Mtiririko wa Kazi wa Mwisho-hadi-Mwisho, Utawala na Matumizi ya Kuwajibika — Akili Bandia katika Kazi ya Jamii

Faida:

Uwezo wa kupachika AI mara kwa mara katika kila hatua kutoka kwa programu hadi kufungwa na milango sita ya uthibitishaji wa kibinadamu
Uwezo wa kuanzisha mfumo wa utawala wa ushirika na orodha ya zana zilizoidhinishwa, sera ya data, majukumu, usajili, mafunzo na uhakiki unaoendelea.
Uwezo wa kupachika kanuni za uwajibikaji wa binadamu, uthibitishaji, faragha/KVKK, kufuata ushahidi, udhibiti wa upendeleo na kuzingatia mteja katika mtiririko wa kazi.

Katika sehemu hii yote, tuliangazia jinsi ya kutumia akili ya bandia na mahali pa kuisimamisha katika kazi mbalimbali za kijamii - uwekaji kumbukumbu, tathmini, usaidizi wa hatari, rufaa, mpango, ripoti, mawasiliano, muundo wa programu. Katika kitengo hiki cha mwisho, tunaweka vipengele pamoja: ambapo AI itakaa kutoka mwisho hadi mwisho kutoka kwa maombi hadi kufungwa kwa kesi, ambayo mlango wa uthibitishaji wa binadamu unasimama katika kila hatua, na tutaanzisha mfumo wa utawala unaohitajika ili hili liwe endelevu katika shirika. Lengo ni kugeuza vidokezo vilivyotawanyika kuwa nidhamu ya kufanya kazi thabiti na inayoweza kurudiwa.

Kanuni ya kuunganisha tangu mwanzo: AI ni kichapuzi katika kila hatua ya utendakazi, si mtoa maamuzi katika hatua yoyote. Kuna mlango wa mwanadamu katika kila hatua, na huwezi kuendelea hadi nyingine bila kupitia mlango mmoja. Muundo huu wa tabaka huzuia udanganyifu mmoja, upendeleo, au hitilafu ya faragha kuingia kwenye uamuzi unaoathiri maisha ya mteja.

Mtiririko wa mwisho hadi mwisho na milango sita ya wanadamu

Wacha tuzingatie kesi kupitia hatua zake za kawaida na tuweke lango la uthibitishaji katika kila hatua:

1. Maombi / mawasiliano ya kwanza - Mlango: Faragha. Wakati taarifa ya kwanza inakuja, AI hutumiwa kwa maandalizi ya mahojiano (mwongozo, sura ya maswali). Mlango: Hakuna data halisi ya mteja inayoingia kwenye chombo kilicho wazi; Uliza darasa, gari la mechi.

2. Tathmini - Lango: Hukumu ya kimatibabu. AI hupanga maelezo katika vipimo vya biopsychosocial na kuwakumbusha mapungufu na nguvu. Mlango: Utambuzi na tathmini ni ya mtaalamu; AI haifanyi tathmini.

3. Hatari - Mlango: Mamlaka na timu. AI hukumbusha mambo ya hatari/kinga na huunda mifupa ya mpango wa usalama. Mlango: Uamuzi wa hatari unafanywa tu na mtaalam, timu, usimamizi na mchakato wa kisheria; AI haitoi alama/maamuzi.

4. Mipango na mwongozo - Mlango: Uthibitishaji na mteja. AI huweka malengo katika SMART, hutoa mawazo ya rasilimali na rasimu za barua. Mlango: Mteja anaweka malengo; Huduma/anwani/hali imethibitishwa kutoka kwa chanzo rasmi.

5. Ripoti na mawasiliano - Mlango: Ushahidi na uwajibikaji. AI huunda ripoti, hurahisisha na kutafsiri maandishi. Mlango: Kila kesi inategemea ushahidi, maoni ni ya mtaalam, upotezaji wa habari muhimu na upendeleo huangaliwa, saini iko kwa mtu.

