගු, වර්ගීකරණ සහ නිර්දේශ උත්පාදනය කරන මෘදුකාංග) ඉතා බලවත් සහකාරයෙකු ලෙස මෙම වෘත්තියට ඇතුල් වේ: යෙදුම සාරාංශ කිරීම, හිමිකම් ගොනුවේ නොගැලපීම සලකුණු කිරීම, පාරිභෝගික ලිපියක් ලිවීම, ව්යවස්ථාදායක පෙළක් සරල කිරීම. නමුත් කෘත්රිම බුද්ධිය ප්රතිරක්ෂණකරුවෙකු නොවේ; එය වගකීම භාර ගන්නේ නැත, බලපත්රයක් ද නොගනී, කොන්ත්රාත්තුවේ පාර්ශවකරුවෙකු නොවේ. මෙම ඒකකය තුළ, ඔබ රක්ෂණ ව්යාපාරයේ කෘත්රිම බුද්ධිය භාවිතා කරන්නේ කොතැනද, ඔබ නැගී සිටිය යුතු ස්ථානය සහ එක් එක් ප්රතිදානය සත්යාපනය කරන්නේ කෙසේද යන්න ඉගෙන ගනු ඇත. ඔබ කෘත්රිම බුද්ධිය මත යැපෙන්නේ නැතිව එය පාලනය කරන වෘත්තිකයෙකු බවට පත් කිරීම මෙහි අරමුණයි.
රක්ෂණයේදී කෘතිම බුද්ධියට කළ හැකි සහ කළ නොහැකි දේ කුමක්ද?
AI හි සැබෑ බලය වන්නේ භාෂාව, රටා, සාරාංශ සහ දළ සටහන් නිෂ්පාදනය කිරීමයි. පිටු සිය ගණනක විශේෂඥ වාර්තාවක් සාරාංශ කිරීම, යෙදුමක අවදානම් සාධක ලැයිස්තුගත කිරීම, ඇපකර පැහැදිලි කිරීමේ පෙළක් ලිවීම, සැක කටයුතු ගනුදෙනුවක් සඳහා සාධාරණීකරණ රාමුවක් නිර්මාණය කිරීම සහ වාරික වගුවක් කියවිය හැකි කිරීම තත්පර කිහිපයකින් සිදු කෙරේ. මෙම කාර්යයන් වලදී, AI ඔබට පැය ගණනක් ඉතිරි කර ගැනීමට සහ නොසලකා හරින ලද තොරතුරු අල්ලා ගැනීමට ඔබට උපකාර කරයි.
කෘත්රිම බුද්ධියට කළ නොහැකි දේ වගකීමක් අවශ්ය තීරණ ගැනීමයි. අයදුම්පතක් පිළිගනු ලබන්නේද නැතහොත් ප්රතික්ෂේප කරන්නේද, වාරිකය කුමක්ද, හානියක් ආවරණයෙන් ආවරණය වන්නේද, ගොනුවක් වංචාවක් ලෙස සලකනු ලබන්නේද නැද්ද යන්න; "සාමාන්යයෙන් සිදුවන්නේ මෙහෙමයි" යන තර්කයෙන් මේ කිසිවක් තීරණය කළ නොහැක. කෘත්රිම බුද්ධිය මායාවට පත් වන්නේ එය අන්තර්ජාලයේ සහ ලේඛනවල ඇති පාඨ වලින් ඉගෙන ගන්නා බැවිනි: එනම්, එය සැබෑ නමුත් ව්යාජ ආවරණයක්, ගොතන ලද නීති සම්පාදනයක් හෝ වැරදි වාරික අනුපාතයක් ලෙස පෙනෙන දේ නිපදවිය හැකිය. රක්ෂණයේ දී, මෙම ආකාරයේ දෝෂයක් හුදෙක් ටයිප් එකක් නොවේ; ව්යාජ ප්රතික්ෂේප කිරීම යනු අසාධාරණ මිලක්, නොගෙවිය යුතු අලාභහානියක් හෝ පාරිභෝගිකයෙකුට වංචාවක් සම්බන්ධයෙන් ව්යාජ චෝදනාවක් එල්ලවීමයි.
