តើ​អ្វី​ទៅ​ជា​ទំនួល​ខុស​ត្រូវ​របស់​អ្នក​អភិវឌ្ឍន៍​ដែល​ប្រើប្រាស់ Generative AI?

ចម្លើយសង្ខេប៖ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដែលប្រើប្រាស់ AI ដែលអាចបង្កើតបានទទួលខុសត្រូវចំពោះប្រព័ន្ធទាំងមូល មិនត្រឹមតែលទ្ធផលរបស់គំរូនោះទេ។ នៅពេលដែល AI មានឥទ្ធិពលលើការសម្រេចចិត្ត កូដ ភាពឯកជន ឬការជឿទុកចិត្តរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ ពួកគេត្រូវតែជ្រើសរើសកម្មវិធីដែលមានសុវត្ថិភាព ផ្ទៀងផ្ទាត់លទ្ធផល ការពារទិន្នន័យ កាត់បន្ថយគ្រោះថ្នាក់ និងធានាថាមនុស្សអាចពិនិត្យ ជំនួស និងកែកំហុស។

ចំណុចសំខាន់ៗ៖

ការផ្ទៀងផ្ទាត់ ៖ ចាត់ទុកលទ្ធផលដែលបានកែលម្អថាមិនគួរឱ្យទុកចិត្តរហូតដល់ប្រភព ការធ្វើតេស្ត ឬការពិនិត្យរបស់មនុស្សបញ្ជាក់ពីលទ្ធផលទាំងនោះ។

ការការពារទិន្នន័យ ៖ កាត់បន្ថយទិន្នន័យបន្ទាន់ លុបឧបករណ៍កំណត់អត្តសញ្ញាណ និងធានាសុវត្ថិភាពកំណត់ហេតុ ការគ្រប់គ្រងការចូលប្រើ និងអ្នកលក់។

ភាពយុត្តិធម៌ ៖ សាកល្បងឆ្លងកាត់ប្រជាសាស្ត្រ និងបរិបទនានា ដើម្បីចាប់យកគំរូគំរូ និងគំរូបរាជ័យមិនស្មើគ្នា។

តម្លាភាព ៖ ដាក់ស្លាកសញ្ញាឱ្យច្បាស់លាស់អំពីការប្រើប្រាស់ AI ពន្យល់ពីដែនកំណត់របស់វា និងផ្តល់ការពិនិត្យឡើងវិញ ឬការអំពាវនាវដោយមនុស្ស។

ការទទួលខុសត្រូវ ៖ ចាត់តាំងម្ចាស់ច្បាស់លាស់សម្រាប់ការដាក់ពង្រាយ ឧប្បត្តិហេតុ ការត្រួតពិនិត្យ និងការដកថយមុនពេលដាក់ឱ្យដំណើរការ។

អត្ថបទដែលអ្នកប្រហែលជាចង់អានបន្ទាប់ពីអត្ថបទនេះ៖

🔗 ឧបករណ៍ AI ល្អបំផុតសម្រាប់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធី៖ ជំនួយការសរសេរកូដដែលដំណើរការដោយ AI កំពូលៗ
ប្រៀបធៀបជំនួយការសរសេរកូដ AI កំពូលៗ ដើម្បីទទួលបានលំហូរការងារអភិវឌ្ឍន៍ដែលលឿនជាងមុន និងស្អាតជាងមុន។.

🔗 ឧបករណ៍ AI កំពូលទាំង ១០ សម្រាប់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ ដើម្បីបង្កើនផលិតភាព
បញ្ជីឧបករណ៍ AI សម្រាប់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដែលមានចំណាត់ថ្នាក់សម្រាប់ការសរសេរកូដ និងល្បឿនកាន់តែឆ្លាតវៃ។.

🔗 ហេតុអ្វីបានជា AI អាចបង្កគ្រោះថ្នាក់ដល់សង្គម និងការជឿទុកចិត្ត
ពន្យល់ពីគ្រោះថ្នាក់ក្នុងពិភពពិត៖ ភាពលំអៀង ភាពឯកជន ការងារ និងហានិភ័យនៃព័ត៌មានមិនពិត។.

🔗 តើ AI បានទៅឆ្ងាយពេកហើយឬនៅក្នុងការសម្រេចចិត្តដែលមានហានិភ័យខ្ពស់?
កំណត់​ពេល​ដែល AI ឆ្លងកាត់​បន្ទាត់៖ ការឃ្លាំមើល ការក្លែងបន្លំ​ដោយ​ចេតនា​ហួសហេតុ ការបញ្ចុះបញ្ចូល និង​គ្មាន​ការយល់ព្រម។.

ហេតុអ្វីបានជាការទទួលខុសត្រូវរបស់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដែលប្រើប្រាស់ Generative AI មានសារៈសំខាន់ជាងអ្វីដែលមនុស្សគិត

កំហុស​កម្មវិធី​ជាច្រើន​ធ្វើ​ឲ្យ​រំខាន។ ប៊ូតុង​មួយ​ខូច។ ទំព័រ​មួយ​ផ្ទុក​យឺត។ មាន​អ្វីមួយ​គាំង ហើយ​មនុស្ស​គ្រប់គ្នា​ថ្ងូរ។.

បញ្ហា AI ដែលបង្កើតបានអាចខុសគ្នា។ ពួកវាអាចមានលក្ខណៈស្រទន់។.

គំរូមួយអាចស្តាប់ទៅដូចជាមានទំនុកចិត្ត ខណៈពេលដែលវាខុស។ ប្រវត្តិរូប NIST GenAI វាអាចបង្កើតភាពលំអៀងឡើងវិញដោយគ្មានសញ្ញាព្រមានជាក់ស្តែង។ ប្រវត្តិរូប NIST GenAI វាអាចបង្ហាញទិន្នន័យរសើបប្រសិនបើប្រើប្រាស់ដោយមិនប្រុងប្រយ័ត្ន។ OWASP Top 10 សម្រាប់កម្មវិធី LLM សំណួរទាំងប្រាំបីរបស់ ICO សម្រាប់ AI បង្កើត វាអាចបង្កើតកូដដែលដំណើរការ - រហូតដល់វាបរាជ័យក្នុងការផលិតតាមរបៀបដែលអាម៉ាស់យ៉ាងខ្លាំង។ OWASP Top 10 សម្រាប់កម្មវិធី LLM ដូចជាការជួលអ្នកហាត់ការដែលមានចំណង់ខ្លាំងម្នាក់ដែលមិនដែលដេកលក់ ហើយពីមួយពេលទៅមួយពេលបង្កើតការពិតដោយមានទំនុកចិត្តយ៉ាងខ្លាំង។

នោះហើយជាមូលហេតុដែល ការទទួលខុសត្រូវរបស់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដែលប្រើប្រាស់ Generative AI គឺធំជាងការអនុវត្តសាមញ្ញ។ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍លែងគ្រាន់តែកសាងប្រព័ន្ធតក្កវិជ្ជាទៀតហើយ។ ពួកគេកំពុងកសាងប្រព័ន្ធប្រូបាប៊ីលីតេដែលមានគែមមិនច្បាស់លាស់ លទ្ធផលដែលមិនអាចទាយទុកជាមុនបាន និងផលវិបាកសង្គមពិតប្រាកដ។ NIST AI RMF

នោះមានន័យថា ការទទួលខុសត្រូវរួមមាន៖

• ការយល់ដឹងអំពីដែនកំណត់នៃគំរូ NIST AI RMF

• ការការពារភាពឯកជនរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ ការណែនាំ ICO ស្តីពី AI និងការការពារទិន្នន័យ

• ការកាត់បន្ថយទិន្នផលដែលបង្កគ្រោះថ្នាក់ ទម្រង់ NIST GenAI

• ពិនិត្យមើលភាពត្រឹមត្រូវមុនពេលផ្តល់ការជឿ ទុកចិត្ត

• ការធ្វើឱ្យតួនាទីរបស់មនុស្សច្បាស់លាស់ គោលការណ៍ AI របស់ OECD

• ការរចនាផ្លូវបម្រុងទុកនៅពេលដែល AI បរាជ័យ គោលការណ៍ AI របស់ OECD គោលការណ៍ណែនាំ AI សុវត្ថិភាពរបស់ NCSC

• ការចងក្រងឯកសារប្រព័ន្ធនេះឲ្យបានច្បាស់លាស់ គោលការណ៍ AI របស់ OECD

អ្នកដឹងពីរបៀបដែលវាដំណើរការ - នៅពេលដែលឧបករណ៍មួយមានអារម្មណ៍ថាអស្ចារ្យ មនុស្សឈប់សួរសំណួរអំពីវា។ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍មិនអាចមានលទ្ធភាពសម្រាកបានច្រើនបែបនេះទេ។.