6. Kufunga na kukabidhiana - Lango: Usahihi. YZ hufanya muhtasari wa faili kwa mpangilio. Mlango: Muhtasari unategemea rekodi pekee; Matokeo na mafunzo yanathibitishwa na mtaalam.

Kidokezo: Tumia swali moja kukumbuka milango: "Katika hatua hii, je, AI hufanya uamuzi au kutoa mchoro?" Ikiwa jibu ni "uamuzi," acha - hatua hiyo ni ya mwanadamu. Ikiwa jibu ni "rasimu", endelea, lakini usiende kwa hatua inayofuata bila kuthibitisha matokeo.

Utawala wa shirika: nidhamu ya mtu binafsi haitoshi

Tabia nzuri za mtaalam ni za thamani lakini ni tete; Matumizi salama na thabiti ya AI katika shirika yanahitaji mfumo wa utawala. Vipengele muhimu vya mfumo huu ni:

Orodha ya gari iliyoidhinishwa. Imeandikwa na wazi ni chombo gani kitatumika kwa kazi gani na data gani inaweza kuingizwa kwenye chombo gani. "Kila mtu anapaswa kutumia zana yoyote anayotaka" ni hatari ya usalama.
Sera ya uainishaji wa data. Inafafanuliwa ni data gani itashughulikiwa kwenye chombo wazi na ambayo itashughulikiwa tu katika mfumo salama.
Wajibu na mamlaka. Ni wazi nani anaweza kufanya nini na uamuzi gani unategemea mamlaka gani (hasa maamuzi ya hatari).
Ingia na njia ya ukaguzi. Wapi na jinsi AI inatumiwa inaweza kufuatiliwa; Wakati kuna shida, inaweza kutazamwa nyuma.
Elimu na ufahamu. Kila mfanyakazi anajua kanuni katika moduli hii; Mgeni amefunzwa.
Ukaguzi wa mara kwa mara. Zana, hatari na mabadiliko ya sheria; Mfumo huo unasasishwa mara kwa mara. Sera ikishaandikwa na kusahaulika hupitwa na wakati.

kesi tatu ndogo

Kesi ya 1 - Milango ilishika mdudu mwanzoni mwa mnyororo. Katika kisa kimoja, AI iliongeza uchunguzi ambao mteja hakutaja wakati wa awamu ya tathmini. Katika lango la "hukumu ya kliniki" mtaalam alishika hii na kuifuta. Ikiwa hangekamatwa, uchunguzi huu wa uzushi ungeweza kuvuja kwenye mpango, kutoka hapo hadi kwenye ripoti, na kutoka hapo hadi uamuzi wa mahakama. Uthibitishaji wa tabaka ulisimamisha hitilafu mapema zaidi.

Kesi ya 2 - Utawala ulizuia ukiukaji. Shirika moja lilikuwa likifanya kazi bila orodha ya zana iliyoidhinishwa na sera ya data; Kila mtu alikuwa akitumia gari lake. Ukaguzi ulibaini kuwa wafanyikazi kadhaa walikuwa wakiingiza data halisi ya mteja kwenye zana wazi. Shirika limeanzisha mfumo wa utawala: zana zilizoidhinishwa, uainishaji wa data, mafunzo na usajili. Katika kipindi kifuatacho, idadi ya ukiukaji imeshuka hadi sifuri. Somo: nia njema ya mtu binafsi haitoshi bila muundo wa kitaasisi.

Kesi ya 3 - Ukaguzi unaoendelea ulisasishwa. Sera ya shirika la AI, iliyoandikwa mwaka mmoja uliopita, ilipitwa na wakati kutokana na aina mpya ya zana na sheria iliyosasishwa. Tathmini ya kila mwaka ilinasa haya; Sera ilisasishwa, mafunzo yakasasishwa. Sura ilibaki hati hai, sio pambo la rafu.

