ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಉತ್ತರ: ಜನರೇಟಿವ್ AI ಬಳಸುವ ಡೆವಲಪರ್ಗಳು ಮಾದರಿಯ ಔಟ್ಪುಟ್ಗೆ ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಇಡೀ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಜವಾಬ್ದಾರರಾಗಿರುತ್ತಾರೆ. AI ನಿರ್ಧಾರಗಳು, ಕೋಡ್, ಗೌಪ್ಯತೆ ಅಥವಾ ಬಳಕೆದಾರರ ನಂಬಿಕೆಯ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರಿದಾಗ, ಅವರು ಸುರಕ್ಷಿತ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬೇಕು, ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು, ಡೇಟಾವನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಬೇಕು, ಹಾನಿಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬೇಕು ಮತ್ತು ಜನರು ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು, ಅತಿಕ್ರಮಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಸರಿಪಡಿಸಬಹುದು ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು.
ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳು:
ಪರಿಶೀಲನೆ : ಹೊಳಪು ಮಾಡಿದ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಮೂಲಗಳು, ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಅಥವಾ ಮಾನವ ವಿಮರ್ಶೆಯು ದೃಢೀಕರಿಸುವವರೆಗೆ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಲ್ಲ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಿ.
ಡೇಟಾ ರಕ್ಷಣೆ : ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ, ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಿ ಮತ್ತು ಲಾಗ್ಗಳು, ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು ಮತ್ತು ಮಾರಾಟಗಾರರನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತಗೊಳಿಸಿ.
ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆ : ಸ್ಟೀರಿಯೊಟೈಪ್ಗಳು ಮತ್ತು ಅಸಮಾನ ವೈಫಲ್ಯದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹಿಡಿಯಲು ಜನಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ.
ಪಾರದರ್ಶಕತೆ : AI ಬಳಕೆಯನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಿ, ಅದರ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಿ ಮತ್ತು ಮಾನವ ವಿಮರ್ಶೆ ಅಥವಾ ಮನವಿಯನ್ನು ನೀಡಿ.
ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ : ಬಿಡುಗಡೆಗೆ ಮುನ್ನ ನಿಯೋಜನೆ, ಘಟನೆಗಳು, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ರೋಲ್ಬ್ಯಾಕ್ಗಾಗಿ ಸ್ಪಷ್ಟ ಮಾಲೀಕರನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಿ.
ಇದರ ನಂತರ ನೀವು ಓದಲು ಇಷ್ಟಪಡಬಹುದಾದ ಲೇಖನಗಳು:
🔗 ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಡೆವಲಪರ್ಗಳಿಗೆ ಅತ್ಯುತ್ತಮ AI ಪರಿಕರಗಳು: ಉನ್ನತ AI-ಚಾಲಿತ ಕೋಡಿಂಗ್ ಸಹಾಯಕರು
ವೇಗವಾದ, ಸ್ವಚ್ಛವಾದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳಿಗಾಗಿ ಉನ್ನತ AI ಕೋಡಿಂಗ್ ಸಹಾಯಕರನ್ನು ಹೋಲಿಕೆ ಮಾಡಿ.
🔗 ಉತ್ಪಾದಕತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಡೆವಲಪರ್ಗಳಿಗೆ ಟಾಪ್ 10 AI ಪರಿಕರಗಳು
ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಕೋಡಿಂಗ್ ಮತ್ತು ವೇಗಕ್ಕಾಗಿ ಡೆವಲಪರ್ AI ಪರಿಕರಗಳ ಶ್ರೇಯಾಂಕಿತ ಪಟ್ಟಿ.
🔗 AI ಸಮಾಜ ಮತ್ತು ನಂಬಿಕೆಗೆ ಏಕೆ ಕೆಟ್ಟದ್ದಾಗಿರಬಹುದು
ನಿಜ ಜಗತ್ತಿನ ಹಾನಿಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ: ಪಕ್ಷಪಾತ, ಗೌಪ್ಯತೆ, ಉದ್ಯೋಗಗಳು ಮತ್ತು ತಪ್ಪು ಮಾಹಿತಿಯ ಅಪಾಯಗಳು.
🔗 ಹೆಚ್ಚಿನ ಪಣತೊಟ್ಟ ನಿರ್ಧಾರಗಳಲ್ಲಿ AI ತುಂಬಾ ದೂರ ಹೋಗಿದೆಯೇ?
AI ರೇಖೆಗಳನ್ನು ದಾಟಿದಾಗ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ: ಕಣ್ಗಾವಲು, ಡೀಪ್ಫೇಕ್ಗಳು, ಮನವೊಲಿಸುವಿಕೆ, ಒಪ್ಪಿಗೆಯಿಲ್ಲದಿರುವುದು.
ಜನರೇಟಿವ್ AI ಬಳಸುವ ಡೆವಲಪರ್ಗಳ ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಜನರು ಯೋಚಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಏಕೆ ಹೆಚ್ಚು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ
ಬಹಳಷ್ಟು ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ದೋಷಗಳು ಕಿರಿಕಿರಿ ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತವೆ. ಒಂದು ಬಟನ್ ಒಡೆಯುತ್ತದೆ. ಒಂದು ಪುಟ ನಿಧಾನವಾಗಿ ಲೋಡ್ ಆಗುತ್ತದೆ. ಏನೋ ಕ್ರ್ಯಾಶ್ ಆಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಎಲ್ಲರೂ ನರಳುತ್ತಾರೆ.
ಉತ್ಪಾದಕ AI ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿರಬಹುದು. ಅವು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿರಬಹುದು.
ಒಂದು ಮಾದರಿಯು ತಪ್ಪಾಗಿದ್ದರೂ ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ಧ್ವನಿಸಬಹುದು. NIST GenAI ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಇದು ಸ್ಪಷ್ಟ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ಚಿಹ್ನೆಗಳಿಲ್ಲದೆ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಪುನರುತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು. NIST GenAI ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಇದು ಅಜಾಗರೂಕತೆಯಿಂದ ಬಳಸಿದರೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಬಹುದು. LLM ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗಾಗಿ OWASP ಟಾಪ್ 10 ಜನರೇಟಿವ್ AI ಗಾಗಿ ICO ನ ಎಂಟು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಇದು ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು - ಅದು ಕೆಲವು ಆಳವಾದ ಮುಜುಗರದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುವವರೆಗೆ. LLM ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗಾಗಿ OWASP ಟಾಪ್ 10 ಎಂದಿಗೂ ನಿದ್ರೆ ಮಾಡದ ಮತ್ತು ಕಾಲಕಾಲಕ್ಕೆ ಬೆರಗುಗೊಳಿಸುವ ವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ಸತ್ಯಗಳನ್ನು ಆವಿಷ್ಕರಿಸುವ ಅತ್ಯಂತ ಉತ್ಸಾಹಭರಿತ ಇಂಟರ್ನ್ನನ್ನು ನೇಮಿಸಿಕೊಂಡಂತೆ.
ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ಜನರೇಟಿವ್ AI ಬಳಸುವ ಡೆವಲಪರ್ಗಳ ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಸರಳ ಅನುಷ್ಠಾನಕ್ಕಿಂತ ದೊಡ್ಡದಾಗಿದೆ. ಡೆವಲಪರ್ಗಳು ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ತರ್ಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ. ಅವರು ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಅಂಚುಗಳು, ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ನೈಜ ಸಾಮಾಜಿಕ ಪರಿಣಾಮಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಭವನೀಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. NIST AI RMF
ಅಂದರೆ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯು ಇವುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ:
-
NIST AI RMF ಮಾದರಿಯ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು
-
ಬಳಕೆದಾರರ ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ರಕ್ಷಿಸುವುದು AI ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ರಕ್ಷಣೆಯ ಕುರಿತು ICO ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ
-
ಹಾನಿಕಾರಕ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು NIST GenAI ಪ್ರೊಫೈಲ್
-
ಟ್ರಸ್ಟ್ ಮಂಜೂರು ಮಾಡುವ ಮೊದಲು ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು NIST GenAI ಪ್ರೊಫೈಲ್
-
ಮಾನವ ಪಾತ್ರವನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸುವುದು OECD AI ತತ್ವಗಳು
-
AI ವಿಫಲವಾದಾಗ ಫಾಲ್ಬ್ಯಾಕ್ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವುದು OECD AI ತತ್ವಗಳು NCSC ಸುರಕ್ಷಿತ AI ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು
-
ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಸರಳವಾಗಿ ದಾಖಲಿಸುವುದು OECD AI ತತ್ವಗಳು
ಅದು ಹೇಗೆ ನಡೆಯುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಿಮಗೆ ತಿಳಿದಿದೆ - ಒಂದು ಉಪಕರಣವು ಮಾಂತ್ರಿಕವೆಂದು ಭಾವಿಸಿದಾಗ, ಜನರು ಅದನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸುವುದನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸುತ್ತಾರೆ. ಡೆವಲಪರ್ಗಳು ಅಷ್ಟು ನಿರಾಳವಾಗಿರಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.
ಜನರೇಟಿವ್ AI ಬಳಸುವ ಡೆವಲಪರ್ಗಳ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯ ಉತ್ತಮ ಆವೃತ್ತಿ ಯಾವುದು? 🛠️
ಜವಾಬ್ದಾರಿಯ ಉತ್ತಮ ಆವೃತ್ತಿಯು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಅದು ಕೆಳಭಾಗದಲ್ಲಿ ಹಕ್ಕು ನಿರಾಕರಣೆಯನ್ನು ಸೇರಿಸಿ ಅದನ್ನು ನೀತಿಶಾಸ್ತ್ರ ಎಂದು ಕರೆಯುವುದಲ್ಲ. ಇದು ವಿನ್ಯಾಸ ಆಯ್ಕೆಗಳು, ಪರೀಕ್ಷಾ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ಪನ್ನ ನಡವಳಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ಜನರೇಟಿವ್ AI ಬಳಸುವ ಡೆವಲಪರ್ಗಳ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೇಗೆ ಕಾಣುತ್ತದೆ ಎಂಬುದು ಇಲ್ಲಿದೆ
-
NIST AI RMF ನ ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕ ಬಳಕೆ
-
ಉತ್ಪನ್ನವು ಫ್ಯಾಶನ್ ಎಂದು ತೋರುತ್ತದೆ ಎಂಬ ಕಾರಣಕ್ಕಾಗಿ ಅದನ್ನು ಒಳಗೆ ತಳ್ಳುವ ಬದಲು, ನಿಜವಾದ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ AI ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ.
-
-
ಮಾನವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ OECD AI ತತ್ವಗಳು
-
ಜನರು ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು, ಸರಿಪಡಿಸಬಹುದು, ಅತಿಕ್ರಮಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ತಿರಸ್ಕರಿಸಬಹುದು.
-
-
ವಿನ್ಯಾಸದ ಮೂಲಕ ಸುರಕ್ಷತೆ NCSC ಸುರಕ್ಷಿತ AI ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು
-
ಅಪಾಯ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳನ್ನು ಮೊದಲೇ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ನಂತರ ಡಕ್ಟ್-ಟೇಪ್ ಮಾಡಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
-
-
ಪಾರದರ್ಶಕತೆ OECD AI ತತ್ವಗಳು ಯುರೋಪಿಯನ್ ಆಯೋಗ AI ಕಾಯ್ದೆಯ ಅವಲೋಕನ
-
ವಿಷಯವು AI-ರಚಿತವಾದಾಗ ಅಥವಾ AI-ಸಹಾಯದಿಂದ ಕೂಡಿದಾಗ ಬಳಕೆದಾರರು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ.
-
-
ಡೇಟಾ ಕೇರ್ ICO ನ ಎಂಟು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು
-
ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರವೇಶ ಸೀಮಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
-
-
AI ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸಂರಕ್ಷಣೆ ಕುರಿತು NIST GenAI ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಫೇರ್ನೆಸ್ ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ
-
ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಪಕ್ಷಪಾತ, ಅಸಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಹಾನಿಕಾರಕ ಮಾದರಿಗಳಿಗಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
-
-
ನಡೆಯುತ್ತಿರುವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ NIST AI RMF NCSC ಸುರಕ್ಷಿತ AI ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು
-
ಉಡಾವಣೆಯು ಅಂತಿಮ ಗೆರೆಯಲ್ಲ. ಅದು ಆರಂಭಿಕ ಶಿಳ್ಳೆಯಂತಿದೆ.
-
ಅದು ಬಹಳಷ್ಟು ಅನಿಸಿದರೆ, ಸರಿ... ಅಷ್ಟೇ. ಆದರೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳು, ನಂಬಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಪ್ರಭಾವಿಸುವ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದೊಂದಿಗೆ ನೀವು ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ ಅದು ಒಪ್ಪಂದವಾಗಿದೆ. OECD AI ತತ್ವಗಳು
ಹೋಲಿಕೆ ಕೋಷ್ಟಕ - ಜನರೇಟಿವ್ AI ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ಡೆವಲಪರ್ಗಳ ಪ್ರಮುಖ ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಒಂದು ನೋಟದಲ್ಲಿ 📋
| ಜವಾಬ್ದಾರಿಯ ಕ್ಷೇತ್ರ | ಯಾರ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ | ದೈನಂದಿನ ಡೆವಲಪರ್ ಅಭ್ಯಾಸ | ಅದು ಏಕೆ ಮುಖ್ಯ |
|---|---|---|---|
| ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನೆ | ಬಳಕೆದಾರರು, ತಂಡಗಳು, ಗ್ರಾಹಕರು | ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ, ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಪದರಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ, ಅಂಚಿನ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ | AI ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಮಾತನಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಇನ್ನೂ ತೀವ್ರವಾಗಿ ತಪ್ಪಾಗಿರಬಹುದು - ಇದು NIST ನ ಸ್ಥೂಲ ಸಂಯೋಜನೆಯಾಗಿದೆ GenAI ಪ್ರೊಫೈಲ್ |
