Kontrol sa Kalidad ng Nilalaman at Kaligtasan ng Brand

Mga nadagdag:

• Kakayahang lumikha ng isang multi-layered checklist prompt para sa pre-publication quality control
• Kakayahang tuklasin ang maling impormasyon (mga guni-guni), pinalaking pag-aangkin at mga pagpapahayag ng panganib sa brand
• Kakayahang mag-set up ng workflow ng pag-apruba na pinagsasama ang output ng AI sa pag-apruba ng tao

Ang artificial intelligence ay mabilis na gumagawa ng nilalaman; ngunit ang bilis ay nagpapabilis din ng error. Isang maling istatistika, isang hindi umiiral na feature ng produkto, isang pahayag na sumasalungat sa mga halaga ng iyong brand, o isang kulturang hindi kanais-nais na pangungusap... Kapag na-publish, ang mga ito ay nagdudulot ng iyong reputasyon sa brand at umabot sa libu-libong tao sa isang tweet. Sa unit na ito, magtatatag kami ng isang layer ng kontrol sa kalidad na nagbibigay-daan sa iyong ilabas ang produksyon ng AI nang may kumpiyansa. Ang layunin ay upang pamahalaan ang panganib nang hindi sinasakripisyo ang bilis: isang paulit-ulit na proseso na naglalagay ng pagpapatunay ng tao sa kung ano ang ginagawa ng modelo. Ang kaligtasan ng brand ay ang disiplina sa pagtiyak na ang nilalaman ay walang mga elemento na maaaring maglagay sa tatak sa panganib.

Ano ang susuriin natin? Limang layer ng panganib

1. Katumpakan (makatotohanan): Totoo ba ang mga numero, claim, petsa? Ang pattern ay maaaring gumawa ng mga guni-guni; Ibig sabihin, ang impormasyong lumalabas na totoo ngunit gawa-gawa lamang.
2. Panganib sa pag-claim: Ang mga pariralang tulad ng "pinakamahusay," "garantisadong," "napatunayan" ba ay nagdadala ng legal/etikal na panganib?
3. Brand fit: Naaayon ba ang tono, mga halaga at mensahe sa pagkakakilanlan ng tatak?
4. Cultural/sensitivity: Ang pahayag ba ay nakakasakit, nagbubukod o hindi nakakaunawa sa anumang grupo?
5. Teknikal na katumpakan: Mga link, presyo, pangalan ng produkto, spelling.

Ang bawat layer ay nangangailangan ng pagtingin dito mula sa ibang perspektibo; Kaya naman hindi sapat ang isang "check" prompt; isang multi-layered na kontrol ay kinakailangan.

Halucination: ang pinaka mapanlinlang na panganib

Ang pinaka-mapanganib na tampok ng modelo ay ang kumpiyansa itong nagpapakita ng maling impormasyon. Kapag sinabi mong, "Ayon sa pagsasaliksik, 78% ng mga user..." maaaring ganap na binubuo ang numerong ito. Sa nilalaman ng marketing, ito ay parehong mapanlinlang na advertising at panganib sa reputasyon. Malinaw ang panuntunan: walang konkretong numero, quote o claim na ginawa ng modelo ang nai-publish nang walang pag-verify.

Babala: Maaaring gumawa ang modelo ng pinagmulan (ulat, pag-aaral, tao) at magdagdag ng makatotohanang pangalan/petsa. Hindi sapat na sabihing "cite the source"; Dapat mong i-verify na ang pinagmulan na iyong ibinigay ay aktwal na umiiral at sinusuportahan ang claim.

Hakbang-hakbang: quality control workflow

1. Awtomatikong paunang pag-scan. Ipasa ang text sa pamamagitan ng checklist prompt (na sinusuri ng modelo ang sarili nitong output).
2. Pag-uuri ng claim. Ipalista sa kanila ang mga konkretong numero at claim at markahan ang mga mabe-verify.
3. Pagpapatunay ng tao. I-verify ang mga na-flag na claim mula sa mga tunay na pinagmulan.
4. Brand at sensitivity control. Sinusuri ang tono, halaga at pagiging angkop sa kultura.
5. Panghuling pag-apruba ng tao. Ang isang tao ang gumagawa ng desisyon sa paglalathala; Ang hakbang na ito ay hindi maaaring laktawan.

layer

Sino ang kumokontrol

Paano

katumpakan

Tao (suportado ang modelo)

Listahan ng mga claim + kumpirmasyon ng pinagmulan

I-claim ang panganib

tao

Ipinagbabawal na pag-scan ng parirala

Pag-align ng brand

modelo + tao

Prompt ng kontrol ng boses ng brand

pagiging sensitibo

tao

pagsusuri sa kultura

teknikal

modelo + tao

Spelling, link, check ng presyo

Mahinang prompt / Malakas na prompt

Mahinang prompt:

Suriin ang tekstong ito, maganda ba ito?