Violezo vinne vinavyoweza kunakiliwa

1) Orodha ya lango la uthibitishaji wa mtiririko wa kesi:

Jukumu lako: msimamizi. Ninapata orodha ya uthibitisho ya hatua ifuatayo ya kesi: rasimu ya AI inaweza nini katika hatua hii, ni uamuzi gani lazima uwe wa kibinadamu, ni ukaguzi gani wa faragha na upendeleo unapaswa kufanywa, ni lazima nithibitishe nini kabla ya kuendelea na hatua inayofuata? Hatua: [maombi / tathmini / hatari / mpango / ripoti / kufungwa]

2) Ulinganisho wa gari uliothibitishwa:

Kwa kila orodha ya kazi iliyo hapa chini, taja aina ya zana ya AI inayoweza kutumika (chombo wazi / mfumo salama wa biashara pekee / Hakuna AI inayopatikana) na uhalalishaji. Weka alama kwa kila kazi iliyo na data ya mteja kama "mfumo salama pekee".Tasks: [orodha ya kazi]

3) Rasimu ya sera ya shirika la AI:

Jukumu lako: mhariri wa sera ya shirika. Rasimu ya sera inayowajibika ya matumizi ya AI kwa wakala wa huduma za kijamii; Jadili mada zifuatazo: madhumuni, zana zilizoidhinishwa, uainishaji wa data, majukumu na uidhinishaji, faragha/KVKK, kikomo cha uamuzi wa hatari, kurekodi na ukaguzi, mafunzo, ratiba ya ukaguzi. Weka mfumo wa jumla; Taasisi itajaza maelezo yake yenyewe.

4) Kujidhibiti (mapitio ya matumizi ya kibinafsi):

Niundie orodha ya kujitathmini ya maswali 10 ili nikague matumizi yangu ya AI kama mfanyakazi wa kijamii: faragha, uthibitishaji, upendeleo, uaminifu wa ushahidi, mipaka ya maamuzi, na kuzingatia mteja. Hebu kila swali lijibiwe na "ndiyo/hapana".

Mwongozo dhaifu / Mwongozo thabiti

Agizo dhaifu:

Nakupa yote ya kesi hii; Unashughulikia kila kitu kutoka kwa programu hadi ripoti, nitaitia saini tu mwishoni.

Hii ni kutoa nje mchakato mzima—ikiwa ni pamoja na faragha, uamuzi wa kimatibabu, uamuzi wa hatari, kufuata ushahidi—kwa programu. Sahihi moja mwishoni hutupofusha kuona makosa yote, uzushi, na upendeleo kati yao.

Agizo lenye nguvu:

Jukumu lako: mhariri ambaye hunisaidia kila hatua. Nitaendelea na kesi hatua kwa hatua (tathmini, mpango, ripoti ...). Katika kila hatua: fanya kazi tu na data isiyojulikana/salama, toa rasimu, acha niamue, nisiongeze kile ambacho hakipo kwenye dokezo, na unikumbushe ninachohitaji kuthibitisha kabla ya kuendelea hadi hatua inayofuata. Wacha tuanze na hatua hii: [hatua]

Tofauti: kulinda mlango kwa kila hatua na kuweka AI kama msaidizi wa hatua kwa hatua huweka usalama na uwajibikaji wa kibinadamu wakati wa kudumisha kasi.

Muhtasari wa uwajibikaji wa lango la jukwaa

Jukwaa

Mchango wa AI

lango la binadamu

udhibiti muhimu

Maombi

Maandalizi ya mahojiano

faragha

Darasa la data

Tathmini

Uhariri wa ukubwa

hukumu ya kliniki

Hakuna utambuzi, hakuna upotoshaji

Hatari

Kikumbusho cha sababu

Mamlaka + timu

Hakuna alama/uamuzi

Mpango/mwongozo

rasimu + wazo

Uthibitishaji + mteja

Uthibitisho wa chanzo, kipaumbele cha mteja

Ripoti/wasiliana

Structure + simplification

Ushahidi + wajibu

Maoni katika mtaalam, udhibiti wa upendeleo

Kufunga

Muhtasari wa Kronolojia

usahihi

kulingana na rekodi

Makosa ya kawaida

Kukabidhi mchakato mzima kwa AI na kusaini saini moja mwishoni. Makosa kati yao hayaonekani; Lazima kuwe na milango katika kila hatua.
Kupitia mlango bila kuuthibitisha. Utengenezaji wa hatua moja hurithiwa na inayofuata; Kila pato limethibitishwa.
Kuacha utawala kwa nidhamu ya mtu binafsi. Without an institutional framework, good habits are fragile.
Andika sera mara moja na uisahau. Zana na mabadiliko ya sheria; Ukaguzi wa mara kwa mara ni muhimu.
Kutoweka kumbukumbu. Bila njia ya ukaguzi, tatizo haliwezi kuangaliwa nyuma na haliwezi kuwajibishwa.

