Արհեստական ​​բանականության որ տոկոսն է ընդունելի։

Կարճ պատասխան. Արհեստական ​​բանականության որևէ ընդունելի տոկոս գոյություն չունի: Համապատասխան մակարդակը կախված է խաղադրույքներից, նրանից, թե ինչ է ձևավորել Արհեստական ​​բանականությունը, և թե արդյոք մարդը մնում է պատասխանատու: Արհեստական ​​բանականության ներգրավվածությունը կարող է էական լինել ներքին, ցածր ռիսկային աշխատանքում, երբ փաստերը ստուգվում են, բայց այն պետք է մնա սահմանափակ, երբ սխալները կարող են մոլորեցնել, վնաս պատճառել կամ կեղծել փորձագիտությունը:

Հիմնական կետերը

Հաշվետվողականություն . Ձեր հրապարակած յուրաքանչյուր վերջնական արդյունքի համար նշանակեք անունով անձ։

Ռիսկի մակարդակ . Ավելի շատ արհեստական ​​բանականություն օգտագործել ցածր ռիսկային ներքին առաջադրանքների համար և ավելի քիչ՝ հանրության առջև ծառացած զգայուն աշխատանքների համար։

Հաստատում . Արհեստական ​​​​ինտելեկտի օգնությամբ բովանդակություն հրապարակելուց առաջ վերանայեք յուրաքանչյուր պնդում, համար, մեջբերում և հղում։

Թափանցիկություն . բացահայտեք արհեստական ​​բանականության ներգրավվածությունը, երբ թաքնված ավտոմատացումը կարող է լսարանին մոլորեցնող զգացողություն առաջացնել։

Ձայնային կառավարում . թույլ տվեք արհեստական ​​բանականությանը աջակցել կառուցվածքին և խմբագրմանը, մինչդեռ մարդկային դատողությունն ու ոճը մնում են գերիշխող։

---

Ինչո՞ւ է «արհեստական ​​բանականության քանի՞ տոկոսն է ընդունելի» հարցը հիմա նույնիսկ հարցականի տակ 🤔

Ոչ այնքան վաղուց «օգնություն արհեստական ​​բանականությանը» նշանակում էր ավտոմատ ուղղում և ուղղագրության ստուգիչ։ Այժմ այն ​​կարող է գաղափարների փոթորիկ անել, ուրվագծել, գրել, վերաշարադրել, ամփոփել, թարգմանել, պատկերներ ստեղծել, աղյուսակներ կարգի բերել, կոդավորել և քաղաքավարի կերպով քննադատել ձեր վատ ձևակերպումները։ Այսպիսով, հարցն այն չէ, թե արդյոք արհեստական ​​բանականությունը ներգրավված է, այն արդեն իսկ ներգրավված է։.

Հարցն ավելի շատ այսպես է հնչում

• Որտեղ է պատասխանատվությունը։ (Դուք, ձեր թիմը, ձեր խմբագիրը, գործիքը…) OECD արհեստական ​​բանականության սկզբունքները

• Ի՞նչ է ստեղծվում (բանաստեղծություն, բժշկական գրառում, իրավական քաղաքականություն, դպրոցական շարադրություն…): Առողջապահության ոլորտում գեներատիվ արհեստական ​​բանականության վերաբերյալ ԱՀԿ ուղեցույց:

• Ո՞վ է կարդում այն ​​և ինչու։ (Հաճախորդներ, ուսանողներ, ընտրողներ, հիվանդներ, ձեր ղեկավարը):

• Ի՞նչ կարող է սխալ լինել: (Սխալ տեղեկատվություն, գրագողության նմանվող տպավորություն, համապատասխանության խնդիրներ, ապրանքանիշի վնաս): OpenAI. ինչու են լեզվական մոդելները հալյուցինացիաներ առաջացնում ԱՄՆ հեղինակային իրավունքի գրասենյակի արհեստական ​​բանականության ուղեցույցը

Եվ, մի փոքր այլասերված իմաստով, «տոկոսը» կարող է ավելի քիչ նշանակություն ունենալ, քան այն, ինչին արհեստական ​​բանականությունը անդրադարձել է։ Արհեստական ​​բանականություն ավելացնելը «վերնագրերի տատանումներին» նույնը չէ, ինչ արհեստական ​​բանականություն ավելացնելը «ֆինանսական խորհրդատվությանը», նույնիսկ եթե երկուսն էլ տեխնիկապես 30% արհեստական ​​բանականություն են կամ ինչ-որ բան։ 🙃

---

Ի՞նչն է դարձնում «ընդունելի արհեստական ​​ինտելեկտի տոկոսի» լավ տարբերակը ✅

Եթե ​​մենք կառուցում ենք այս հայեցակարգի «լավ տարբերակը», այն պետք է աշխատի առօրյա պրակտիկայում, այլ ոչ թե պարզապես փիլիսոփայորեն կոկիկ տեսք ունենա։.

«Արհեստական ​​բանականության որ տոկոսն է ընդունելի» հարցի լավ շրջանակը մնում է հետևյալը.