| ಗೌಪ್ಯತೆ ರಕ್ಷಣೆ | ಬಳಕೆದಾರರು, ಕ್ಲೈಂಟ್ಗಳು, ಆಂತರಿಕ ಸಿಬ್ಬಂದಿ | ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾ ಬಳಕೆ, ಸ್ಕ್ರಬ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳು, ನಿಯಂತ್ರಣ ಲಾಗ್ಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ | ಖಾಸಗಿ ಡೇಟಾ ಸೋರಿಕೆಯಾದ ನಂತರ, ಟೂತ್ಪೇಸ್ಟ್ ಟ್ಯೂಬ್ನಿಂದ ಹೊರಗಿದೆ 😬 OWASP LLM ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಟಾಪ್ 10 ಗಾಗಿ ICO ನ ಎಂಟು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು |
| ಪಕ್ಷಪಾತ ಮತ್ತು ನ್ಯಾಯ | ಕಡಿಮೆ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ ಹೊಂದಿರುವ ಗುಂಪುಗಳು, ಎಲ್ಲಾ ಬಳಕೆದಾರರು ನಿಜವಾಗಿಯೂ | ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಆಡಿಟ್ ಮಾಡಿ, ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ, ಸುರಕ್ಷತಾ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಿ | ಹಾನಿ ಯಾವಾಗಲೂ ಜೋರಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ - ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಅದು ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಮತ್ತು ಶಾಂತವಾಗಿರುತ್ತದೆ NIST GenAI ಪ್ರೊಫೈಲ್ AI ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸಂರಕ್ಷಣೆ ಕುರಿತು ICO ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ |
| ಭದ್ರತೆ | ಕಂಪನಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು, ಬಳಕೆದಾರರು | ಮಾದರಿ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸಿ, ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಇಂಜೆಕ್ಷನ್ ವಿರುದ್ಧ ರಕ್ಷಿಸಿ, ಸ್ಯಾಂಡ್ಬಾಕ್ಸ್ ಅಪಾಯಕಾರಿ ಕ್ರಿಯೆಗಳು | ಒಂದು ಬುದ್ಧಿವಂತ ಶೋಷಣೆಯು ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ ಹಾಳುಮಾಡಬಹುದು - LLM ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗಾಗಿ NCSC ಟಾಪ್ 10 OWASP - AI ಮತ್ತು ಸೈಬರ್ ಸುರಕ್ಷತೆಗಾಗಿ |
| ಪಾರದರ್ಶಕತೆ | ಅಂತಿಮ ಬಳಕೆದಾರರು, ನಿಯಂತ್ರಕರು, ಬೆಂಬಲ ತಂಡಗಳು | AI ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಿ, ಮಿತಿಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಿ, ದಾಖಲೆ ಬಳಕೆ | AI-ರಚಿತ ವಿಷಯವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುವ ಕುರಿತು OECD AI ತತ್ವಗಳ ಯಂತ್ರವು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವಾಗ ಜನರು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಲು ಅರ್ಹರು. |
| ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ | ಉತ್ಪನ್ನ ಮಾಲೀಕರು, ಕಾನೂನು, ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ತಂಡಗಳು | ಮಾಲೀಕತ್ವ, ಘಟನೆ ನಿರ್ವಹಣೆ, ಏರಿಕೆ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ | "AI ಅದನ್ನು ಮಾಡಿತು" ಎಂಬುದು ಬೆಳೆದ ಉತ್ತರವಲ್ಲ OECD AI ತತ್ವಗಳು |
| ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ | ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಮುಟ್ಟುವ ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರೂ | ವೈಫಲ್ಯಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಿ, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ, ಫಾಲ್ಬ್ಯಾಕ್ ತರ್ಕವನ್ನು ರಚಿಸಿ | ಮಾದರಿಗಳು ಅಲೆಯುತ್ತವೆ, ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಕಾಲಕಾಲಕ್ಕೆ ನಾಟಕೀಯ ಸಣ್ಣ ಸಂಚಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ NIST AI RMF NCSC ಸುರಕ್ಷಿತ AI ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು |
| ಬಳಕೆದಾರರ ಯೋಗಕ್ಷೇಮ | ವಿಶೇಷವಾಗಿ ದುರ್ಬಲ ಬಳಕೆದಾರರು | ಕುಶಲ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿ, ಹಾನಿಕಾರಕ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಮಿತಿಗೊಳಿಸಿ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯದ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ | ಏನನ್ನಾದರೂ ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು ಎಂದ ಮಾತ್ರಕ್ಕೆ ಅದು OECD AI ತತ್ವಗಳು NIST AI RMF |
ಸ್ವಲ್ಪ ಅಸಮವಾದ ಟೇಬಲ್, ಖಂಡಿತ, ಆದರೆ ಅದು ವಿಷಯಕ್ಕೆ ಸರಿಹೊಂದುತ್ತದೆ. ನಿಜವಾದ ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಕೂಡ ಅಸಮವಾಗಿದೆ.
ಮೊದಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗೂ ಮೊದಲೇ ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ - ಸರಿಯಾದ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಆರಿಸುವುದು 🎯
ಉತ್ಪಾದಕ AI ಅನ್ನು ಬಳಸಬೇಕೆ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು ಡೆವಲಪರ್ಗಳ ದೊಡ್ಡ ಜವಾಬ್ದಾರಿಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ . NIST AI RMF
ಅದು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ತೋರುತ್ತದೆಯಾದರೂ, ಅದನ್ನು ಯಾವಾಗಲೂ ಬಿಟ್ಟುಬಿಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ತಂಡಗಳು ಒಂದು ಮಾದರಿಯನ್ನು ನೋಡುತ್ತವೆ, ಉತ್ಸುಕರಾಗುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ನಿಯಮಗಳು, ಹುಡುಕಾಟ ಅಥವಾ ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ತರ್ಕದಿಂದ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದಾದ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳಿಗೆ ಅದನ್ನು ಒತ್ತಾಯಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತವೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಮಸ್ಯೆಗೂ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ಕೆಲವು ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಮತ್ತು ಶಾಂತ ಮಧ್ಯಾಹ್ನದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
ನಿರ್ಮಿಸುವ ಮೊದಲು, ಡೆವಲಪರ್ಗಳು ಕೇಳಬೇಕು:
-
ಈ ಕೆಲಸವು ಮುಕ್ತ ಅಂತ್ಯದ್ದೇ ಅಥವಾ ನಿರ್ಣಾಯಕವೇ?
-
ತಪ್ಪಾದ ಔಟ್ಪುಟ್ ಹಾನಿಯನ್ನುಂಟುಮಾಡಬಹುದೇ?
-
ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಸೃಜನಶೀಲತೆ, ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿ, ಸಾರಾಂಶ, ಯಾಂತ್ರೀಕರಣ ಬೇಕೇ ಅಥವಾ ವೇಗ ಮಾತ್ರ ಬೇಕೇ?
-
ಜನರು ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಅತಿಯಾಗಿ ನಂಬುತ್ತಾರೆಯೇ? NIST GenAI ಪ್ರೊಫೈಲ್
-
ಒಬ್ಬ ಮನುಷ್ಯ ವಾಸ್ತವಿಕವಾಗಿ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದೇ? OECD AI ತತ್ವಗಳು
-
ಮಾದರಿ ತಪ್ಪಾದಾಗ ಏನಾಗುತ್ತದೆ? OECD AI ತತ್ವಗಳು
ಒಬ್ಬ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ಡೆವಲಪರ್ "ನಾವು ಇದನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಬಹುದೇ?" ಎಂದು ಕೇಳುವುದಿಲ್ಲ, ಅವರು "ಇದನ್ನು ಈ ರೀತಿ ನಿರ್ಮಿಸಬೇಕೇ?" ಎಂದು ಕೇಳುತ್ತಾರೆ. NIST AI RMF
ಆ ಪ್ರಶ್ನೆಯೇ ಬಹಳಷ್ಟು ಹೊಳೆಯುವ ಅಸಂಬದ್ಧತೆಯನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ.
