Thiết lập hệ thống quy trình làm việc cá nhân từ đầu đến cuối — Năng suất cá nhân và quy trình làm việc với AI

Lợi nhuận:

Khả năng thiết kế một hệ thống quy trình công việc hàng ngày hỗ trợ lẫn nhau bằng cách lập bản đồ các nhiệm vụ lặp đi lặp lại và sắp xếp thứ tự ưu tiên của chúng theo tiềm năng kiếm tiền
Khả năng tạo các quy trình bền vững bằng cách xây dựng thư viện mẫu từ các lời nhắc đã được thử nghiệm cũng như nhúng các bước xác minh và quyền riêng tư vào mỗi quy trình
Khả năng duy trì hệ thống hoạt động bằng việc đánh giá hàng tuần và đảm bảo rằng các quyết định và phê duyệt luôn thuộc về người đó.

Cho đến nay chúng ta đã học được các phần: email, lịch, ghi chú, nghiên cứu, viết, cuộc họp, tự động hóa, quyết định, quyền riêng tư. Đơn vị cuối cùng này kết hợp các bộ phận này thành một hệ thống sống duy nhất. Bởi vì năng suất thực sự không đến từ những thủ thuật riêng lẻ mà đến từ việc tạo ra một nhịp điệu hàng ngày có tính kết nối và lặp lại. Mục tiêu là hỏi mỗi sáng “Tôi sẽ sử dụng AI như thế nào?” Không suy nghĩ; AI trở thành một phần tự động, tự nhiên của quy trình làm việc. Đọc phần này như một hướng dẫn cài đặt, không phải là phần mở đầu: bạn sẽ thiết kế hệ thống của riêng mình.

Điều khoản. Hệ thống quy trình làm việc là một tập hợp các nhiệm vụ lặp đi lặp lại hàng ngày và hàng tuần được xác định, được tích hợp với AI. Thói quen là một chuỗi hành động được lặp lại đều đặn (thói quen buổi sáng, ôn tập hàng tuần). Thư viện mẫu là tập hợp các lời nhắc có sẵn mà bạn thường xuyên sử dụng. Đánh giá là kiểm tra định kỳ xem hệ thống có hoạt động hay không. Tích hợp là sự kết nối của các công cụ và các bước khác nhau.

Tư duy hệ thống: từ bộ phận đến tổng thể

Làm tốt từng người một thôi là chưa đủ; Các bộ phận phải nuôi dưỡng lẫn nhau. Một ngày ví dụ: bạn nhanh chóng xóa email vào buổi sáng bằng AI (Đơn vị 2), lập kế hoạch trong ngày theo các khối thời gian (Đơn vị 3), chuẩn bị trước cuộc họp (Đơn vị 7), thực hiện nghiên cứu dựa trên nguồn (Đơn vị 5), dàn dựng báo cáo (Đơn vị 6), giao công việc lặp đi lặp lại cho tự động hóa (Đơn vị 8) — tất cả trong khi vẫn duy trì tính bảo mật và xác thực kết quả đầu ra (Đơn vị 10). Đây không phải là những kỹ năng riêng biệt mà là những liên kết của một luồng duy nhất.

Bí quyết để xây dựng một hệ thống là bắt đầu từ sự đơn giản. Hầu hết những người cố gắng thay đổi mọi thứ cùng một lúc đều không thể biến nó thành vĩnh viễn. Thêm từng chiếc nhẫn một, để yên, rồi đến chiếc tiếp theo.

Từng bước: xây dựng hệ thống của riêng bạn

Lấy bản đồ của bạn ra. Liệt kê các nhiệm vụ định kỳ trong tuần điển hình của bạn.
Tìm điểm đòn bẩy. Cái nào được lợi nhiều nhất từ AI? (thường xuyên + nhiều văn bản + rủi ro thấp)
Chọn một chiếc nhẫn. Đảm nhận công việc được trả lương cao nhất và xây dựng thói quen AI cho công việc đó.
Làm mẫu nó. Viết lời nhắc làm sẵn cho công việc đó và thêm nó vào thư viện của bạn.
Nhúng một điểm xác minh. Xây dựng các bước xác minh và quyền riêng tư vào mọi quy trình.
Xem lại và mở rộng. Kiểm tra hàng tuần; Sau khi ngồi, thêm một chiếc nhẫn mới.