តើ​អ្វី​ទៅ​ដែល​ធ្វើ​ឲ្យ​កំណែ​ល្អ​នៃ​ទំនួល​ខុស​ត្រូវ​របស់​អ្នក​អភិវឌ្ឍន៍​ដែល​ប្រើ​ប្រាស់ Generative AI? 🛠️

ទំនួលខុសត្រូវដ៏ល្អមួយមិនមែនជាការអនុវត្តជាក់ស្តែងនោះទេ។ វាមិនមែនគ្រាន់តែបន្ថែមការបដិសេធនៅខាងក្រោម ហើយហៅវាថាជាក្រមសីលធម៌នោះទេ។ វាបង្ហាញនៅក្នុងជម្រើសនៃការរចនា ទម្លាប់នៃការធ្វើតេស្ត និងឥរិយាបថផលិតផល។.

នេះជាអ្វីដែលកំណែដ៏រឹងមាំនៃ ការទទួលខុសត្រូវរបស់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដែលប្រើប្រាស់ Generative AI ជាធម្មតាមើលទៅដូចជា៖

• ការប្រើប្រាស់ដោយចេតនា NIST AI RMF

  • បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) កំពុងត្រូវបានប្រើប្រាស់សម្រាប់បញ្ហាពិតប្រាកដមួយ មិនមែនត្រូវបានរុញចូលទៅក្នុងផលិតផលដោយសារតែវាស្តាប់ទៅទាន់សម័យនោះទេ។.

• ការត្រួតពិនិត្យរបស់មនុស្ស គោលការណ៍ AI របស់ OECD

  • មនុស្សអាចពិនិត្យ កែតម្រូវ បដិសេធ ឬបដិសេធលទ្ធផល។.

• សុវត្ថិភាពតាមការរចនា គោលការណ៍ណែនាំ AI ដែលមានសុវត្ថិភាពរបស់ NCSC

  • ការគ្រប់គ្រងហានិភ័យត្រូវបានបង្កើតឡើងតាំងពីដំបូង មិនមែនបិទភ្ជាប់វានៅពេលក្រោយទេ។.

• តម្លាភាព គោលការណ៍ AI របស់ OECD ទិដ្ឋភាពទូទៅនៃច្បាប់ AI របស់គណៈកម្មការអឺរ៉ុប

  • អ្នកប្រើប្រាស់យល់នៅពេលដែលខ្លឹមសារត្រូវបានបង្កើតដោយ AI ឬដោយមានជំនួយពី AI។.

• សំណួរចំនួនប្រាំបីរបស់ ICO ថែទាំទិន្នន័យ

  • ព័ត៌មានរសើបត្រូវបានដោះស្រាយដោយប្រុងប្រយ័ត្ន ហើយការចូលមើលមានកម្រិត។.

• ការត្រួតពិនិត្យភាពយុត្តិធម៌ នៃ NIST GenAI Profile ICO ការណែនាំអំពី AI និងការការពារទិន្នន័យ

  • ប្រព័ន្ធនេះត្រូវបានធ្វើតេស្តរកភាពលំអៀង ដំណើរការមិនស្មើគ្នា និងលំនាំដែលបង្កគ្រោះថ្នាក់។.

• ការត្រួតពិនិត្យជាបន្តបន្ទាប់ គោលការណ៍ណែនាំសុវត្ថិភាព AI របស់ NIST AI RMF

  • ការ​ចាប់ផ្តើម​មិនមែនជា​ខ្សែបន្ទាត់​បញ្ចប់​ទេ។ វាដូចជា​សំឡេង​កញ្ចែ​ចាប់ផ្តើម​ច្រើនជាង។.

ប្រសិនបើវាស្តាប់ទៅដូចជាច្រើនមែន... វាពិតជាច្រើនណាស់។ ប៉ុន្តែនោះជាកិច្ចព្រមព្រៀងនៅពេលដែលអ្នកធ្វើការជាមួយបច្ចេកវិទ្យាដែលអាចជះឥទ្ធិពលដល់ការសម្រេចចិត្ត ជំនឿ និងឥរិយាបថក្នុងទ្រង់ទ្រាយធំ។ គោលការណ៍ AI របស់ OECD

តារាងប្រៀបធៀប - ការទទួលខុសត្រូវស្នូលរបស់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដែលប្រើប្រាស់ Generative AI ភ្លាមៗ 📋

តំបន់ទទួលខុសត្រូវ	វាប៉ះពាល់ដល់អ្នកណា	ការអនុវត្តប្រចាំថ្ងៃរបស់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍	ហេតុអ្វីបានជាវាសំខាន់
ភាពត្រឹមត្រូវ និងការផ្ទៀងផ្ទាត់	អ្នកប្រើប្រាស់, ក្រុម, អតិថិជន	ពិនិត្យមើលលទ្ធផល បន្ថែមស្រទាប់ផ្ទៀងផ្ទាត់ ករណីគែមសាកល្បង	បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) អាចមានភាពស្ទាត់ជំនាញ ហើយនៅតែខុសឆ្គងយ៉ាងខ្លាំង - ដែលជាការរួមបញ្ចូលគ្នាដ៏លំបាកមួយ ប្រវត្តិរូប NIST GenAI
ការការពារភាពឯកជន	អ្នកប្រើប្រាស់, អតិថិជន, បុគ្គលិកផ្ទៃក្នុង	កាត់បន្ថយការប្រើប្រាស់ទិន្នន័យរសើប ការណែនាំអំពីការសម្អាត និងគ្រប់គ្រងកំណត់ហេតុ	នៅពេលដែលទិន្នន័យឯកជនលេចធ្លាយ ថ្នាំដុសធ្មេញនឹងចេញពីបំពង់ 😬 សំណួរទាំងប្រាំបីរបស់ ICO សម្រាប់ AI OWASP កំពូលទាំង 10 សម្រាប់កម្មវិធី LLM
ភាពលំអៀង និងយុត្តិធម៌	ក្រុមដែលមិនសូវមានតំណាង អ្នកប្រើប្រាស់ទាំងអស់ពិតជា	លទ្ធផល​នៃ​ការ​ធ្វើ​សវនកម្ម សាកល្បង​ធាតុ​ចូល​ចម្រុះ កែសម្រួល​វិធានការ​ការពារ	គ្រោះថ្នាក់មិនមែនតែងតែខ្លាំងនោះទេ - ពេលខ្លះវាមានលក្ខណៈជាប្រព័ន្ធ និងស្ងាត់ស្ងៀម NIST GenAI Profile ICO ស្តីពី AI និងការការពារទិន្នន័យ
សន្តិសុខ	ប្រព័ន្ធក្រុមហ៊ុន, អ្នកប្រើប្រាស់	ដាក់កម្រិតការចូលប្រើម៉ូដែល ការពារប្រឆាំងនឹងការចាក់បញ្ចូលរហ័ស សកម្មភាពប្រថុយប្រថាននៅក្នុងប្រអប់ខ្សាច់	ការកេងប្រវ័ញ្ចដ៏ឆ្លាតវៃមួយអាចបំផ្លាញទំនុកចិត្តបានយ៉ាងឆាប់រហ័ស OWASP Top 10 for LLM Applications NCSC on AI and cyber security
តម្លាភាព	អ្នកប្រើប្រាស់ចុងក្រោយ អ្នកត្រួតពិនិត្យ ក្រុមគាំទ្រ	ដាក់ស្លាកឥរិយាបថ AI ឲ្យច្បាស់លាស់ ពន្យល់ពីដែនកំណត់ និងកត់ត្រាការប្រើប្រាស់	មនុស្សសមនឹងទទួលបានដឹងថាពេលណាម៉ាស៊ីនកំពុងជួយ គោលការណ៍ AI របស់ OECD ស្តីពីការសម្គាល់ និងការដាក់ស្លាកលើខ្លឹមសារដែលបង្កើតដោយ AI
ការទទួលខុសត្រូវ	ម្ចាស់ផលិតផល ក្រុមផ្នែកច្បាប់ ក្រុមអភិវឌ្ឍន៍	កំណត់ភាពជាម្ចាស់កម្មសិទ្ធិ ការដោះស្រាយឧប្បត្តិហេតុ ផ្លូវនៃការកើនឡើង	«បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) បានធ្វើវា» មិនមែនជាចម្លើយរបស់មនុស្សធំទេ គោលការណ៍បញ្ញាសិប្បនិម្មិតរបស់ OECD
ភាពជឿជាក់	មនុស្សគ្រប់គ្នាដែលប៉ះផលិតផល	តាមដានការបរាជ័យ កំណត់កម្រិតទំនុកចិត្ត បង្កើតតក្កវិជ្ជាបម្រុង	គំរូ​នានា​រសាត់​បាត់​ទៅ​ហើយ បរាជ័យ​តាម​វិធី​ដែល​មិន​នឹកស្មាន​ដល់ ហើយ​ពី​មួយ​ពេល​ទៅ​មួយ​ពេល​មាន​វគ្គ​តូច​មួយ​ដ៏​គួរ​ឲ្យ​ភ្ញាក់ផ្អើល។ គោលការណ៍​ណែនាំ​សុវត្ថិភាព AI របស់ NIST AI RMF
សុខុមាលភាពអ្នកប្រើប្រាស់	ជាពិសេសអ្នកប្រើប្រាស់ងាយរងគ្រោះ	ជៀសវាងការរចនាបែបបោកប្រាស់ កំណត់លទ្ធផលដែលបង្កគ្រោះថ្នាក់ ពិនិត្យមើលករណីប្រើប្រាស់ដែលមានហានិភ័យខ្ពស់	គ្រាន់តែដោយសារតែអ្វីមួយអាចត្រូវបានបង្កើតមិនមានន័យថាវាគួរតែជា OECD AI Principles NIST AI RMF