• Համատեքստային գիտակցություն . տարբեր աշխատանքներ, տարբեր շահեր: NIST AI RMF 1.0

• Արդյունքի վրա հիմնված . ճշգրտությունը, ինքնատիպությունը և գործնական արժեքը ավելի կարևոր են, քան մաքրության թեստերը։

• Աուդիտի ենթակա . դուք կարող եք բացատրել, թե ինչ է պատահել, եթե ինչ-որ մեկը հարցնի: Տնտեսական համագործակցության և զարգացման կազմակերպության (OECD) արհեստական ​​բանականության սկզբունքներ

• Մարդու սեփականություն . իրական անձը պատասխանատու է վերջնական արդյունքի համար (այո, նույնիսկ եթե դա նյարդայնացնող է): OECD արհեստական ​​բանականության սկզբունքներ

• Հանդիսատեսի նկատմամբ հարգանք . մարդիկ ատում են խաբված զգալը՝ նույնիսկ երբ բովանդակությունը «լավն» է։ ՅՈՒՆԵՍԿՕ-ի առաջարկություն արհեստական ​​ինտելեկտի էթիկայի վերաբերյալ

Բացի այդ, այն չպետք է պահանջի մտավոր մարմնամարզություն, օրինակ՝ «այդ նախադասությունը 40% արհեստական ​​բանականություն էր, թե՞ 60%», քանի որ այդ ճանապարհն ավարտվում է խելագարությամբ… ինչպես փորձել չափել, թե լազանյան որքանով է «պանրային» 🧀

---

«Արհեստական ​​բանականության տոկոսը» սահմանելու պարզ միջոց՝ առանց խելագարվելու 📏

Համեմատությունից առաջ, ահա մի ողջամիտ մոդել։ Մտածեք արհեստական ​​բանականության օգտագործման մասին շերտերով

1. Գաղափարների շերտ (մտքերի փոթորիկ, հուշումներ, ուրվագծեր)

2. Նախագծի շերտ (առաջին փուլի գրություն, կառուցվածք, ընդլայնումներ)

3. Խմբագրման շերտ (պարզության խմբագրումներ, տոնի հարթեցում, քերականություն)

4. Փաստերի շերտ (պնդումներ, վիճակագրություն, մեջբերումներ, կոնկրետություն)

5. Ձայնային շերտ (ոճ, հումոր, ապրանքանիշի անհատականություն, ապրված փորձ)

Եթե ​​արհեստական ​​բանականությունը մեծապես ազդում է փաստերի շերտի վրա, ընդունելի տոկոսը սովորաբար արագ նվազում է: Եթե արհեստական ​​բանականությունը հիմնականում գտնվում է «Գաղափար + Խմբագրում» շերտերում, մարդիկ հակված են ավելի հանգիստ լինել: Բաց արհեստական ​​բանականություն. ինչու են լեզվական մոդելները հալյուցինացիաներ առաջացնում NIST GenAI պրոֆիլում (AI RMF):

Այսպիսով, երբ մեկը հարցնում է, թե արհեստական ​​բանականության որ տոկոսն է ընդունելի, ես այն թարգմանում եմ հետևյալ կերպ.
Ո՞ր շերտերն են աջակցվում արհեստական ​​բանականությամբ, և որքանո՞վ են այդ շերտերը ռիսկային այս համատեքստում։ 🧠

---

Համեմատական ​​աղյուսակ՝ արհեստական ​​ինտելեկտի օգտագործման տարածված «բաղադրատոմսեր» և դրանց տեղավորումը 🍳

Ահա գործնական խաբեբա թերթիկ։ Ներառված են ձևաչափման թեթևակի առանձնահատկություններ, քանի որ իրական աղյուսակները երբեք կատարյալ չեն լինում, այնպես չէ՞։.