Mẹo: Một hệ thống tốt không phải là “hoàn hảo” mà là “bền vững”. Một thói quen đơn giản giúp bạn tiết kiệm 20 phút mỗi ngày và bạn sử dụng hàng ngày; Về mặt lý thuyết thì nó rất tuyệt, nhưng nó có giá trị hơn nhiều so với một hệ thống phức tạp mà bạn không triển khai.

Thư viện mẫu: tạo lời nhắc của riêng bạn

Bạn đã thấy hàng tá mẫu trong mô-đun này. Viết những điều này từ đầu mỗi lần là một sự lãng phí thời gian. Xây dựng thư viện mẫu của riêng bạn: thu thập ở một nơi các lời nhắc đã thử và kiểm tra mà bạn đã thiết lập cho các tác vụ bạn thực hiện thường xuyên nhất (ứng dụng ghi chú, tài liệu, tính năng "lời nhắc đã lưu" của công cụ AI). Theo thời gian, bạn tinh chỉnh những điều này tùy theo công việc của mình và bắt đầu sẵn sàng cho từng nhiệm vụ mới.

thói quen

tần số

Đơn vị sử dụng

thu nhập

Dọn dẹp email buổi sáng

hàng ngày

2, 10

~40 phút/ngày

kế hoạch hàng ngày

hàng ngày

3, 9

Tập trung + ưu tiên

Tóm tắt cuộc họp + hành động

mỗi cuộc họp

4, 7

Không bị mất hành động

Đánh giá hàng tuần

hàng tuần

3, 9, 11

Hệ thống vẫn còn sống

Báo cáo/tài liệu

Trong trường hợp cần thiết

5, 6, 10

Không có trang trống

quá trình lặp đi lặp lại

liên tục

không cần làm việc thủ công

Đánh giá hàng tuần: giữ cho hệ thống luôn hoạt động

Việc cài đặt hệ thống diễn ra một lần; Giữ cho nó tồn tại là hàng tuần. Thực hiện đánh giá 20-30 phút mỗi tuần: tôi đã hoàn thành được điều gì, tôi tiếp tục trì hoãn điều gì, thói quen nào đã hiệu quả, điều gì còn vướng mắc, tôi nên tập trung vào điều gì trong tuần tới? AI là một đối tác tốt trong bài đánh giá này - nó đưa ra các ghi chú từ tuần trước, “nhiệm vụ quan trọng nhưng không khẩn cấp nào liên tục bị hoãn lại?” bạn hỏi. Nhịp điệu này ngăn cản hệ thống chết.

Bốn mẫu hệ thống có thể sao chép

Giúp tôi thiết lập hệ thống quy trình làm việc cá nhân của mình. Các công việc định kỳ trong tuần điển hình của tôi: """[danh sách]"""- Dán nhãn cho mỗi công việc là "AI tăng cao/trung bình/thấp".- Chọn 3 công việc có thu nhập cao nhất, đề xuất thói quen cho mỗi công việc.- Tôi nên bắt đầu với công việc nào trước và tại sao?

Tạo lời nhắc mẫu mà tôi sẽ sử dụng lại cho công việc sau: Công việc: [nhiệm vụ mà tôi thường xuyên làm]. - Biến ngữ cảnh, ràng buộc, trường định dạng bằng [dấu ngoặc vuông]. - Thêm dòng "nhắc nhở xác minh" ở cuối. - Thêm ghi chú ẩn danh nếu cần bảo mật.

Hướng dẫn tôi qua bài đánh giá hàng tuần của tôi. Ghi chú của tuần này:"""[phân tích ngắn trong tuần]"""- Tôi đã hoàn thành được việc gì, hoãn lại việc gì?- Công việc "quan trọng nhưng không khẩn cấp" nào cứ trượt dài?- 3 trọng tâm có giá trị cao nhất cho tuần tới là gì?

Đánh giá quy trình làm việc AI mà tôi đã thiết lập: Các quy trình của tôi: """[các quy trình hiện có]"""- Quy trình nào đang thiếu bước xác minh?- Quy trình nào phức tạp không cần thiết và có thể đơn giản hóa?- Công việc lặp đi lặp lại nào chưa vào hệ thống?