අවධානය: AI ප්රතිදානය කෙටුම්පතක් මිස විශේෂඥ මතයක් නොවේ. පිළිගැනීම/ප්රතික්ෂේප කිරීම, මිල, ආවරණය, හානි ගෙවීම සහ වංචා ගාස්තු වැනි ආරක්ෂිත සහ අනුකූලතා තීරණාත්මක තීරණ, සුදුසුකම් ලත් ප්රතිරක්ෂණකරුවෙකු, ක්රියාකරු, හිමිකම් ගැලපුම්කරුවෙකු සහ නීතිමය/අනුකූලතා අනුමැතියකින් තොරව ගත නොහැක. අවසාන තීරණය මිනිසා සතු ය; AI මෙම කැමැත්ත ප්රතිස්ථාපනය නොකරයි.
අවදානම් මට්ටම අනුව කලාප තුනක්
කෘත්රිම බුද්ධිය ආරක්ෂාකාරීව භාවිත කිරීමේ ප්රායෝගිකම ක්රමය නම් අවදානම් මට්ටම මත පදනම්ව එක් එක් කාර්යය කලාප තුනකට බෙදීමයි. මෙම වෙනස "කෘතිම බුද්ධිය මෙය කළ යුතුද?" යන ප්රශ්නයට ඉක්මන් හා නිවැරදි පිළිතුරක් සපයයි.
කලාපය
නියැදි කාර්යයන්
කෘතිම බුද්ධියේ කාර්යභාරය
තහවුරු කිරීමේ මට්ටම
කොළ (අඩු අවදානම්)
අභ්යන්තර පුහුණු සංදේශය, රැස්වීම් සාරාංශය, සාමාන්ය තොරතුරු පෙළ, බ්ලොග් කෙටුම්පත, ඊමේල් සෝදුපත් කියවීම
නිදහස් නිෂ්පාදනය
ඉක්මන් සමාලෝචනය
කහ (මධ්යම අවදානම)
යෙදුම් සාරාංශය, හානි ගොනු සාරාංශය, පාරිභෝගික තොරතුරු පෙළ, නීති සාරාංශය, ක්රියා පටිපාටිය කෙටුම්පත
කෙටුම්පත + යෝජනාව
විශේෂඥ පාලනය + ප්රතිපත්ති/මූලාශ්ර තහවුරු කිරීම
රතු (ආරක්ෂාව/අනුකූලතා-විවේචනාත්මක)
පිළිගැනීම/ප්රතික්ෂේප කිරීමේ තීරණය, වාරික තීරණය, ආවරණ තීරණය, හිමිකම් ගෙවීම/ප්රතික්ෂේප කිරීම, වංචා චෝදනා
පූර්ව-තිර/පරීක්ෂා ලැයිස්තුව පමණි
අවශ්ය නම් දක්ෂ විශේෂඥ සහ නීතිමය/අනුකූලතා අනුමැතිය අවශ්ය වේ
හරිත කලාපයේ වේගවත් වන්න. කහ කලාපයේ AI භාවිතා කරන්න, නමුත් සෑම ආවරණයක්ම, මිලක් සහ නියාමන හිමිකම් තහවුරු කරන්න. රතු කලාපයේ දී, AI හට කිසිවිටෙක අවසාන ප්රකාශය නැත; එය හුදෙක් විශේෂඥයාගේ කාර්යය වේගවත් කරන උපකාරයකි.
බහු ස්ථර සත්යාපන විනය
සත්යාපනය "මම එය පසුව බලන්නම්" යැයි සිතා කල් දැමිය යුතු දෙයක් නොවේ; කාර්ය ප්රවාහයේ කොටසකි. රක්ෂණයේ ශක්තිමත් සත්යාපනය ස්ථර පහකින් සමන්විත වේ:
- මූලාශ්රය වෙත ආපසු යන්න. කෘතිම බුද්ධිය සහතිකයක්, බැහැර කිරීමක්, මිලක් හෝ අනුපාතයක් ලබා දී ඇත්නම්, ප්රතිපත්තියේ, තීරුබදු සටහනේ හෝ අදාළ නීති සම්පාදනයේ විශේෂ සහ සාමාන්ය තත්ත්වයන් තුළ එය විවෘත කර තහවුරු කරන්න.
- ස්වාධීන ගිණුම. වාරිකයක්, අඩු කළ හැකි, හිමිකම් ප්රමාණයක් නැවත ගණනය කරන්න හෝ ඔබම හෝ සත්යාපිත පැතුරුම්පතක් සමඟ ශ්රේණිගත කරන්න.
