Belief Systemの分析 · 更新日 .
AI が組織について誤って説明した場合、最初のステップは、答えを保持し、間違いを認定することです。その場合、アクセス可能な情報源や公開参考情報を確認する必要があります。修正は、組織が実際に制御できるものに基づいて行われます。すべての回答が即座に変更されることを保証するものではありません。
混乱は、名前、活動、場所、マネージャー、クライアント、または過去の出来事に関するものである可能性があります。これらのエラーの重大度は同じではありません。コミュニケーション管理では、組織の理解を変えるもの、または人々や意思決定に影響を与える可能性のあるものを優先する必要があります。
エラーシートを作成する
ファイルには、正確な質問、回答、エンジン、日付、表示されたリンクが保持されます。これは、争われた声明、参照事実、およびそれを検証できる文書を示します。コンテキストのない個別のキャプチャは、比較および分析することがより困難になります。
問題の分類では、事実誤認、古い情報、異論のある解釈、具体性の不足を区別します。不完全な説明が必ずしも誤りとは限りません。一方、実在しない顧客実績は、回答のほかの部分が好意的に見えても問題になります。情報を作り出してしまうリスクは、NISTの生成AIプロファイルで説明されています。 [1]
まず自分が管理している情報を調べてください
機関のウェブサイト、略歴、提供ページ、および公的文書は一貫していなければなりません。まだアクセス可能な古いページは、最近のページと矛盾する可能性があります。名前変更の説明が不十分だと混乱が生じる可能性があります。修正は明示的な情報から始まり、有用な日付が記載され、影響を受けるページにリンクされます。
同じ否定のバリエーションを 10 回も公開することは避けなければなりません。この増加により、新たな矛盾が生じたり、主要な情報を見つけることがさらに困難になったりする可能性があります。関連する内部リンクを備えた明確な参照ページは、多くの場合、編集の開始点として適しています。
外部ソースを計画的に回復する
回答にサードパーティのページが引用されている場合は、実際に何と書かれているかを確認してください。引用は、声明に関連しているか、歪められているか、または直接関係していない可能性があります。編集者に対する修正は文書化された事実に関連しており、編集者の自主性を尊重する必要があります。 AI によって取り上げられたという理由だけで、正当なレビューの削除を要求すべきではありません。
情報源が特定できない場合には、その旨を明記する必要があります。リンクがないため、トレーニング データに正確な起源があると結論付けることはできません。レポートでは、観察されたことと想定されたことを区別します。サービス報告システムは、その効果を約束することなく、その範囲内で使用できます。
例: 2 つの同名の組織
架空のケースでは、同様の名前の別の会社の活動がコンサルティング会社であるとの回答がありました。企業のウェブサイトは、そのアイデンティティ、その分野、その活動、そしてそれを特徴づける要素を明確にすることができます。矛盾した記述を避けるために、関連する経歴とディレクトリがチェックされます。
次のチェックでは、同じ質問と、明示的に別のバリエーションをいくつか使用します。混乱が続いているかどうか、どのエンジンのどのソースからのものかを調査します。目標は、観察可能な理解を向上させることであり、単一の正解の後にエラーが完全に解決されたと宣言することではありません。
インストール情報の保守
チーム、オファー、場所が変更された場合は、参照ページのレビューを開始する必要があります。管理者は重要な情報とその日付を記録しておくことができます。このメンテナンスはジャーナリスト、パートナー、読者にも役立ちます。
コンテンツの信頼性に関する Google の推奨事項は、ソースの明確さのベンチマークを提供します。 Belief System のコンサルティング ロジックは、修正をファクト ガバナンスに結び付けることです。つまり、何が正確か、どこで検証できるか、誰が情報を最新の状態に保つかを把握します。 [1]