գործիք / մոտեցում	լսարան	գին	ինչու է այն աշխատում
Միայն արհեստական ​​բանականության գաղափարների փոխանակում	գրողներ, մարքեթոլոգներ, հիմնադիրներ	անվճարից մինչև վճարովի	Պահպանում է ինքնատիպությունը մարդկային, արհեստական ​​բանականությունը պարզապես գաղափարներ է ծնում՝ ինչպես աղմկոտ գործընկերը՝ էսպրեսսոյով
Արհեստական ​​բանականության ուրվագիծ + մարդկային նախագիծ	բլոգերներ, թիմեր, ուսանողներ (էթիկապես)	ցածրից մինչև միջին	Կառուցվածքն ավելի արագ է դառնում, ձայնը մնում է ձերը։ Բավականին անվտանգ է, եթե փաստերը ստուգվեն։
Մարդկային նախագիծ + արհեստական ​​բանականության խմբագրման անցաթուղթ	մասնագետների մեծ մասը	ցածր	Հիանալի է պարզության և տոնայնության համար։ Ռիսկը ցածր է մնում, եթե թույլ չտաք, որ այն «հորինի» մանրամասներ։ OpenAI. Արդյո՞ք ChatGPT-ն ճշմարտությունն է ասում։
Արհեստական ​​բանականության առաջին նախագիծ + մարդկային ինտենսիվ վերաշարադրում	զբաղված թիմեր, բովանդակության մասնագետներ	միջին	Արագ է, բայց պահանջում է կարգապահություն։ Հակառակ դեպքում դուք կուղարկեք անհամ սուպ… ներողություն 😬
Արհեստական ​​բանականության թարգմանություն + մարդկային վերանայում	գլոբալ թիմեր, աջակցություն	միջին	Լավ արագություն, բայց տեղական նրբերանգները կարող են մի փոքր անհամապատասխան լինել՝ ինչպես գրեթե համապատասխան կոշիկներ
Արհեստական ​​բանականության ամփոփագրեր ներքին նշումների համար	հանդիպումներ, հետազոտություններ, գործադիր թարմացումներ	ցածր	Արդյունավետության հաղթանակ։ Այնուամենայնիվ՝ հաստատեք հիմնական որոշումները, քանի որ ամփոփումները կարող են «ստեղծագործական» դառնալ։ OpenAI. ինչու են լեզվական մոդելները հալյուցինացիաներ առաջացնում։
Արհեստական ​​բանականության կողմից ստեղծված «մասնագիտական» խորհուրդներ	հանրային լսարան	տարբերվում է	Բարձր ռիսկ։ Վստահ է հնչում նույնիսկ սխալվելիս, ինչը մռայլ զուգորդում է։ ԱՀԿ. Արհեստական ​​բանականության էթիկան և կառավարումը առողջության համար
Լիովին արհեստական ​​բանականության կողմից ստեղծված հանրային բովանդակություն	սպամային կայքեր, ցածր ռիսկերի լցոնիչներ	ցածր	արհեստական ​​բանականության էթիկայի վերաբերյալ ՅՈՒՆԵՍԿՕ-ի երկարաժամկետ

Դուք կնկատեք, որ ես «լիովին արհեստական ​​բանականությունը» չեմ համարում բնույթով չար։ Այն պարզապես… հաճախ փխրուն է, ընդհանուր և հեղինակությանը վտանգող, երբ այն մարդկանց հետ է գործ ունենում։ 👀

---

Սցենարներով ընդունելի արհեստական ​​բանականության տոկոսներ՝ իրատեսական միջակայքեր 🎛️

Լավ, եկեք խոսենք թվերի մասին՝ ոչ թե որպես օրենքի, այլ որպես պաշտպանիչ ցանկապատերի։ Սրանք «ես պետք է գոյատևեմ առօրյա կյանքում» միջակայքերն են։.

1) Մարքեթինգային բովանդակություն և բլոգներ ✍️

• Հաճախ ընդունելի է՝ 20%-ից 60% արհեստական ​​բանականության աջակցություն

• Ռիսկը մեծանում է, երբ՝ պնդումները դառնում են կոնկրետ, համեմատությունները՝ ագրեսիվ, հայտնվում են վկայություններ, կամ դուք դրանք ներկայացնում եք որպես «անձնական կյանքի փորձ»։ FTC-ի մեկնաբանությունը հղում է կատարում արհեստական ​​բանականության մարքեթինգային պնդումների ռիսկերին։ ԱՄՆ հեղինակային իրավունքի գրասենյակի արհեստական ​​բանականության ուղեցույց։

Արհեստական ​​բանականությունը կարող է օգնել ձեզ ավելի արագ շարժվել այստեղ, բայց լսարանը կարող է հոտոտել ընդհանուր բովանդակությունը այնպես, ինչպես շները հոտոտում են վախը։ Իմ անհարմար փոխաբերությունն այսպիսին է. Արհեստական ​​բանականությամբ ծանրաբեռնված մարքեթինգային տեքստը նման է չլվացված լվացքի վրա ցողված օդեկոլոնի. այն փորձում է, բայց ինչ-որ բան այն չէ։ 😭

2) Ակադեմիական աշխատանքներ և ուսանողների կողմից ներկայացված աշխատանքներ 🎓

• Հաճախ ընդունելի է՝ 0%-ից մինչև 30% (կախված կանոններից և առաջադրանքից)

• Ավելի անվտանգ կիրառություններ՝ գաղափարների փոխանակում, ուրվագծում, քերականության ստուգում, ուսումնասիրության բացատրություններ

• Ռիսկը մեծանում է, երբ՝ արհեստական ​​բանականությունը գրում է փաստարկները, վերլուծությունները կամ «բնօրինակ մտածողությունը» DfE: Գեներատիվ արհեստական ​​բանականությունը կրթության մեջ

Մեծ խնդիրը միայն արդարությունը չէ, այլ սովորելը։ Եթե արհեստական ​​բանականությունն է մտածում, ապա ուսանողի ուղեղը նստած կլինի նստարանին՝ նարնջի կտորներ ուտելով։.