Kwa muhtasari

Katika kazi ya kijamii, AI ni kichocheo kwa kila hatua, mtoa maamuzi bila hatua yoyote, kutoka kwa maombi hadi kufungwa kwa kesi. Weka milango sita ya binadamu (usiri, hukumu ya kimatibabu, mamlaka/timu, uthibitisho/mteja, ushahidi/uwajibikaji, uadilifu) katika mtiririko wa mwisho hadi mwisho; Usipite kutoka mlango mmoja hadi mwingine bila kupita. Kufanya hili kuwa endelevu kunahitaji utawala wa shirika: orodha ya zana zilizoidhinishwa, sera ya data, majukumu, usajili, mafunzo na uhakiki unaoendelea. Kanuni sita za uendeshaji za moduli—wajibu wa binadamu, uthibitishaji, faragha/PDPA, kujitolea kwa ushahidi, udhibiti wa upendeleo, na kuzingatia mteja—zinapaswa kuunganishwa katika kila mtiririko wa kazi.

Jukumu la maombi

Chati kiakili kesi ya kubuni kutoka maombi hadi kufungwa; Tengeneza orodha ya ukaguzi kwa kila hatua yenye kiolezo cha "lango la uthibitishaji wa mtiririko wa kesi". Kisha ainisha majukumu katika kesi hii kama gari wazi / mfumo salama / hakuna AI ukitumia kiolezo cha "gari linalolingana". Hatimaye, jitathmini kwa kuunda orodha ya maswali 10 kwa matumizi yako mwenyewe ya AI na kiolezo cha "kujitathmini".

orodha ya ukaguzi

[ ] Nimetambua milango sita ya binadamu katika mtiririko wa mwisho hadi mwisho.
[ ] Katika kila hatua, "uamuzi au rasimu?" Nilitumia swali.
[ ] Nililinganisha majukumu na aina sahihi ya gari (wazi/salama/hakuna).
[ ] Ninajua vipengele vya usimamizi wa shirika (zana, data, jukumu, usajili, mafunzo, ukaguzi).
[ ] Nilitekeleza kanuni sita za mtoa huduma wa moduli katika mtiririko wangu wa kazi.

Mtihani wa Moduli

1. Ni ipi kati ya zifuatazo ni nafasi sahihi zaidi ya akili ya bandia katika kazi ya kijamii?

A) Upelelezi wa bandia unaweza kuamua kiwango cha hatari cha mteja na uamuzi wa kuingilia kati bila idhini ya kibinadamu.
B) AI ni chombo cha kufupisha, kupanga, kurahisisha na kuandika; Wajibu wa uamuzi wa kimatibabu, hatari na uamuzi wa mwisho ni wa mtaalam ✔
C) Akili Bandia ni muhimu tu kwa kutafsiri maandishi na haina uhusiano wowote na kazi zingine za kijamii.
D) Kwa kuwa akili ya bandia daima haina upendeleo kuliko wanadamu, tathmini inapaswa kuachwa kwake.

Maelezo: Akili ya bandia; Ni msaidizi anayepanga maelezo, muhtasari wa faili, hurahisisha maandishi na kutoa rasimu. Wajibu wa uamuzi wa kimatibabu, tathmini ya hatari, maoni ya kitaaluma na uamuzi wa mwisho ni wa mtaalamu mwenye uwezo; Matokeo ambayo hayajathibitishwa yanaweza kusababisha uamuzi usiofaa wa mteja, kukwepa hatari, au kuvuja kwa data nyeti.

