Faida:
- Kuwa na uwezo wa kutofautisha ambapo akili bandia huokoa muda katika mtiririko wa kazi ya kijamii (muhtasari, uhariri, kurahisisha, rasimu) na ambapo uamuzi wa kimatibabu, hatari na maamuzi ya uwakilishi huachwa kwa mwanadamu, kulingana na kiwango cha hatari.
- Uwezo wa kutumia taaluma ambayo inathibitisha kila matokeo kupitia hatua za kuiunganisha na ushahidi halisi, kuthibitisha taarifa za nje na vyanzo rasmi vya sasa, na kuchuja kupitia upendeleo.
- Ili kuelewa ni kwa nini faragha ya mteja, tofauti kati ya ulimwengu wa data ya mteja na watu wasiojulikana, na jukumu la KVKK inapaswa kuzingatiwa tangu mwanzo katika kazi ya kijamii.
Uko asubuhi ya kituo cha huduma za kijamii. Maombi matatu mapya yaliwasili jana: mwanamke ambaye alikuwa mwathirika wa unyanyasaji na watoto wake wawili, mzee anayehitaji matunzo, na kijana aliye katika hatari ya kuacha shule. Kuna ripoti nne za uchunguzi wa kijamii zinazoketi kwenye meza yako, maoni yaliyoombwa na mahakama, rekodi za kesi zinazohitaji kujazwa, na maandalizi ya ziara ya nyumbani na familia leo mchana. Kazi ya kijamii (taaluma na nidhamu inayofanywa ili kuboresha utendaji wa kijamii wa watu binafsi, familia na jumuiya, ili kuhakikisha upatikanaji wao wa haki na ustawi, na kulinda makundi yaliyo katika hatari) ni uwanja ambao kwa asili ni wa nyaraka nyingi, unaoshinikizwa na wakati, unagusa maisha ya binadamu na una wajibu wa juu. Akili Bandia (AI - programu inayoweza kutoa ruwaza kutoka kwa data ya kihistoria na kutoa au kuainisha maandishi, muhtasari, tafsiri na rasimu) hukupa pumzi kidogo katika upakiaji wa hati hii na shinikizo la wakati. Lakini mwanzo kabisa wa moduli hii ni wazi: AI ni msaidizi, muhtasari na jenereta ya muhtasari; Wewe ndiye mtaalam mwenye uwezo ambaye hufanya tathmini, hatari na uamuzi wa mwisho kuhusu mteja.
Katika kitengo hiki cha kwanza tutazingatia nidhamu, sio chombo. Utajifunza mahali ambapo AI ni kiokoa wakati halisi katika utendakazi wa kijamii, ambapo ni hatari, jinsi ya kuthibitisha kila matokeo, jinsi ya kulinda faragha ya mteja na data ya kibinafsi, na jinsi ya kukaa macho ili kupendelea. Bila kuweka msingi huu, vitengo vinavyofuata vinabaki hewani - kwa sababu katika kazi ya kijamii, pato lisilothibitishwa sio tu hukumu ya uwongo; Ni kosa ambalo linaweza kusababisha mtoto kuhukumiwa vibaya, hatari ya kupuuzwa, familia kunyanyapaliwa isivyo haki, au taarifa nyeti kuvuja.
Je, AI inapatikana wapi katika utiririshaji wa kazi ya kijamii?
Wacha tugawanye kazi za kijamii katika vikundi viwili vikubwa. Kundi la kwanza: kazi nyingi za hati, zinazorudiwa, zinazotolewa kwa muundo, na kazi zinazotegemea lugha. Kutafsiri maelezo yaliyotawanyika baada ya mahojiano katika rekodi ya kesi iliyopangwa, muhtasari wa mpangilio wa faili ndefu, kiunzi cha kwanza cha ripoti ya uchunguzi wa kijamii, kurahisisha orodha ya usaidizi/huduma ili kuendana na lugha ya mteja, mswada wa barua ya rufaa, tafsiri ya maandishi rahisi ya habari kwa mteja wa lugha nyingi, mfumo wa kwanza wa uchambuzi wa mahitaji ya programu. Katika kazi hizi, AI inapunguza masaa hadi dakika na haichoki.
Kundi la pili: kazi zinazohitaji hukumu, tathmini ya kimatibabu, uamuzi wa hatari na wajibu. Ikiwa mtoto yuko salama nyumbani, kiwango cha hatari ya mtu binafsi cha kujidhuru, iwe familia inahitaji hatua za ulinzi, maoni ambayo ripoti itawasilishwa mahakamani, ikiwa huduma inafaa kwa mteja. Maamuzi haya yanahitaji uwezo wa kitaaluma, uamuzi wa kimatibabu, ujuzi wa muktadha, uwajibikaji wa kimaadili na mara nyingi maoni ya timu ya fani mbalimbali. Hapa, AI huzidisha chaguo, hutoa rasimu, inakukumbusha yale ambayo hayakuzingatiwa - lakini tathmini ya mwisho na sahihi ni yako.