ನಿಖರತೆ ಒಂದು ಜವಾಬ್ದಾರಿ, ಬೋನಸ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವಲ್ಲ ✅
ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳಬೇಕೆಂದರೆ - ಉತ್ಪಾದಕ AI ಯಲ್ಲಿನ ದೊಡ್ಡ ಬಲೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ವಾಕ್ಚಾತುರ್ಯವನ್ನು ಸತ್ಯವೆಂದು ತಪ್ಪಾಗಿ ಗ್ರಹಿಸುವುದು. ಮಾದರಿಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೊಳಪು, ರಚನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಆಳವಾಗಿ ಮನವರಿಕೆಯಾಗುವ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ. ವಿಷಯವು ವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ಸುತ್ತುವರೆದಿರುವವರೆಗೆ ಅದು ಸುಂದರವಾಗಿರುತ್ತದೆ. NIST GenAI ಪ್ರೊಫೈಲ್
ಆದ್ದರಿಂದ ಜನರೇಟಿವ್ AI ಬಳಸುವ ಡೆವಲಪರ್ಗಳ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯು ಪರಿಶೀಲನೆಗಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
ಅಂದರೆ:
-
ಸಾಧ್ಯವಾದಲ್ಲೆಲ್ಲಾ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಅಥವಾ ಗ್ರೌಂಡಿಂಗ್ ಬಳಸುವುದು NIST GenAI ಪ್ರೊಫೈಲ್
-
ದೃಢಪಡಿಸಿದ ಸಂಗತಿಗಳಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾದ ವಿಷಯವನ್ನು ಬೇರ್ಪಡಿಸುವುದು OECD AI ತತ್ವಗಳು
-
ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಸೇರಿಸುವುದು NIST AI RMF
-
ಹೆಚ್ಚಿನ ಪಾಲುಗಳ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳಿಗಾಗಿ ವಿಮರ್ಶೆ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು OECD AI ತತ್ವಗಳು
-
ನಿರ್ಣಾಯಕ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವುದನ್ನು ತಡೆಯುವುದು NIST GenAI ಪ್ರೊಫೈಲ್
-
ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಮುರಿಯಲು ಅಥವಾ ದಾರಿತಪ್ಪಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವ ಪರೀಕ್ಷಾ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳು OWASP LLM ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಟಾಪ್ 10
ಇದು ಈ ರೀತಿಯ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಬಹಳ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ:
-
ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆ
-
ಹಣಕಾಸು
-
ಕಾನೂನು ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳು
-
ಶಿಕ್ಷಣ
-
ಗ್ರಾಹಕ ಬೆಂಬಲ
-
ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್ ಆಟೊಮೇಷನ್
-
ಕೋಡ್ ಜನರೇಷನ್
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ರಚಿಸಲಾದ ಕೋಡ್ ಅಚ್ಚುಕಟ್ಟಾಗಿ ಕಾಣಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಭದ್ರತಾ ದೋಷಗಳು ಅಥವಾ ತರ್ಕ ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ಮರೆಮಾಡಬಹುದು. ಅದನ್ನು ಕುರುಡಾಗಿ ನಕಲಿಸುವ ಡೆವಲಪರ್ ದಕ್ಷವಾಗಿಲ್ಲ - ಅವರು ಕೇವಲ ಸುಂದರವಾದ ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿ ಅಪಾಯವನ್ನು ಹೊರಗುತ್ತಿಗೆ ನೀಡುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. OWASP LLM ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಟಾಪ್ 10 AI ಮತ್ತು ಸೈಬರ್ ಭದ್ರತೆಗಾಗಿ NCSC
ಮಾದರಿಯು ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು. ಡೆವಲಪರ್ ಇನ್ನೂ ಫಲಿತಾಂಶದ ಮಾಲೀಕರಾಗಿದ್ದಾರೆ. OECD AI ತತ್ವಗಳು
ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಉಸ್ತುವಾರಿ ಮಾತುಕತೆಗೆ ಒಳಪಡುವುದಿಲ್ಲ 🔐
ವಿಷಯಗಳು ಬೇಗನೆ ಗಂಭೀರವಾಗುವುದು ಇಲ್ಲಿಯೇ. ಜನರೇಟಿವ್ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳು, ಲಾಗ್ಗಳು, ಸಂದರ್ಭ ವಿಂಡೋಗಳು, ಮೆಮೊರಿ ಲೇಯರ್ಗಳು, ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಮೂರನೇ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿವೆ. ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾ ಸೋರಿಕೆಯಾಗಲು, ಮುಂದುವರಿಯಲು ಅಥವಾ ಬಳಕೆದಾರರು ಎಂದಿಗೂ ನಿರೀಕ್ಷಿಸದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡಲು ಇದು ಸಾಕಷ್ಟು ಅವಕಾಶಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ. OWASP LLM ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಟಾಪ್ 10 ಗಾಗಿ ICO ನ ಎಂಟು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು
ಡೆವಲಪರ್ಗಳು ಇವುಗಳನ್ನು ರಕ್ಷಿಸುವ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತಾರೆ:
-
ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿ
-
ಹಣಕಾಸು ದಾಖಲೆಗಳು
-
ವೈದ್ಯಕೀಯ ವಿವರಗಳು
-
ಆಂತರಿಕ ಕಂಪನಿ ಡೇಟಾ
-
ವ್ಯಾಪಾರ ರಹಸ್ಯಗಳು
-
ದೃಢೀಕರಣ ಟೋಕನ್ಗಳು
-
ಕ್ಲೈಂಟ್ ಸಂವಹನಗಳು
ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು ಸೇರಿವೆ:
-
ಮಾದರಿ ICO ಗೆ ಯಾವ ಡೇಟಾ ಪ್ರವೇಶಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು - ಉತ್ಪಾದಕ AI ಗಾಗಿ ಎಂಟು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು
-
NIST GenAI ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳನ್ನು ಮರೆಮಾಚುವುದು ಅಥವಾ ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು
-
AI ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ರಕ್ಷಣೆಯ ಕುರಿತು ಲಾಗ್ ಧಾರಣವನ್ನು ಸೀಮಿತಗೊಳಿಸುವ
-
ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಯಾರು ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವುದು OWASP LLM ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಟಾಪ್ 10
-
ಮಾರಾಟಗಾರರ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ಗಳನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ NCSC ಸುರಕ್ಷಿತ AI ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು
-
ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯದ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುವುದು NCSC ಸುರಕ್ಷಿತ AI ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು
-
ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಗೌಪ್ಯತೆಯ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಗೋಚರಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುವುದು ಉತ್ಪಾದಕ AI ಗಾಗಿ ICO ನ ಎಂಟು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು
"ನಾವು ಅದರ ಬಗ್ಗೆ ಯೋಚಿಸಲು ಮರೆತಿದ್ದೇವೆ" ಎಂಬುದು ಸಣ್ಣ ತಪ್ಪಲ್ಲದ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಇದೂ ಒಂದು. ಇದು ನಂಬಿಕೆ ಮುರಿಯುವ ವೈಫಲ್ಯ.
ಮತ್ತು ನಂಬಿಕೆ, ಒಮ್ಮೆ ಬಿರುಕು ಬಿಟ್ಟರೆ, ಬೀಳುವ ಗಾಜಿನಂತೆ ಹರಡುತ್ತದೆ. ಬಹುಶಃ ಅತ್ಯಂತ ಅಚ್ಚುಕಟ್ಟಾದ ರೂಪಕವಲ್ಲ, ಆದರೆ ನೀವು ಅದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೀರಿ.