2. Je, ni maagizo gani sahihi zaidi unapobadilisha noti ghafi za mahojiano kuwa rekodi ya kesi kwa kutumia akili bandia?

A) Kuomba akili ya bandia kujaza sehemu zinazokosekana kwa njia inayofaa ili ionekane kitaalamu.
B) Kuruhusu AI kuongeza uchunguzi wa ziada ili kuboresha rekodi
C) Kumwomba mwanafunzi atumie tu habari iliyojumuishwa katika maandishi, weka alama kwenye vitu vilivyokosekana kama 'inahitaji ufafanuzi', na usiongeze chochote ✔
D) Kuiweka moja kwa moja kwenye faili bila kuilinganisha na noti mradi tu matokeo yawe fasaha

Ufafanuzi: Mwelekeo hatari zaidi wa AI ni kutengeneza uchunguzi, nambari au nukuu ambazo hazimo kwenye noti ili kufanya rekodi ionekane 'kamili'. Njia sahihi ni kusema 'tumia tu kile kilicho kwenye noti, weka alama kwenye zilizokosekana, usiongeze chochote'. Mapungufu hayajazwa, yamewekwa alama kwa ufafanuzi.

3. Kwa nini tofauti kati ya 'ukweli' na 'tafsiri' ni muhimu katika rekodi ya kesi?

A) Ukweli ni uchunguzi/kauli thabiti, ilhali tafsiri ni makisio ya kitaalamu ambayo yanahitaji msingi; Vyote viwili vitenganishwe na maoni yawekwe tagi ✔
B) Tofauti sio lazima; ukweli na maoni yanaweza kuandikwa kwa njia sawa katika rekodi
C) Ufasiri pekee ndio muhimu; Inawezekana hata kama ukweli haujaandikwa
D) Kwa kuwa akili ya bandia hufanya tofauti hii kikamilifu, hakuna haja ya udhibiti wa kibinadamu.

Maelezo: 'Alilia mara tatu katika mahojiano' ni ukweli; 'Alikuwa na huzuni' ni maoni ambayo hayawezi kuandikwa bila msingi wa kimatibabu. Rekodi hutangulia ukweli na inajumuisha ukalimani tu kwa kuweka lebo wazi na uhalali. AI inaweza kuchanganya haya mawili kwa ufasaha; Ni wajibu wa mtu kupambanua na kuepuka lugha za unyanyapaa.

4. AI inapaswa kuchukua jukumu gani katika kuamua ikiwa mtoto yuko salama nyumbani au kiwango cha hatari cha kesi?

A) Upelelezi wa Bandia unaweza kusoma kesi, kuamua kiwango cha hatari na kufanya uamuzi wa usalama
B) Lebo ya 'hatari ndogo' iliyotolewa na akili bandia inaweza kupindua uchunguzi wa mtaalam kinyume chake.
C) Akili ya Bandia hukumbusha tu mambo na kupanga maelezo; Kiwango cha hatari na uamuzi wa usalama ni wa mtaalam, timu, usimamizi na mchakato wa kisheria ✔
D) Akili bandia inategemewa zaidi kuliko wanadamu katika kufanya maamuzi ya hatari kwa sababu haina upendeleo.

Maelezo: Kiwango cha hatari na uamuzi wa usalama; Inahitaji mamlaka ya kitaaluma, uamuzi wa kimatibabu, maoni ya timu ya taaluma mbalimbali, usimamizi na wajibu wa kisheria. Hapa, AI inaweza tu kukumbuka mambo ya hatari/kinga na kuhariri maelezo; haiwezi kutoa alama au maamuzi. Inaweza pia kuhusisha hatari kubwa ya kimfumo kwa vikundi visivyo na uwezo kwa sababu ya upendeleo katika data ya mafunzo, kwa hivyo matokeo yake hayawezi kutumika kama uamuzi.

