收益：
- 能够理解立法是本地的、最新的和开放解释的，人工智能可以发明不存在的文章，并获得纪律，在未经验证的情况下不使用任何条款。
- 能够仅使用人工智能来总结给出的官方文本，生成清单和向官方提出的问题
- 能够在景观环境中应用专家批准、保密、真实、诚实和生态责任的原则
园林绿化工程不仅美观且实用；这也是合法的。不符合规划、法规、保护状况和安全标准的项目，无论多么好，都无法获得许可、被拆除或成为诉讼对象。立法是企业必须遵守的一套法律、法规和标准。分区计划是确定一个区域可以做什么（用途、密度、建设）的官方计划。在本单元中，您将学习如何使用人工智能生成监管摘要、扫描和清单；但我们将介绍为什么法律合规是当地当前来源和授权人员的工作，以及涵盖整个模块的道德保密原则。
立法中对人工智能最危险的误解
立法是人工智能犯错最多的领域之一，因为：
- 这是当地的：规则因国家、省甚至县而异。
- 当前：法规变更； AI的知识可能已经过时了。
- 它是可以解释的：同一篇文章在不同情况下有不同的应用。
- 容易伪造：人工智能可能“生成”不存在的物品编号或规则（幻觉）。
这就是为什么人工智能从来都不是监管机构。当“根据本规定的该条规定是这样”这句话来自AI时，该条文肯定是经过当前官方来源和/或授权人（市政开发、相关机构、律师、授权专业人士）验证的。 AI在这里只是问“我应该看哪里，我应该检查什么，这篇长文的摘要是什么？”它有助于解决您的问题。
注意：未经核实，YZ 给出的项目编号、距离规则、保护状态或监管规定不会写入项目中。从官方和当前来源确认这些是法律义务；错误是你的。
立法中的人工智能安全工作
- 总结长文本：用通俗易懂的语言总结您给出的法规文本（文本来自您，摘要来自他们）。
- 生成清单：“此类项目通常包含哪些许可/批准标题？”提醒。
- 问题生成：准备正确的问题来询问市政府/机构。
- 术语解释：对立法术语（先例、绘图距离、保护区）的简单解释。
它们的共同规则是：输出是一个起点，由授权确认完成。
道德、隐私和界限
在这里，我们收集了整个模块中涵盖的原则：
- 它不会取代专家批准：在静力学、排水、安全、立法等关键决策中，人工智能是助手，而不是签署者。
- 隐私：客户身份、包裹信息、合同和个人数据不会以不受控制的方式上传到人工智能车辆。如有必要，请匿名。
- 知识产权和原创性：AI图像和文字不应模仿他人的作品；您有责任将输出转换为原始设计。
- 完整性：向客户和公众透明地声明人工智能视觉具有代表性，并且数字将得到验证。
- 生态责任：涉及入侵/有害物种或破坏生态系统的建议未经核实。
三个迷你箱子
案例 1 — 加工品。一位设计师依靠人工智能所说的“根据这篇文章，岸上拖曳距离是这一米”来构建该项目。市政检查时发现，物品编号实际上不同，距离也发生了变化。该项目已被修改。教训：立法总是由官方来源确认。
案例 2——保密。一个办公室将客户合同和包裹信息加载到人工智能工具中并要求提供摘要。资深架构师提醒，个人和商业机密数据不应以这种方式共享；该文件已匿名并进行了相应的总结。保密。
案例3——正确使用。一个团队让人工智能总结了一份 60 页的监管文本（他们提供的），并询问“我对这个项目的哪些主题感兴趣？”他问道。由此产生的总结使他们能够在市政府做好充分准备的情况下参加会议；每一项都在会议上与官员确认。人工智能节省了时间，权威仍然在官方手中。
四个可复制模板
1) 法规摘要（您提供文本）：
我将为您提供法规/计划说明的文本（附文本）。用通俗易懂的语言进行总结，并标记与我的[溪边公园]项目相关的标题。不要添加任何文本中没有的规则；将不确定的部分标记为“文中不清楚，请询问权威”。
2) 许可/批准清单：
在景观美化项目（公园、河边）中，哪些许可、批准和机构意见主题通常会脱颖而出？起草清单。声明这是一般性提醒，最终名单将从当地市政府/机构获得。
3）向机构询问的问题：
在与市政府、分区和相关机构会面之前，准备好我需要针对该项目提出的正确问题：使用许可证、牵引距离、保护状态、树木砍伐/运输许可证、基础设施冲突和安全标准等标题。
4) 道德-隐私自我审核：
为我在该项目中使用人工智能制作一份道德隐私清单：我不应该共享哪些数据，我应该匿名哪些数据，我应该对客户/公众公开哪些内容，哪些决策需要专家批准。具体到景观环境。
弱提示/强提示
弱提示：
该地区海岸建设有何规定？
人工智能无法了解当地/当前的立法；产生自信但可能错误/过时的规则。
强力提示：
您的角色：监管研究助理。我会给你相关的规定文本。任务：仅根据本文，总结与海岸相关的主题并标记与我的项目有关的要点。添加文本中没有的规则。还提出了 6 个问题，我应该向市政府确认。表示最终实施将经主管部门批准后明确。
您提供文本，设置“保留文本”限制，并询问确认问题。 AI变身安全助手。
立法/道德角色表
主题
人工智能的作用
确定来源
风险
法规文章
总结给定的文本
官方当前文本
捏造的东西
分区/使用
清单
市政分区
错误的权限假设
保护状态
产生问题
相关机构
违法行为
安全标准
提醒
标准+专家
生命安全
个人/商业数据
——（分享）
隐私政策
数据泄露
知识产权
原创性警告
你的责任
仿冒声明
常见错误
- 将人工智能误认为立法权威。物品、距离和状态始终由官方来源确认。
- 依靠制造材料。 AI可以产生不存在的判断；核对数量和内容。
- 不受控制地上传机密数据。请勿在未匿名的情况下共享客户/包裹/合同数据。
- 跳过透明度。不说明视觉效果具有代表性且图形是草稿将会损害信任。
- 将安全/静态决策留给人工智能。这些决定需要专家批准和签名。
综上所述
立法和分区是人工智能出错最多、最需要关注的领域：规则是本地的、最新的并且可以解释；人工智能可以创造不存在的物质。因此，仅使用人工智能来总结给定的文本、生成清单和问题；从官方当前来源和权威机构确认每个项目、距离和状态。道德框架很明确：它不取代专家批准，不共享机密数据，保留真实性和诚实性，遵守生态责任。法律和安全关键责任始终由合格人员承担。
应用任务
使用“许可/批准清单”模板为您的项目创建主题列表，并使用“询问机构的问题”模板生成问题以准备市政当局/机构面试。然后使用“道德-隐私自我审核”模板为您自己使用人工智能创建一个清单，并确定至少三个具体措施。
清单
- [ ] 我没有在未核实任何立法的情况下给该项目写信。
- [ ] 我的立法摘要仅基于我提供的官方文本。
- [ ] 我已匿名或未共享机密/个人数据。
- [ ] 我一直对客户/公众透明地展示代表性视觉效果和草图。
- [ ] 我将安全和法律决定留给授权批准。