3) Աշխատանքային գրավոր աշխատանք (էլ. փոստեր, փաստաթղթեր, ստանդարտ ընթացակարգեր, ներքին նշումներ) 🧾

• Հաճախ ընդունելի է՝ 30%-ից մինչև 80%

• Ինչո՞ւ այդքան բարձր։ Ներքին գրելը պարզության և արագության մասին է, այլ ոչ թե գրական մաքրության։

• Ռիսկը կտրուկ աճում է, երբ՝ քաղաքականության լեզուն ունի իրավական հետևանքներ, կամ տվյալների ճշգրտությունը կարևոր է, NIST AI RMF 1.0

Շատ ընկերություններ արդեն իսկ լուռ գործում են «բարձր արհեստական ​​ինտելեկտի աջակցությամբ»։ Նրանք պարզապես դա այդպես չեն անվանում։ Ավելի շուտ դա նման է «մենք արդյունավետ ենք գործում», ինչը, իհարկե, արդարացի է։.

4) Հաճախորդների աջակցություն և չաթի պատասխաններ 💬

• Հաճախ ընդունելի է՝ 40%-ից մինչև 90%՝ պաշտպանիչ ցանկապատերով

• Անքննարկելի՝ էսկալացիայի ուղիներ, հաստատված գիտելիքների բազա, ծայրահեղ դեպքերի համար ուժեղ վերանայում

• Ռիսկը մեծանում է, երբ՝ արհեստական ​​բանականությունը խոստումներ է տալիս, վերադարձնում է գումար կամ քաղաքականության բացառություններ է տալիս։ OpenAI. Արդյո՞ք ChatGPT-ն ճշմարտությունն է ասում։ NIST GenAI պրոֆիլ (AI RMF):

Հաճախորդները դեմ չեն արագ օգնությանը։ Նրանք դեմ են սխալ օգնությանը։ Նրանք ավելի շատ դեմ են վստահ սխալ օգնությանը։.

5) Լրագրություն, հանրային տեղեկատվություն, առողջապահություն, իրավական թեմաներ 🧠⚠️

• Հաճախ ընդունելի է՝ 0%-ից մինչև 25% արհեստական ​​բանականության գրավոր օգնություն

• Ավելի ընդունելի է՝ արհեստական ​​բանականություն տառադարձման, մոտավոր ամփոփումների, կազմակերպման համար

• Ռիսկը կտրուկ աճում է, երբ՝ արհեստական ​​բանականությունը «լրացնում է բացերը» կամ անորոշությունը հարթեցնում է կեղծ վստահության։ AP: Ստանդարտներ գեներատիվ արհեստական ​​բանականության վերաբերյալ։ ԱՀԿ ուղեցույց առողջապահության ոլորտում գեներատիվ արհեստական ​​բանականության վերաբերյալ։

Այստեղ «տոկոսը» սխալ ոսպնյակ է։ Դուք ցանկանում եք մարդկային խմբագրական վերահսկողություն և ուժեղ ստուգում։ Արհեստական ​​բանականությունը կարող է օգնել, բայց այն չպետք է լինի որոշող ուղեղը։ SPJ էթիկայի կանոնագիրք

---

Վստահության գործոնը. ինչու է բացահայտումը փոխում ընդունելի տոկոսը 🧡

Մարդիկ բովանդակությունը չեն գնահատում միայն որակով։ Նրանք այն գնահատում են նաև հարաբերությամբ ։ Իսկ հարաբերությունները գալիս են զգացմունքների հետ միասին։ (Նյարդայնացնող է, բայց ճիշտ է։)

Եթե ​​ձեր լսարանը հավատում է

• դու թափանցիկ ես,

• դու պատասխանատու ես,

• Դուք չեք կեղծում ձեր փորձը,

...այդ դեպքում դուք հաճախ կարող եք ավելի շատ արհեստական ​​բանականություն օգտագործել առանց հակազդեցության։

Բայց եթե ձեր լսարանը զգա

• թաքնված ավտոմատացում,

• կեղծ «անձնական պատմություններ»,

• արտադրված իշխանություն,

...ապա նույնիսկ արհեստական ​​բանականության փոքր ներդրումը կարող է առաջացնել «ոչ, ես դուրս եմ» արձագանքը։ Թափանցիկության դիլեման. արհեստական ​​բանականության բացահայտումը և վստահությունը (Շիլկե, 2025) Օքսֆորդի Ռոյթերսի ինստիտուտի հոդված արհեստական ​​բանականության բացահայտման և վստահության վերաբերյալ (2024)

Այսպիսով, երբ հարցնում եք, թե արհեստական ​​բանականության որ տոկոսն է ընդունելի , ներառեք այս թաքնված փոփոխականը՝

• Վստահո՞ւմ եք բանկային հաշվին։ Կարող եք ավելի շատ բան ծախսել։

• Բանկային հաշվի վստահությունը ցածր է՞։ Արհեստական ​​բանականությունը դառնում է խոշորացույց՝ ձեր ամեն ինչի համար։

---

«Ձայնի խնդիրը». ինչու՞ արհեստական ​​բանականության տոկոսը կարող է աննկատելիորեն հարթեցնել ձեր աշխատանքը 😵💫

Նույնիսկ երբ արհեստական ​​բանականությունը ճշգրիտ է, այն հաճախ հարթեցնում է եզրերը։ Իսկ եզրերն են, որտեղ ապրում է անհատականությունը։.