- ගොනු සන්දර්භය සමඟ පරීක්ෂා කරන්න. මෙම සැබෑ ප්රතිපත්තිය, මෙම පාරිභෝගිකයා සහ මෙම හිමිකම් පෑමේ නියමයන් සමඟ හිමිකම් පෑම සසඳන්න; පොදුවේ ගත් කල, එය සත්යයකි, මෙම ගොනුවේ යම් දෝෂයක් තිබිය හැකිය.
- විශේෂඥ ඇස. තීරණය ප්රතිරක්ෂණ, ක්රියාකාරී, හානි හෝ නීති ක්ෂේත්රයට අයත් වන්නේ නම් සහ කිසියම් සැකයක් තිබේ නම්, දක්ෂ විශේෂඥයෙකුගෙන් විමසන්න; අවසාන අනුමැතිය මිනිසා සතුය.
- ඔබේ සලකුණ තබන්න. කුමන නිමැවුම වලංගු කළේද, කෙසේද සහ කවුරුන් විසින්ද යන්න සටහන් කරන්න; එය පසුව පරීක්ෂා කිරීමට ඉඩ දෙන්න.
ඉඟිය: "AI පැවසීය" සාධාරණීකරණයක් නොවේ. රක්ෂණ තීරණයක් සඳහා සාධාරණීකරණය සැමවිටම ප්රතිපත්ති නියමයන්, තීරුබදු සටහන, අදාළ නීති සම්පාදනය, ස්වාධීන ගණනය කිරීම හෝ දක්ෂ විශේෂඥ අනුමැතිය වේ. AI ඔබට මෙම සාධාරණීකරණයන් සකස් කිරීමට උදවු කරයි, එය ඒවා ප්රතිස්ථාපනය නොකරයි.
පෞද්ගලිකත්වය, KVKK සහ ආචාර ධර්ම
රක්ෂණය, එහි ස්වභාවය අනුව, ඉතා සංවේදී දත්ත සකසයි: අනන්යතා තොරතුරු, ලිපිනය, ආදායම, සෞඛ්ය ඉතිහාසය, හිමිකම් වාර්තා, බැංකු තොරතුරු. මේවායින් සමහරක් KVKK (පුද්ගලික දත්ත ආරක්ෂණ නීතිය) හි "විශේෂ ස්වභාවයේ පුද්ගලික දත්ත" ලෙස ඉහළම ආරක්ෂාවට යටත් වේ; සෞඛ්ය දත්ත මෙයට සාමාන්ය උදාහරණයකි. මෙම දත්ත වලාකුළු මත පදනම් වූ AI මෙවලමකට ලබා දීමට පෙර, ප්රශ්න තුනක් අසන්න: මෙම දත්ත ඇත්ත වශයෙන්ම අවශ්යද? එය නිර්නාමික කළ හැකිද? මා භාවිතා කරන මෙවලම පුහුණුවේදී දත්ත භාවිතා කරන්නේද සහ එය ගබඩා කරන්නේ කොහේද?
සදාචාරාත්මක මානය එතැනින් අවසන් නොවේ. රක්ෂණයේ විශේෂිත සදාචාරාත්මක අවදානම් දෙකක් තිබේ. පළමුවැන්න වෙනස් කොට සැලකීම සහ පක්ෂග්රාහීත්වයයි: කෘතිම බුද්ධියට ඓතිහාසික දත්තවල අසාධාරණ රටා ඉගෙන ගත හැකි අතර ස්ත්රී පුරුෂ භාවය, සම්භවය හෝ පදිංචි ප්රදේශය වැනි සංවේදී විචල්යයන් හරහා වක්රව වෙනස් කොට සැලකීමට හැකිය. දෙවනුව, නොමඟ යවන සන්නිවේදනය: නොපවතින සහතිකයක් ඇති බව පාරිභෝගිකයාට පැවසීම හෝ කැපවීමක් ලෙස අවිනිශ්චිත මිලක් ඉදිරිපත් කිරීම සදාචාරාත්මක සහ නීතිමය උල්ලංඝනයකි. අභ්යන්තර මෙවලමක් ලෙස AI භාවිතා කරන්න; ඔබ සහ පාරිභෝගිකයා අතර වෘත්තීය විනිශ්චය සහ අවංකභාවය කිසිවිටෙක නොසලකා හරින්න.