ಪಕ್ಷಪಾತ, ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ - ಶಾಂತ ಜವಾಬ್ದಾರಿಗಳು ⚖️
ಉತ್ಪಾದಕ AI ಯಲ್ಲಿ ಪಕ್ಷಪಾತವು ವಿರಳವಾಗಿ ಕಾರ್ಟೂನ್ ಖಳನಾಯಕನಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಜಾರುತನದಿಂದ ಕೂಡಿರುತ್ತದೆ. ಒಂದು ಮಾದರಿಯು ಸ್ಪಷ್ಟ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸದೆ ಸ್ಟೀರಿಯೊಟೈಪ್ಡ್ ಉದ್ಯೋಗ ವಿವರಣೆಗಳು, ಅಸಮಾನ ಮಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳು, ಅಸಮ ಶಿಫಾರಸುಗಳು ಅಥವಾ ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕವಾಗಿ ಕಿರಿದಾದ ಊಹೆಗಳನ್ನು ನೀಡಬಹುದು. NIST GenAI ಪ್ರೊಫೈಲ್
ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ಜನರೇಟಿವ್ AI ಬಳಸುವ ಡೆವಲಪರ್ಗಳ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯು ಸಕ್ರಿಯ ನ್ಯಾಯಯುತ ಕೆಲಸವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
ಡೆವಲಪರ್ಗಳು:
-
ವಿಭಿನ್ನ ಜನಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭಗಳಿಂದ ಪರೀಕ್ಷಾ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳು NIST GenAI ಪ್ರೊಫೈಲ್
-
ಸ್ಟೀರಿಯೊಟೈಪ್ಗಳು ಮತ್ತು ಹೊರಗಿಡುವಿಕೆಗಾಗಿ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ NIST GenAI ಪ್ರೊಫೈಲ್
-
ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ದೃಷ್ಟಿಕೋನಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ NIST AI RMF
-
ಅಸಮ ವೈಫಲ್ಯ ಮಾದರಿಗಳಿಗಾಗಿ ವೀಕ್ಷಿಸಿ NIST GenAI ಪ್ರೊಫೈಲ್
-
ಒಂದು ಭಾಷಾ ಶೈಲಿ ಅಥವಾ ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ ರೂಢಿ ಎಲ್ಲರಿಗೂ ಸರಿಹೊಂದುತ್ತದೆ ಎಂದು ಊಹಿಸುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿ AI ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸಂರಕ್ಷಣೆ ಕುರಿತು ICO ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ
-
ಹಾನಿಕಾರಕ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಾಗಿ ವರದಿ ಮಾಡುವ ಚಾನಲ್ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿ NIST AI RMF
ಒಂದು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವಂತೆ ಕಾಣಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಕೆಲವು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಇತರರಿಗಿಂತ ಕೆಟ್ಟದಾಗಿ ಸೇವೆ ಸಲ್ಲಿಸಬಹುದು. ಡ್ಯಾಶ್ಬೋರ್ಡ್ನಲ್ಲಿ ಸರಾಸರಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಚೆನ್ನಾಗಿ ಕಾಣುತ್ತದೆ ಎಂಬ ಕಾರಣಕ್ಕಾಗಿ ಅದು ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹವಲ್ಲ. AI ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸಂರಕ್ಷಣೆಯ ಕುರಿತು ICO ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ NIST GenAI ಪ್ರೊಫೈಲ್
ಮತ್ತು ಹೌದು, ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆಯು ಅಚ್ಚುಕಟ್ಟಾದ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಗಿಂತ ಕಠಿಣವಾಗಿದೆ. ಅದರಲ್ಲಿ ತೀರ್ಪು ಇದೆ. ಸಂದರ್ಭ. ರಾಜಿ ವಿನಿಮಯಗಳು. ಅಸ್ವಸ್ಥತೆಯ ಅಳತೆಯೂ ಸಹ. ಆದರೆ ಅದು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದಿಲ್ಲ - ಅದು ಅದನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. AI ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸಂರಕ್ಷಣೆಯ ಕುರಿತು ICO ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ.
ಭದ್ರತೆ ಈಗ ಭಾಗಶಃ ತ್ವರಿತ ವಿನ್ಯಾಸ, ಭಾಗಶಃ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ವಿಭಾಗವಾಗಿದೆ 🧱
ಉತ್ಪಾದಕ AI ಭದ್ರತೆಯು ತನ್ನದೇ ಆದ ವಿಶಿಷ್ಟ ಪ್ರಾಣಿಯಾಗಿದೆ. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಭದ್ರತೆಯು ಇನ್ನೂ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಅಸಾಮಾನ್ಯ ದಾಳಿ ಮೇಲ್ಮೈಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತವೆ: ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಇಂಜೆಕ್ಷನ್, ಪರೋಕ್ಷ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಮ್ಯಾನಿಪ್ಯುಲೇಷನ್, ಅಸುರಕ್ಷಿತ ಉಪಕರಣ ಬಳಕೆ, ಸಂದರ್ಭದ ಮೂಲಕ ಡೇಟಾ ಹೊರಹರಿವು ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳ ಮೂಲಕ ಮಾದರಿ ದುರುಪಯೋಗ. OWASP LLM ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಟಾಪ್ 10 AI ಮತ್ತು ಸೈಬರ್ ಸುರಕ್ಷತೆಯ ಕುರಿತು NCSC
ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ, ಸಂಪೂರ್ಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತಗೊಳಿಸುವ ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಡೆವಲಪರ್ಗಳ ಮೇಲಿದೆ. NCSC ಸುರಕ್ಷಿತ AI ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು
ಇಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಜವಾಬ್ದಾರಿಗಳು ಸೇರಿವೆ:
-
ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಲ್ಲದ ಇನ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುವುದು OWASP LLM ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಟಾಪ್ 10
-
LLM ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಿಗಾಗಿ ಮಾದರಿಯು OWASP ಟಾಪ್ 10 ಎಂದು ಕರೆಯಬಹುದಾದ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಸೀಮಿತಗೊಳಿಸುವುದು.
-
ಫೈಲ್ ಮತ್ತು ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸುವುದು NCSC ಸುರಕ್ಷಿತ AI ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು
-
ಅನುಮತಿಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಬೇರ್ಪಡಿಸುವುದು NCSC ಸುರಕ್ಷಿತ AI ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು
-
ದುರುಪಯೋಗದ ಮಾದರಿಗಳ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ NCSC ಸುರಕ್ಷಿತ AI ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು
-
ದರ-ಸೀಮಿತಗೊಳಿಸುವ ದುಬಾರಿ ಅಥವಾ ಅಪಾಯಕಾರಿ ಕ್ರಮಗಳು OWASP LLM ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗೆ ಟಾಪ್ 10
-
OWASP LLM ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಟಾಪ್ 10 ಪರೀಕ್ಷೆಯ ವಿರೋಧಿ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳು
-
ಸೂಚನೆಗಳು ಸಂಘರ್ಷಿಸಿದಾಗ ಸುರಕ್ಷಿತ ಫಾಲ್ಬ್ಯಾಕ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು OECD AI ತತ್ವಗಳು
ಒಂದು ಅಹಿತಕರ ಸತ್ಯವೆಂದರೆ ಬಳಕೆದಾರರು - ಮತ್ತು ದಾಳಿಕೋರರು - ಡೆವಲಪರ್ಗಳು ನಿರೀಕ್ಷಿಸದ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಾರೆ. ಕೆಲವು ಕುತೂಹಲದಿಂದ, ಕೆಲವು ದುರುದ್ದೇಶದಿಂದ, ಕೆಲವು ಅವರು ಬೆಳಿಗ್ಗೆ 2 ಗಂಟೆಗೆ ತಪ್ಪು ವಿಷಯವನ್ನು ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿದ್ದರಿಂದ ಅದು ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ.
ಉತ್ಪಾದಕ AI ಗೆ ಭದ್ರತೆ ಎಂದರೆ ಗೋಡೆ ಕಟ್ಟುವಷ್ಟು ಕಡಿಮೆ ಮತ್ತು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಪದಗುಚ್ಛಗಳಿಂದ ಮೋಸ ಹೋಗುವ ತುಂಬಾ ಮಾತನಾಡುವ ಗೇಟ್ಕೀಪರ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಷ್ಟು.
ಮಿಂಚಿನ UX ಗಿಂತ ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ಒಪ್ಪಿಗೆ ಮುಖ್ಯ 🗣️
ಬಳಕೆದಾರರು AI ಜೊತೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸಿದಾಗ, ಅವರು ಅದನ್ನು ತಿಳಿದಿರಬೇಕು. OECD AI ತತ್ವಗಳು AI-ರಚಿತ ವಿಷಯದ ಗುರುತು ಮತ್ತು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುವ ಅಭ್ಯಾಸ ಸಂಹಿತೆ.
ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಅಲ್ಲ. ಪದಗಳಲ್ಲಿ ಹೂತುಹೋಗಿಲ್ಲ. ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ.