Dấu nhắc yếu / Dấu nhắc mạnh

Yếu: “Hãy thiết lập cho tôi một quy trình làm việc hiệu quả.” (AI đưa ra danh sách chung các đề xuất mà không cần biết hoạt động kinh doanh, nhịp điệu, công cụ của bạn – không thể thực thi được.)

Strong: "Tôi đã giao cho bạn những nhiệm vụ định kỳ hàng tuần này. Hãy gắn nhãn cho từng nhiệm vụ theo tiềm năng kiếm tiền của AI, chọn 3 nhiệm vụ có thu nhập cao nhất và đề xuất một quy trình + lời nhắc đặt trước cho mỗi nhiệm vụ. Hãy cho tôi biết bạn đề xuất tôi nên bắt đầu với nhiệm vụ nào, kèm theo lý luận. Có bước xác minh và quyền riêng tư trong mỗi quy trình." Phiên bản mạnh mẽ trả về một bản phác thảo hệ thống khả thi, được ưu tiên dựa trên hoạt động kinh doanh thực tế của bạn.

ba trường hợp nhỏ

Trường hợp 1 - Bắt đầu đơn giản. Một người quản lý đã cố gắng chuyển toàn bộ quy trình làm việc của mình sang AI trong một tuần, nhưng bị choáng ngợp và từ bỏ tất cả sau hai tuần. Trong lần thử thứ hai, anh ấy chỉ đơn giản thiết lập thói quen “dọn dẹp email buổi sáng”; Khi ngồi xuống, ông thêm vào phần "tóm tắt cuộc họp". Thực hiện 5 thói quen thường xuyên trong 2 tháng. Bài học: từng hồi chuông một; Tính bền vững đánh bại sự hoàn hảo.

Trường hợp 2 - Sức mạnh của thư viện mẫu. Một freelancer đã biên soạn các lời nhắc mà anh ấy đặt ra cho 8 công việc được thực hiện thường xuyên nhất trong một tài liệu. Thay vì viết lời nhắc từ đầu cho mỗi dự án mới, anh ấy lấy nó từ thư viện và điều chỉnh nó trong 30 giây. Anh ấy đã tiết kiệm được ~6 giờ mỗi tháng và chất lượng đầu ra ổn định — vì anh ấy đang sử dụng lời nhắc đã được thử nghiệm.

Trường hợp 3 - Xem lại đã lưu hệ thống. Một trưởng nhóm nhận thấy trong buổi đánh giá hàng tuần rằng một trong những quy trình AI mà anh ấy cài đặt (báo cáo tự động) đã âm thầm tạo ra dữ liệu không chính xác trong 3 tuần. Nó sẽ bị phát hiện sớm hơn nếu bước xác minh được nhúng vào quy trình; Tuy nhiên, việc xem xét đã sớm ngăn chặn sai lầm lớn. Bài học: nếu hệ thống không được duy trì, nó sẽ bị hỏng trong âm thầm.

Những lỗi thường gặp

Thay đổi mọi thứ cùng một lúc: Bạn chết đuối; thêm một chiếc nhẫn mỗi lần.
Không lưu mẫu: Việc gõ đi gõ lại cùng một lời nhắc là một sự lãng phí thời gian.
Không chôn vùi xác minh trong hệ thống: Mọi quy trình đều phải có bước xác minh + quyền riêng tư.
Bỏ qua quá trình xem xét: Nếu hệ thống không được duy trì hoạt động, nó sẽ âm thầm bị hỏng.
Thoát khỏi sự phức tạp: Đơn giản bền vững vẫn tốt hơn phức tạp không thực tế.
Loại bỏ con người: AI tăng tốc dòng chảy; Các quyết định và phê duyệt phải luôn ở bên người đó.

Thận trọng: Ngay cả quy trình làm việc AI tiên tiến nhất cũng có hệ số nhân rủi ro - lỗi mở rộng và rò rỉ mà không có kỷ luật xác minh và quyền riêng tư. Cho dù hệ thống của bạn có được tự động hóa đến đâu, đừng bao giờ loại bỏ vòng “phê duyệt của con người” và “xác minh thực tế”. Hiệu quả không thể thay thế cho sự an toàn; được cài đặt cùng với nó.