5. Nini kifanyike wakati akili ya bandia inatoa taarifa ya rufaa kwa mteja kwa kusema 'kituo hiki, simu hiyo'?

A) Kuthibitisha anwani na nambari ya simu kutoka kwa chanzo rasmi na cha sasa cha taasisi kabla ya kumpa mteja ✔
B) Kuwasilisha taarifa moja kwa moja kwa mteja inapowasilishwa kwa ujasiri
C) Kwa kudhani kuwa habari ni sahihi kabisa mradi tu akili ya bandia itatoa tarehe ya sasa
D) Kufikiri kwamba hakuna haja ya kuchunguza usahihi wa habari kwa sababu imetajwa mahali fulani.

Description: Artificial intelligence may make up services, application requirements, addresses and telephone numbers or provide outdated information; Taasisi kuunganisha, hoja, karibu chini. Kumtuma mteja kwa anwani ambayo haijathibitishwa kutasababisha safari ya kupoteza na kupoteza uaminifu. Kwa hivyo, habari ya mawasiliano inayotolewa na akili ya bandia lazima idhibitishwe kupitia chaneli rasmi ya taasisi kabla ya kupitishwa kwa mteja.

6. Nani anapaswa kuweka malengo katika mpango wa majibu na ni nini jukumu la AI?

A) Akili za bandia zinapaswa kuamua malengo na kuandika mpango mzima bila kumuuliza mteja.
B) Mteja (pamoja na mtaalamu) huamua malengo; AI inaziweka katika umbizo la SMART na kuziunda, haziongezi shabaha mpya ✔
C) Malengo si muhimu; The more goals the plan includes, the better.
D) Akili bandia inaweza kupuuza vipaumbele vya mteja kwa sababu inaonekana kitaaluma

Maelezo: Thamani ya msingi ya kazi ya kijamii ni 'kujitolea': mteja huweka malengo na vipaumbele, akiyaunda kwa ujuzi wa kitaaluma wa kitaaluma. Akili Bandia huweka malengo haya katika umbizo la SMART na kupendekeza hatua na viashirio; lakini hawezi kuongeza malengo mapya ambayo mteja hayasemi. Mpango wa kigeni, uliowekwa nje hauwezi kutumika kwa mteja.

7. Katika ripoti ya uchunguzi wa kijamii itakayowasilishwa mahakamani, ni suala gani ambalo akili bandia ni hatari zaidi?

A) Uwezo wa kubuni tarehe, uchunguzi au nukuu ambazo hazipo ili kufanya ripoti ionekane 'kamili' ✔
B) Kufanya lugha ya maandishi kuwa rasmi sana
C) Kuandika ripoti fupi kuliko ilivyoombwa
D) Mpangilio wa majina ya herufi

Maelezo: Mwelekeo hatari zaidi wa AI ni kuongeza tarehe, uchunguzi au nukuu ambayo haipo ili kufanya ripoti ionekane 'kamili'. Hukumu ya kubuniwa katika ripoti ya mahakama inaweza kupotosha uamuzi na kuharibu uaminifu wa mtaalam. Kwa hiyo, kila kesi inapaswa kushikamana na mahojiano / uchunguzi / hati halisi, na maoni ya kitaaluma yanapaswa kuundwa na mtaalam.

8. Nani aandike sehemu ya maoni na maoni ya kitaalamu (pendekezo) ya ripoti ya uchunguzi wa kijamii?

A) Akili ya Bandia; kwa sababu hutoa pendekezo lisilo na upendeleo zaidi
B) Sehemu ya maoni haijajazwa kamwe wakati wa kuandika ripoti.
C) Akili ya bandia inaandika maoni, mtaalam anasaini tu mwisho
D) Mtaalam; maoni na maoni ya kitaaluma ni mamlaka na wajibu wake, akili ya bandia hufafanua lugha tu ✔

Taarifa: Maoni na maoni ya kitaalamu — 'hii ndiyo nia njema ya mtoto huyu', 'mpangilio huu unafaa' - ni mamlaka ya kisheria na wajibu wa mtaalam. 'Ninapendekeza nini kwa akili bandia?' Haiulizwi; 'Pendekezo' analotoa linaweza kuwa la kubuniwa na kuhamisha wajibu. Kwa bora, akili ya bandia inafafanua lugha ya maoni iliyoandikwa na mtaalam.