ಜನರೇಟಿವ್ AI ಬಳಸುವ ಡೆವಲಪರ್ಗಳ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯ ಪ್ರಮುಖ ಭಾಗವೆಂದರೆ ಬಳಕೆದಾರರು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು:
-
AI ಅನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ OECD AI ತತ್ವಗಳು
-
AI ಏನು ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಏನು ಮಾಡಬಾರದು OECD AI ತತ್ವಗಳು
-
ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಮಾನವರು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆಯೇ OECD AI ತತ್ವಗಳು
-
ಅವರ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಂಸ್ಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಉತ್ಪಾದಕ AI ಗಾಗಿ ICO ನ ಎಂಟು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು
-
ಅವರಿಗೆ ಯಾವ ಮಟ್ಟದ ವಿಶ್ವಾಸ ಇರಬೇಕು NIST AI RMF
-
ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡುವುದು ಅಥವಾ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ಮನವಿ ಸಲ್ಲಿಸುವುದು ಹೇಗೆ OECD AI ತತ್ವಗಳು NIST AI RMF
ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಎಂದರೆ ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಹೆದರಿಸುವುದಲ್ಲ; ಅವರನ್ನು ಗೌರವಿಸುವುದಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಉತ್ತಮ ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಇವುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು:
-
AI-ರಚಿತ ಅಥವಾ AI-ಸಹಾಯದ ಅಭ್ಯಾಸ ಸಂಹಿತೆಯಂತಹ ಲೇಬಲ್ಗಳು, AI-ರಚಿತ ವಿಷಯದ ಗುರುತು ಮತ್ತು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುವ ಕುರಿತು
-
ಸರಳ ಭಾಷೆಯ ವಿವರಣೆಗಳು OECD AI ತತ್ವಗಳು
-
ಸಂಬಂಧಿತವಾದಲ್ಲಿ ಗೋಚರಿಸುವ ಸಂಪಾದನೆ ಇತಿಹಾಸಗಳು
-
AI ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಆಫ್ ಮಾಡುವ ಆಯ್ಕೆಗಳು
-
ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ ಮಾನವನಿಗೆ ಏರಿಕೆ OECD AI ತತ್ವಗಳು
-
ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯದ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳು ಯುರೋಪಿಯನ್ ಕಮಿಷನ್ AI ಕಾಯ್ದೆಯ ಅವಲೋಕನ
ಪ್ರಾಮಾಣಿಕತೆಯು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಂತ್ರಿಕವಾಗಿಸಬಹುದೆಂದು ಬಹಳಷ್ಟು ಉತ್ಪನ್ನ ತಂಡಗಳು ಚಿಂತಿಸುತ್ತವೆ. ಬಹುಶಃ. ಆದರೆ ಸುಳ್ಳು ಖಚಿತತೆಯು ಕೆಟ್ಟದಾಗಿದೆ. ಅಪಾಯವನ್ನು ಮರೆಮಾಚುವ ಸುಗಮ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಮೂಲತಃ ನಯಗೊಳಿಸಿದ ಗೊಂದಲವಾಗಿದೆ.
ಮಾದರಿ "ನಿರ್ಧರಿಸಿದ" ನಂತರವೂ ಡೆವಲಪರ್ಗಳು ಜವಾಬ್ದಾರರಾಗಿರುತ್ತಾರೆ 👀
ಈ ಭಾಗವು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ಮಾದರಿ ಮಾರಾಟಗಾರ, ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಡ್, ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಅಥವಾ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ನಿಗೂಢ ವಾತಾವರಣಕ್ಕೆ ಹೊರಗುತ್ತಿಗೆ ನೀಡಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. OECD AI ತತ್ವಗಳು NIST AI RMF
ಡೆವಲಪರ್ಗಳು ಇನ್ನೂ ಜವಾಬ್ದಾರರಾಗಿರುತ್ತಾರೆ. OECD AI ತತ್ವಗಳು
ಅಂದರೆ ತಂಡದಲ್ಲಿರುವ ಯಾರಾದರೂ ಹೊಂದಿರಬೇಕು:
-
ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆ NIST AI RMF
-
ಪರೀಕ್ಷಾ ಮಾನದಂಡಗಳು NIST GenAI ಪ್ರೊಫೈಲ್
-
ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾನದಂಡ NIST GenAI ಪ್ರೊಫೈಲ್
-
ಘಟನೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ NCSC ಸುರಕ್ಷಿತ AI ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು
-
ಬಳಕೆದಾರರ ದೂರು ನಿರ್ವಹಣೆ NIST AI RMF
-
ಹಿಂತಿರುಗಿಸುವಿಕೆ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು OECD AI ತತ್ವಗಳು
-
ಬದಲಾವಣೆ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ OECD AI ತತ್ವಗಳು
-
ದಸ್ತಾವೇಜೀಕರಣ OECD AI ತತ್ವಗಳು
ಈ ರೀತಿಯ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟ ಉತ್ತರಗಳು ಇರಬೇಕು:
-
ನಿಯೋಜನೆಯನ್ನು ಯಾರು ಅನುಮೋದಿಸುತ್ತಾರೆ? NIST GenAI ಪ್ರೊಫೈಲ್
-
ಹಾನಿಕಾರಕ-ಉತ್ಪಾದನಾ ಘಟನೆಗಳನ್ನು ಯಾರು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ? NIST GenAI ಪ್ರೊಫೈಲ್
-
ಈ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ಯಾರು ನಿಷ್ಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಬಹುದು? OECD AI ತತ್ವಗಳು
-
ಹಿಂಜರಿತಗಳನ್ನು ಯಾರು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ? NIST AI RMF
-
ಏನಾದರೂ ಮುರಿದಾಗ ಬಳಕೆದಾರರೊಂದಿಗೆ ಯಾರು ಸಂವಹನ ನಡೆಸುತ್ತಾರೆ? OECD AI ತತ್ವಗಳು
ಮಾಲೀಕತ್ವವಿಲ್ಲದೆ, ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಮಂಜಾಗಿ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರೂ ಅದನ್ನು ಬೇರೆಯವರು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆಂದು ಭಾವಿಸುತ್ತಾರೆ... ಮತ್ತು ನಂತರ ಯಾರೂ ಇರುವುದಿಲ್ಲ.
