Belief System 分析 · 釋出於 .
演示並不定義服務
成功的演示表明，在某些條件下，結果是可能的。它不會自動說明獲得此結果的頻率、針對哪些使用者或使用哪些控制元件。當公開演講消除這些條件時，就會出現聲譽風險。實驗功能變成通用能力；援助變成自主；選定的結果成為代表性的表現。
我們的出發點是回顧動詞。 “幫助編寫”、“檢測”、“建議”和“決定”描述了不同的職責。對於每個配方，產品團隊必須明確系統實際執行的操作以及使用者仍需要驗證的操作。然後，傳播部門可以構建一個可以理解的承諾，而不讓讀者自己發明限制。
將每個承諾與使用場景相關聯
NIST 的自願人工智慧風險管理框架解決了系統整個生命週期中的信任問題。針對生成人工智慧的簡介完善了針對這些用途特定風險的方法。這些檔案並不構成對公司正在推廣的產品的認證。 [1] [2]
對於編輯工作，我們建議將斷言與使用者、任務、環境以及發生錯誤時可能的後果相關聯。用於準備草稿的可接受的功能可能不適合自動提供引人入勝的響應。這種區別應該反映在公開例子、支援檔案和領導干預中。公司敘述不應承諾一定程度的自主權，但使用條款卻會謹慎地取消該自主權。
組織從證據到故事的過渡
承諾表可以包括公佈的結果、評估協議、觀察到的限制、計劃的人工控制以及能夠解釋測量的人員。這不是公佈所有技術細節的問題。這是關於選擇一個團隊知道如何捍衛其範圍的方案。如果使用比較，讀者必須能夠理解測試的參考和條件。
負面或不完整的結果對於溝通工作也很有用。它們指出了面試前要準備的問題以及不宜進行的做法。承認特定限制的訊息通常比“負責任的”人工智慧的一般主張提供更多資訊。 Precision讓公眾能夠評估該解決方案是否滿足自己的需求。
在宣佈之前準備事件
不準確的響應、不適當的輸出或意外行為可能會成為廣泛傳播的螢幕截圖。第一個響應應該確定實際發生的情況、受影響的版本以及受影響的人員。我們必須避免以未預見到事件為由否認該事件，或立即將示例推廣到該服務的所有用途。
通訊、產品、安全和相關功能必須有資格電路。誰證實了這一事件？誰決定暫停一項功能？誰回應使用者？什麼時候可以公佈更正？公眾的反應必須區分已經採取的保護措施、正在進行的調查和尚待檢驗的改進。如果事件顯示出持久的限制，則必須糾正最初的承諾。
示例：從節省時間到承擔真正的責任
讓我們想象一個釋出者引入了一個能夠準備對投訴的響應的嚮導。該示例純屬虛構。該演示顯示了令人信服的草案，但該服務有時依賴於不完整的文件並且需要驗證。宣佈“自動索賠處理”可能會產生組織無法滿足的期望。 “準備回覆供顧問稽核”描述了一個不同的、更具體的功能。
傳播部門可以透過解釋所使用的文件、顧問的角色以及如何報告錯誤來豐富這一表述。它還可以讓定義評估的專家發言。這項工作為思想領導力提供了更多實質內容：演講涉及已解決的問題及其處理的條件，而不是一般性的破裂承諾。
釋出前的編輯審查
| 問題 | 得到什麼 |
|---|---|
| 該系統實際上做了什麼？ | 精確的使用範圍 |
| 我們怎麼知道？ | 協議和情境化結果 |
| 他哪裡會出錯呢？ | 可向使用者解釋的限制 |
| 誰來承擔責任？ | 人類角色和決策迴路 |
| 出錯後會發生什麼？ | 有組織的回應和糾正 |
此次釋出並沒有結束本次審查。模型、資料或產品的更改可能會改變現有承諾的含義。因此，參考頁面必須有一個更新管理器，就像技術文件一樣。
對於Belief System來說，人工智慧公司的權威在於其解釋自己能做什麼、展示其如何評估自己以及解決差異的能力。溝通就成為持久信任的工具，因為它使支援創新的責任變得可見。