Torzítás és pontatlanság
Egy AI modell a betanítási adatai alapján tanul, és ha ezek az adatok torzítottak, a modell válaszai is torzítottak lehetnek. Emellett a modell időnként magabiztosan állíthat valótlan tényeket is, ezt a jelenséget hallucinációnak nevezik. Fontos, hogy ezekre a kockázatokra tudatosan figyeljünk, különösen olyan döntéseknél, amelyek embereket érintenek.
Adatbiztonsági kockázatok
Munkahelyi AI eszközök használatakor érdemes tisztában lenni azzal, milyen adatokat viszünk be a rendszerbe, és mi történik ezekkel az adatokkal. Bizalmas, személyes vagy üzleti szempontból érzékeny információt csak akkor érdemes megosztani egy AI eszközzel, ha egyértelmű, hogyan kezeli azt a szolgáltató.
Egy egyszerű ellenőrzőlista
Mielőtt egy AI által generált tartalmat felhasználnánk, érdemes átgondolni, ellenőriztük-e a tényszerű állításokat, figyelembe vettük-e, hogy kire és hogyan hathat a tartalom, és tisztában vagyunk-e azzal, milyen adatot osztottunk meg a folyamat során.
Forrás
A Google "AI Essentials" (Grow with Google) kurzusának és a Google Cloud Skills Boost "Bevezetés a generatív AI-ba" anyagának magyar feldolgozása.
Workshop
AI Transformation Day
Egésznapos, vezetőknek szóló program. Feltérképezzük, hol tart a szervezet, mi az első reális lépés, és milyen belső feltételek szükségesek a sikerhez. A nap végén konkrét, prioritizált cselekvési lista.
Érdekel a program →