9. Ni kidhibiti gani muhimu zaidi wakati wa kurahisisha barua nzito rasmi ya usaidizi kwa mteja aliye na akili bandia?

A) Weka maandishi mafupi iwezekanavyo, usiangalie maelezo
B) Matokeo yanaonekana kwa ufasaha na uzuri
C) Kuthibitisha kuwa hakuna haki, masharti, kiasi, tarehe au arifa ambazo zimeachwa kwa kulinganisha na asili ✔
D) Kurahisisha kunatoa faraja kwa mteja kwa kumpa taarifa chache.

Maelezo: Kurahisisha haimaanishi kupotosha; Kwa 'kufupisha' au 'kurahisisha' AI inaweza kumeza haki, hali, kiasi, tarehe au taarifa. Mteja anaweza kupoteza haki yake kwa taarifa 'rahisi' lakini zisizo kamili. Kwa hivyo, maandishi yaliyorahisishwa yanapaswa kulinganishwa na ya asili na kuthibitishwa kuwa hakuna habari muhimu iliyopotea, na hata kuwa na orodha ya akili ya bandia vitu muhimu ambavyo inalinda.

10. Je, ni sahihi vipi kushughulikia takwimu zinazotolewa na akili bandia wakati wa kuandaa maombi ya ufadhili?

A) Kutumia moja kwa moja takwimu zinazotolewa na akili bandia kuifanya ionekane ya kuvutia
B) Kutotengeneza takwimu za akili bandia, kuchapisha [DATA INAYOTAKIWA] inapobidi na kuweka kila nambari kutoka chanzo halisi ✔
C) Kwa kuzingatia kuwa chanzo sio muhimu mradi tu nambari imejumuishwa kwenye programu.
D) Kwa kudhani kuwa hakuna haja ya kuthibitisha takwimu kwa sababu AI inaandika kwa ujasiri

Maelezo: Akili za Bandia zinaweza kutengeneza takwimu za kushangaza lakini zisizo na vyanzo; Kielelezo bila chanzo karibu kila wakati hakitegemeki. Takwimu zilizobuniwa katika maombi zitakataa ombi na kuharibu uaminifu wa taasisi. Njia sahihi ni kutotengeneza nambari za AI ('Andika [DATA INAYOTAKIWA]') na uweke kila nambari kutoka kwa chanzo halisi, kilichothibitishwa.

11. Kwa nini ni hatari kuuliza akili bandia 'ieleze kwa nini familia hii haitoshi kulea watoto'?

A) Because the question is too long
B) Kwa kuwa akili ya bandia haiwezi kutoa habari yoyote juu ya maswala ya familia
C) Kwa sababu inachukua matokeo tangu mwanzo, akili ya bandia (kwa kujipendekeza) hutoa uthibitisho usio na msingi na wa upendeleo; The question should be neutral and balanced ✔
D) Because artificial intelligence will always write in favor of the family

Maelezo: Swali hili linapendekeza matokeo ('haitoshi'). AI hutoa maandishi yasiyo na ushahidi na upendeleo ambayo yanathibitisha dhana hii na mwelekeo wake wa kubembeleza (thibitisha uzushi wako). Swali la upendeleo huleta jibu la upendeleo. Hakika, ni swali lisiloegemea upande wowote ambalo halichukui matokeo, linasawazisha nguvu na wasiwasi, na linauliza ushahidi tu.

12. Jinsi ya kutumia 'chini ya majaribio ya pembe' ili kuangalia upendeleo katika matokeo ya AI?

A) Kufikiria kuhusu hali sawa kwa kundi tofauti na kuuliza 'Je, hii ingeandikwa kwa lugha moja?' ✔ Kujaribu viwango maradufu kwa kuuliza
B) Accepting the first answer of artificial intelligence as neutral and not looking for another angle
C) Kuuliza maswali yanayosaidia kundi la mteja pekee
D) Kwa kudhani kuwa hakuna haja ya udhibiti wa ziada kwa sababu upendeleo haupo katika akili ya bandia hata kidogo.

