Belief Systemの分析 · 更新日 .
有用な AI 憲章は、どのような使用が許可されるのか、どのようなデータが使用できるのか、結果に対して誰が責任を負うのかを示します。これは、実際の仕事の状況で意思決定を行うのに役立つはずです。一般的な事例が曖昧なままであれば、一般的な倫理文書だけでは十分ではありません。
コミュニケーションにおいては、機密性の高い状況は、特に内部情報、個人データ、引用、署名入りのスピーチ、ビジュアルに関係します。憲章は関連する機能を含めて作成し、それを適用するチームでテストする必要があります。
データと用途を一緒に分類する
同じツールでも、入力された情報や契約条件に応じて、異なるリスクが生じる可能性があります。すでに公開されているテキストは、発表草案や機密インタビューの書き起こしと同じステータスを持ちません。憲章ではこの違いを例を挙げて説明する必要があります。
CNIL は、生成 AI とデータ保護の監視に関するベンチマークを提供します。内部ルールは、法的およびセキュリティを考慮して、実際に採用されるソリューションに適合させる必要があります。曖昧な禁止は誤解によって回避される可能性があります。範囲が広すぎる承認は、保証が存在しないと解釈される可能性があります。 [1] (FR)
編集責任を定義する
ツールの結果は、よく書かれているからといって信頼できるものではありません。憲章は、事実、情報源、論調、約束の検証を提供する必要があります。専門家または主題の責任者が介入しなければならない場合を指定します。
署名されたテキストの場合、その人は自分の考えを認識し、その発言に対して責任を負わなければなりません。引用の場合、その言葉は検証可能な情報源からのものでなければなりません。たとえば、実際のステータスか架空のステータスが明確でなければなりません。これらのルールにより、ツールが創作された参考文献、意見、証言でギャップを埋めることができなくなります。
画像と表現の処理
生成されたビジュアルはクリエイティブとして使用できますが、そうでない場合は、実際のクライアント、チーム、またはイベントの写真として提示しないでください。芸術的な方向性は、用途と、必要に応じてそれらを文脈化する方法を定義する必要があります。
憲章には、ロゴ、統合されたテキスト、比率、混乱を引き起こす可能性のある要素などの一貫性チェックも規定する必要があります。Belief Systemのようなアイデンティティでは、人間が存在しないビジュアルの選択を、暗黙の好みに任せるのではなく、制作と検証の指示に変換することができます。
エラーとヘルプ リクエストを予測する
不適切な情報を入力したり、間違ったコンテンツを投稿した場合にどうすればよいかを知っておく必要があります。報告回路は明確でなければならず、急速なエスカレーションを妨げないようにする必要があります。修正は、単にルールを思い出させるだけではなく、結果とプロセスに焦点を当てます。
NIST フレームワークは、継続的なリスク管理について考えるのに役立ちます。チームでは、遭遇した問題と提供された対応をケース記録に記録できます。この記憶により、憲章がより具体的になり、十分に理解されていない規則や不適切になっている規則を特定することが可能になります。 [1]
配布前にドキュメントをテストする
チームにいくつかの状況を提示します。この会議を要約するか、このプレスリリースを修正するか、この画像を生成するか、この署名付き投稿を書くことができますか?答えが大きく異なる場合は、本文を明確にする必要があります。これらの事例に基づく短いトレーニングは、多くの原則を抽象的に説明するよりも役立つ場合があります。
憲章は最終的にその所有者と改訂日を指定する必要があります。使用条件は変化しています。文書は従うことができなければなりません。その成功は、それが可能にする意思決定の質と、ケースが計画されたカテゴリーに当てはまらない場合にチームが助けを求める自信によって測られます。