Belief System 分析 · 更新于 .
人工智能沟通路线图必须从任务、数据和责任开始。它选择特定用途，定义必要的控制并测量整个工作，包括验证。购买工具本身并不构成团队的转变。
可能的用途有很多：准备访谈、综合、角度探索、格式调整或研究协助。他们的兴趣取决于背景。如果事实敏感或错误难以检测，那么快速生成的任务的控制成本可能会很高。
观察实际工作情况
诊断必须检查可交付成果的各个阶段：信息收集、分析、编写、验证、验证和传播。它可以识别重复、不必要的等待以及判断起决定性作用的时刻。一些困难源于流程定义不明确，而不是缺乏自动化。
采访执行这项工作的人员有助于了解例外情况。看似标准的报告可能包含机密信息或隐含的承诺。重新表述可以改变保留的含义。这些元素必须纳入用途的选择。
评估效益和可控性
预期的好处可能涉及时间、探索的质量或内容的可访问性。可控性是指在错误产生影响之前发现错误并纠正错误的能力。有用但难以控制，需要更苛刻的设备。
CNIL 建议规范系统的使用和引入的数据。 NIST 提供了一个管理生成人工智能风险的框架。对于通信团队来说，这些基准转化为具体的选择：接受哪些数据、由谁校对以及哪些任务不在试点范围内。 [1] (FR) [2]
构建一个有限的驱动程序
试点必须与充分定义的工作类型相关。它规定了初始情况、持续时间、相关人员和评估标准。该测试比较完整的结果，而不仅仅是生成初稿的速度。
例如，团队可以测试已以多种格式验证的内容的适应性。她检查是否符合事实、限制和语气。它测量指导、纠正和验证时间。如果控制抵消了增益，则必须对使用进行审查，而不是仅仅根据速度的印象来宣布成功。
保持团队学习
自动化可以节省时间，同时减少理解主题的机会。因此，路线图必须提供技能的传播和错误的讨论。人们必须能够解释为什么提案被接受或拒绝。
当探索性用途扩展选项而不委托最终判断时，它会特别有用。团队可以询问反对意见、可能的结构或遗漏的问题，然后用自己的知识审查这些提案。价值来自这种交互，而不是来自自动接受输出。
根据事实决定延期
飞行员的报告指出了有用的任务、观察到的错误、必要的检查以及必须避免的情况。它可能导致延长、修改或停止实验。这三项决定都是合法的。
由于工具和使用条件不断变化，路线图仍然可以修改。最重要的是，它必须建立可持续的能力：根据要完成的工作选择用途，了解其局限性，并对涉及组织的工作保持明确分配的人员责任。