ពិតណាស់ តារាង​មិន​ស្មើគ្នា​បន្តិច ប៉ុន្តែវា​សមស្រប​នឹង​ប្រធានបទ។ ការទទួលខុសត្រូវ​ពិតប្រាកដ​ក៏​មិន​ស្មើគ្នា​ដែរ។.

ការទទួលខុសត្រូវចាប់ផ្តើមមុនពេលមានការជំរុញដំបូង - ការជ្រើសរើសករណីប្រើប្រាស់ត្រឹមត្រូវ 🎯

ការទទួលខុសត្រូវដ៏ធំបំផុតមួយរបស់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍គឺការសម្រេចចិត្ត ថាតើគួរប្រើប្រាស់ AI ដើម្បីបង្កើតឬអត់ ។ NIST AI RMF

វាហាក់ដូចជាជាក់ស្តែង ប៉ុន្តែវាត្រូវបានរំលងគ្រប់ពេល។ ក្រុមនានាឃើញគំរូមួយ មានការរំភើប ហើយចាប់ផ្តើមបង្ខំវាឱ្យចូលទៅក្នុងលំហូរការងារដែលនឹងត្រូវបានដោះស្រាយបានល្អជាងដោយច្បាប់ ការស្វែងរក ឬតក្កវិជ្ជាកម្មវិធីធម្មតា។ មិនមែនគ្រប់បញ្ហាទាំងអស់សុទ្ធតែត្រូវការគំរូភាសានោះទេ។ បញ្ហាមួយចំនួនត្រូវការមូលដ្ឋានទិន្នន័យ និងរសៀលដ៏ស្ងប់ស្ងាត់មួយ។.

មុន​ពេល​សាងសង់ អ្នក​អភិវឌ្ឍន៍​គួរ​សួរ​ថា៖

• តើភារកិច្ចនេះមានលក្ខណៈបើកចំហរ ឬមានលក្ខណៈកំណត់?

• តើទិន្នផលមិនត្រឹមត្រូវអាចបង្កគ្រោះថ្នាក់ដែរឬទេ?

• តើអ្នកប្រើប្រាស់ត្រូវការភាពច្នៃប្រឌិត ការទស្សន៍ទាយ ការសង្ខេប ស្វ័យប្រវត្តិកម្ម - ឬគ្រាន់តែល្បឿន?

• តើមនុស្សនឹងទុកចិត្តលើលទ្ធផលខ្លាំងពេកទេ? ប្រវត្តិរូប NIST GenAI

• តើមនុស្សអាចពិនិត្យលទ្ធផលដោយភាពប្រាកដនិយមបានទេ? គោលការណ៍ AI របស់ OECD

• តើមានអ្វីកើតឡើងនៅពេលដែលគំរូខុស? គោលការណ៍ AI របស់ OECD

អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដែលមានទំនួលខុសត្រូវមិនគ្រាន់តែសួរថា "តើយើងអាចសាងសង់វាបានទេ?" ពួកគេសួរថា "តើវាគួរតែត្រូវបានសាងសង់តាមរបៀបនេះទេ?" NIST AI RMF

សំណួរនោះដោយខ្លួនវាផ្ទាល់រារាំងភាពមិនសមហេតុផលជាច្រើន។.

ភាពត្រឹមត្រូវគឺជាការទទួលខុសត្រូវ មិនមែនជាលក្ខណៈពិសេសបន្ថែមទេ ✅

ចូរយើងបញ្ជាក់ឲ្យច្បាស់ - អន្ទាក់ដ៏ធំបំផុតមួយនៅក្នុង AI ជំនាន់ថ្មីគឺការយល់ច្រឡំពីភាពឧឡារិកសម្រាប់ការពិត។ គំរូជារឿយៗបង្កើតចម្លើយដែលស្តាប់ទៅដូចជាបានប៉ូលា មានរចនាសម្ព័ន្ធ និងគួរឱ្យជឿជាក់យ៉ាងជ្រាលជ្រៅ។ ដែលជារឿងគួរឱ្យស្រឡាញ់ រហូតដល់ខ្លឹមសារគឺមិនសមហេតុផលរុំព័ទ្ធដោយទំនុកចិត្ត។ ប្រវត្តិរូប NIST GenAI

ដូច្នេះ ការទទួលខុសត្រូវរបស់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដែលប្រើប្រាស់ Generative AI រួមមានការសាងសង់សម្រាប់ការផ្ទៀងផ្ទាត់។

នោះមានន័យថា៖

• ការប្រើប្រាស់ការទាញយក ឬការភ្ជាប់ដីនៅកន្លែងដែលអាចធ្វើទៅបាន NIST GenAI Profile

• ការបំបែកខ្លឹមសារដែលបានបង្កើតចេញពីការពិតដែលបានបញ្ជាក់ គោលការណ៍ AI របស់ OECD

• ការបន្ថែមកម្រិតទំនុកចិត្តដោយប្រុងប្រយ័ត្ន NIST AI RMF

• ការបង្កើតលំហូរការងារពិនិត្យឡើងវិញសម្រាប់លទ្ធផលដែលមានហានិភ័យខ្ពស់ គោលការណ៍ AI របស់ OECD

• ការរារាំងគំរូពីការបង្កើតថ្មីនៅក្នុងបរិបទសំខាន់ៗ ទម្រង់ NIST GenAI

• ការណែនាំអំពីការធ្វើតេស្តដែលព្យាយាមបំបែក ឬបំភាន់ប្រព័ន្ធ OWASP Top 10 សម្រាប់កម្មវិធី LLM