Tóm lại

Năng suất thực sự không phải là những thủ thuật đơn giản; Đó là sự biến đổi của các mảnh thành nhịp điệu hàng ngày nuôi dưỡng lẫn nhau.
Bắt đầu đơn giản: thêm từng vòng một, để yên rồi mở rộng — khả năng bảo trì vượt trội hơn hẳn sự hoàn hảo.
Xây dựng thư viện mẫu của riêng bạn; Thu thập các lời nhắc đã được thử nghiệm và sẵn sàng cho mọi nhiệm vụ.
Nhúng các bước xác thực và quyền riêng tư vào mọi quy trình; Đây là những chiếc nhẫn cơ bản, không được bổ sung thêm sau này.
Giữ cho hệ thống luôn hoạt động bằng việc đánh giá hàng tuần; Một hệ thống không được duy trì sẽ âm thầm xuống cấp và các quyết định luôn thuộc về con người.

Nhiệm vụ ứng dụng

Liệt kê tất cả các công việc định kỳ trong tuần điển hình của bạn và nhờ AI gắn thẻ chúng bằng cách kiếm tiền tiềm năng với mẫu đầu tiên. Chọn một công việc có thu nhập cao nhất, tạo lời nhắc làm sẵn cho công việc đó bằng mẫu thứ hai và bắt đầu thư viện mẫu của bạn. Thực hiện theo thói quen này trong một tuần; Vào cuối tuần, hãy thực hiện đánh giá hàng tuần đầu tiên của bạn với mẫu thứ ba và ghi lại những gì hiệu quả và những gì bạn sẽ thêm vào.

danh sách kiểm tra

[ ] Tôi vạch ra các hợp đồng biểu diễn định kỳ của mình và gắn nhãn chúng bằng tiềm năng kiếm tiền.
[ ] Tôi bắt đầu với từng thói quen một, không thay đổi tất cả chúng cùng một lúc.
[ ] Tôi đã thu thập các lời nhắc đã thử nghiệm của mình trong thư viện mẫu.
[ ] Tôi đã đưa bước xác minh và quyền riêng tư của mình vào mọi quy trình.
[ ] Tôi đã thiết lập nhịp độ ôn tập hàng tuần.
[ ] Tôi đảm bảo rằng các quyết định và phê duyệt vẫn thuộc về người đó.

Thi học phần

1. Định vị nào sau đây là chính xác nhất cho năng suất cá nhân với trí tuệ nhân tạo?

A) AI là trợ lý soạn thảo và chỉnh sửa; quyết định, xác minh và trách nhiệm vẫn thuộc về con người ✔
B) Vì trí tuệ nhân tạo biết mọi thông tin mà nó đưa ra nên kết quả đầu ra của nó có thể được tin cậy trực tiếp.
C) Trí tuệ nhân tạo chỉ hoạt động với công việc văn bản, nó không liên quan gì đến việc lập kế hoạch và tự động hóa
D) Vì trí tuệ nhân tạo trung lập hơn con người nên các quyết định quan trọng nên được giao cho nó.

Mô tả: Trí tuệ nhân tạo; Nó là một trợ lý tạo bản nháp, tóm tắt, sắp xếp và tăng tốc các công việc lặp đi lặp lại. Nhưng thông điệp, quyết định, xác minh và trách nhiệm cuối cùng vẫn thuộc về con người. Mô hình ngôn ngữ lớn là một trình tạo văn bản tạo ra 'từ có khả năng xảy ra tiếp theo nhất'; Đầu ra chưa được xác minh của nó có thể dẫn đến một quyết định sai lầm.

2. “Ảo giác” trong công cụ AI là gì?

A) Trí tuệ nhân tạo phản ứng rất chậm
B) Trí tuệ nhân tạo tự tin bịa đặt một sự thật hoặc nguồn không tồn tại ✔
C) Trí tuệ nhân tạo không hiểu câu hỏi của người dùng
D) Trí tuệ nhân tạo không thể kết nối internet

Giải thích: Ảo giác là khi trí tuệ nhân tạo tạo ra một sự thật, nguồn hoặc hình ảnh không tồn tại một cách tự tin như thể nó có thật. Đây không phải là một trục trặc, mà là bản chất của mô hình ngôn ngữ: nó tạo ra “điều dường như có thể xảy ra”, chứ không phải “điều gì là đúng”. Vì vậy, mỗi mục thực tế phải được xác minh độc lập.