Ձայնային շերտում չափազանց շատ արհեստական ​​բանականության ախտանիշները

• Ամեն ինչ քաղաքավարի լավատեսական է հնչում, կարծես փորձում են ձեզ բեժ գույնի բազմոց վաճառել

• Կատակները վերջանում են… բայց հետո ներողություն խնդրում եմ

• Հստակ կարծիքները նոսրացվում են «կախված է» մտքից

• Հատուկ փորձառությունները դառնում են «շատերն ասում են»

• Ձեր գրվածքը կորցնում է փոքր, յուրօրինակ առանձնահատկությունները (որոնք սովորաբար ձեր առավելությունն են):

Ահա թե ինչու են «ընդունելի արհեստական ​​բանականության» ռազմավարությունների մեծ մասը այսպիսի տեսք ունենում

• կառուցվածքի և պարզության հարցում

• Մարդիկ մատակարարում են ճաշակ + դատողություն + պատմություն + դիրքորոշում 😤

Որովհետև համը այն մասն է, որն ամենադժվարն է ավտոմատացնել՝ առանց վարսակի փաթիլների վերածվելու։.

---

Ինչպե՞ս սահմանել արհեստական ​​բանականության տոկոսային քաղաքականություն, որը չի պայթի առաջին արգումենտից 🧩

Եթե ​​սա անում եք ինքներդ ձեզ կամ ձեր թիմի համար, մի՛ գրեք հետևյալ տեսակի քաղաքականություն

«Ոչ ավելի, քան 30% արհեստական ​​բանականություն»։

Մարդիկ անմիջապես կհարցնեն. «Ինչպե՞ս չափենք դա», և հետո բոլորը կհոգնեն ու կվերադառնան գործնականում օգտագործելուն։.

Դրա փոխարեն, սահմանեք կանոններ ըստ շերտի և ռիսկի . NIST AI RMF 1.0 OECD AI սկզբունքներ

Գործնական քաղաքականության ձևանմուշ (գողացեք սա)

• Արհեստական ​​բանականությունը թույլ է տալիս. գաղափարների փոթորիկ, ուրվագծում, հստակեցում, ձևաչափում, թարգմանության նախագծեր ✅

• Արհեստական ​​բանականությունը սահմանափակված է՝ օրիգինալ վերլուծություն, վերջնական պնդումներ, զգայուն թեմաներ, հանրությանը ուղղված «փորձագիտական ​​խորհրդատվություն» ⚠️ ԱՀԿ. Արհեստական ​​բանականության էթիկա և կառավարում առողջապահության համար

• Միշտ պարտադիր է՝ մարդկային վերանայում, փաստերի ստուգում՝ մանրամասների համար, հաշվետվողականության հաստատում 🧍

• Երբեք թույլատրված չէ. կեղծ վկայություններ, հորինված վկայականներ, հորինված «ես փորձեցի սա» պատմություններ 😬 FTC-ի մեկնաբանությունը հղում է կատարում արհեստական ​​բանականության մասին խաբուսիկ պնդումներին Reuters: FTC-ն խստացնում է արհեստական ​​բանականության մասին խաբուսիկ պնդումները (2024-09-25)

Այնուհետև, եթե ձեզ թիվ է անհրաժեշտ, ավելացրեք միջակայքեր՝

• Ներքին ցածր ռիսկեր՝ մինչև «բարձր օգնություն»

• Հանրային բովանդակություն՝ «միջին օգնություն»

• Բարձր ռիսկի մասին տեղեկատվություն. «նվազագույն օգնություն»

Այո՛, այն մշուշոտ է։ Կյանքը մշուշոտ է։ Փորձելով այն պարզ դարձնել՝ դու վերջում ստանում ես անհեթեթ կանոններ, որոնց ոչ ոք չի հետևում։ 🙃

---

Գործնական ինքնաստուգման ցանկ «Արհեստական ​​բանականության որ տոկոսն է ընդունելի» հարցման համար 🧠✅

Երբ որոշում եք, թե արդյոք ձեր արհեստական ​​ինտելեկտի օգտագործումը ընդունելի է, ստուգեք հետևյալը

• Դուք կարող եք բարձրաձայն պաշտպանել գործընթացը՝ առանց ցնցվելու։.

• Արհեստական ​​բանականությունը չի ներկայացրել որևէ պնդում, որը դուք չեք ստուգել։ OpenAI. Արդյո՞ք ChatGPT-ն ճշմարտությունն է ասում։

• Արդյունքը հնչում է ինչպես դու, այլ ոչ թե օդանավակայանի հայտարարություն։.