នេះមានសារៈសំខាន់ខ្លាំងណាស់នៅក្នុងវិស័យដូចជា៖

• ការថែទាំសុខភាព

• ហិរញ្ញវត្ថុ

• លំហូរការងារផ្នែកច្បាប់

• ការអប់រំ

• ការគាំទ្រអតិថិជន

• ស្វ័យប្រវត្តិកម្មសហគ្រាស

• ការបង្កើតលេខកូដ

ឧទាហរណ៍ កូដដែលបានបង្កើតអាចមើលទៅមានសណ្តាប់ធ្នាប់ ខណៈពេលដែលលាក់បាំងចំណុចខ្វះខាតសុវត្ថិភាព ឬកំហុសឡូជីខល។ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដែលចម្លងវាដោយងងឹតងងល់មិនមានប្រសិទ្ធភាពទេ - ពួកគេគ្រាន់តែផ្ទេរហានិភ័យក្នុងទម្រង់ដ៏ស្រស់ស្អាតជាង។ OWASP កំពូលទាំង 10 សម្រាប់កម្មវិធី LLM NCSC ស្តីពី AI និងសន្តិសុខតាមអ៊ីនធឺណិត

គំរូនេះអាចជួយបាន។ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍នៅតែជាម្ចាស់នៃលទ្ធផល។ គោលការណ៍ AI របស់ OECD

ភាពឯកជន និងការគ្រប់គ្រងទិន្នន័យគឺមិនអាចចរចាបានទេ 🔐

នេះជាកន្លែងដែលអ្វីៗកាន់តែធ្ងន់ធ្ងរយ៉ាងឆាប់រហ័ស។ ប្រព័ន្ធ AI ដែលអាចបង្កើតបានច្រើនតែពឹងផ្អែកលើការជំរុញ កំណត់ហេតុ បង្អួចបរិបទ ស្រទាប់អង្គចងចាំ ការវិភាគ និងហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធភាគីទីបី។ នោះបង្កើតឱកាសជាច្រើនសម្រាប់ទិន្នន័យរសើបក្នុងការលេចធ្លាយ នៅតែបន្ត ឬត្រូវបានប្រើឡើងវិញតាមរបៀបដែលអ្នកប្រើប្រាស់មិនធ្លាប់រំពឹងទុក។ សំណួរទាំងប្រាំបីរបស់ ICO សម្រាប់ AI ដែលអាចបង្កើតបាន OWASP កំពូលទាំង 10 សម្រាប់កម្មវិធី LLM

អ្នកអភិវឌ្ឍន៍មានកាតព្វកិច្ចការពារ៖

• ព័ត៌មានផ្ទាល់ខ្លួន

• កំណត់ត្រាហិរញ្ញវត្ថុ

• ព័ត៌មានលម្អិតផ្នែកវេជ្ជសាស្ត្រ

• ទិន្នន័យផ្ទៃក្នុងរបស់ក្រុមហ៊ុន

• អាថ៌កំបាំងពាណិជ្ជកម្ម

• សញ្ញាសម្គាល់ការផ្ទៀងផ្ទាត់

• ការទំនាក់ទំនងរបស់អតិថិជន

ការអនុវត្តដែលមានទំនួលខុសត្រូវរួមមាន៖

• ការកាត់បន្ថយទិន្នន័យដែលចូលទៅក្នុងគំរូ សំណួរទាំងប្រាំបីរបស់ ICO សម្រាប់ AI ដែលអាចបង្កើតបាន

• ការបិទបាំង ឬការដកឧបករណ៍កំណត់អត្តសញ្ញាណចេញ ទម្រង់ NIST GenAI

• ការកំណត់ការរក្សាទុកកំណត់ហេតុ ការណែនាំ ICO លើ AI និងការការពារទិន្នន័យ

• ការគ្រប់គ្រងអ្នកដែលអាចចូលប្រើប្រអប់បញ្ចូល និងលទ្ធផល OWASP Top 10 សម្រាប់កម្មវិធី LLM

• ពិនិត្យមើលការកំណត់របស់អ្នកលក់ដោយប្រុងប្រយ័ត្ន នូវគោលការណ៍ណែនាំ AI សុវត្ថិភាពរបស់ NCSC

• ការញែកលំហូរការងារដែលមានហានិភ័យខ្ពស់ គោលការណ៍ណែនាំ AI សុវត្ថិភាពរបស់ NCSC

• ធ្វើឱ្យឥរិយាបថឯកជនភាពអាចមើលឃើញដោយអ្នកប្រើប្រាស់ សំណួរទាំងប្រាំបីរបស់ ICO សម្រាប់ AI ដែលអាចបង្កើតបាន

នេះគឺជាផ្នែកមួយក្នុងចំណោមផ្នែកទាំងនោះដែល «យើងភ្លេចគិតអំពីវា» មិនមែនជាកំហុសតូចតាចនោះទេ។ វាគឺជាការបរាជ័យដែលបំផ្លាញទំនុកចិត្ត។.

ហើយទំនុកចិត្ត នៅពេលដែលប្រេះហើយ វានឹងរលាយបាត់ដូចកញ្ចក់ដែលធ្លាក់។ ប្រហែលជាមិនមែនជាពាក្យប្រៀបធៀបដ៏ល្អឥតខ្ចោះនោះទេ ប៉ុន្តែអ្នកយល់ហើយ។.

ភាពលំអៀង ភាពយុត្តិធម៌ និងការតំណាង - ការទទួលខុសត្រូវដ៏ស្ងប់ស្ងាត់បំផុត ⚖️

ភាពលំអៀងនៅក្នុង AI ជំនាន់ថ្មីកម្រនឹងជាតួអង្គអាក្រក់ក្នុងរឿងគំនូរជីវចលណាស់។ ជាធម្មតាវារអិលជាងនេះ។ គំរូមួយអាចបង្កើតការពិពណ៌នាការងារដែលមិនស៊ីសង្វាក់គ្នា ការសម្រេចចិត្តសម្របសម្រួលមិនស្មើគ្នា អនុសាសន៍ដែលមិនស្មើគ្នា ឬការសន្មត់តូចចង្អៀតខាងវប្បធម៌ដោយមិនបង្កឱ្យមានការជូនដំណឹងជាក់ស្តែង។ ទម្រង់ NIST GenAI

នោះហើយជាមូលហេតុដែល ការទទួលខុសត្រូវរបស់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដែលប្រើប្រាស់ Generative AI រួមមានការងារយុត្តិធម៌សកម្ម។

អ្នកអភិវឌ្ឍន៍គួរតែ៖

• ការណែនាំសាកល្បងពីប្រជាសាស្ត្រ និងបរិបទផ្សេងៗគ្នា ប្រវត្តិរូប NIST GenAI

• ពិនិត្យឡើងវិញនូវលទ្ធផលសម្រាប់គំរូ និងការដកចេញ ទម្រង់ NIST GenAI

• ពាក់ព័ន្ធនឹងទស្សនៈចម្រុះក្នុងអំឡុងពេលវាយតម្លៃ NIST AI RMF

• តាមដានគំរូបរាជ័យមិនស្មើគ្នា NIST GenAI Profile

• ជៀសវាងការសន្មត់ថារចនាប័ទ្មភាសា ឬបទដ្ឋានវប្បធម៌តែមួយសមនឹងមនុស្សគ្រប់គ្នា ការណែនាំរបស់ ICO លើ AI និងការការពារទិន្នន័យ

• បង្កើតឆានែលរាយការណ៍សម្រាប់ទិន្នផលដែលបង្កគ្រោះថ្នាក់ NIST AI RMF

ប្រព័ន្ធមួយអាចហាក់ដូចជាដំណើរការល្អជារួម ខណៈពេលដែលបម្រើអ្នកប្រើប្រាស់មួយចំនួនឱ្យកាន់តែអាក្រក់ជាងអ្នកប្រើប្រាស់ដទៃទៀតជាប់លាប់។ នោះមិនអាចទទួលយកបានទេ ដោយសារតែដំណើរការជាមធ្យមមើលទៅល្អនៅលើផ្ទាំងគ្រប់គ្រង។ ការណែនាំរបស់ ICO លើ AI និងការការពារទិន្នន័យ NIST GenAI Profile

