Ի՞նչ է արհեստական ​​բանականության էթիկան։

Ի՞նչ է արհեստական ​​բանականության էթիկան։

Այս տերմինը հնչում է վեհ, բայց նպատակը չափազանց գործնական է՝ ստեղծել արհեստական ​​բանականության համակարգեր, որոնց մարդիկ կարող են վստահել, քանի որ դրանք նախագծված, կառուցված և օգտագործվում են այնպես, որ հարգեն մարդու իրավունքները, նվազեցնեն վնասը և իրական օգուտ բերեն։ Այսքանը, հիմնականում։ 

Հոդվածներ, որոնք կարող են ձեզ դուր գալ կարդալ սրանից հետո.

🔗 Ի՞նչ է MCP-ն արհեստական ​​բանականության մեջ։
Բացատրում է մոդուլային հաշվարկային արձանագրությունը և դրա դերը արհեստական ​​ինտելեկտում։

🔗 Ի՞նչ է եզրային արհեստական ​​բանականությունը (Edge AI)
Ներառում է, թե ինչպես են եզրերի վրա հիմնված մշակումը հնարավորություն տալիս ավելի արագ, տեղական արհեստական ​​ինտելեկտի որոշումներ կայացնել։

🔗 Ի՞նչ է գեներատիվ արհեստական ​​բանականությունը
Ներկայացնում է մոդելներ, որոնք ստեղծում են տեքստ, պատկերներ և այլ օրիգինալ բովանդակություն։

🔗 Ի՞նչ է գործակալական արհեստական ​​բանականությունը
Նկարագրում է ինքնավար արհեստական ​​ինտելեկտի գործակալներ, որոնք ունակ են նպատակային որոշումներ կայացնելուն։

Ի՞նչ է արհեստական ​​բանականության էթիկան։ Պարզ սահմանում 🧭

Արհեստական ​​բանականության էթիկան սկզբունքների, գործընթացների և պաշտպանիչ ցանկապատերի ամբողջություն է, որը ուղղորդում է, թե ինչպես ենք մենք նախագծում, մշակում, տեղակայում և կառավարում արհեստական ​​բանականությունը, որպեսզի այն պաշտպանի մարդու իրավունքները, արդարությունը, հաշվետվողականությունը, թափանցիկությունը և սոցիալական բարօրությունը: Մտածեք դրա մասին որպես ալգորիթմների ամենօրյա կանոնների՝ լրացուցիչ ստուգումներով այն տարօրինակ անկյունների համար, որտեղ բաները կարող են սխալ ընթանալ:

Համաշխարհային չափանիշները հաստատում են սա. ՅՈՒՆԵՍԿՕ-ի առաջարկությունը կենտրոնանում է մարդու իրավունքների, մարդկային վերահսկողության և արդարադատության վրա՝ թափանցիկությունն ու արդարությունը որպես անվիճելի արժեքներ [1]: Տնտեսական համագործակցության և զարգացման կազմակերպության (OECD) արհեստական ​​բանականության սկզբունքները նպատակ ունեն ստեղծել վստահելի արհեստական ​​բանականություն, որը հարգում է ժողովրդավարական արժեքները՝ միաժամանակ մնալով գործնական քաղաքականության և ինժեներական թիմերի համար [2]:

Ամփոփելով՝ արհեստական ​​բանականության էթիկան պատին կախված պաստառ չէ։ Այն թիմերի կողմից օգտագործվող ձեռնարկ է՝ ռիսկերը կանխատեսելու, վստահելիությունը ապացուցելու և մարդկանց պաշտպանելու համար։ NIST-ի արհեստական ​​բանականության ռիսկերի կառավարման շրջանակը էթիկան դիտարկում է որպես ակտիվ ռիսկերի կառավարում արհեստական ​​բանականության ողջ կյանքի ցիկլի ընթացքում [3]:

Ի՞նչն է դարձնում արհեստական ​​բանականության էթիկան լավը ✅

Ահա ուղիղ տարբերակը։ Արհեստական ​​բանականության էթիկայի լավ ծրագիր.