3. Dữ liệu nào sau đây sẽ có rủi ro cao nhất khi dán vào công cụ AI nói chung?

A) Bản nháp của một bài đăng blog đã xuất bản
B) Ghi chú quy trình chung không có tên liên hệ
C) Hợp đồng khách hàng và mật khẩu chưa được ký ✔
D) Tóm tắt một văn bản tin tức được công bố rộng rãi

Nhận xét: Không bao giờ được nhập dữ liệu quan trọng như mật khẩu, khóa API, hợp đồng chưa ký và hồ sơ sức khỏe/tài chính vào các công cụ công cộng; Dữ liệu này được xuất ra máy chủ và không thể truy xuất được. Văn bản dự thảo không chứa thông tin chung hoặc yếu tố cá nhân đã được công bố có thể được sử dụng tự do.

4. Cách tiếp cận tốt nhất khi chuẩn bị phản hồi e-mail bằng trí tuệ nhân tạo là gì?

A) Tôi để cả quyết định và câu trả lời cho trí tuệ nhân tạo và gửi trực tiếp kết quả
B) Tôi gửi mọi email với cùng một giọng điệu 'lịch sự', tôi không quan tâm đến ngữ cảnh
C) Tôi gửi lời hứa cụ thể về ngày và giá mà không xác minh chúng
D) Mình tự xác định quyết định chính và nhắn tin, trí tuệ nhân tạo chỉ viết văn thôi ✔

Giải thích: Con người luôn xác định quyết định chính (có/không/trì hoãn) và thông điệp phản hồi; AI chỉ dịch từ thành chuỗi. 'Tôi có nên chấp nhận lời đề nghị này không?' Thay vì hỏi, cách sử dụng đúng là nói 'viết câu trả lời từ chối lời đề nghị này một cách lịch sự'. Ngoài ra, mọi lời hứa cụ thể đều phải được xác minh trước khi gửi.

5. Lưu ý quan trọng nhất về ước tính thời gian của trí tuệ nhân tạo trong việc lập kế hoạch là gì?

A) Ước tính thời gian một cách lạc quan; Bạn phải thêm hệ số nhân với dữ liệu của riêng bạn và để lại bộ đệm ✔
B) Bạn luôn ước tính thời gian quá dài, bạn cần rút ngắn chúng lại
C) Ước tính thời lượng là hoàn hảo và nên được áp dụng nguyên trạng.
D) Không thể ước tính thời gian, đừng bao giờ thử công việc này

Giải thích: AI có xu hướng ước tính thời gian một cách lạc quan (ngắn) và không biết những hạn chế tiềm ẩn của bạn (nhịp năng năng lượng, các cuộc họp cố định). Do đó, cần phải thêm hệ số nhân vào dự đoán của bạn bằng dữ liệu lịch sử của riêng bạn, để lại vùng đệm trong mỗi khối và không nhồi nhét cả ngày.

6. Theo ma trận khẩn cấp/quan trọng, hạng mục nào thường bị hầu hết mọi người bỏ qua và cần được bảo vệ?

A) Khẩn cấp và quan trọng - khủng hoảng
B) Quan trọng nhưng không khẩn cấp - công việc chiến lược và phát triển ✔
C) Không khẩn cấp cũng không quan trọng - phiền nhiễu
D) Khẩn cấp nhưng không quan trọng—hầu hết đều bị gián đoạn

Giải thích: Hầu hết mọi người thường xuyên sống trong khuôn khổ “khẩn cấp” và liên tục trì hoãn những nhiệm vụ “quan trọng nhưng không khẩn cấp” (chiến lược, lập kế hoạch, phát triển) vì chúng không tạo ra áp lực. Tuy nhiên, giá trị thực sự là ở đây; Cần phải mở một khối được bảo vệ trong lịch cho những tác phẩm này.

7. Hạn chế nào là quan trọng nhất khi cấu trúc một ghi chú cuộc họp thô bằng AI?

A) Yêu cầu anh ấy kéo dài lời nhắn càng nhiều càng tốt
B) Yêu cầu học sinh làm phong phú thêm ghi chú bằng cách bổ sung kiến thức chung của mình.
C) 'Chỉ sử dụng những gì ghi trên phiếu; Chưa rõ thì nêu rõ, đặt ràng buộc 'trang điểm' ✔
D) Yêu cầu học sinh chuyển những câu mơ hồ thành những quyết định rõ ràng.