ហើយមែនហើយ ភាពយុត្តិធម៌គឺពិបាកជាងបញ្ជីត្រួតពិនិត្យដ៏ស្អាតស្អំ។ វាមានការវិនិច្ឆ័យនៅក្នុងនោះ។ បរិបទ។ ការសម្របសម្រួល។ រង្វាស់នៃភាពមិនស្រួលផងដែរ។ ប៉ុន្តែនោះមិនលុបបំបាត់ការទទួលខុសត្រូវនោះទេ - វាបញ្ជាក់វា។ ការណែនាំរបស់ ICO លើ AI និងការការពារទិន្នន័យ

សន្តិសុខឥឡូវនេះជាផ្នែកមួយនៃការរចនារហ័ស និងជាផ្នែកមួយនៃវិន័យវិស្វកម្ម 🧱

សុវត្ថិភាព AI ដែលអាចបង្កើតបានគឺជាសត្វចម្លែករបស់វា។ ជាការពិតណាស់ សុវត្ថិភាពកម្មវិធីបែបប្រពៃណីនៅតែមានសារៈសំខាន់ ប៉ុន្តែប្រព័ន្ធ AI បន្ថែមផ្ទៃវាយប្រហារមិនធម្មតា៖ ការចាក់បញ្ចូលរហ័ស ការរៀបចំរហ័សដោយប្រយោល ការប្រើប្រាស់ឧបករណ៍មិនមានសុវត្ថិភាព ការលួចទិន្នន័យតាមរយៈបរិបទ និងការប្រើប្រាស់ខុសគំរូតាមរយៈលំហូរការងារដោយស្វ័យប្រវត្តិ។ OWASP កំពូលទាំង 10 សម្រាប់កម្មវិធី LLM NCSC ស្តីពី AI និងសន្តិសុខតាមអ៊ីនធឺណិត

អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ទទួលខុសត្រូវចំពោះការធានាសុវត្ថិភាពប្រព័ន្ធទាំងមូល មិនមែនគ្រាន់តែចំណុចប្រទាក់នោះទេ។ គោលការណ៍ណែនាំ AI សុវត្ថិភាពរបស់ NCSC

ភារកិច្ចសំខាន់ៗនៅទីនេះរួមមាន៖

• ការសម្អាតទិន្នន័យដែលមិនគួរឱ្យទុកចិត្ត OWASP Top 10 សម្រាប់កម្មវិធី LLM

• ការកំណត់ឧបករណ៍អ្វីដែលគំរូអាចហៅ OWASP Top 10 សម្រាប់កម្មវិធី LLM

• ការដាក់កម្រិតការចូលប្រើឯកសារ និងបណ្តាញ គោលការណ៍ណែនាំ AI សុវត្ថិភាពរបស់ NCSC

• ការបំបែកការអនុញ្ញាតយ៉ាងច្បាស់លាស់ គោលការណ៍ណែនាំ AI សុវត្ថិភាពរបស់ NCSC

• តាមដានគំរូនៃការរំលោភបំពាន គោលការណ៍ណែនាំ AI សុវត្ថិភាពរបស់ NCSC

• សកម្មភាពថ្លៃៗ ឬប្រថុយប្រថានដែលកំណត់អត្រា OWASP កំពូលទាំង ១០ សម្រាប់កម្មវិធី LLM

• ការសាកល្បង​ការជំរុញ​ប្រឆាំង OWASP Top 10 សម្រាប់​កម្មវិធី LLM

• ការបង្កើត​ជម្រើស​ជំនួស​ដែលមានសុវត្ថិភាព​នៅពេលដែល​ការណែនាំ​មានជម្លោះ​នឹង គោលការណ៍ AI របស់ OECD

ការពិតមួយដែលមិនស្រួលចិត្តនោះគឺថា អ្នកប្រើប្រាស់ - និងអ្នកវាយប្រហារ - ពិតជានឹងសាកល្បងអ្វីដែលអ្នកអភិវឌ្ឍន៍មិនបានរំពឹងទុក។ អ្នកខ្លះចង់ដឹងចង់ឃើញ អ្នកខ្លះដោយសារចេតនាអាក្រក់ អ្នកខ្លះដោយសារតែពួកគេបានចុចរបស់ខុសនៅម៉ោង 2 ទៀបភ្លឺ។.

សុវត្ថិភាពសម្រាប់ AI ជំនាន់ថ្មីគឺមិនដូចជាការសាងសង់ជញ្ជាំងនោះទេ ប៉ុន្តែដូចជាការគ្រប់គ្រងអ្នកយាមទ្វារដែលនិយាយច្រើន ដែលជួនកាលត្រូវបានបោកបញ្ឆោតដោយឃ្លា។.

តម្លាភាព និងការយល់ព្រមពីអ្នកប្រើប្រាស់ មានសារៈសំខាន់ជាង UX ដ៏ទាក់ទាញ 🗣️

នៅពេលដែលអ្នកប្រើប្រាស់ធ្វើអន្តរកម្មជាមួយ AI ពួកគេគួរតែដឹងអំពីវា។ គោលការណ៍ AI របស់ OECD ស្តីពីការសម្គាល់ និងការដាក់ស្លាកលើខ្លឹមសារដែលបង្កើតដោយ AI

មិនមែន​មិនច្បាស់លាស់​ទេ។ មិនមែន​លាក់បាំង​ក្នុងន័យ​ទេ។ ច្បាស់​ណាស់។.

ផ្នែកស្នូលនៃ ការទទួលខុសត្រូវរបស់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដែលប្រើប្រាស់ Generative AI គឺធានាថាអ្នកប្រើប្រាស់យល់៖

• ពេលណា AI ត្រូវបានប្រើប្រាស់ គោលការណ៍ AI របស់ OECD

• អ្វីដែល AI អាចធ្វើ និងមិនអាចធ្វើបាន គោលការណ៍ AI របស់ OECD

• ថាតើលទ្ធផលត្រូវបានពិនិត្យដោយមនុស្សឬអត់ គោលការណ៍ AI របស់ OECD

• របៀបដែលទិន្នន័យរបស់ពួកគេត្រូវបានដំណើរការ សំណួរចំនួនប្រាំបីរបស់ ICO សម្រាប់ AI ដែលអាចបង្កើតបាន

• តើ​ពួកគេ​គួរ​មាន​កម្រិត​ទំនុកចិត្ត​កម្រិត​ណា? NIST AI RMF

• របៀបរាយការណ៍បញ្ហា ឬការសម្រេចចិត្តប្តឹងឧទ្ធរណ៍ គោលការណ៍ AI របស់ OECD NIST AI RMF

តម្លាភាពមិនមែននិយាយអំពីការបំភ័យអ្នកប្រើប្រាស់នោះទេ។ វានិយាយអំពីការគោរពពួកគេ។.