Hebu tufafanue tofauti katika sentensi moja: AI ina nguvu juu ya "nini kilicho katika faili hili na rasimu ya kwanza inaonekanaje" maswali; Uamuzi ni wako linapokuja suala la maswali kama vile "hali halisi ikoje kwa mtu huyu na ninaweza kutetea hili kwa niaba ya taaluma yangu?"
Kidokezo: Kabla ya kutoa kazi kwa AI, uliza: "Nani ataumia ikiwa matokeo haya si sahihi?" Ikiwa jibu ni "dakika chache za kurekebisha tena", kabidhi kwa raha. Ikiwa jibu ni "tathmini isiyo sahihi ya mteja, kukwepa hatari au habari iliyovuja", acha AI itoe rasimu na wewe ufanye uamuzi na uthibitishaji.
Faragha: kanuni isiyoweza kukiukwa
Moyo wa kazi ya kijamii ni uaminifu, na uaminifu unategemea usiri. Mteja hukuambia habari zake za faragha, zisizo na nguvu zaidi—vurugu, umaskini, hali ya afya, siri za familia—kutegemea usiri wa kitaalamu. Habari hii inapoangukia kwenye mikono isiyo sahihi, inatishia maisha, usalama na utu wa mtu. Kanuni ya msingi hapa: Hakuna data ya kibinafsi inayomtambulisha mteja (jina, anwani, TR ID, afya, taarifa za familia, n.k.) itawekwa kwenye zana ya umma ya AI ambayo taasisi yako haijaidhinisha. Maandishi unayoandika kwenye huduma ya umma ya AI yanachakatwa kwenye seva za huduma hiyo; Huwezi kudhibiti ni nani anayeiona, mahali inapohifadhiwa, na ikiwa inatumika katika kufundisha mfano. Katika Türkiye, hili pia ni dhima ya kisheria chini ya KVKK (Sheria ya Ulinzi wa Data ya Kibinafsi - sheria inayodhibiti usindikaji wa data ya kibinafsi).
Kwa hiyo, matumizi ya AI katika kazi ya kijamii hufanya kazi katika ulimwengu mbili tofauti: Zana za jumla zinaweza kutumika kwa ulimwengu usiojulikana / generic (mifano isiyojulikana au ya uongo ambayo haitambui mteja, maswali ya ujuzi wa jumla); Kwa ulimwengu wa data ya mteja, ni mifumo ya ndani tu, salama, iliyoidhinishwa ambayo haitoi data inayotumiwa. Kuchanganya hizi mbili ni kosa hatari zaidi la moduli hii.
Tahadhari: "AI ilisema hivyo" sio uhalali na haina nguvu katika faili ya kesi. Iwapo kuna uamuzi usio sahihi, taarifa za kubuni au data iliyovuja, jukumu si la AI, bali ni la mtaalam ambaye anatumia pato hilo bila kuthibitishwa au kuingiza data hiyo kwenye chombo.
Nidhamu ya uthibitishaji: hatua tatu
AI hutoa maji na kwa ujasiri; Hiyo haimaanishi kuwa ni kweli. AI mara kwa mara hutoa maonyesho - yaani, inatoa kama sheria halisi ambayo haipo, huduma ambayo haipo, takwimu iliyoundwa, au taarifa ambayo mteja hakuwahi kusema. Katika ripoti ya uchunguzi wa kijamii au memorandum ya hatari, hii ni mbaya. Tumia reflex ya hatua tatu kwa kila pato:
- Unganisha kwa chanzo/ushahidi. Kila taarifa ambayo AI hutoa kuhusu mteja lazima iwe kulingana na dokezo halisi au mazungumzo uliyotoa. "Katika mazungumzo gani, kutoka kwa kinywa cha nani, kwa uchunguzi gani habari hii ilitolewa?" uliza. AI haipaswi kuongeza chochote ambacho mteja hakusema.
- Thibitisha kwa chanzo huru. Thibitisha maelezo ya nje kama vile sheria, haki, huduma, anwani ya usambazaji, n.k. kutoka kwa chanzo rasmi cha sasa. Mahitaji ya maombi au nambari ya simu iliyotolewa na AI inaweza kuwa ya zamani au bandia.