කුඩා නඩු තුනක්
නඩුව 1 - වලංගුකරණය දෝෂයක් අල්ලා ගනී. රැකියා ස්ථානයේ ගිනි ප්රතිපත්තියක් සඳහා AI වෙතින් අවදානම් සාරාංශයක් ප්රතිරක්ෂකයෙකුට ලැබිණි. AI විසින් ගොඩනැගිල්ල "ශක්තිමත් කරන ලද කොන්ක්රීට්, විදින පද්ධතියක් සහිත" බව ලියා ඇති අතර අඩු අවදානමක් යෝජනා කළේය. ප්රතිරක්ෂණකරු මුද්රණ පත්රය කෙටුම්පතක් ලෙස සලකා නැවත ඇගැයීම් වාර්තාවට පැමිණියේය: ගොඩනැගිල්ල ඇත්ත වශයෙන්ම පෙදරේරු ව්යුහයක් වූ අතර ස්ප්රින්ක්ලර් නොතිබුණි; AI සමාන ලිපිගොනු වලින් උපකල්පනයක් සකස් කර ඇත. සත්යාපනයක් නොතිබුනේ නම්, වැරදි ලෙස අඩු වාරික ලබා දෙන අතර සමාගම බරපතල අවදානමකට ලක් වනු ඇත.
නඩුව 2 - රහස්යභාවය ආරක්ෂා කිරීම. හිමිකම් පිළිබඳ විශේෂඥයෙක් සංකීර්ණ සෞඛ්ය රක්ෂණ නඩුවක් ගැන කෘතිම බුද්ධියෙන් විමසන අතරතුර රක්ෂිතයාගේ නම, හැඳුනුම්පත අංකය සහ රෝග විනිශ්චය ටයිප් කිරීමට සූදානම් විය. ඔහුගේ නිර්නාමික පුරුද්දට ස්තූතිවන්ත වන්නට, ඔහු ඒවා "අවුරුදු 52, ගැහැණු, අනුපූරක සෞඛ්ය ප්රතිපත්තිය, සැලසුම් කළ සැත්කම්" වැනි සත්ය සමානකම් සමඟ ප්රතිස්ථාපනය කළේය. ප්රතිදානයේ ගුණාත්මක භාවය කිසිවිටක අඩු නොවුවද, රක්ෂිතයාගේ පුද්ගලික දත්ත කිසිදු වලාකුළකට ගියේ නැත.
නඩුව 3 - හරිත කලාපයේ වේගය. එම කණ්ඩායමම නියෝජිතායතන නාලිකාව සඳහා "අතුරුදහන් ලේඛන දැනුම්දීම්" ඊමේල් අච්චුවක් ලියයි. මෙම මෙහෙයුම අඩු අවදානමක් (හරිත කලාපය); විශේෂඥයා AI වෙතින් කෙටුම්පතක් ගෙන, ආයතනික භාෂාවට අනුවර්තනය කර, පැය භාගයක කාර්යය විනාඩි පහකට කපා හැරියේය. ඔහු නිවැරදි කලාපකරණය දන්නා බැවින්, ඔහු මෙහි වේගවත් කළ අතර, රතු කලාපයේදී ඔහු වේගය අඩු කර සත්යාපනය කළේය.
පියවරෙන් පියවර: AI ආරක්ෂිතව කාර්යයකට හඳුන්වා දීම
- කාර්යය කලාපය තුළ තබන්න. කොළ, කහ හෝ රතු?
- සන්දර්භය නිර්නාමික කරන්න. සැබෑ නම, TR ID, ප්රතිපත්ති අංකය සහ පුද්ගලික තොරතුරු ඉවත් කරන්න.
- පැහැදිලි කෙටි විස්තරයක් දෙන්න. ප්රතිපත්ති වර්ගය, ගොනු ගුණාංග, ගමනාන්තය සහ අපේක්ෂිත ආකෘතිය පැහැදිලිව ලියන්න.
- ප්රතිදානය කෙටුම්පතක් ලෙස සලකන්න. අවසාන නිෂ්පාදනය මෙන් කිසි විටෙකත් එය භාවිතා නොකරන්න.
- තහවුරු කිරීමේ ස්ථර යොදන්න. මූලාශ්රය, ගිණුම, ගොනු සන්දර්භය, විශේෂඥයා, සොයා ගැනීම.
- තීරණය සහ එහි තර්කය සටහන් කරන්න.