តម្លាភាពល្អអាចរួមមាន៖

• ស្លាក​ដូចជា ​ក្រម​ប្រតិបត្តិ​ដែល​បង្កើត​ដោយ AI ឬ​ដែល​មាន​ជំនួយ​ពី AI លើ​ការ​សម្គាល់ និង​ការ​ដាក់​ស្លាក​លើ​ខ្លឹមសារ​ដែល​បង្កើត​ដោយ AI

• ការពន្យល់ជាភាសាសាមញ្ញ គោលការណ៍ AI របស់ OECD

• ប្រវត្តិកែសម្រួលដែលអាចមើលឃើញនៅកន្លែងដែលពាក់ព័ន្ធ

• ជម្រើសដើម្បីបិទមុខងារ AI

• ការកើនឡើងទៅជាមនុស្សនៅពេលចាំបាច់ គោលការណ៍ AI របស់ OECD

• ការព្រមានសង្ខេបសម្រាប់កិច្ចការដែលមានហានិភ័យខ្ពស់ ទិដ្ឋភាពទូទៅនៃច្បាប់ AI របស់គណៈកម្មការអឺរ៉ុប

ក្រុមផលិតផលជាច្រើនព្រួយបារម្ភថា ភាពស្មោះត្រង់នឹងធ្វើឱ្យមុខងារនេះមានអារម្មណ៍ថាមិនសូវអស្ចារ្យ។ ប្រហែលជា។ ប៉ុន្តែភាពប្រាកដប្រជាមិនពិតគឺអាក្រក់ជាង។ ចំណុចប្រទាក់រលូនដែលលាក់បាំងហានិភ័យគឺជាការភាន់ច្រឡំដែលបានប៉ូលា។.

អ្នកអភិវឌ្ឍន៍នៅតែទទួលខុសត្រូវ - សូម្បីតែពេលដែលគំរូ "សម្រេចចិត្ត" ក៏ដោយ 👀

ផ្នែកនេះមានសារៈសំខាន់ខ្លាំងណាស់។ ការទទួលខុសត្រូវមិនអាចត្រូវបានផ្ទេរទៅឱ្យអ្នកលក់គំរូ កាតគំរូ គំរូណែនាំ ឬបរិយាកាសអាថ៌កំបាំងនៃការរៀនម៉ាស៊ីននោះទេ។ គោលការណ៍ AI របស់ OECD NIST AI RMF

អ្នកអភិវឌ្ឍន៍នៅតែទទួលខុសត្រូវ។ គោលការណ៍ AI របស់ OECD

នោះមានន័យថា នរណាម្នាក់នៅក្នុងក្រុមគួរតែជាម្ចាស់៖

• ការជ្រើសរើសម៉ូដែល NIST AI RMF

• ស្តង់ដារតេស្ត NIST GenAI Profile

• លក្ខណៈវិនិច្ឆ័យនៃការចេញផ្សាយ ទម្រង់ NIST GenAI

• គោលការណ៍ណែនាំ AI សុវត្ថិភាពរបស់ NCSC សម្រាប់ការឆ្លើយតបនឹងឧប្បត្តិហេតុ

• ការដោះស្រាយពាក្យបណ្តឹងរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ NIST AI RMF

• នីតិវិធី​ត្រឡប់​មក​វិញ​នៃ ​គោលការណ៍ AI របស់ OECD

• ការតាមដានការផ្លាស់ប្តូរ គោលការណ៍ AI របស់ OECD

• ឯកសារ គោលការណ៍ AI របស់ OECD

គួរតែមានចម្លើយច្បាស់លាស់ចំពោះសំណួរដូចជា៖

• តើអ្នកណាអនុម័តការដាក់ពង្រាយ? ប្រវត្តិរូប NIST GenAI

• តើអ្នកណាជាអ្នកពិនិត្យឡើងវិញនូវឧប្បត្តិហេតុដែលបង្កគ្រោះថ្នាក់? ប្រវត្តិរូប NIST GenAI

• តើអ្នកណាអាចបិទមុខងារនេះបាន? គោលការណ៍ AI របស់ OECD

• តើអ្នកណាជាអ្នកតាមដានការវិភាគតំរែតំរង់? NIST AI RMF

• តើអ្នកណាទំនាក់ទំនងជាមួយអ្នកប្រើប្រាស់នៅពេលដែលមានអ្វីមួយខូច? គោលការណ៍ AI របស់ OECD

បើគ្មានភាពជាម្ចាស់ទេ ការទទួលខុសត្រូវនឹងក្លាយទៅជាអ័ព្ទ។ មនុស្សគ្រប់គ្នាសន្មតថាមានអ្នកផ្សេងកំពុងដោះស្រាយវា... ហើយបន្ទាប់មកគ្មាននរណាម្នាក់កំពុងដោះស្រាយវាទេ។.

តាមពិតទៅ គំរូនោះចាស់ជាង AI ទៅទៀត។ AI គ្រាន់តែធ្វើឱ្យវាកាន់តែមានគ្រោះថ្នាក់។.

អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដែលមានទំនួលខុសត្រូវសាងសង់សម្រាប់ការកែតម្រូវ មិនមែនភាពល្អឥតខ្ចោះទេ 🔄

ខាងក្រោមនេះជាចំណុចរបត់តូចមួយនៅក្នុងរឿងទាំងអស់នេះ៖ ការអភិវឌ្ឍ AI ប្រកបដោយការទទួលខុសត្រូវមិនមែននិយាយអំពីការធ្វើពុតជាប្រព័ន្ធនឹងល្អឥតខ្ចោះនោះទេ។ វានិយាយអំពីការសន្មត់ថាវានឹងបរាជ័យតាមមធ្យោបាយណាមួយ ហើយរចនាជុំវិញការពិតនោះ។ NIST AI RMF

នោះមានន័យថា ការសាងសង់ផលិតផលដែល៖

• គោលការណ៍ AI ដែលអាចធ្វើសវនកម្មបាន

  • ការសម្រេចចិត្ត និងលទ្ធផលអាចត្រូវបានពិនិត្យឡើងវិញនៅពេលក្រោយ

• គោលការណ៍ AI ដែលអាចរំខានបាន

  • មនុស្សអាចបញ្ឈប់ ឬលុបបំបាត់ឥរិយាបថអាក្រក់

• គោលការណ៍ AI ដែលអាចស្តារឡើងវិញបាន

  • មានជម្រើសជំនួសនៅពេលដែលលទ្ធផល AI ខុស

• គោលការណ៍ណែនាំ AI សុវត្ថិភាព NCSC ដែលអាចត្រួតពិនិត្យបាន NIST AI RMF

  • ក្រុមនានាអាចរកឃើញលំនាំមុនពេលវាក្លាយជាគ្រោះមហន្តរាយ

• ទម្រង់ NIST GenAI ដែលអាចកែលម្អបាន

  • មានរង្វិលជុំមតិប្រតិកម្ម ហើយមាននរណាម្នាក់អានវា

នេះជាអ្វីដែលភាពចាស់ទុំមើលទៅ។ មិនមែនជាការបង្ហាញដ៏ភ្លឺស្វាងនោះទេ។ មិនមែនជាច្បាប់ចម្លងទីផ្សារដ៏គួរឱ្យភ្ញាក់ផ្អើលនោះទេ។ ប្រព័ន្ធពិតប្រាកដ ជាមួយនឹងរបាំងការពារ កំណត់ហេតុ ការទទួលខុសត្រូវ និងភាពរាបទាបគ្រប់គ្រាន់ដើម្បីទទួលស្គាល់ថាម៉ាស៊ីនមិនមែនជាអ្នកជំនាញខាងវេទមន្តនោះទេ។ គោលការណ៍ណែនាំ AI ដែលមានសុវត្ថិភាពរបស់ NCSC គោលការណ៍ AI របស់ OECD

ពីព្រោះវាមិនមែនជាឧបករណ៍ទេ។ វាជាឧបករណ៍មួយ។ វាជាឧបករណ៍ដ៏មានឥទ្ធិពលមែន។ ប៉ុន្តែនៅតែជាឧបករណ៍មួយ។.

ការឆ្លុះបញ្ចាំងចុងក្រោយលើការទទួលខុសត្រូវរបស់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដែលប្រើប្រាស់ Generative AI 🌍

ដូច្នេះតើអ្វីទៅជា ការទទួលខុសត្រូវរបស់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដែលប្រើប្រាស់ Generative AI ?

