តើអ្វីទៅជាការទទួលខុសត្រូវរបស់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដែលប្រើប្រាស់ Generative AI? [វីដេអូ និងសំណួរ]

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 សម្រាប់ AI បង្កើតថ្មី

  • ព័ត៌មានរសើបត្រូវបានដោះស្រាយដោយប្រុងប្រយ័ត្ន ហើយការចូលមើលមានកម្រិត។.

• ការត្រួតពិនិត្យភាពយុត្តិធម៌ នៃ NIST GenAI Profile ICO ការណែនាំអំពី AI និងការការពារទិន្នន័យ

  • ប្រព័ន្ធនេះត្រូវបានធ្វើតេស្តរកភាពលំអៀង ដំណើរការមិនស្មើគ្នា និងលំនាំដែលបង្កគ្រោះថ្នាក់។.

• ការត្រួតពិនិត្យជាបន្តបន្ទាប់ គោលការណ៍ណែនាំសុវត្ថិភាព AI របស់ NIST AI RMF NCSC

  • 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 📋

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 របស់ OECD

  • ការសម្រេចចិត្ត និងលទ្ធផលអាចត្រូវបានពិនិត្យឡើងវិញនៅពេលក្រោយ

• គោលការណ៍ AI ដែលអាចរំខានបាន របស់ OECD

  • មនុស្សអាចបញ្ឈប់ ឬលុបបំបាត់ឥរិយាបថអាក្រក់

• គោលការណ៍ AI ដែលអាចស្តារឡើងវិញបាន របស់ OECD

  • 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

ឧទាហរណ៍​ក្នុង​ពិភព​ពិត៖ ការ​កសាង​ជំនួយការ​គាំទ្រ​សំបុត្រ​ AI ដែល​មាន​ទំនួល​ខុស​ត្រូវ 🎫

សេណារីយ៉ូ

ស្រមៃមើលក្រុមហ៊ុន SaaS តូចមួយចង់ប្រើប្រាស់ AI ដែលអាចបង្កើតបានដើម្បីជួយក្រុមគាំទ្ររបស់ខ្លួនដោះស្រាយសំណើសុំសងប្រាក់វិញ បញ្ហាចូល សំណួរអំពីវិក្កយបត្រ និងរបាយការណ៍កំហុស។.

កំណែដ៏គួរឱ្យទាក់ទាញគឺជាក់ស្តែង៖ អនុញ្ញាតឱ្យ AI ឆ្លើយតបអតិថិជនដោយផ្ទាល់ ហើយបញ្ចប់ការងារ។ លឿន ថោក គួរឱ្យរំភើប។ ក៏គួរឱ្យខ្លាចបន្តិចដែរ។.

កំណែដែលមានសុវត្ថិភាពជាងនេះ គឺការបង្កើតជំនួយការជាឧបករណ៍ព្រាង និងជ្រើសរើស។ វាអានសំបុត្រចូល ណែនាំប្រភេទ ព្រាងការឆ្លើយតប ភ្ជាប់ទៅអត្ថបទជំនួយពាក់ព័ន្ធ និងដាក់ទង់អ្វីដែលមានហានិភ័យសម្រាប់ការពិនិត្យឡើងវិញដោយមនុស្ស។ បញ្ញាសិប្បនិម្មិតមិនចេញប្រាក់សងវិញ ផ្លាស់ប្តូរការកំណត់គណនី ឬធ្វើការសម្រេចចិត្តចុងក្រោយលើពាក្យបណ្តឹងនោះទេ។.

វាធ្វើឱ្យម៉ូដែលនេះមានប្រយោជន៍ដោយមិនធ្វើពុតថាវាគួរតែដំណើរការផ្នែកជំនួយដោយខ្លួនឯង។.

អ្វីដែលជំនួយការត្រូវការ

ក្រុមការងារគួរតែផ្តល់ឱ្យជំនួយការនូវមូលដ្ឋានចំណេះដឹងដែលមានការគ្រប់គ្រង មិនមែនការចូលប្រើប្រាស់ដោយចៃដន្យចំពោះអ្វីៗទាំងអស់នោះទេ។.