• Եթե ​​ինչ-որ մեկը իմանար, որ արհեստական ​​բանականությունը օգնում է, նա իրեն խաբված չէր զգա։ Ռոյթերս և արհեստական ​​բանականություն (թափանցիկության մոտեցում)

• Եթե ​​սա սխալ է, կարող եք նշել, թե ով է վնասվել և որքան ծանր։ NIST AI RMF 1.0

• Դուք ավելացրեցիք իրական արժեք, այլ ոչ թե սեղմեցիք «Ստեղծել» և ուղարկել այն։.

Եթե ​​դրանք մաքուր վայրէջք կատարեն, ձեր «տոկոսը» հավանաբար նորմալ է։.

Նաև, փոքրիկ խոստովանություն. երբեմն արհեստական ​​բանականության ամենաէթիկական կիրառումը ձեր էներգիան խնայելն է այն մասերի համար, որոնք պահանջում են մարդկային ուղեղ։ Դժվար մասերի։ Ամենաբարդ մասերի։ «Ես պետք է որոշեմ, թե ինչին եմ հավատում» մասերի համար։ 🧠✨

---

Հակիրճ ամփոփում և եզրափակիչ նշումներ 🧾🙂

Այսպիսով՝ արհեստական ​​բանականության որ տոկոսն է ընդունելի։ Այն ավելի քիչ է կախված մաթեմատիկայից և ավելի շատ՝ խաղադրույքներից, շերտերից, ստուգումից և վստահությունից ։ NIST AI RMF 1.0

Եթե ​​ուզում եք պարզ ուտեստ՝

• Ցածր խաղադրույքներ + ներքին աշխատանք. արհեստական ​​բանականությունը կարող է մեծ մաս կազմել (նույնիսկ դրա մեծ մասը), եթե մարդը հաշվետու է։ Տնտեսական համագործակցության և զարգացման կազմակերպության (OECD) արհեստական ​​բանականության սկզբունքներ

• Հանրային բովանդակություն. արհեստական ​​բանականությունը լավ է օժանդակ դերերում, բայց մարդկային դատողությունը պետք է առաջնորդի ուղերձը։

• Բարձր ռիսկային տեղեկատվություն (առողջապահություն, իրավական, անվտանգություն, լրագրություն). արհեստական ​​բանականության օգնությունը նվազագույնի հասցնել և խիստ վերահսկել ԱՀԿ ուղեցույցը առողջապահական աշխատուժի գեներատիվ արհեստական ​​բանականության վերաբերյալ. գեներատիվ արհեստական ​​բանականության վերաբերյալ ստանդարտներ

• Երբեք մի օգտագործեք արհեստական ​​բանականությունը՝ կեղծելու ապրած փորձը, հավատարմագրերը կամ արդյունքները . այդտեղ է, որ վստահությունը մեռնում է 😬 ԱՄՆ-ի դաշնային հանձնաժողովի մեկնաբանությունը հղում է կատարում խաբուսիկ արհեստական ​​բանականությանը, պնդում է ԱՄՆ հեղինակային իրավունքի գրասենյակի արհեստական ​​բանականության ուղեցույցը։

Եվ ահա իմ մի փոքր դրամատիկ չափազանցությունը (քանի որ մարդիկ դա անում են).
Եթե ձեր աշխատանքը կառուցված է վստահության վրա, ապա «ընդունելի արհեստական ​​բանականություն» է համարվում այն, ինչը դեռևս պաշտպանում է այդ վստահությունը, երբ ոչ ոք չի նայում: ՅՈՒՆԵՍԿՕ-ի առաջարկություն արհեստական ​​բանականության էթիկայի վերաբերյալ

Ահա ձեր Հաճախ տրվող հարցերի ավելի համապարփակ և հստակ տարբերակը

Հաճախակի տրվող հարցեր

Արհեստական ​​բանականության որ տոկոսն է ընդունելի աշխատանքի տեսակների մեծ մասում։

Չկա որևէ միասնական տոկոս, որը կհամապատասխանի յուրաքանչյուր առաջադրանքի: Ավելի լավ չափանիշ է արհեստական ​​բանականության օգտագործումը գնահատել ներգրավված ռիսկերի, սխալի ռիսկի, լսարանի սպասումների և աշխատանքի այն մասի հիման վրա, որը արհեստական ​​բանականությունը նպաստել է: Բարձր բաժինը կարող է լիովին բավարար լինել ներքին նշումների համար, մինչդեռ շատ ավելի ցածր բաժինն ավելի խելամիտ է հանրությանը ուղղված կամ զգայուն նյութերի համար:.

Ինչպե՞ս չափել արհեստական ​​բանականության օգտագործումը՝ առանց ճշգրիտ տոկոսների վրա կենտրոնանալու։

Գործնական մոտեցումը շերտերով մտածելն է, այլ ոչ թե յուրաքանչյուր նախադասությանը համարակալել փորձելը: Այս հոդվածը արհեստական ​​բանականության օգտագործումը դիտարկում է գաղափարի, նախագծի, խմբագրման, փաստի և ձայնի շերտերի միջև: Սա ավելի հեշտացնում է ռիսկի գնահատումը, քանի որ արհեստական ​​բանականության ներգրավվածությունը փաստերի կամ անձնական կարծիքի մեջ սովորաբար ավելի կարևոր է, քան ուղեղային փոթորկի կամ քերականության հարցում օգնությունը:.