- Ipitishe kupitia kichujio cha tafsiri na upendeleo. Je, matokeo yana upendeleo dhidi ya kikundi? Je, kuna lugha inayomnyanyapaa na kumlaumu mteja? Je, inapuuza nguvu? Hukumu yako ya kitaalamu ndiyo kichujio cha mwisho.
kesi tatu ndogo
Kesi 1 - Nyaraka zimehifadhiwa. Mfanyikazi wa kijamii alifanya mahojiano 14 kwa wiki moja na kuweka maandishi ya mkono kwa kila moja. Uhariri unaosaidiwa na AI ulipunguza jumla ya muda wa kutafsiri madokezo haya kuwa rekodi za kesi zilizopangwa kutoka takriban saa 4 hadi saa 1. Lakini kila rekodi ilisomwa na mtaalamu na kuthibitishwa kwa kulinganisha na mahojiano halisi; Sentensi mbili ambazo AI "ilitafsiri" zilifutwa.
Kesi ya 2 - Uthibitishaji ulipata ndoto. Mtaalam aliuliza AI swali la haki; YZ alisema, "Kuna mahitaji ya chini ya makazi ya miezi 24 kwa msaada huu." Mtaalamu alipoangalia sheria rasmi, hakukuwa na mahitaji hayo; AI ilikuwa imechanganya visaidizi viwili sawa na kutengeneza hali ambayo haikuwepo. Hatua ya maelezo ilimzuia mteja kugeuzwa isivyo haki.
Kesi ya 3 - Rudi kutoka kwa ukiukaji wa faragha. Kwa haraka, mtaalamu mpya alitaka kubandika taarifa zote za kesi ya ulinzi wa mtoto (pamoja na jina la mtoto, anwani, shule) kwenye zana ya umma ya AI na kuchapisha ripoti. Mtaalam mkuu aligundua: hii ilikuwa data nyeti ya kibinafsi ndani ya upeo wa KVKK na ilikuwa nje. Tukio hilo lilichukuliwa kama uvunjaji wa data; kazi ilifanywa upya na vitambulisho kuondolewa na njia salama ya ndani pekee.
Violezo vinne vinavyoweza kunakiliwa
1) Tathmini ya ufaafu wa kazi:
Jukumu lako: mfanyakazi mkuu wa kijamii na msimamizi.Nitaelezea kazi hapa chini. Niambie (1) ikiwa hii ni kazi ya muhtasari/kuhariri/kueleza inayoweza kukabidhiwa kwa AI, au inayohitaji uamuzi wa kimatibabu na uamuzi wa hatari, (2) gharama kwa mteja ya matokeo yasiyo sahihi, (3) uthibitishaji ninaohitaji kufanya kabla na baada ya kukabidhi. Kazi: [weka kazi hapa]
2) Wajibu wa kutegemea ushahidi:
Nitakupa maelezo ya mkutano. Wakati wa kuhariri rekodi, tumia habari TU kwenye noti. Usiongeze chochote ambacho mteja hajasema, usichunguze, usitoe maoni. Weka uchunguzi na usemi wa mteja lebo tofauti. Weka alama kwenye maeneo ambayo hayapo au yasiyoeleweka kama "inahitaji ufafanuzi".
3) Angalia mapema ya faragha:
Tathmini maandishi yafuatayo KABLA ya kuchakata: je, maandishi haya yanaweza kuwa na data ya kibinafsi inayomtambulisha mteja (jina, anwani, TR ID, afya, taarifa za familia)? Ikiwa ndivyo, ni sehemu gani? Kwa hivyo, ikiwa haifai kuchakatwa katika zana ya umma, nionye na uorodheshe sehemu ninazohitaji ili kutotambua.Text: [andika maandishi hapa]
4) Ukaguzi wa upendeleo/lugha:
Fikiria kisa kifuatacho: Je, kuna lugha inayonyanyapaa, kulaumu, au chuki mteja dhidi ya kikundi? Je, inapuuza uwezo na rasilimali? Pendekeza lugha yenye heshima zaidi, inayozingatia ukweli na kutambua uwezo. Usibadilishe rekodi, taja tu matatizo ya lugha.
Mwongozo dhaifu / Mwongozo thabiti
Agizo dhaifu:
Andika ripoti kuhusu familia hii na uamue kama mtoto yuko salama nyumbani.
Kidokezo hiki hakina muktadha na ni hatari: haijulikani ni habari gani, uchunguzi gani, na AI inaulizwa kufanya uamuzi juu ya usalama wa mtoto. AI inatabiri, inaweza upendeleo, inaweza kuunda - na hiyo inahusisha maisha ya binadamu.