ಆ ಮಾದರಿಯು AI ಗಿಂತ ಹಳೆಯದು, ನಿಜ ಹೇಳಬೇಕೆಂದರೆ. AI ಅದನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಅಪಾಯಕಾರಿಯನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ಡೆವಲಪರ್ಗಳು ತಿದ್ದುಪಡಿಗಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಾರೆ, ಪರಿಪೂರ್ಣತೆಗಾಗಿ ಅಲ್ಲ 🔄
ಇದೆಲ್ಲದರಲ್ಲೂ ಒಂದು ಸಣ್ಣ ತಿರುವು ಇದೆ: ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ AI ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಎಂದರೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಪರಿಪೂರ್ಣವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಟಿಸುವುದರ ಬಗ್ಗೆ ಅಲ್ಲ. ಅದು ಯಾವುದೋ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಎಂದು ಊಹಿಸಿ ಆ ವಾಸ್ತವದ ಸುತ್ತ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವುದರ ಬಗ್ಗೆ. NIST AI RMF
ಅಂದರೆ ಈ ಕೆಳಗಿನ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು:
-
ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧಿಸಬಹುದಾದ OECD AI ತತ್ವಗಳು
-
ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನಂತರ ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು
-
-
ಅಡ್ಡಿಪಡಿಸಬಹುದಾದ OECD AI ತತ್ವಗಳು
-
ಮಾನವರು ಕೆಟ್ಟ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ಅತಿಕ್ರಮಿಸಬಹುದು
-
-
ಮರುಪಡೆಯಬಹುದಾದ OECD AI ತತ್ವಗಳು
-
AI ಔಟ್ಪುಟ್ ತಪ್ಪಾದಾಗ ಒಂದು ಫಾಲ್ಬ್ಯಾಕ್ ಇರುತ್ತದೆ
-
-
ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಬಹುದಾದ NCSC ಸುರಕ್ಷಿತ AI ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು NIST AI RMF
-
ತಂಡಗಳು ವಿಪತ್ತುಗಳಾಗುವ ಮೊದಲು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು
-
-
ಸುಧಾರಿತ NIST GenAI ಪ್ರೊಫೈಲ್
-
ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಕುಣಿಕೆಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿವೆ, ಮತ್ತು ಯಾರಾದರೂ ಅವುಗಳನ್ನು ಓದುತ್ತಾರೆ
-
ಪ್ರಬುದ್ಧತೆ ಹೀಗೇ ಕಾಣುತ್ತದೆ. ಹೊಳೆಯುವ ಡೆಮೊಗಳಲ್ಲ. ಉಸಿರುಕಟ್ಟುವ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ನಕಲು ಅಲ್ಲ. ಗಾರ್ಡ್ರೈಲ್ಗಳು, ಲಾಗ್ಗಳು, ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರವು ಮಾಂತ್ರಿಕನಲ್ಲ ಎಂದು ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳುವಷ್ಟು ನಮ್ರತೆಯೊಂದಿಗೆ ನಿಜವಾದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು. NCSC ಸುರಕ್ಷಿತ AI ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು OECD AI ತತ್ವಗಳು
ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ಅಲ್ಲ. ಅದು ಒಂದು ಸಾಧನ. ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ, ಹೌದು. ಆದರೆ ಇನ್ನೂ ಒಂದು ಸಾಧನ.
ಜನರೇಟಿವ್ AI ಬಳಸುವ ಡೆವಲಪರ್ಗಳ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯ ಕುರಿತು ಮುಕ್ತಾಯದ ಪ್ರತಿಬಿಂಬ 🌍
ಜನರೇಟಿವ್ AI ಬಳಸುವ ಡೆವಲಪರ್ಗಳ ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಏನು ?
ಇದು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ನಿರ್ಮಿಸುವುದು. ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಎಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಿ ಹಾನಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ಪ್ರಶ್ನಿಸುವುದು. ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಲು. ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು. ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು. ಕೆಲಸದ ಹರಿವನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತಗೊಳಿಸಲು. ಬಳಕೆದಾರರೊಂದಿಗೆ ಪಾರದರ್ಶಕವಾಗಿರಲು. ಮನುಷ್ಯರನ್ನು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ನಿಯಂತ್ರಣದಲ್ಲಿಡಲು. ವಿಷಯಗಳು ತಪ್ಪಾದಾಗ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತವಾಗಿರಲು. NIST AI RMF OECD AI ತತ್ವಗಳು
ಅದು ಭಾರವೆನಿಸಬಹುದು - ಮತ್ತು ಅದು ಹಾಗೆಯೇ. ಆದರೆ ಇದು ಚಿಂತನಶೀಲ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ಅಜಾಗರೂಕ ಯಾಂತ್ರೀಕರಣದಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುತ್ತದೆ.
ಜನರೇಟಿವ್ AI ಬಳಸುವ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಡೆವಲಪರ್ಗಳು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿನ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುವವರಲ್ಲ. ಆ ತಂತ್ರಗಳ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವವರು ಮತ್ತು ಅದಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವವರು ಅವರು. ಅವರಿಗೆ ವೇಗದ ವಿಷಯಗಳು ತಿಳಿದಿವೆ, ಆದರೆ ನಂಬಿಕೆಯೇ ನಿಜವಾದ ಉತ್ಪನ್ನ. ವಿಚಿತ್ರವೆಂದರೆ, ಆ ಹಳೆಯ-ಶೈಲಿಯ ಕಲ್ಪನೆ ಇನ್ನೂ ಉಳಿದಿದೆ. NIST AI RMF
ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ, ಜವಾಬ್ದಾರಿಯು ನಾವೀನ್ಯತೆಗೆ ಅಡ್ಡಿಯಲ್ಲ. ಇದು ನಾವೀನ್ಯತೆಯು ದುಬಾರಿ, ಪ್ರಕ್ಷುಬ್ಧವಾದ ವಿಸ್ತಾರವಾಗಿ ಬದಲಾಗದಂತೆ ತಡೆಯುತ್ತದೆ, ಜೊತೆಗೆ ನಯಗೊಳಿಸಿದ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಯೂ ಇದೆ 😬✨
ಮತ್ತು ಬಹುಶಃ ಅದು ಅದರ ಸರಳ ಆವೃತ್ತಿಯಾಗಿದೆ.
ಧೈರ್ಯದಿಂದ ನಿರ್ಮಿಸಿ, ಖಂಡಿತ - ಆದರೆ ಜನರ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ಮಿಸಿ, ಏಕೆಂದರೆ ಅವರು ಹಾಗೆ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. OECD AI ತತ್ವಗಳು
ಪದೇ ಪದೇ ಕೇಳಲಾಗುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು
ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಉತ್ಪಾದಕ AI ಬಳಸುವ ಡೆವಲಪರ್ಗಳ ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಏನು?
ಜನರೇಟಿವ್ AI ಬಳಸುವ ಡೆವಲಪರ್ಗಳ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಶಿಪ್ಪಿಂಗ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಮೀರಿ ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಸರಿಯಾದ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು, ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದು, ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ರಕ್ಷಿಸುವುದು, ಹಾನಿಕಾರಕ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಅರ್ಥವಾಗುವಂತೆ ಮಾಡುವುದು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ, ಉಪಕರಣವು ವಿಫಲವಾದಾಗ ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಸರಿಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಡೆವಲಪರ್ಗಳು ಜವಾಬ್ದಾರರಾಗಿರುತ್ತಾರೆ.
ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ಗಿಂತ ಉತ್ಪಾದಕ AI ಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಡೆವಲಪರ್ ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಏಕೆ ಬೇಕು?
ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ದೋಷಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಕಂಡುಬರುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಉತ್ಪಾದಕ AI ವೈಫಲ್ಯಗಳು ತಪ್ಪು, ಪಕ್ಷಪಾತ ಅಥವಾ ಅಪಾಯಕಾರಿಯಾಗಿದ್ದರೂ ಸಹ ನಯವಾಗಿ ಕಾಣಿಸಬಹುದು. ಇದು ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರು ತಪ್ಪಾಗಿ ನಂಬಲು ಸುಲಭವಾಗುತ್ತದೆ. ಡೆವಲಪರ್ಗಳು ಸಂಭವನೀಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದಾರೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯು ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು, ಹಾನಿಯನ್ನು ಸೀಮಿತಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವ ಮೊದಲು ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳಿಗೆ ಸಿದ್ಧತೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
ಜನರೇಟಿವ್ AI ಅನ್ನು ಯಾವಾಗ ಬಳಸಬಾರದು ಎಂದು ಡೆವಲಪರ್ಗಳಿಗೆ ಹೇಗೆ ಗೊತ್ತು?
ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಆರಂಭಿಕ ಹಂತವೆಂದರೆ ಕಾರ್ಯವು ಮುಕ್ತ-ಮುಕ್ತವಾಗಿದೆಯೇ ಅಥವಾ ನಿಯಮಗಳು, ಹುಡುಕಾಟ ಅಥವಾ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ತರ್ಕದಿಂದ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆಯೇ ಎಂದು ಕೇಳುವುದು. ತಪ್ಪು ಉತ್ತರವು ಎಷ್ಟು ಹಾನಿ ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಮಾನವನು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ವಾಸ್ತವಿಕವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಡೆವಲಪರ್ಗಳು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು. ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ಬಳಕೆಯು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಉತ್ಪಾದಕ AI ಅನ್ನು ಬಳಸದಿರಲು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದನ್ನು ಅರ್ಥೈಸುತ್ತದೆ.