Napakahusay na prompt:

Paunang suriin ang kopya ng marketing sa ibaba. Ulat sa ilalim ng limang pamagat:1. TUMPAK: Ilista ang bawat konkretong numero/claim sa teksto at markahan ito bilang "dapat ma-verify." Partikular na banggitin ang mga nagdadala ng panganib ng katha.2. RISK SA CLAIM: I-flag ang hindi mapapatunayan o posibleng mapanlinlang na mga pahayag gaya ng "pinakamahusay/garantisado/napatunayan" at magmungkahi ng mga ligtas na alternatibo.3. BRAND HARMONY: Mag-iskor ng tonal harmony na may 1-5 puntos ayon sa gabay sa boses ng brand. [gabay]4. SENSITIVITY: Mayroon bang mga pahayag na maaaring magbukod/makasakit sa alinmang grupo?5. TEKNIKAL: Mayroon bang anumang mga typo, hindi naaayon sa mga pangalan ng produkto, kaduda-dudang presyo/petsa? Huwag ipagpalagay na ang anumang impormasyon na idinagdag mo sa iyong sarili ay tumpak; markahan ang suspek bilang kahina-hinala.TEXT: [paste]

tatlong mini case

Kaso 1 — Nahuli ang mga pekeng istatistika. Sa blog ng isang kumpanya ng fintech, ginawa ng modelo ang pangungusap na "64% ng mga user ay mas gusto ang mobile banking." Ang numerong ito ay minarkahan sa hakbang ng kontrol sa kalidad; Hinanap ang pinagmulan ngunit hindi natagpuan. Inalis ang pangungusap. Kung ito ay nai-publish, maaaring ilagay ng isang kakumpitensya ang tatak sa isang mahirap na posisyon na may kahilingan sa pagkumpirma.

Kaso 2 — Ang panganib ng paghahabol ay iniiwasan. Nakuha ng isang cosmetics brand ang pariralang "100% repairs your skin" sa printout ng modelo habang nag-audit. Ang pahayag na ito ay laban sa cosmetic advertising legislation sa maraming bansa. Pinalitan ng "Tumutulong sa pagsuporta sa hadlang sa balat"; Ito ay naging parehong legal at maaasahan.

Kaso 3 — Pagsusuri ng pagiging sensitibo. Ang isang brand ng paglalakbay ay hindi sinasadyang umasa sa isang cultural cliché sa tekstong nagpo-promote ng isang rehiyon. Sa ilalim ng pangangasiwa ng tao, ito ay napansin at pinalitan ng isang magalang na ekspresyon. Naiwasan ang krisis sa komento bago ilathala. Ang modelo ay hindi maaaring palaging makuha ang gayong mga subtleties sa sarili nitong; ang mga mata ng tao ay mahalaga.

Mga nakopyang template

Template 1 — Limang layer na kontrol:

[Makapangyarihang prompt sa itaas: Humiling ng limang-layer na ulat na may katumpakan ng mga heading, panganib sa pag-claim, akma sa tatak, sensitivity, teknikal.]

Template 2 — Assertion extractor:

Alisin ang anumang mga pahayag sa sumusunod na text na KAILANGAN NG VERIFICATION: mahirap na mga numero, porsyento, petsa, "pag-aaral," paghahambing na claim, award/certificate claim. Ilagay sa talahanayan: claim | genre | antas ng panganib | Ano ang dapat kong i-verify? Huwag gumawa ng mga mapagkukunan sa iyong sarili; sabihin mo lang kung ano ang kailangan ng kumpirmasyon.TEXT: [paste]

Template 3 — Ipinagbabawal na pag-screen ng parirala:

I-scan ang tekstong ito para sa mapanlinlang na advertising. Lagyan ng tsek ang mga sumusunod na uri ng mga pahayag: ganap na pag-aangkin (pinakamahusay, numero uno), garantiyang wika (garantisado, siguradong resulta), implikasyon ng ebidensya (siyentipikong napatunayan), kalusugan/pinansyal na pangako. Magmungkahi ng mas ligtas, tapat na alternatibo para sa bawat isa. TEXT: [i-paste]

Template 4 — Checklist ng pag-apruba ng release:

Suriin ang sumusunod na teksto para sa pagiging handa sa paglalathala gamit ang checklist:[ ] Na-verify na ba ang lahat ng makatotohanang claim?[ ] Inalis ang mapanlinlang/ganap na claim?[ ] Naaayon ba ito sa boses ng brand?[ ] Ligtas ba ito sa kultura?[ ] Tama ba ang presyo/petsa/pangalan ng produkto? Ilista ang mga nawawalang item at iminungkahing pagwawasto.TEXT: [i-paste]

Tip: Ang pagkakaroon ng kontrol ng modelo sa sarili nitong output ay isang mahalagang unang filter, ngunit hindi ang huling salita. Maaaring markahan ng modelo ang isang numero na ginawa nito bilang "kailangan ng pag-verify," ngunit hindi nito alam kung ito ay talagang totoo. Palaging ginagawa ng isang tao ang pag-verify gamit ang mga totoong pinagmulan.