Giải thích: AI có thể chuyển đổi các tuyên bố mơ hồ thành chính xác (ví dụ: 'sẽ được thảo luận' thành 'được phê duyệt') và tạo nên các nhiệm vụ không tồn tại. 'Chỉ sử dụng những gì có trên ghi chú; Ràng buộc 'chỉ định nếu mơ hồ, đừng làm rõ' sẽ ngăn chặn điều này. Hơn nữa, mọi quyết định, sự bổ nhiệm đều phải được xác nhận bởi trí nhớ của con người.

8. Ai nên viết phần “kết luận của tôi” khi đọc ghi chú trong phần quản lý thông tin cá nhân?

A) Trí tuệ nhân tạo; bởi vì nó đưa ra những suy luận khách quan hơn
B) Không ai; Phần suy luận là không cần thiết
c) Trí tuệ nhân tạo; người ta chỉ cần xác nhận
D) Bản thân con người; Quá trình học tập diễn ra khi bạn tự xử lý thông tin ✔

Giải thích: AI có thể chắt lọc (trích xuất luận điểm chính và luận điểm hỗ trợ), nhưng con người phải viết phần “kết luận của tôi”. Quá trình học tập diễn ra khi bạn xử lý thông tin bằng ngôn từ của chính mình và bằng cách kết nối nó với bối cảnh của riêng bạn; Viết điều này cho trí tuệ nhân tạo sẽ làm giảm tính lâu dài.

9. Đâu là sự khác biệt và sự lựa chọn đúng đắn giữa “chế độ dựa trên nguồn” và “chế độ bộ nhớ” trong nghiên cứu?

A) Chế độ dựa trên nguồn dựa trên văn bản bạn cung cấp và nên được ưu tiên cho trường hợp này ✔
B) Chế độ bộ nhớ luôn cập nhật và đáng tin cậy hơn
C) Cả hai chế độ đều giống nhau, không thành vấn đề
D) Chế độ dựa trên nguồn có hại cho trường hợp, chế độ dựa trên bộ nhớ là an toàn

Mô tả: Ở chế độ dựa trên nguồn, AI dựa vào văn bản bạn cung cấp; Rủi ro thấp vì bạn có thể so sánh đầu ra với nguồn. Ở chế độ bộ nhớ, nó không thể trích dẫn nguồn, nó có thể tạo ra ngày/số. Đối với nghiên cứu thực tế, chế độ dựa trên nguồn nên được ưu tiên, trong khi chế độ bộ nhớ chỉ nên được sử dụng cho ý tưởng/sự khởi đầu.

10. Bạn nên làm gì khi gặp phải một trích dẫn học thuật hoặc số liệu thống kê do trí tuệ nhân tạo cung cấp?

A) Tôi tin tưởng và trực tiếp sử dụng nó vì nó cung cấp trí tuệ nhân tạo.
B) Tôi tự mở nguồn và xác minh rằng thông tin thực sự có ở đó ✔
C) Tôi sẽ chỉ chấp nhận nếu dấu ấn trông giống thật.
D) Nếu anh ấy nói 'Tôi đã nghiên cứu' thì không cần phải kiểm tra thêm.

Mô tả: Trí tuệ nhân tạo có thể tạo ra những dấu ấn, những liên kết, những con số trông có vẻ thực tế nhưng lại không tồn tại. Cần phải mở từng tài liệu tham khảo và thống kê tại nguồn ban đầu của nó và xác minh rằng thông tin thực sự có ở đó. Ngay cả việc nói 'Tôi đã nghiên cứu nó trên internet' cũng không có nghĩa là thông tin đó là chính xác.

11. Trình tự công việc nào là đúng nhất với trí tuệ nhân tạo khi viết báo cáo, tài liệu?

A) Trực tiếp nói 'viết toàn bộ báo cáo' và chỉnh sửa một chút kết quả đầu ra rồi gửi đi
B) Có những con số phù hợp với trí tuệ nhân tạo và sửa lỗi ngôn ngữ sau này
C) Đầu tiên là bộ xương (do con người xác định), sau đó là phác thảo từng phần, sau đó chỉnh sửa ✔
D) Yêu cầu toàn bộ tài liệu trong một lời nhắc duy nhất và hoàn toàn không thiết lập khung

Giải thích: Việc nói 'viết báo cáo' trực tiếp tạo ra văn bản không có thông điệp, chung chung và thường có các con số bịa đặt. Trình tự đúng: đầu tiên con người xác định bộ xương, sau đó soạn thảo từng phần bằng dữ liệu của chính mình, sau đó chỉnh sửa lại. Thông điệp và con số chính đến từ con người; AI chỉ dệt nên dòng câu.