Արհեստական ​​բանականության որ տոկոսն է ընդունելի բլոգային գրառումների և մարքեթինգային բովանդակության համար։

Բլոգային գրառումների և մարքեթինգի համար կարող է կիրառվել արհեստական ​​բանականության լայն շրջանակ՝ մոտ 20%-ից մինչև 60% աջակցություն: Արհեստական ​​բանականությունը կարող է օգնել ուրվագծերի, կառուցվածքի և մաքրման հարցում, եթե մարդը դեռևս վերահսկում է ձայնը և ստուգում պնդումները: Ռիսկը արագորեն աճում է, երբ բովանդակությունը ներառում է ուժեղ համեմատություններ, վկայություններ կամ լեզու, որը ենթադրում է անձնական փորձ:.

Հնարավո՞ր է արհեստական ​​բանականություն օգտագործել դպրոցական առաջադրանքների կամ ակադեմիական գրավոր աշխատանքների համար։

Ակադեմիական միջավայրերում ընդունելի օգտագործումը հաճախ շատ ավելի ցածր է, սովորաբար մոտ 0%-ից մինչև 30%, կախված կանոններից և առաջադրանքից: Ավելի անվտանգ օգտագործումներից են գաղափարների փոթորիկը, ուրվագծումը, քերականության աջակցությունը և ուսումնական օգնությունը: Խնդիրները սկսվում են, երբ արհեստական ​​բանականությունը տրամադրում է այն վերլուծությունը, փաստարկը կամ ինքնատիպ մտածողությունը, որը ուսանողը պետք է զարգացնի:.

Որքա՞ն արհեստական ​​բանականություն է ընդունելի ներքին աշխատանքային փաստաթղթերի և էլեկտրոնային նամակների համար։

Աշխատանքային միջավայրում գրավոր աշխատանքը հաճախ ավելի ճկուն կատեգորիաներից մեկն է, որտեղ արհեստական ​​բանականության օգնությամբ օգնությունը կազմում է մոտ 30%-ից 80%: Շատ ներքին փաստաթղթեր գնահատվում են ավելի շատ պարզության և արագության, քան ինքնատիպության հիման վրա: Այնուամենայնիվ, մարդկային վերանայումը դեռևս կարևոր է, երբ նյութը ներառում է քաղաքականության լեզու, զգայուն մանրամասներ կամ կարևոր փաստական ​​պնդումներ:.

Կարո՞ղ են հաճախորդների սպասարկման թիմերը մեծապես հույսը դնել արհեստական ​​բանականության պատասխանների վրա։

Այո, շատ աշխատանքային հոսքերում, թեև միայն ուժեղ պաշտպանիչ ցանկապատերի դեպքում: Հոդվածում առաջարկվում է մոտավորապես 40%-ից 90% արհեստական ​​բանականության աջակցություն հաճախորդների արձագանքների համար, երբ թիմերն ունեն էսկալացիայի ուղիներ, հաստատված գիտելիքների աղբյուրներ և անսովոր դեպքերի վերանայում: Ավելի մեծ վտանգը ոչ թե ավտոմատացումն է, այլ արհեստական ​​բանականության կողմից վստահ խոստումներ, բացառություններ կամ պարտավորություններ տալը, որոնք երբեք նախատեսված չեն եղել:.

Արհեստական ​​բանականության որ տոկոսն է ընդունելի առողջապահության, իրավական, լրագրության կամ այլ բարձր ռիսկային թեմաների համար։

Բարձր ռիսկային ոլորտներում տոկոսային հարցը պակաս կարևոր է, քան վերահսկիչ հարցը: Արհեստական ​​բանականությունը կարող է օգնել տառադարձման, մոտավոր ամփոփումների կամ կազմակերպման հարցում, բայց վերջնական դատողությունն ու ստուգումը պետք է մնան խիստ մարդկային: Այս ոլորտներում ընդունելի Արհեստական ​​բանականության գրավոր օգնությունը հաճախ նվազագույնի է հասցվում՝ մոտ 0%-ից մինչև 25%, քանի որ վստահ սխալի արժեքը շատ ավելի բարձր է:.

Արդյո՞ք արհեստական ​​բանականության օգտագործման բացահայտումը մարդկանց ավելի հանդուրժող է դարձնում դրա նկատմամբ։

Շատ դեպքերում թափանցիկությունն ավելի շատ է ձևավորում արձագանքը, քան հում տոկոսը։ Մարդիկ ավելի հարմարավետ են զգում արհեստական ​​բանականության օգնության հետ, երբ գործընթացը թվում է բաց, հաշվետու և չի քողարկվում որպես մարդկային փորձ կամ ապրված փորձ։ Նույնիսկ թաքնված ավտոմատացման փոքր քանակը կարող է խաթարել վստահությունը, երբ ընթերցողները մոլորության մեջ են ընկնում աշխատանքի հեղինակի վերաբերյալ։.