Pag-embed ng kontrol sa kalidad sa daloy ng trabaho

Kung ang kontrol sa kalidad ay nakikita bilang isang one-off na gawain na ginawa pagkatapos ng produksyon, madalas itong nilaktawan sa ilalim ng presyon ng oras. Sa halip, ginagawa ng mga propesyonal na koponan ang pag-audit bilang isang permanenteng yugto ng daloy ng trabaho: hindi lahat ng bahagi ng nilalaman ay makakatanggap ng label na "handa nang i-publish" nang hindi dumadaan sa prompt ng pag-audit ng boses ng brand at limang layer ng kontrol. Ipinapalagay nito ang kalidad sa sistema, hindi sa atensyon ng isang tao sa araw na iyon.

Habang sinusukat mo, sulit ang pag-set up ng control matrix: aling uri ng content ang dapat dumaan sa aling mga layer ng kontrol? Halimbawa, ang isang post sa social media ay maaaring sapat na sa isang mabilis na pagsusuri sa brand + sentiment, habang ang isang blog na naglalaman ng isang claim sa kalusugan o pananalapi ay dapat dumaan sa lahat ng mga layer at isang karagdagang pag-verify ng eksperto. Ang pag-scale ng panganib ayon sa uri ng nilalaman ay parehong nagpapanatili ng seguridad at pinipigilan ang hindi kinakailangang pagbagal ng mababang panganib na nilalaman. Ang kontrol sa kalidad ay nagiging isang ligtas na sistema ng acceleration, hindi isang preno.

Template 5 — Pagruruta ng audit ayon sa antas ng panganib:

Tukuyin ang antas ng panganib ng nilalamang ito (mababa/katamtaman/mataas) at nang naaayon ay sabihin kung aling mga layer ng kontrol ang dapat nitong pagdaanan. Pamantayan: naglalaman ba ito ng mga konkretong numero/claim? Ito ba ay paksang pangkalusugan/pinansya/batas? Naka-address ba ito sa malawak na madla? Bumuo ng kinakailangang checklist ayon sa nilalaman.NILALAMAN: [i-paste]

Mga karaniwang pagkakamali

• "Okay lang ba siya?" magtanong. Ang hindi maliwanag na kontrol ay nagdudulot ng hindi tiyak na mga resulta; Kinakailangan ang layered, partikular na kontrol.
• Nagtitiwala sa modelo na sabihing 'Na-verify ko na ito'. Hindi makumpirma ng modelo ang sarili nitong angkop.
• Nakatingin lang sa sinulat ko. Ang tunay na panganib ay nasa katumpakan at paninindigan; ang pagbabaybay ay ang pinakamaliit na layer.
• Nilaktawan ang sensitivity layer. Ang mga pagkakamali sa kultura ay ang pinakamabilis na pagkalat ng mga krisis.
• Paglampas sa pag-apruba ng tao. Ang pag-alis ng huling pag-apruba para sa bilis ay nagbabalik ng pinakamalaking panganib.

Sa buod

• Ang kontrol sa kalidad ay limang layer: katumpakan, panganib sa pag-claim, akma sa tatak, katumpakan, pamamaraan.
• Ang hallucination ay ang pinaka mapanlinlang na panganib; Ang pag-aayos ng modelo ay nagpapakita ng impormasyon nang may kumpiyansa.
• Ang bawat kongkretong paghahabol ay napatunayan ng isang tao, na may tunay na pinagmulan, bago ilathala.
• Ang mga nakakapanlinlang/ganap na claim (pinakamahusay, garantisadong) ay ini-scan at pinapalitan ng mga ligtas na alternatibo.
• Ang isang tao ay palaging nagbibigay ng pangwakas na pag-apruba sa editoryal; Ang hakbang na ito ay hindi maaaring laktawan.

Gawain ng aplikasyon

Kumuha ng text na ginawa mo sa mga nakaraang unit (o magpagawa ang modelo ng text na sadyang may kasamang "X% ayon sa pananaliksik" na claim). Dumaan sa limang-layer na pag-audit gamit ang Template 1, ilista ang mga claim na mabe-verify gamit ang Template 2, at mag-scan para sa mga mapanlinlang na pahayag at kumuha ng mga ligtas na alternatibo gamit ang Template 3. Suriin para sa iyong sarili kung aling mga claim ang talagang mabe-verify. Tagal: humigit-kumulang 25 minuto.

checklist

• [ ] Pinatakbo ko ang teksto sa lahat ng limang layer ng panganib.
• [ ] Inilista ko ang mga konkretong paratang at pinatunayan ko sila bilang isang tao.
• [ ] Pinalitan ko ang mga mapanlinlang/ganap na pahayag ng mga ligtas na pahayag.
• [ ] Ginawa ko ang brand voice at cultural sensitivity audit.
• [ ] Sinuri ko ang mga teknikal na detalye tulad ng presyo, petsa, pangalan ng produkto.
• [ ] Tinukoy ko ang isang hakbang sa pag-apruba ng tao para sa publikasyon.