  • Ապրված է, ոչ թե լամինացված ՝ քաղաքականություններ, որոնք խթանում են իրական ճարտարագիտական ​​​​գործունեությունն ու վերանայումները։

  • Սկսվում է խնդրի ձևակերպումից . եթե նպատակը սխալ է, ապա արդարության ոչ մի լուծում չի փրկի այն։

  • Փաստաթղթեր՝ որոշումներ ՝ ինչու՞ այս տվյալները, ինչու՞ այս մոդելը, ինչու՞ այս շեմը։

  • Թեստեր համատեքստով . գնահատեք ենթախմբով, այլ ոչ թե միայն ընդհանուր ճշգրտությամբ (NIST-ի հիմնական թեմա) [3]:

  • Ցուցադրում է դրա աշխատանքը ՝ մոդելային քարտեր, տվյալների հավաքածուի փաստաթղթեր և օգտագործողի հստակ հաղորդակցություններ [5]:

  • Կառուցում է հաշվետվողականություն ՝ անվանական սեփականատերեր, էսկալացիայի ուղիներ, աուդիտի հնարավորությունը։

  • Բացահայտ հավասարակշռում է փոխզիջումները ՝ անվտանգությունն ընդդեմ օգտակարության և գաղտնիության, գրի առնված։

  • Կապվում է օրենքի հետ ՝ ռիսկի վրա հիմնված պահանջներ, որոնք մասշտաբավորում են վերահսկողությունը՝ ազդեցությամբ (տե՛ս ԵՄ արհեստական ​​բանականության մասին օրենքը) [4]:

Եթե ​​դա չի փոխում որևէ ապրանքի վերաբերյալ որոշում, ապա դա էթիկա չէ, այլ դեկոր։

Արագ պատասխան կարևոր հարցին. Ի՞նչ է արհեստական ​​բանականության էթիկան։ 🥤

Ահա թե ինչպես են թիմերը պատասխանում երեք կրկնվող հարցերի՝ կրկին ու կրկին.

  1. Պե՞տք է սա կառուցենք։

  2. Եթե ​​այո, ինչպե՞ս կարող ենք նվազեցնել վնասը և ապացուցել այն։

  3. Երբ իրերը վատ են ընթանում, ո՞վ է պատասխանատու և ի՞նչ է կատարվում հաջորդիվ։

Ձանձրալիորեն գործնական։ Զարմանալիորեն դժվար։ Արժանի էր։

60 վայրկյան տևողությամբ մինի-գործ (պրակտիկ փորձ) 📎

Ֆինտեխ թիմը խարդախության մոդել է ներկայացնում մեծ ընդհանուր ճշգրտությամբ: Երկու շաբաթ անց որոշակի տարածաշրջանից աջակցության տոմսերի կտրուկ աճ է նկատվում՝ օրինական վճարումները արգելափակվում են: Ենթախմբի վերանայումը ցույց է տալիս, որ այդ տեղանքի համար հետադարձ կապը միջինից 12 միավորով ցածր է: Թիմը վերանայում է տվյալների ծածկույթը, վերապատրաստվում՝ ավելի լավ ներկայացվածությամբ և հրապարակում է թարմացված մոդելային քարտ , որը փաստաթղթավորում է փոփոխությունը, հայտնի նախազգուշացումները և օգտատիրոջ բողոքարկման ուղին: Ճշգրտությունը նվազում է մեկ միավորով. հաճախորդների վստահությունը բարձրանում է: Սա էթիկա է որպես ռիսկերի կառավարում և օգտատիրոջ հարգանք , այլ ոչ թե հրապարակող [3][5]:

Գործիքներ և շրջանակներ, որոնք կարող եք իրականում օգտագործել 📋

(Միտումնավոր ներառված են մանրուքներ՝ սա իրական կյանքն է):