පිටපත් කළ හැකි සැකිලි හතරක්
1) පද්ධති කඩිනම් භූමිකාවන් සහ සීමාවන් නිර්වචනය කරයි:
ඔබ රක්ෂණ ප්රතිරක්ෂණ සහකාරවරයෙකි. ඔබගේ කාර්යය වන්නේ ලේඛනය සාරාංශ කිරීම, අවදානම් සාධක ලැයිස්තුගත කිරීම සහ අතපසුවීම් සලකුණු කිරීමයි. රීති:- පිළිගැනීම/ප්රතික්ෂේප කිරීම, වාරිකය හෝ ආවරණය තීරණය කරන්න; යෝජනා සහ ඇඟවීම් පමණක් ඉදිරිපත් කරන්න. - ඔබට විශ්වාස නැති කිසිම ඇපයක්, වගන්තියක් හෝ අනුපාත ගොතන්න එපා. "ලේඛනයේ නැත" යන්න ලියන්න. - එක් එක් හිමිකම් පෑම පදනම් වන්නේ කුමන ලේඛනය/පිටුවද යන්න සඳහන් කරන්න. - ඔබ පුද්ගලික දත්ත දකින්නේ නම්, එය භාවිතා නොකරන්න, "නිර්නාමික විය යුතුය" අනතුරු ඇඟවීමක් දෙන්න.
2) අයදුම් කිරීමේ අවදානම් සාරාංශ විමසුම:
පහත නිර්නාමික යොමු තොරතුරු සාරාංශ කරන්න:[පෙළ අලවන්න]ප්රතිදාන ආකෘතිය:1. අවදානම් ගැටලුව පිළිබඳ කෙටි විස්තරය2. කැපී පෙනෙන අවදානම් සාධක (ලිපියෙන් අයිතමය, ලේඛන යොමුව සමඟ)3. අසම්පූර්ණ හෝ නොගැලපෙන තොරතුරු4. ප්රතිරක්ෂණකරු විසින් තීරණ ගැනීම පරීක්ෂා කළ යුතු ප්රශ්න; සාරාංශයක් සහ ඇඟවීමක් පමණක් සපයන්න.
3) සත්යාපන පිරික්සුම් ලැයිස්තුව විමසුම:
ප්රතිරක්ෂණකරුවෙකු ලෙස පහත කෙටුම්පත මුද්රණය සමාලෝචනය කරන්න:[මුද්රණය අලවන්න]එක් එක් අයිතමය සඳහා, අසන්න: මෙම හිමිකම් පෑම පදනම් වන්නේ කුමන ලේඛනය/ප්රතිපත්ති පදයද? සත්යාපනය කළ නොහැකි, උපකල්පිත හෝ ගොතන ලද ප්රකාශ ලැයිස්තුගත කර, වෙනම "සැක සහිත - තහවුරු කිරීමක් අවශ්යයි" යන මාතෘකාව යටතේ.
4) නිර්නාමික කිරීමේ සහායක විමසුම:
පහත පාඨයෙන් සියලුම පුද්ගලික දත්ත (නම, හැඳුනුම්පත, දුරකථන, ලිපිනය, ප්රතිපත්ති අංකය, බලපත්ර තහඩුව) ඉවත් කර සත්ය සමානතා (උදා: "වයස අවුරුදු 45, පිරිමි, රක්ෂණ ඔප්පුව") සමඟ ප්රතිස්ථාපනය කරන්න. සායනික/තාක්ෂණික අර්ථය පවත්වා ගන්න, පුද්ගලිකව හඳුනාගන්නා තොරතුරු කිසිවක් ඉතිරි නොකරන්න.
දුර්වල ක්ෂණික / ශක්තිමත් විමසුම
දුර්වල: "මෙම යෙදුම ඇගයීම, අපි එය පිළිගත යුතුද?"
ගැටලුව: එය සෘජු රතු-කලාප තීරණයක් සඳහා AI වෙතින් ඉල්ලා සිටී; ලේඛන යොමු නොමැත, සීමාවන් සහ ආකෘති නොමැත. මායාවන් සහ වැරදි තීරණ ගැනීමේ වැඩි අවදානමක් ඇත.
ශක්තිමත්: "ප්රතිරක්ෂණ සහායකයකු ලෙස ක්රියා කරන්න. නිර්නාමික යෙදුම සාරාංශ කරන්න; අවදානම් සාධක ලේඛන යොමුව සමඟ ලැයිස්තුගත කරන්න; නැතිවූ තොරතුරු වෙනම ශීර්ෂයක ලියන්න. පිළිගැනීමක්/ප්රතික්ෂේප කරන්න තීරණයක් ගන්න, පරීක්ෂා කළ යුතු ප්රශ්න පමණක් ඉවත් කරන්න."