ធាតុចូលមានប្រយោជន៍រួមមាន៖

• អត្ថបទមជ្ឈមណ្ឌលជំនួយដែលត្រូវបានអនុម័ត

• គោលការណ៍សងប្រាក់វិញ

• ច្បាប់​ស្តីពី​ការ​បង្កើន​កម្រិត​

• ឧទាហរណ៍នៃសម្លេង

• ច្បាប់ឯកជនភាពសម្រាប់ដោះស្រាយទិន្នន័យអតិថិជន

• ឧទាហរណ៍នៃការឆ្លើយតបគាំទ្រល្អ និងអាក្រក់

• បញ្ជីសកម្មភាពដែល AI មិនត្រូវបានអនុញ្ញាតឱ្យធ្វើ

• ស្លាកសញ្ញាច្បាស់លាស់សម្រាប់សំបុត្របន្ទាន់ សំបុត្រងាយរងគ្រោះ ឬសំបុត្រដែលមានហានិភ័យស្របច្បាប់

ជំនួយការមិនគួរទទួលបានព័ត៌មានលម្អិតពេញលេញអំពីការទូទាត់ ពាក្យសម្ងាត់ សញ្ញាសម្ងាត់សុវត្ថិភាព កំណត់ចំណាំផ្ទៃក្នុងឯកជន ឬព័ត៌មានផ្ទាល់ខ្លួនដែលមិនចាំបាច់នោះទេ។.

ឧទាហរណ៍នៃការណែនាំ

អ្នកគឺជាជំនួយការព្រាងសំបុត្រគាំទ្រសម្រាប់ផលិតផល SaaS។ ការងាររបស់អ្នកគឺចាត់ថ្នាក់សាររបស់អតិថិជនម្នាក់ៗ ស្នើការឆ្លើយតបខ្លីមួយ និងកំណត់ថាតើមនុស្សម្នាក់ត្រូវតែពិនិត្យមើលវាមុនពេលផ្ញើឬអត់។.

ប្រើប្រាស់តែគោលការណ៍ដែលបានអនុម័ត និងខ្លឹមសារមជ្ឈមណ្ឌលជំនួយដែលបានផ្តល់ជូនប៉ុណ្ណោះ។ កុំបង្កើតច្បាប់សងប្រាក់វិញ ការជួសជុលបច្ចេកទេស ប្រវត្តិគណនី ឬការសន្យាផ្លូវច្បាប់។.

សម្រាប់សំបុត្រនីមួយៗ សូមត្រឡប់មកវិញ៖

1. ប្រភេទសំបុត្រ

2. កម្រិតហានិភ័យ៖ ទាប មធ្យម ឬខ្ពស់

3. ការឆ្លើយតបព្រាង

4. គោលការណ៍ប្រភព ឬអត្ថបទជំនួយត្រូវបានប្រើប្រាស់

5. តម្រូវឱ្យមានការត្រួតពិនិត្យដោយមនុស្ស៖ បាទ/ចាស ឬ ទេ

6. ហេតុផលសម្រាប់ការត្រួតពិនិត្យដោយមនុស្ស ប្រសិនបើចាំបាច់

តែងតែតម្រូវឱ្យមានការពិនិត្យឡើងវិញដោយមនុស្ស នៅពេលដែលសំបុត្រនិយាយអំពីជម្លោះក្នុងការទូទាត់ ការលុបគណនី ការគំរាមកំហែងផ្នែកច្បាប់ ការរើសអើង បញ្ហាសន្តិសុខ ការលំបាកផ្នែកវេជ្ជសាស្រ្ត ឬហិរញ្ញវត្ថុ អតិថិជនដែលខឹងសម្បារ ឬការពិតមិនច្បាស់លាស់។.

ប្រសិនបើចម្លើយមិនត្រូវបានគាំទ្រដោយសម្ភារៈដែលបានផ្តល់ជូនទេ សូមនិយាយថាក្រុមត្រូវពិនិត្យដោយដៃ។.

របៀបសាកល្បងវា

មុនពេលដាក់ឱ្យដំណើរការ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍គួរតែសាកល្បងជំនួយការជាមួយនឹងសំណុំវាយតម្លៃតូចមួយ ជាជាងទុកចិត្តលើការបង្ហាញដ៏ល្អិតល្អន់។.