Գործիք կամ շրջանակ Լսարան Գինը Ինչու է այն աշխատում Նշումներ
NIST արհեստական ​​բանականության ռիսկերի կառավարման շրջանակ Արտադրանք, ռիսկ, քաղաքականություն Անվճար Մաքուր գործառույթներ՝ Կառավարել, Քարտեզագրել, Չափել, Կառավարել, Հավասարեցնել թիմերը Կամավոր, լայնորեն հիշատակվող [3]
Տնտեսական համագործակցության և զարգացման կազմակերպության (OECD) արհեստական ​​բանականության սկզբունքները Գործադիրներ, քաղաքականության մշակողներ Անվճար Արժեքներ + գործնական խորհուրդներ հուսալի արհեստական ​​բանականության համար Հաստատուն կառավարում հյուսիսային աստղ [2]
ԵՄ արհեստական ​​բանականության մասին օրենք (ռիսկի վրա հիմնված) Իրավական, համապատասխանության, տեխնիկական տնօրենների Անվճար* Ռիսկի մակարդակները սահմանում են համաչափ վերահսկողություն բարձր ազդեցություն ունեցող օգտագործման համար Համապատասխանության ծախսերը տարբեր են [4]
Մոդելային քարտեր ML ինժեներներ, PM-ներ Անվճար Ստանդարտացնում է, թե ինչ է մոդելը, ինչ է անում և որտեղ է այն ձախողվում Թուղթ + օրինակներ գոյություն ունեն [5]
Տվյալների հավաքածուի փաստաթղթեր («տվյալների թերթիկներ») Տվյալների գիտնականներ Անվճար Բացատրում է տվյալների ծագումը, ծածկույթը, համաձայնությունը և ռիսկերը Վերաբերվեք դրան որպես սննդային արժեքի պիտակի

Խորը ուսումնասիրություն 1 - Սկզբունքները գործողության մեջ, ոչ թե տեսության մեջ 🏃

  • Արդարություն - Գնահատեք կատարողականը ժողովրդագրական և համատեքստային ցուցանիշներով. ընդհանուր չափանիշները թաքցնում են վնասը [3]:

  • Հաշվետվողականություն - Նշանակեք սեփականատերեր տվյալների, մոդելի և տեղակայման որոշումների համար: Պահպանեք որոշումների գրանցամատյաններ:

  • Թափանցիկություն - Օգտագործեք մոդելային քարտեր. տեղեկացրեք օգտատերերին, թե որքանով է ավտոմատացված որոշումը և ինչպիսի՞ միջոցներ կան [5]:

  • Մարդկային վերահսկողություն - Մարդկանց տեղեկացնել բարձր ռիսկային որոշումների կայացման գործընթացի մասին՝ իրական կասեցման/չեղարկման լիազորություններով (որը հստակորեն նշվել է ՅՈՒՆԵՍԿՕ-ի կողմից) [1]:

  • Գաղտնիություն և անվտանգություն - Նվազագույնի հասցրեք և պաշտպանեք տվյալները. հաշվի առեք եզրակացության ժամանակի արտահոսքը և տվյալների հետագա չարաշահումը։

  • Բարեգործություն - ցույց տվեք սոցիալական օգուտը, այլ ոչ թե պարզապես պարզ KPI-ներ (OECD-ն շրջանակում է այս հավասարակշռությունը) [2]:

Փոքրիկ շեղում. թիմերը երբեմն ժամերով վիճում են չափանիշների անվանումների շուրջ՝ անտեսելով իրական վնասի հարցը։ Զվարճալի է, թե ինչպես է դա պատահում։

Խորը ուսումնասիրություն 2 - Ռիսկերը և դրանց չափման եղանակները 📏

Էթիկական արհեստական ​​բանականությունը դառնում է կոնկրետ, երբ դուք վնասին վերաբերվում եք որպես չափելի ռիսկի։

  • Համատեքստային քարտեզագրում - Ո՞վ է տուժում, ուղղակիորեն և անուղղակիորեն: Ի՞նչ որոշումների կայացման լիազորություններ ունի համակարգը:

  • Տվյալների համապատասխանություն - ներկայացում, շեղում, պիտակավորման որակ, համաձայնության ուղիներ։

  • Մոդելի վարքագիծ - Բաշխման տեղաշարժի, հակառակորդական հուշումների կամ չարամիտ մուտքերի դեպքում ձախողման ռեժիմներ։

  • Ազդեցության գնահատում - Լարվածություն × հավանականություն, մեղմացման միջոցառումներ և մնացորդային ռիսկ։

  • Կենսական ցիկլի կառավարում ՝ խնդրի մշակումից մինչև տեղակայումից հետո մոնիթորինգ։

NIST-ը սա բաժանում է չորս գործառույթի, որոնք թիմերը կարող են ընդունել առանց անիվը վերափոխելու՝ կառավարել, քարտեզագրել, չափել, կառավարել [3]:

Խորը ուսումնասիրություն 3 - Փաստաթղթեր, որոնք կփրկեն ձեզ ավելի ուշ 🗂️

Երկու համեստ արտեֆակտներ ավելին են անում, քան ցանկացած կարգախոս.