វាគឺត្រូវសាងសង់ដោយប្រុងប្រយ័ត្ន។ ដើម្បីសួរថាតើប្រព័ន្ធជួយនៅទីណា និងកន្លែងដែលវាបង្កគ្រោះថ្នាក់។ ដើម្បីការពារភាពឯកជន។ ដើម្បីសាកល្បងភាពលំអៀង។ ដើម្បីផ្ទៀងផ្ទាត់លទ្ធផល។ ដើម្បីធានាសុវត្ថិភាពលំហូរការងារ។ ដើម្បីមានតម្លាភាពជាមួយអ្នកប្រើប្រាស់។ ដើម្បីរក្សាមនុស្សឱ្យស្ថិតក្នុងការគ្រប់គ្រងដ៏មានអត្ថន័យ។ ដើម្បីទទួលខុសត្រូវនៅពេលដែលមានរឿងខុសប្រក្រតី។ NIST AI RMF OECD AI Principles

នោះអាចស្តាប់ទៅដូចជាធ្ងន់ណាស់ - ហើយវាពិតជាដូច្នោះមែន។ ប៉ុន្តែវាក៏ជាអ្វីដែលបំបែកការអភិវឌ្ឍដ៏ឈ្លាសវៃពីស្វ័យប្រវត្តិកម្មដែលមិនប្រុងប្រយ័ត្នផងដែរ។.

អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ល្អបំផុតដែលប្រើប្រាស់បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) មិនមែនជាអ្នកដែលធ្វើឱ្យគំរូអនុវត្តល្បិចច្រើនបំផុតនោះទេ។ ពួកគេគឺជាអ្នកដែលយល់ពីផលវិបាកនៃល្បិចទាំងនោះ ហើយរចនាតាមនោះ។ ពួកគេដឹងថាល្បឿនមានសារៈសំខាន់ ប៉ុន្តែទំនុកចិត្តគឺជាផលិតផលពិតប្រាកដ។ ជាពិសេស គំនិតបែបបុរាណនោះនៅតែមានប្រសិទ្ធភាព។ NIST AI RMF

នៅទីបញ្ចប់ ការទទួលខុសត្រូវមិនមែនជាឧបសគ្គចំពោះការច្នៃប្រឌិតទេ។ វាគឺជាអ្វីដែលរារាំងការច្នៃប្រឌិតពីការប្រែក្លាយទៅជាការរីករាលដាលដ៏ថ្លៃ និងច្របូកច្របល់ ជាមួយនឹងចំណុចប្រទាក់ដ៏ល្អឥតខ្ចោះ និងបញ្ហាទំនុកចិត្ត 😬✨

ហើយប្រហែលជានោះជាកំណែសាមញ្ញបំផុតរបស់វា។.

សាងសង់ដោយក្លាហាន ពិតណាស់ - ប៉ុន្តែសាងសង់ដូចជាមនុស្សអាចរងផលប៉ះពាល់ ពីព្រោះពួកគេក៏រងផលប៉ះពាល់ដែរ។ គោលការណ៍ AI របស់ OECD

សំណួរដែលសួរញឹកញាប់

តើអ្វីទៅជាការទទួលខុសត្រូវរបស់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដែលប្រើប្រាស់ AI ដើម្បីបង្កើតថ្មីនៅក្នុងការអនុវត្ត?

ការទទួលខុសត្រូវរបស់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដែលប្រើប្រាស់ AI ដែលអាចបង្កើតបានពង្រីកហួសពីលក្ខណៈពិសេសនៃការដឹកជញ្ជូនយ៉ាងឆាប់រហ័ស។ វារួមបញ្ចូលទាំងការជ្រើសរើសករណីប្រើប្រាស់ត្រឹមត្រូវ ការសាកល្បងលទ្ធផល ការការពារភាពឯកជន ការកាត់បន្ថយឥរិយាបថដែលបង្កគ្រោះថ្នាក់ និងការធ្វើឱ្យប្រព័ន្ធអាចយល់បានចំពោះអ្នកប្រើប្រាស់។ នៅក្នុងការអនុវត្តជាក់ស្តែង អ្នកអភិវឌ្ឍន៍នៅតែទទួលខុសត្រូវចំពោះរបៀបដែលឧបករណ៍ត្រូវបានរចនា ត្រួតពិនិត្យ កែតម្រូវ និងគ្រប់គ្រងនៅពេលដែលវាបរាជ័យ។.

ហេតុអ្វីបានជា AI ដែលអាចបង្កើតបានត្រូវការការទទួលខុសត្រូវរបស់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ច្រើនជាងកម្មវិធីធម្មតា?

កំហុសបែបប្រពៃណីច្រើនតែជាក់ស្តែង ប៉ុន្តែការបរាជ័យនៃ AI ដែលបង្កឡើងដោយមនុស្សអាចស្តាប់ទៅដូចជាល្អឥតខ្ចោះ ខណៈពេលដែលនៅតែខុស លំអៀង ឬប្រថុយប្រថាន។ នេះធ្វើឱ្យបញ្ហាកាន់តែពិបាកកត់សម្គាល់ និងងាយស្រួលសម្រាប់អ្នកប្រើប្រាស់ក្នុងការទុកចិត្តដោយកំហុស។ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍កំពុងធ្វើការជាមួយប្រព័ន្ធប្រូបាប៊ីលីតេ ដូច្នេះការទទួលខុសត្រូវរួមមានការដោះស្រាយភាពមិនប្រាកដប្រជា ការកំណត់គ្រោះថ្នាក់ និងការរៀបចំសម្រាប់លទ្ធផលដែលមិនអាចទាយទុកជាមុនបានមុនពេលដាក់ឱ្យដំណើរការ។.

តើអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដឹងដោយរបៀបណាថាពេលណាមិនគួរប្រើ AI ដែលបង្កើតថ្មី?

ចំណុចចាប់ផ្តើមទូទៅមួយគឺសួរថាតើភារកិច្ចនេះបើកចំហរ ឬត្រូវបានដោះស្រាយដោយច្បាប់ ការស្វែងរក ឬតក្កវិជ្ជាកម្មវិធីស្តង់ដារបានល្អជាង។ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ក៏គួរពិចារណាផងដែរថាតើចម្លើយខុសអាចបង្កគ្រោះថ្នាក់ប៉ុណ្ណា និងថាតើមនុស្សអាចពិនិត្យលទ្ធផលឡើងវិញដោយប្រាកដនិយមឬអត់។ ការប្រើប្រាស់ប្រកបដោយការទទួលខុសត្រូវជួនកាលមានន័យថាការសម្រេចចិត្តមិនប្រើ AI ដែលបង្កើតបានទាល់តែសោះ។.

តើអ្នកអភិវឌ្ឍន៍អាចកាត់បន្ថយការយល់ច្រឡំ និងចម្លើយខុសនៅក្នុងប្រព័ន្ធ AI ដែលអាចបង្កើតបានយ៉ាងដូចម្តេច?

ភាពត្រឹមត្រូវត្រូវត្រូវបានរចនាឡើង មិនមែនសន្មត់ទេ។ នៅក្នុងបំពង់បង្ហូរទិន្នន័យជាច្រើន នោះមានន័យថា ការដាក់លទ្ធផលមូលដ្ឋាននៅក្នុងប្រភពដែលគួរឱ្យទុកចិត្ត ការបំបែកអត្ថបទដែលបានបង្កើតចេញពីការពិតដែលបានផ្ទៀងផ្ទាត់ និងការប្រើប្រាស់លំហូរការងារពិនិត្យឡើងវិញសម្រាប់កិច្ចការដែលមានហានិភ័យខ្ពស់។ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ក៏គួរតែសាកល្បងការជំរុញដែលមានន័យថាធ្វើឱ្យប្រព័ន្ធមានការភាន់ច្រឡំ ឬបំភាន់ផងដែរ ជាពិសេសនៅក្នុងវិស័យដូចជាកូដ ការគាំទ្រ ហិរញ្ញវត្ថុ ការអប់រំ និងការថែទាំសុខភាព។.

តើអ្វីទៅជាការទទួលខុសត្រូវរបស់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដែលប្រើប្រាស់បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) សម្រាប់ភាពឯកជន និងទិន្នន័យរសើប?

