Belief System 분석 · 게시일 .
데모는 서비스를 정의하지 않습니다
성공적인 시연은 특정 조건에서 결과가 가능하다는 것을 보여줍니다. 이 결과가 얼마나 자주 얻어지는지, 어떤 사용자를 위해 또는 어떤 컨트롤을 사용하는지 자동으로 알려주지 않습니다. 공개 발표로 인해 이러한 조건이 지워지면 평판 위험이 발생합니다. 실험적 기능은 보편적인 능력이 됩니다. 지원은 자율성이 됩니다. 선택한 결과가 대표성과가 됩니다.
우리의 출발점은 동사 복습입니다. "작성 지원", "감지", "권장" 및 "결정"은 다양한 책임을 설명합니다. 각 공식에 대해 제품 팀은 시스템이 실제로 수행하는 작업과 사용자가 아직 확인해야 할 작업을 명확히 해야 합니다. 그러면 커뮤니케이션 부서에서는 독자가 스스로 한계를 정하지 않고도 이해할 수 있는 약속을 구성할 수 있습니다.
각 약속을 사용 시나리오와 연결
NIST의 자발적 AI 위험 관리 프레임워크는 시스템 수명주기 전반에 걸쳐 신뢰를 다룹니다. 생성 AI 전용 프로필은 이러한 용도와 관련된 위험에 대한 접근 방식을 완성합니다. 이 문서는 회사가 홍보하는 제품에 대한 인증을 의미하지 않습니다. [1] [2]
편집 작업의 경우 어설션을 사용자, 작업, 환경 및 오류 발생 시 가능한 결과와 연관시키는 것이 좋습니다. 초안 준비에 허용되는 기능은 흥미로운 응답을 자동으로 전달하는 데 적합하지 않을 수 있습니다. 이러한 구별은 공개 사례, 지원 문서 및 리더십 개입에 반영되어야 합니다. 기업 내러티브는 이용 약관에 따라 신중하게 제거되는 자율성 수준을 약속해서는 안 됩니다.
증거에서 이야기로의 전환을 조직하세요
약속 시트에는 발표된 결과, 평가 프로토콜, 관찰된 한계, 계획된 인간 제어 및 측정을 설명할 수 있는 사람이 포함될 수 있습니다. 기술적인 세부 사항을 모두 공개하는 것은 아닙니다. 팀이 방어 방법을 알고 있는 범위의 공식을 선택하는 것입니다. 비교를 사용하는 경우 독자는 테스트의 참조 및 조건을 이해할 수 있어야 합니다.
부정적이거나 불완전한 결과는 커뮤니케이션 작업에도 유용합니다. 면접 전 준비해야 할 질문과 준비하지 말아야 할 실천사항을 알려드립니다. 특정한 한계를 인정하는 메시지는 "책임 있는" AI에 대한 일반적인 주장보다 더 많은 정보를 제공하는 경우가 많습니다. 정밀도를 통해 대중은 솔루션이 자신의 요구 사항을 충족하는지 여부를 평가할 수 있습니다.
발표 전 사건 준비
부정확한 응답, 부적절한 출력 또는 예상치 못한 동작은 널리 배포되는 스크린샷이 될 수 있습니다. 첫 번째 응답에서는 실제로 발생한 일, 영향을 받은 버전, 영향을 받은 사람들을 식별해야 합니다. 우리는 예측하지 못한 사건을 부정하거나 서비스의 모든 사용에 대한 사례를 즉시 일반화하는 것을 피해야 합니다.
통신, 제품, 안전 및 관련 기능에는 검증 회로가 있어야 합니다. 사건을 확인하는 사람은 누구입니까? 기능을 중단하기로 결정한 사람은 누구입니까? 누가 사용자에게 응답합니까? 수정사항은 언제 발표될 수 있나요? 대중의 반응은 이미 취해진 보호 조치, 진행 중인 조사, 아직 테스트되지 않은 개선 사항을 구별해야 합니다. 사건으로 인해 지속적인 한계가 드러날 경우 초기 약속을 수정해야 합니다.
예: 시간 절약에서 실제 책임까지
불만 사항에 대한 답변을 준비할 수 있는 마법사를 소개하는 출판사를 상상해 봅시다. 예시는 허구입니다. 데모는 설득력 있는 초안을 보여주지만 서비스는 때때로 불완전한 문서에 의존하고 검증이 필요합니다. “자동 청구 처리” 발표는 조직이 충족하지 못할 것이라는 기대를 불러일으킬 수 있습니다. "고문의 검토를 위한 응답 준비"는 좀 더 구체적인 다른 기능을 설명합니다.
커뮤니케이션 부서에서는 사용된 문서, 조언자의 역할, 오류 보고 방법을 설명함으로써 이러한 공식을 더욱 풍부하게 만들 수 있습니다. 또한 평가를 정의한 전문가가 발언하게 할 수도 있습니다. 이 작업은 사고 리더십에 더 많은 내용을 제공합니다. 연설은 파열에 대한 일반적인 약속보다는 해결된 문제와 그 치료 조건에 관한 것입니다.
출시 전 편집자 검토
| 질문 | 무엇을 얻을 것인가 |
|---|---|
| 시스템은 실제로 무엇을 하는가? | 정확한 사용 범위 |
| 우리는 어떻게 알 수 있나요? | 프로토콜 및 상황에 맞는 결과 |
| 그가 어디에서 잘못될 수 있겠는가? | 사용자에게 설명할 수 있는 제한 |
| 책임은 누가 지나요? | 인간의 역할과 의사결정 회로 |
| 오류가 발생한 후에는 어떻게 되나요? | 체계적인 대응과 교정 |
출시로 인해 이 리뷰가 종료되지 않습니다. 모델, 데이터 또는 제품이 변경되면 기존 약속의 의미가 바뀔 수 있습니다. 따라서 참조 페이지에는 기술 문서와 마찬가지로 업데이트 관리자가 있어야 합니다.
Belief System의 경우, AI 회사의 권위는 AI 회사가 무엇을 할 수 있는지 설명하고 이를 평가하는 방법을 보여주고 불일치를 해결하는 능력에 있습니다. 커뮤니케이션은 혁신을 뒷받침하는 책임을 가시화하므로 지속적인 신뢰를 위한 도구가 됩니다.