  • Մոդելային քարտեր - Ինչի՞ համար է մոդելը, ինչպես է այն գնահատվել, որտեղ է այն ձախողվել, էթիկական նկատառումներ և նախազգուշացումներ՝ կարճ, կառուցվածքային, ընթեռնելի [5]:

  • Տվյալների հավաքածուի փաստաթղթավորում («տվյալների թերթիկներ») - Ինչու են գոյություն ունենում այս տվյալները, ինչպես են դրանք հավաքագրվել, ովքեր են ներկայացված, հայտնի բացթողումները և առաջարկվող կիրառությունները։

Եթե ​​երբևէ ստիպված եք եղել կարգավորող մարմիններին կամ լրագրողներին բացատրել, թե ինչու է որևէ մոդել վատ վարվել, դուք շնորհակալ կլինեք ձեր անցյալ «ես»-ին սա գրելու համար։ Ապագայում դուք կգնեք անցյալում ձեզ համար սուրճ։

Խորը վերլուծություն 4 - Կառավարում, որն իրականում կծում է 🧩

  • Սահմանեք ռիսկի մակարդակները . փոխառեք ռիսկի վրա հիմնված գաղափարը, որպեսզի բարձր ազդեցության կիրառման դեպքերը ավելի խորը ուսումնասիրության ենթարկվեն [4]:

  • Փուլային դարպասներ - Էթիկայի ստուգում ընդունման, մեկնարկից առաջ և մեկնարկից հետո: Ոչ թե տասնհինգ դարպաս: Երեքը բավարար է:

  • Պարտականությունների բաժանում - Մշակողները առաջարկում են, ռիսկի գործընկերները վերանայում են, ղեկավարները ստորագրում են: Հստակ սահմաններ:

  • Միջադեպի արձագանք - Ո՞վ է դադարեցնում մոդելը, ինչպես են օգտատերերը տեղեկացվում, ինչպիսին է շտկման գործընթացը։

  • Անկախ աուդիտներ ՝ ներքինը՝ նախևառաջ, արտաքինը՝ որտեղ շահագրգռվածությունը պահանջում է։

  • Ուսուցում և խրախուսանքներ - Պարգևատրեք խնդիրները վաղ փուլում ի հայտ բերելով, այլ ոչ թե դրանք թաքցնելով։

Եկեք անկեղծ լինենք. եթե կառավարումը երբեք «ոչ» , ապա դա կառավարում չէ։

Խորը ուսումնասիրություն 5 - Մարդիկ իրադարձությունների մեջ են, ոչ թե որպես աքսեսուարներ 👩⚖️

Մարդկային վերահսկողությունը նշման վանդակ չէ, այլ դիզայնի ընտրություն։

  • Երբ մարդիկ որոշում են ՝ հստակ սահմաններ, թե երբ մարդը պետք է վերանայի, հատկապես բարձր ռիսկի արդյունքների համար։

  • Բացատրելիություն որոշում կայացնողների համար - Մարդուն տվեք և՛ պատճառը , և՛ անորոշությունը ։

  • Օգտատիրոջ հետադարձ կապի ցիկլեր - Թույլ տվեք օգտատերերին վիճարկել կամ ուղղել ավտոմատացված որոշումները։

  • Հասանելիություն - Ինտերֆեյսներ, որոնք տարբեր օգտատերեր կարող են հասկանալ և իրականում օգտագործել։

ՅՈՒՆԵՍԿՕ-ի ուղեցույցը պարզ է. մարդկային արժանապատվությունը և վերահսկողությունը հիմնական են, այլ ոչ թե ընտրովի: Կառուցեք արտադրանքը այնպես, որ մարդիկ կարողանան միջամտել, նախքան վնասը կհասնի [1]:

Կողմնակի նշում՝ Հաջորդ սահմանը՝ նեյրոտեխնոլոգիա 🧠

Քանի որ արհեստական ​​բանականությունը հատվում է նեյրոտեխնոլոգիայի հետ, մտավոր գաղտնիությունը և մտքի ազատությունը դառնում են իրական դիզայնի նկատառումներ: Նույն խաղային ձեռնարկն է կիրառվում՝ իրավունքակենտրոն սկզբունքներ [1], նախագծով վստահելի կառավարում [2] և բարձր ռիսկային օգտագործման համար համաչափ երաշխիքներ [4]: ​​Կառուցեք վաղ պաշտպանիչ ցանկապատեր, այլ ոչ թե դրանք ավելի ուշ ամրացրեք ամրակներով:

Ինչպե՞ս են թիմերը պատասխանում. Ի՞նչ է արհեստական ​​բանականության էթիկան գործնականում. աշխատանքային հոսք 🧪

Փորձեք այս պարզ ցիկլը։ Այն կատարյալ չէ, բայց համառորեն արդյունավետ է։

  1. Նպատակի ստուգում . Ի՞նչ մարդկային խնդիր ենք լուծում, և ո՞վ է օգուտ քաղում կամ կրում ռիսկը։

  2. Համատեքստային քարտեզ - շահագրգիռ կողմեր, միջավայրեր, սահմանափակումներ, հայտնի վտանգներ։

  3. Տվյալների պլան - Աղբյուրներ, համաձայնություն, ներկայացուցչականություն, պահպանում, փաստաթղթավորում:

  4. Անվտանգության համար նախատեսված նախագծում - Հակառակորդական փորձարկում, կարմիր թիմավորում, նախագծման միջոցով գաղտնիության պահպանում։

  5. Սահմանեք արդարությունը - ընտրեք տիրույթին համապատասխան չափանիշներ, փաստաթղթավորեք փոխզիջումները։

  6. Բացատրելիության պլան - Ի՞նչ է բացատրվելու, ո՞ւմ և ինչպե՞ս եք հաստատելու օգտակարությունը։

  7. Մոդելի քարտ - Նախնական նախագծում, թարմացում աշխատանքի ընթացքում, հրապարակում մեկնարկի ժամանակ [5]:

  8. Կառավարման դարպասներ - Ռիսկերի վերանայումներ հաշվետու սեփականատերերի հետ. կառուցվածք՝ օգտագործելով NIST-ի գործառույթները [3]:

  9. Գործարկումից հետո մոնիթորինգ - չափորոշիչներ, շեղումների մասին ծանուցումներ, միջադեպերի ձեռնարկներ, օգտատերերի բողոքներ:

Եթե ​​քայլը ծանր է թվում, չափեք այն ռիսկին համապատասխան։ Ահա թե ինչն է գաղտնիքը։ Ուղղագրության ուղղման բոտի չափազանց շատ մշակումը ոչ մեկին չի օգնում։

Էթիկա ընդդեմ համապատասխանության՝ կծու, բայց անհրաժեշտ տարբերությունը 🌶️

  • Էթիկան հարցնում է՝ արդյո՞ք սա է ճիշտ բանը մարդկանց համար։

  • Համապատասխանության հարցը հետևյալն է՝ արդյո՞ք սա համապատասխանում է կանոնագրքին։

Ձեզ անհրաժեշտ են երկուսն էլ։ ԵՄ-ի ռիսկերի վրա հիմնված մոդելը կարող է լինել ձեր համապատասխանության հիմքը, բայց ձեր էթիկայի ծրագիրը պետք է գերազանցի նվազագույն սահմանները, հատկապես երկիմաստ կամ նորարարական օգտագործման դեպքերում [4]:

Արագ (թերի) փոխաբերություն. հնազանդությունը ցանկապատն է, էթիկան՝ հովիվը: Ցանկապատը ձեզ սահմանների մեջ է պահում, հովիվը ձեզ ճիշտ ուղղությամբ է պահում:

Հաճախակի սխալներ և ինչ անել փոխարենը 🚧

  • Թակարդ. էթիկայի թատրոն ՝ ֆանտաստիկ սկզբունքներ՝ առանց ռեսուրսների։
    Լուծում՝ հատկացրեք ժամանակ, սեփականատերեր և վերանայեք ստուգիչ կետերը։

  • Թակարդ. վնասի միջինացումը ՝ լավ ընդհանուր չափանիշները թաքցնում են ենթախմբերի ձախողումը:
    Ուղղում՝ միշտ գնահատեք համապատասխան ենթաբազմություններով [3]:

  • Թակարդ. գաղտնիություն, որը քողարկվում է որպես անվտանգություն ՝ թաքցնելով մանրամասները օգտատերերից:
    Լուծում՝ բացահայտեք հնարավորությունները, սահմանափակումները և միջոցները պարզ լեզվով [5]:

  • Թակարդ. աուդիտ վերջում . խնդիրների հայտնաբերում անմիջապես մեկնարկից առաջ:
    Ուղղում՝ տեղաշարժել ձախ՝ էթիկան դարձնելով դիզայնի և տվյալների հավաքագրման մաս:

  • Թակարդ. ստուգաթերթիկներ առանց դատողության ՝ ձևերին հետևելը իմաստ չունի։
    Լուծում՝ ձևանմուշները համատեղել փորձագիտական ​​​​ակնարկի և օգտատերերի հետազոտության հետ։

Հաճախակի տրվող հարցեր՝ հարցեր, որոնք ձեզ միևնույն է կհարցնեն ❓

Արհեստական ​​բանականության էթիկան հականորարարությո՞ւն է։
Ոչ։ Այն օգտակար նորարարություն է։ Էթիկան խուսափում է փակուղիներից, ինչպիսիք են կողմնակալ համակարգերը, որոնք առաջացնում են բացասական արձագանք կամ իրավական խնդիրներ։ Տնտեսական համագործակցության և զարգացման կազմակերպության (OECD) կառուցվածքը հստակորեն խրախուսում է անվտանգ նորարարությունը [2]:

Մեզ սա պե՞տք է, եթե մեր արտադրանքը ցածր ռիսկային է։
Այո, բայց ավելի թեթև։ Օգտագործեք համամասնական վերահսկողություն։ Այդ ռիսկի վրա հիմնված գաղափարը ստանդարտ է ԵՄ մոտեցման մեջ [4]:

Ի՞նչ փաստաթղթեր են պարտադիր։
Առնվազն՝ ձեր հիմնական տվյալների հավաքածուների տվյալների բազայի փաստաթղթեր, յուրաքանչյուր մոդելի մոդելային քարտ և թողարկման որոշումների գրանցամատյան [5]:

Ո՞վ է տիրապետում արհեստական ​​բանականության էթիկային։
Բոլորը տիրապետում են վարքագծին, բայց արտադրանքի, տվյալների գիտության և ռիսկերի կառավարման թիմերը պետք է ունենան անվանական պատասխանատվություններ։ NIST-ի գործառույթները լավ հիմք են հանդիսանում [3]:

Շատ երկար չէի կարդացել - Վերջնական դիտողություններ 💡

Եթե ​​այս ամենը կարդացել եք, ահա թե ինչ է էությունը. Ի՞նչ է արհեստական ​​բանականության էթիկան։ Դա արհեստական ​​բանականություն կառուցելու գործնական առարկա է, որին մարդիկ կարող են վստահել։ Հիմնվեք լայնորեն ընդունված ուղեցույցների վրա՝ ՅՈՒՆԵՍԿՕ-ի իրավունքների վրա կենտրոնացած տեսակետին և OECD-ի վստահելի արհեստական ​​բանականության սկզբունքներին։ Օգտագործեք NIST-ի ռիսկերի շրջանակը՝ այն գործնականում կիրառելու համար, և ուղարկեք մոդելային քարտերի և տվյալների բազայի փաստաթղթերի հետ միասին, որպեսզի ձեր ընտրությունները ընթեռնելի լինեն։ Այնուհետև շարունակեք լսել՝ օգտատերերին, շահագրգիռ կողմերին, ձեր սեփական մոնիթորինգին, և հարմարվեք։ Էթիկան մեկանգամյա գործողություն չէ. դա սովորություն է։

Եվ այո, երբեմն դուք կուղղորդվեք ճիշտ ուղղությամբ։ Դա ձախողում չէ։ Դա է աշխատանքը։ 🌱

Հղումներ

  1. ՅՈՒՆԵՍԿՕ - Արհեստական ​​ինտելեկտի էթիկայի վերաբերյալ առաջարկություն (2021): Հղում

  2. Տնտեսական համագործակցության և զարգացման կազմակերպության (OECD) - Արհեստական ​​բանականության սկզբունքներ (2019): Հղում

  3. NIST - Արհեստական ​​բանականության ռիսկերի կառավարման շրջանակ (AI RMF 1.0) (2023) (PDF): Հղում

  4. EUR-Lex - Կանոնակարգ (ԵՄ) 2024/1689 (Արհեստական ​​բանականության մասին օրենք): Հղում

  5. Միտչել և այլք - «Մոդելային քարտեր մոդելային հաշվետվությունների համար» (ACM, 2019): Հղում

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

Մեր մասին

Վերադառնալ բլոգ