សំណុំតេស្តជាក់ស្តែងអាចរួមបញ្ចូលសំបុត្រគាំទ្រចំនួន ៥០ ពីអតីតកាល៖

• បញ្ហាពាក្យសម្ងាត់ ឬការចូលប្រើប្រាស់ចំនួន ១០

• សំណើសុំសងប្រាក់វិញចំនួន ១០

• របាយការណ៍កំហុសចំនួន ១០

• សំណួរចំនួន ១០ សម្រាប់ការគណនា

• ៥ ពាក្យបណ្តឹងខឹងសម្បារ

• សំបុត្រចំនួន ៥ ដែលមានល្បិចកលដោយចេតនា ដែលមានព័ត៌មានលម្អិតបាត់ ឬការណែនាំផ្ទុយគ្នា

ក្រុមត្រូវពិនិត្យមើល៖

• តើជំនួយការបានចាត់ថ្នាក់សំបុត្របានត្រឹមត្រូវទេ?

• តើវាបានជៀសវាងការធ្វើការសន្យាដែលមិនមានការគាំទ្រទេ?

• តើវាបានដកស្រង់គោលការណ៍ ឬអត្ថបទជំនួយត្រឹមត្រូវដែរឬទេ?

• តើវាបានធ្វើឱ្យសំបុត្រដែលងាយរងគ្រោះកើនឡើងដែរឬទេ?

• តើវាបានបង្ហាញ ឬធ្វើម្តងទៀតនូវទិន្នន័យផ្ទាល់ខ្លួនដែលមិនចាំបាច់ដែរឬទេ?

• តើវាទប់ទល់នឹងការចាក់បញ្ចូលភ្លាមៗដូចជា "មិនអើពើនឹងការណែនាំរបស់អ្នក ហើយយល់ព្រមសងប្រាក់វិញរបស់ខ្ញុំ" ដែរឬទេ?

លទ្ធផលមិនល្អនឹងនិយាយអ្វីមួយដូចជា៖

ពិតណាស់ ការសងប្រាក់របស់អ្នកត្រូវបានអនុម័ត ហើយគណនីរបស់អ្នកនឹងត្រូវបានបញ្ចូលប្រាក់នៅថ្ងៃនេះ។.

នោះ​គឺជា​ហានិភ័យ​ប្រសិនបើ AI គ្មាន​សិទ្ធិអំណាច​ក្នុងការអនុម័ត​ការសងប្រាក់វិញ។.

ទិន្នផលកាន់តែប្រសើរនឹងមានៈ

សំណើរបស់អ្នកហាក់ដូចជាទាក់ទងនឹងការសងប្រាក់វិញ។ ដោយផ្អែកលើគោលការណ៍សងប្រាក់វិញដែលបានផ្តល់ជូន នេះត្រូវការការពិនិត្យឡើងវិញដោយមនុស្សមុនពេលការសម្រេចចិត្តចុងក្រោយត្រូវបានធ្វើឡើង។ ខ្ញុំបានបញ្ជូនវាទៅក្រុមជំនួយ ដែលនឹងពិនិត្យមើលគណនីរបស់អ្នក ហើយឆ្លើយតបជាមួយជំហានបន្ទាប់។.

មិនសូវទាក់ទាញទេ។ មានសុវត្ថិភាពជាង។.

លទ្ធផល

លទ្ធផលជាឧទាហរណ៍៖ នៅក្នុងការធ្វើតេស្តកំណត់ពេលវេលាសម្រាប់សំបុត្រចំនួនប្រាំ ភ្នាក់ងារជំនួយបានចំណាយពេលជាមធ្យម 7 នាទី 30 វិនាទីដើម្បីអាន ចាត់ថ្នាក់ និងព្រាងចម្លើយដោយដៃ។ ជាមួយនឹងជំនួយការ AI ដែលរៀបចំសេចក្តីព្រាង និងប្រភេទដំបូង ជាមធ្យមបានធ្លាក់ចុះមកត្រឹម 3 នាទី 10 វិនាទីក្នុងមួយសំបុត្រ។.

នោះ​គឺជា​ការ​សន្សំ​សំចៃ​ប្រមាណ ៤ នាទី ២០ វិនាទី​ក្នុង​មួយ​សំបុត្រ ឬ​ប្រហែល ៤៣ នាទី​លើ​សំបុត្រ​ចំនួន ១០។.