12. Hậu quả thực tế của nguyên tắc 'tự động hóa cũng có sai số quy mô' khi thiết lập tự động hóa không cần mã là gì?

A) Sau khi cài đặt xong, tôi không cần kiểm tra nữa.
B) Hiệu quả nhất là tự động hóa hoàn toàn tất cả các bước
C) Tôi nên phát sóng trực tiếp trên quy mô lớn mà không cần thử nghiệm
D) Tôi nên xây dựng nó ở quy mô nhỏ và thử nghiệm nó bằng dữ liệu thực, đưa ra sự phê duyệt của con người đối với các bước quan trọng và theo dõi nó ✔

Giải thích: Tự động hóa được thiết lập kém sẽ gây ra lỗi nhanh chóng và lặp đi lặp lại (ví dụ: gửi tin nhắn sai ngày tới 600 người). Đó là lý do tại sao bạn cần thiết lập nó ở quy mô nhỏ, kiểm tra nó bằng dữ liệu thực, đưa ra sự phê duyệt của con người đối với các bước quan trọng và giám sát kết quả đầu ra trong tuần đầu tiên.

13. Vai trò có giá trị nhất của AI trong một quyết định khó khăn là gì?

A) Chỉ trích quyết định (người ủng hộ ma quỷ) - chỉ ra những rủi ro và điểm mù ✔
B) Nhân danh người đó quyết định và chịu trách nhiệm
C) Luôn xác nhận quyết định sẵn sàng của người đó
D) Xác định giá trị của mọi người và áp đặt chúng lên họ

Giải thích: Việc AI chỉ trích quyết định (người ủng hộ của quỷ) sẽ có giá trị hơn là xác nhận nó: nó chỉ ra những rủi ro, thành kiến và điểm mù bị bỏ qua. Tuy nhiên, quyền quyết định và trách nhiệm vẫn thuộc về người đó; 'AI đã nói' không phải là một cái cớ và AI không biết giá trị của bạn.

14. Tại sao lại sai khi nói “bây giờ dữ liệu đã an toàn” sau khi xóa cuộc trò chuyện AI?

A) Xóa luôn xóa hoàn toàn dữ liệu khỏi tất cả các máy chủ
B) Việc xóa không hoàn tác bản ghi trên máy chủ; ✔ bảo vệ bắt đầu trước khi dán
C) Dữ liệu đã xóa sẽ tự động được ẩn danh
D) Xóa cuộc trò chuyện là bước duy nhất cần thiết để đảm bảo quyền riêng tư

Mô tả: Việc xóa chỉ xóa thông tin khỏi giao diện; Nó không truy xuất bản ghi trên máy chủ hoặc dữ liệu liên quan đến việc đào tạo mô hình. Bảo vệ bắt đầu trước khi dán. Do đó, dữ liệu bí mật và quan trọng không nên được nhập vào các công cụ công cộng ngay từ đầu và phải được ẩn danh nếu cần thiết.

15. Cách tốt nhất để xây dựng hệ thống quy trình làm việc AI cá nhân bền vững là gì?

A) Chuyển toàn bộ quy trình làm việc sang trí tuệ nhân tạo cùng lúc trong một tuần
B) Thiết lập hệ thống phức tạp và toàn diện nhất có thể
C) Bắt đầu với từng quy trình một và mở rộng khi bạn đã thiết lập được, đưa xác minh vào từng quy trình ✔
D) Cài đặt hệ thống một lần và không bao giờ xem lại nó

Giải thích: Hầu hết những người cố gắng thay đổi mọi thứ cùng một lúc đều bị choáng ngợp và bỏ cuộc. Cách đúng đắn là bắt đầu một cách đơn giản: thêm từng thói quen một, đặt nó rồi mở rộng. Đưa bước xác thực và quyền riêng tư vào mọi quy trình và duy trì hoạt động của hệ thống bằng việc đánh giá hàng tuần. Tính bền vững đánh bại sự hoàn hảo.