එය හොඳ වන්නේ ඇයි: භූමිකාව, සීමා මායිම්, ආදානය, ආකෘතිය සහ වලංගු කිරීමේ අපේක්ෂාව පැහැදිලිය. ප්රතිදානය පරීක්ෂා කළ හැකි කෙටුම්පතකි.
පොදු වැරදි
- අවසාන තීරණය ලෙස ප්රතිදානය සලකා බැලීම. කෘතිම බුද්ධිය විසින් යෝජනා කරන ලද ප්රසාද දීමනාව හෝ පිළිගැනීම සෘජුවම යෙදීම. ප්රතිදානය සෑම විටම කෙටුම්පතක් වේ.
- පුද්ගලික දත්ත එලෙසම ඇලවීම. නම, හැඳුනුම්පත් අංකය, ප්රතිපත්ති අංකය සහ සෞඛ්ය තොරතුරු නිර්නාමික නොකර ක්ලවුඩ් වෙත යැවීම KVKK උල්ලංඝනය වීමේ අවදානමකි.
- මූලාශ්රය වෙත ආපසු නොයයි. "AI එසේ කීවේය" යැයි පැවසීම සහ ප්රතිපත්ති නියමයන් හෝ නීති සම්පාදනය දෙස නොබලයි.
- කලාපය මිශ්ර කිරීම. හරිත කලාප වේගය සමඟ රතු කලාප තීරණ ගැනීම; නැතහොත් හරිත ව්යාපාරයේ අනවශ්ය ලෙස මන්දගාමී වීම.
- කිසිදු හෝඩුවාවක් ඉතිරි නොකරන්න. කුමන ප්රතිදානය වලංගු කළේද සහ කෙසේද යන්න සටහන් කර නොගැනීම; පාලනයට ගොදුරු වීමට.
සාරාංශයක් ලෙස
AI යනු රක්ෂණයේ ප්රබල දළ සටහන් සහ සාරාංශ මෙවලමකි, නමුත් එය විශේෂඥයෙක් නොවේ. කාර්යයන් හරිත/කහ/රතු කලාපවලට බෙදන්න; රතු කලාපයේ (පිළිගැනීම/ප්රතික්ෂේප කිරීම, මිල, ඇපකරය, හානිය, වංචාව) AI ට කිසිවිටක අවසාන ප්රකාශය නැත. සෑම ප්රතිදානයක්ම ස්ථර පහක සත්යාපනය හරහා දමන්න, පුද්ගලික දත්ත නිර්නාමික කරන්න සහ තීරණය සාධාරණීකරණය කරන්න. අවසාන වගකීම සෑම විටම දක්ෂ මානව විශේෂඥයා වෙත පැවරේ.
යෙදුම් කාර්යය
පසුගිය සතියේ ඔබ ඔබේ ඒකකයේ කළ කාර්යයන් 10 ලැයිස්තුගත කරන්න. එක් එක් කොළ / කහ / රතු කලාපයේ තබන්න. රතු කලාපයේ සිටින අය සඳහා, "මෙහි කෘත්රිම බුද්ධියට පෙර කළ හැකි වැඩ මොනවාද, තීරණය ගන්නේ කවුද" යන ප්රශ්නයට එක වාක්යයකින් පිළිතුරු දෙන්න. ඉන්පසු සත්ය (නමුත් පරීක්ෂා කරන) පෙළක් මත ඉහත අංක 4 නිර්නාමිකකරණ විමසුම උත්සාහ කරන්න.
පිරික්සුම් ලැයිස්තුව
- [ ] මම කාර්යය කොළ/කහ/රතු කලාපයේ තැබුවෙමි.
- [ ] මම සන්දර්භය නිර්නාමික කළෙමි; මම පුද්ගලික/මූල්ය දත්ත හිස් කළා.
- [ ] මම ප්රේරකයේදී භූමිකාව, සීමාව සහ ආකෘතිය එක් කළෙමි; මම උපදෙස් දුන්නා "තීරණය කරන්න එපා" කියලා.
- [ ] මම ප්රතිදානය කෙටුම්පතක් ලෙස සැලකූ අතර පස්-ස්ථර සත්යාපනය යෙදුවෙමි.
- [ ] මම මූලාශ්රයෙන් ඇපකර/මිල/නීති සම්පාදන හිමිකම් තහවුරු කළෙමි.
- [ ] මම තීරණය, එහි සාධාරණීකරණය සහ එය අනුමත කළ පුද්ගලයා වාර්තා කළෙමි.