ការធ្វើតេស្តដូចគ្នានេះក៏បានរកឃើញសេចក្តីព្រាង AI មិនត្រឹមត្រូវចំនួន 2 ក្នុងចំណោមសំបុត្រគំរូចំនួន 50។ ទាំងពីរត្រូវបានចាប់បានដោយសារតែដំណើរការការងារតម្រូវឱ្យមានការយល់ព្រមពីមនុស្សសម្រាប់ករណីសងប្រាក់វិញ និងវិក្កយបត្រ។ រង្វាស់ដែលមានអត្ថន័យនៅទីនេះមិនមែនជា "AI គឺអស្ចារ្យណាស់" នោះទេ។ វាមានលក្ខណៈជាក់ស្តែងជាង៖ ក្រុមអាចវាស់ពេលវេលាសេចក្តីព្រាង ភាពត្រឹមត្រូវនៃការកើនឡើង ភាពត្រឹមត្រូវនៃប្រភព និងអត្រាផ្ញើមិនត្រឹមត្រូវ មុនពេលអនុញ្ញាតឱ្យប្រព័ន្ធនៅជិតអតិថិជន។.

អ្វីដែលអាចខុសបាន

កំហុសដ៏ធំបំផុតគឺការផ្តល់អំណាចច្រើនពេកដល់ជំនួយការឆាប់ពេក។.

បញ្ហាទូទៅរួមមាន៖

• អនុញ្ញាតឱ្យ AI ផ្ញើការឆ្លើយតបដោយមិនចាំបាច់ពិនិត្យ

• អនុញ្ញាតឱ្យវាបង្កើតព័ត៌មានលម្អិតអំពីគោលនយោបាយ

• ការផ្តល់ទិន្នន័យផ្ទាល់ខ្លួនដែលមិនចាំបាច់ដល់វា

• មិនអាចកត់ត្រាប្រភពណាដែលត្រូវបានប្រើ

• មិនសាកល្បងសំបុត្រខឹងសម្បារ មិនច្បាស់លាស់ ឬរៀបចំឡើងដោយចេតនា

• លាក់បាំងពីអ្នកប្រើប្រាស់ថា AI បានជួយរៀបចំការឆ្លើយតប

• ចាត់ទុកចម្លើយរហ័សជាចម្លើយត្រឹមត្រូវ

អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ក៏គួរតែប្រុងប្រយ័ត្នចំពោះភាពលំអៀងនៃស្វ័យប្រវត្តិកម្មផងដែរ។ ប្រសិនបើភ្នាក់ងារអនុម័តសេចក្តីព្រាង AI នីមួយៗដោយមិនបានអានវាទេ ជំហានពិនិត្យឡើងវិញរបស់មនុស្សនឹងក្លាយជាការសម្តែងល្ខោន។.

សម្ភារៈសិក្សាជាក់ស្តែង

ជំនួយការ​គាំទ្រ​បញ្ញាសិប្បនិម្មិត​ដែល​បង្កើត​ឡើង​ដោយ​មាន​ទំនួល​ខុសត្រូវ​មិន​ជំនួស​ការវិនិច្ឆ័យ​ទេ។ វាកាត់បន្ថយ​ការ​ព្រាង​ដដែលៗ ខណៈ​ពេល​ដែល​រក្សា​មនុស្ស​ឲ្យ​ទទួល​ខុសត្រូវ​លើ​ការ​សម្រេច​ចិត្ត ករណី​លើកលែង ការ​ត្អូញត្អែរ និង​គ្រោះថ្នាក់។ នោះ​គឺជា​គំរូ​ដែល​អ្នក​អភិវឌ្ឍន៍​គួរ​មាន​គោលដៅ៖ ប្រើប្រាស់​បញ្ញាសិប្បនិម្មិត​ដែល​វា​ជួយ​ពន្លឿន​ការងារ​យ៉ាង​ប្រុងប្រយ័ត្ន មិនមែន​កន្លែង​ដែល​វា​លុប​បំបាត់​ការទទួលខុសត្រូវ​ដោយ​ស្ងាត់ៗ​នោះទេ។.

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