Agizo lenye nguvu:
Jukumu lako: mhariri msaidizi kwa mfanyakazi wa kijamii. Chanzo: Vidokezo vya mahojiano na uchunguzi na taarifa za kutambua zimeondolewa, ambazo nitazibandika hapa chini. Kazi: kuunda rasimu ya kiunzi cha ripoti ya uchunguzi wa kijamii kwa kuzingatia tu habari KWA UHAKIKA iliyomo katika maelezo haya; Uchunguzi wa lebo, taarifa ya mteja, na taarifa zinazokosekana kando. KUFANYA uamuzi wa hatari au usalama; Nitafanya tathmini. Weka alama kwenye eneo ambalo huna uhakika nalo kama "linahitaji kufafanuliwa".
Tofauti ni wazi: kutotambua, kizuizi cha "kupita kwa kweli", kuweka lebo, na kizuizi cha "uamuzi" hufanya pato kuwa salama na muhimu.
Chati ya ulinganisho wa jukumu/kazi
biashara
Jukumu la AI
jukumu la mwanaume
uthibitishaji
Hariri rekodi ya kesi
Sanidi noti
uthibitisho, usahihi
Kulinganisha na noti
Muhtasari wa faili
muhtasari wa mpangilio
Umuhimu, maoni
Unganisha kwa chanzo
Habari za haki/huduma
rasimu ya kwanza
Uthibitisho wa sasa
sheria rasmi
tathmini ya hatari
Kikumbusho cha swali/fremu
Hukumu ya kliniki, uamuzi
Timu + usimamizi
Ripoti
mchoro wa mifupa
Maudhui, maoni, saini
Ulinganifu wa taarifa ya ushahidi
Ubunifu wa programu
Uzalishaji wa wazo/mfumo
kustahiki, uamuzi
Uthibitishaji wa shamba + data
Makosa ya kawaida
- Kukosea kwa matokeo ya AI kwa tathmini. Pato daima ni rasimu ya kuthibitishwa; Haiingii faili bila kuunganishwa na ushahidi.
- Kubandika data ya mteja kwenye zana iliyo wazi. Ikiwa imevuja, haiwezi kufutwa na ni ukiukaji wa KVKK; Ni kosa la hatari zaidi.
- Kuuliza AI kufanya uamuzi wa hatari / usalama. Maamuzi haya yanahitaji mamlaka ya kitaaluma na wajibu; AI haiwezi kufanya maamuzi.
- Ombi ambalo halihitaji ushahidi. Ikiwa husemi, "Tumia tu kile kilicho kwenye dokezo," AI inaweza kuongeza kile ambacho mteja hakusema.
- Bila kutambua lugha ya unyanyapaa. Lugha ya AI inaweza kubeba upendeleo; Lugha yenye heshima na inayozingatia uwezo iko chini ya udhibiti wako.
Kwa muhtasari
AI ni msaidizi mwenye nguvu katika kazi ya kijamii: hupanga maandishi machafu, muhtasari wa faili, hutoa rasimu, hurahisisha, kutafsiri. Lakini uamuzi wa kimatibabu, tathmini ya hatari, uwakilishi na uamuzi wa mwisho ni wa mwanadamu. Fanya utengano wa seti mbili (kazi kubwa ya hati dhidi ya maamuzi ya hukumu/hatari), uthibitishaji wa hatua tatu (kiungo cha ushahidi, uthibitisho huru, kichujio cha upendeleo), uhamasishaji wa faragha (bila kujulikana dhidi ya ulimwengu wa data ya mteja) na tahadhari kwa upendeleo kama uti wa mgongo wa sehemu hii.
Jukumu la maombi
Orodhesha kazi 6 kutoka kwa dawati lako (au la kuwazia). Panga kila moja kama "muhtasari/hariri/rasimu inayoweza kukabidhiwa kwa AI" au "uamuzi wa kiafya/hatari." Kwa mojawapo ya zinazoweza kuhamishwa (kwa mfano wa kubuni ambao haumtambui mteja), tumia kiolezo cha "Tathmini ya ufaafu wa kazi" hapo juu na upate jibu kutoka kwa AI; kisha tumia uthibitishaji wa hatua tatu na ujaribu ukaguzi wa faragha pia.
orodha ya ukaguzi
- [ ] Niligawanya kazi katika makundi mawili (hukumu kubwa ya hati / hukumu ya hatari).
- [ ] Nilituma uthibitishaji wa hatua tatu (ushahidi, uthibitisho huru, upendeleo).
- [ ] Nilihakikisha kuwa sikutoa data ya kibinafsi inayomtambulisha mteja kwenye zana iliyo wazi.
- [ ] Niliunganisha kila taarifa ambayo AI ilitoa kuhusu mteja na noti halisi.
- [ ] Niliangalia lugha ya unyanyapaa/upendeleo katika matokeo.