Maelezo: AI inaweza kuandika tabia sawa kwa sauti tofauti kwa vikundi tofauti (k.m. 'hatari ya kutelekezwa' kwa familia ya kipato cha chini, 'mzazi wa kulazimishwa' kwa mapato ya juu). Jaribio la ubadilishaji ni 'ikiwa mteja angekuwa kutoka kundi tofauti la kijamii na kiuchumi/kabila, je, hili lingeandikwa kwa lugha moja?' ni kuuliza; Hii hufanya viwango viwili vinavyoonekana kulingana na ubaguzi, sio ushahidi.

13. Ni ipi njia sahihi ya kufanya muhtasari wa faili halisi ya mteja (pamoja na jina, anwani, taarifa za afya)?

A) Kwa kasi, ibandike kwenye zana ya karibu ya umma ya AI na ifanye muhtasari
B) Kuchakata faili bila kuzingatia usiri kwa sababu ni fupi
C) Ingiza kila kitu pamoja na taarifa za afya na uhifadhi matokeo pekee
D) Kuchakata tu katika mfumo salama ulioidhinishwa na taasisi au kwa maandishi yasiyotambulika, na kiwango cha chini cha data ✔

Ufichuzi: Data ya kibinafsi inayomtambulisha mteja - haswa data nyeti kama vile afya - haiingizwi kamwe kwenye zana ya umma ambayo taasisi haijaidhinisha; maandishi yanaweza kuchakatwa, kuhifadhiwa kwenye seva za nje au kutumika katika mafunzo ya kielelezo, na uchujaji hauwezi kutenduliwa. Huu pia ni ukiukaji wa KVKK. Aina hii ya kazi inafanywa tu ndani ya nyumba, salama, mifumo iliyoidhinishwa ambayo haitoi data au kwa maandishi yasiyotambulika.

14. Kwa nini kufuta majina kutoka kwa hati haitoshi kila wakati kuiweka kwa chombo cha umma?

A) Kufuta majina daima ni kutokutambulisha kamili na hufanya kila hati kuwa salama
B) Maadamu hati ni fupi, haiwezekani kukisia utambulisho kutoka kwa muktadha
C) Hati ambayo jina lake limefutwa kabisa iko nje ya upeo wa KVKK.
D) Muktadha (ujirani, umri, tukio, muundo wa familia) unaweza kuthibitisha tena utambulisho; Ulinzi hutolewa na chaguo la chombo na mazingira ✔

Maelezo: Hata kama majina yatafutwa, muktadha (mchanganyiko adimu wa ujirani, umri, tukio, tarehe, muundo wa familia, n.k.) unaweza kumfanya mtu atambulike; Anaweza kuwa mtu pekee katika ujirani anayefaa maelezo. Ulinzi wa kweli hautolewa na masking, lakini kwa kuchagua chombo sahihi na mazingira; Muktadha pia ni data ya kibinafsi na habari isiyo na hakika inapaswa kulindwa kama darasa la juu.

15. Kutoka kwa maombi hadi kufungwa kwa kesi, ni ipi njia bora zaidi ya kuzuia kosa moja la AI kuvuja kwenye uamuzi wa mwisho?

A) Kukabidhi mchakato mzima kwa zana moja ya AI na kusaini mara moja tu mwishoni
B) Kuweka lango la uthibitishaji wa kibinadamu na hali ya kupita katika kila hatua (uthibitishaji wa tabaka) ✔
C) Kuondoa uthibitisho wa kati kwa kasi na kuangalia tu katika hatua ya pato
D) Kuruhusu kila mtaalam kutumia chombo chake kwa uhuru bila kutunza kumbukumbu

Maelezo: Lango la uthibitishaji wa binadamu linawekwa katika kila hatua (maombi/usiri, tathmini/hukumu ya kiafya, hatari/idhini, mpango/uthibitishaji, ripoti/ushahidi, kufungwa/usahihi); Huwezi kupita mlango mmoja bila kupitia mlango mwingine. Muundo huu wa tabaka huzuia uzushi, upendeleo, au hitilafu ya usiri katika hatua moja kutoka kwenye uamuzi unaoathiri mteja.