ការទទួលខុសត្រូវរបស់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដែលប្រើប្រាស់ AI ដើម្បីបង្កើតថ្មីរួមមានការកាត់បន្ថយទិន្នន័យដែលចូលទៅក្នុងគំរូ និងការចាត់ទុកការជំរុញ កំណត់ហេតុ និងលទ្ធផលថាជាព័ត៌មានរសើប។ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍គួរតែលុបឧបករណ៍កំណត់អត្តសញ្ញាណចេញ ប្រសិនបើអាចធ្វើទៅបាន កំណត់ការរក្សាទុក គ្រប់គ្រងការចូលប្រើ និងពិនិត្យមើលការកំណត់របស់អ្នកលក់ដោយប្រុងប្រយ័ត្ន។ អ្នកប្រើប្រាស់ក៏គួរតែអាចយល់ពីរបៀបដែលទិន្នន័យរបស់ពួកគេត្រូវបានដោះស្រាយ ជាជាងការរកឃើញហានិភ័យនៅពេលក្រោយ។.

តើ​អ្នកអភិវឌ្ឍន៍​គួរ​ដោះស្រាយ​ភាពលំអៀង និង​ភាពយុត្តិធម៌​ក្នុង​លទ្ធផល​បញ្ញា​សិប្បនិម្មិត​ដែល​បង្កើត​ឡើង​ដោយ​របៀប​ណា?

ការងារ​លម្អៀង​ទាមទារ​ឲ្យ​មាន​ការវាយតម្លៃ​យ៉ាងសកម្ម មិនមែន​ការសន្មត់​ទេ។ វិធីសាស្រ្តជាក់ស្តែងមួយគឺត្រូវសាកល្បង​ការជំរុញ​នៅទូទាំង​ប្រជាសាស្ត្រ ភាសា និងបរិបទផ្សេងៗគ្នា បន្ទាប់មកពិនិត្យមើលលទ្ធផលសម្រាប់គំរូ ការដកចេញ ឬគំរូបរាជ័យមិនស្មើគ្នា។ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ក៏គួរតែបង្កើតវិធីសម្រាប់អ្នកប្រើប្រាស់ ឬក្រុមដើម្បីរាយការណ៍ពីឥរិយាបថដែលបង្កគ្រោះថ្នាក់ផងដែរ ពីព្រោះប្រព័ន្ធមួយអាចមើលទៅរឹងមាំជារួម ខណៈពេលដែលនៅតែបរាជ័យក្នុងក្រុមមួយចំនួនជាប់លាប់។.

តើ​អ្នកអភិវឌ្ឍន៍​ត្រូវ​គិតគូរ​អំពី​ហានិភ័យ​សុវត្ថិភាព​អ្វីខ្លះ​ជាមួយ​នឹង​បញ្ញា​សិប្បនិម្មិត​ដែល​បង្កើត​ឡើង?

បញ្ញាសិប្បនិម្មិតបង្កើតថ្មីណែនាំផ្ទៃវាយប្រហារថ្មីៗ រួមទាំងការចាក់បញ្ចូលរហ័ស ការប្រើប្រាស់ឧបករណ៍មិនមានសុវត្ថិភាព ការលេចធ្លាយទិន្នន័យតាមរយៈបរិបទ និងការរំលោភបំពានសកម្មភាពស្វ័យប្រវត្តិ។ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍គួរតែសម្អាតការបញ្ចូលដែលមិនគួរឱ្យទុកចិត្ត ដាក់កម្រិតការអនុញ្ញាតឧបករណ៍ កំណត់ការចូលប្រើឯកសារ និងបណ្តាញ និងតាមដានគំរូនៃការប្រើប្រាស់ខុស។ សុវត្ថិភាពមិនត្រឹមតែអំពីចំណុចប្រទាក់ប៉ុណ្ណោះទេ វាអនុវត្តចំពោះលំហូរការងារពេញលេញជុំវិញគំរូ។.

ហេតុអ្វីបានជាតម្លាភាពមានសារៈសំខាន់នៅពេលសាងសង់ដោយប្រើ AI ដែលអាចបង្កើតបាន?

អ្នកប្រើប្រាស់គួរតែដឹងយ៉ាងច្បាស់ថាពេលណា AI ត្រូវបានចូលរួម អ្វីដែលវាអាចធ្វើបាន និងកន្លែងដែលដែនកំណត់របស់វាស្ថិតនៅ។ តម្លាភាពល្អអាចរួមបញ្ចូលស្លាកដូចជាបង្កើតដោយ AI ឬជំនួយដោយ AI ការពន្យល់សាមញ្ញៗ និងផ្លូវច្បាស់លាស់ទៅកាន់ការគាំទ្រពីមនុស្ស។ ភាពស្មោះត្រង់បែបនោះមិនធ្វើឱ្យផលិតផលចុះខ្សោយទេ។ វាជួយអ្នកប្រើប្រាស់ឱ្យក្រិតតាមខ្នាតទំនុកចិត្ត និងធ្វើការសម្រេចចិត្តកាន់តែប្រសើរ។.

តើអ្នកណាជាអ្នកទទួលខុសត្រូវនៅពេលដែលមុខងារ AI ដែលបង្កើតថ្មីបង្កគ្រោះថ្នាក់ ឬបង្កបញ្ហា?

អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ និងក្រុមផលិតផលនៅតែជាម្ចាស់នៃលទ្ធផល ទោះបីជាគំរូបង្កើតចម្លើយក៏ដោយ។ នោះមានន័យថាគួរតែមានការទទួលខុសត្រូវច្បាស់លាស់សម្រាប់ការអនុម័តការដាក់ពង្រាយ ការដោះស្រាយឧប្បត្តិហេតុ ការរំកិលថយក្រោយ ការត្រួតពិនិត្យ និងការទំនាក់ទំនងរបស់អ្នកប្រើប្រាស់។ “គំរូដែលបានសម្រេចចិត្ត” គឺមិនគ្រប់គ្រាន់ទេ ពីព្រោះការទទួលខុសត្រូវត្រូវតែនៅជាមួយអ្នកដែលបានរចនា និងដាក់ឱ្យដំណើរការប្រព័ន្ធ។.

តើការអភិវឌ្ឍ AI ប្រកបដោយការទទួលខុសត្រូវមើលទៅដូចម្ដេចបន្ទាប់ពីការដាក់ឱ្យដំណើរការ?

ការអភិវឌ្ឍដែលមានទំនួលខុសត្រូវនៅតែបន្តបន្ទាប់ពីការចេញផ្សាយតាមរយៈការត្រួតពិនិត្យ មតិកែលម្អ ការពិនិត្យឡើងវិញ និងការកែតម្រូវ។ ប្រព័ន្ធរឹងមាំអាចធ្វើសវនកម្មបាន អាចរំខានបាន អាចសង្គ្រោះបាន និងត្រូវបានរចនាឡើងជាមួយនឹងផ្លូវបម្រុងនៅពេលដែល AI បរាជ័យ។ គោលដៅមិនមែនជាភាពល្អឥតខ្ចោះទេ វាគឺជាការកសាងអ្វីមួយដែលអាចត្រូវបានពិនិត្យ កែលម្អ និងកែតម្រូវដោយសុវត្ថិភាពនៅពេលដែលបញ្ហាក្នុងពិភពពិតលេចឡើង។.

ឯកសារយោង

1. វិទ្យាស្ថានជាតិស្តង់ដារ និងបច្ចេកវិទ្យា (NIST) - ប្រវត្តិរូប NIST GenAI - nvlpubs.nist.gov

2. OWASP - សាកលវិទ្យាល័យល្អបំផុតទាំង ១០ សម្រាប់កម្មវិធី LLM របស់ OWASP - owasp.org

3. ការិយាល័យស្នងការព័ត៌មាន (ICO) - សំណួរចំនួនប្រាំបីរបស់ ICO សម្រាប់ AI ដែលអាចបង្កើតបាន - ico.org.uk

ស្វែងរក AI ចុងក្រោយបំផុតនៅហាងជំនួយការ AI ផ្លូវការ

អំពីយើង