Ինչո՞ւ է արհեստական ​​բանականությունը երբեմն գրվածքը դարձնում անհարմար, նույնիսկ երբ այն տեխնիկապես ճիշտ է։

Հոդվածում սա նկարագրվում է որպես ձայնային խնդիր։ Արհեստական ​​բանականությունը հաճախ արձակը վերածում է հղկված, բայց միևնույն ժամանակ ընդհանուր բանի, ինչը կարող է սպառել հումորը, համոզմունքը, կոնկրետությունը և անհատական ​​բնավորությունը։ Ահա թե ինչու շատ թիմեր թույլ են տալիս, որ արհեստական ​​բանականությունը աջակցի կառուցվածքին և պարզությանը, մինչդեռ մարդը պահպանում է ճաշակի, դատողության, պատմողականության և ուժեղ տեսակետների վերահսկողությունը։.

Ինչպե՞ս կարող է թիմը սահմանել արհեստական ​​բանականության քաղաքականություն, որին մարդիկ կհետևեն։

Գործուն քաղաքականությունը սովորաբար կենտրոնանում է առաջադրանքների և ռիսկի վրա, այլ ոչ թե կոշտ տոկոսային սահմանաչափի վրա: Հոդվածում խորհուրդ է տրվում թույլատրել արհեստական ​​բանականության օգտագործումը գաղափարների փոխանակման, ուրվագծման, խմբագրման, ձևաչափման և նախագծերի թարգմանության համար, միաժամանակ սահմանափակելով այն բնօրինակ վերլուծության, զգայուն թեմաների և փորձագիտական ​​խորհրդատվության համար: Այն պետք է նաև պահանջի մարդկային վերանայում, փաստերի ստուգում, հաշվետվողականություն և կեղծ վկայությունների կամ հորինված փորձի հստակ արգելք:.

Հղումներ

1. Առողջապահության համաշխարհային կազմակերպություն (ԱՀԿ) - Առողջապահության ոլորտում գեներատիվ արհեստական ​​բանականության վերաբերյալ ԱՀԿ ուղեցույց - who.int

2. Առողջապահության համաշխարհային կազմակերպություն (ԱՀԿ) - Արհեստական ​​բանականության էթիկա և կառավարում առողջության համար - who.int

3. Ստանդարտների և տեխնոլոգիաների ազգային ինստիտուտ (NIST) - AI RMF 1.0 - nvlpubs.nist.gov

4. Ստանդարտների և տեխնոլոգիաների ազգային ինստիտուտ (NIST) - GenAI պրոֆիլ (AI RMF) - nvlpubs.nist.gov

5. Տնտեսական համագործակցության և զարգացման կազմակերպություն (OECD) - OECD արհեստական ​​բանականության սկզբունքներ - oecd.ai

6. ՅՈՒՆԵՍԿՕ - Արհեստական ​​բանականության էթիկայի վերաբերյալ առաջարկություն - unesco.org

7. ԱՄՆ հեղինակային իրավունքի գրասենյակ - Արհեստական ​​բանականության քաղաքականության ուղեցույց - copyright.gov

8. Դաշնային առևտրի հանձնաժողով (FTC) - մեկնաբանություն՝ հղում անելով արհեստական ​​բանականության մարքեթինգի վերաբերյալ պնդումների ռիսկերին - ftc.gov

9. Մեծ Բրիտանիայի Կրթության նախարարություն (DfE) - Գեներատիվ արհեստական ​​բանականություն կրթության մեջ - gov.uk

10. Associated Press (AP) - Ստանդարտներ գեներատիվ արհեստական ​​բանականության շուրջ - ap.org

11. Մասնագիտական ​​լրագրողների միություն (SPJ) - SPJ էթիկայի կանոնագիրք - spj.org

12. Ռոյթերս - FTC-ն հետապնդում է արհեստական ​​ինտելեկտի խաբուսիկ պնդումները (2024-09-25) - reuters.com

13. Ռոյթերս - Ռոյթերս և արհեստական ​​բանականություն (թափանցիկության մոտեցում) - reuters.com

14. Օքսֆորդի համալսարան (Ռոյթերսի ինստիտուտ) - Արհեստական ​​բանականության բացահայտում և վստահություն (2024) - ora.ox.ac.uk

15. ScienceDirect - Թափանցիկության դիլեման. Արհեստական ​​բանականության բացահայտում և վստահություն (Շիլկե, 2025) - sciencedirect.com

16. OpenAI - Ինչու են լեզվական մոդելները հալյուցինացիաներ առաջացնում - openai.com

17. OpenAI օգնության կենտրոն - Արդյո՞ք ChatGPT-ն ճշմարտությունն է ասում: - help.openai.com

Գտեք արհեստական ​​բանականության վերջին նորույթները պաշտոնական արհեստական ​​բանականության օգնականների խանութում

Մեր մասին