ಉತ್ಪಾದಕ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಭ್ರಮೆಗಳು ಮತ್ತು ತಪ್ಪು ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಡೆವಲಪರ್ಗಳು ಹೇಗೆ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು?
ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಊಹಿಸಿ ಅಲ್ಲ, ಬದಲಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಬೇಕು. ಅನೇಕ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳಲ್ಲಿ, ಅಂದರೆ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮೂಲಗಳಲ್ಲಿ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಗ್ರೌಂಡಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು, ರಚಿಸಿದ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ ಸಂಗತಿಗಳಿಂದ ಬೇರ್ಪಡಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯದ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ವಿಮರ್ಶೆ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು. ಡೆವಲಪರ್ಗಳು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಗೊಂದಲಗೊಳಿಸುವ ಅಥವಾ ದಾರಿತಪ್ಪಿಸುವ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳನ್ನು ಸಹ ಪರೀಕ್ಷಿಸಬೇಕು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಕೋಡ್, ಬೆಂಬಲ, ಹಣಕಾಸು, ಶಿಕ್ಷಣ ಮತ್ತು ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯಂತಹ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ.
ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕಾಗಿ ಜನರೇಟಿವ್ AI ಬಳಸುವ ಡೆವಲಪರ್ಗಳ ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಏನು?
ಜನರೇಟಿವ್ AI ಬಳಸುವ ಡೆವಲಪರ್ಗಳ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯು ಮಾದರಿಗೆ ಪ್ರವೇಶಿಸುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳು, ಲಾಗ್ಗಳು ಮತ್ತು ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಡೆವಲಪರ್ಗಳು ಸಾಧ್ಯವಾದಲ್ಲೆಲ್ಲಾ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಬೇಕು, ಧಾರಣವನ್ನು ಮಿತಿಗೊಳಿಸಬೇಕು, ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಮಾರಾಟಗಾರರ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ಗಳನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು. ಬಳಕೆದಾರರು ತಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ, ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ನಂತರ ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವ ಬದಲು.
ಉತ್ಪಾದಕ AI ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಅಭಿವರ್ಧಕರು ಪಕ್ಷಪಾತ ಮತ್ತು ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕು?
ಪಕ್ಷಪಾತದ ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ಸಕ್ರಿಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ, ಊಹೆಗಳಲ್ಲ. ವಿಭಿನ್ನ ಜನಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರ, ಭಾಷೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದು, ನಂತರ ಸ್ಟೀರಿಯೊಟೈಪ್ಗಳು, ಹೊರಗಿಡುವಿಕೆ ಅಥವಾ ಅಸಮಾನ ವೈಫಲ್ಯ ಮಾದರಿಗಳಿಗಾಗಿ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು ಒಂದು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಡೆವಲಪರ್ಗಳು ಬಳಕೆದಾರರು ಅಥವಾ ತಂಡಗಳು ಹಾನಿಕಾರಕ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡಲು ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಸಹ ರಚಿಸಬೇಕು, ಏಕೆಂದರೆ ಒಂದು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ ಬಲವಾಗಿ ಕಾಣಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಕೆಲವು ಗುಂಪುಗಳನ್ನು ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ವಿಫಲಗೊಳಿಸಬಹುದು.
ಉತ್ಪಾದಕ AI ಯೊಂದಿಗೆ ಡೆವಲಪರ್ಗಳು ಯಾವ ಭದ್ರತಾ ಅಪಾಯಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಯೋಚಿಸಬೇಕು?
ಜನರೇಟಿವ್ AI ಹೊಸ ದಾಳಿ ಮೇಲ್ಮೈಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಇಂಜೆಕ್ಷನ್, ಅಸುರಕ್ಷಿತ ಪರಿಕರ ಬಳಕೆ, ಸಂದರ್ಭದ ಮೂಲಕ ಡೇಟಾ ಸೋರಿಕೆ ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಕ್ರಿಯೆಗಳ ದುರುಪಯೋಗ ಸೇರಿವೆ. ಡೆವಲಪರ್ಗಳು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಲ್ಲದ ಇನ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಸ್ಯಾನಿಟೈಸ್ ಮಾಡಬೇಕು, ಪರಿಕರ ಅನುಮತಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸಬೇಕು, ಫೈಲ್ ಮತ್ತು ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಮಿತಿಗೊಳಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ದುರುಪಯೋಗದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಬೇಕು. ಭದ್ರತೆಯು ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಬಗ್ಗೆ ಮಾತ್ರವಲ್ಲ; ಇದು ಮಾದರಿಯ ಸುತ್ತಲಿನ ಸಂಪೂರ್ಣ ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ.
ಉತ್ಪಾದಕ AI ಯೊಂದಿಗೆ ನಿರ್ಮಿಸುವಾಗ ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಏಕೆ ಮುಖ್ಯ?
AI ಯಾವಾಗ ತೊಡಗಿಸಿಕೊಂಡಿದೆ, ಅದು ಏನು ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಅದರ ಮಿತಿಗಳು ಎಲ್ಲಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಬಳಕೆದಾರರು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ತಿಳಿದಿರಬೇಕು. ಉತ್ತಮ ಪಾರದರ್ಶಕತೆಯು AI-ರಚಿತ ಅಥವಾ AI-ಸಹಾಯದ ಲೇಬಲ್ಗಳು, ಸರಳ ವಿವರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಮಾನವ ಬೆಂಬಲಕ್ಕೆ ಸ್ಪಷ್ಟ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು. ಆ ರೀತಿಯ ಪ್ರಾಮಾಣಿಕತೆಯು ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ದುರ್ಬಲಗೊಳಿಸುವುದಿಲ್ಲ; ಇದು ಬಳಕೆದಾರರು ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಉತ್ಪಾದಕ AI ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವು ಹಾನಿಯನ್ನುಂಟುಮಾಡಿದರೆ ಅಥವಾ ಏನಾದರೂ ತಪ್ಪಾದರೆ ಯಾರು ಹೊಣೆಗಾರರಾಗಿರುತ್ತಾರೆ?
ಮಾದರಿಯು ಉತ್ತರವನ್ನು ನೀಡಿದಾಗಲೂ, ಡೆವಲಪರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ಪನ್ನ ತಂಡಗಳು ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತಾರೆ. ಅಂದರೆ ನಿಯೋಜನೆ ಅನುಮೋದನೆ, ಘಟನೆ ನಿರ್ವಹಣೆ, ರೋಲ್ಬ್ಯಾಕ್, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರ ಸಂವಹನಕ್ಕೆ ಸ್ಪಷ್ಟ ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಇರಬೇಕು. "ನಿರ್ಧರಿಸಿದ ಮಾದರಿ" ಸಾಕಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಏಕೆಂದರೆ ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಯು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿದ ಮತ್ತು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದ ಜನರೊಂದಿಗೆ ಉಳಿಯಬೇಕು.
ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ಉತ್ಪಾದಕ AI ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯು ಪ್ರಾರಂಭವಾದ ನಂತರ ಹೇಗಿರುತ್ತದೆ?
ಬಿಡುಗಡೆಯ ನಂತರ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ, ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ, ವಿಮರ್ಶೆ ಮತ್ತು ತಿದ್ದುಪಡಿಯ ಮೂಲಕ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತದೆ. ಬಲವಾದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಆಡಿಟ್ ಮಾಡಬಹುದಾದವು, ಅಡ್ಡಿಪಡಿಸಬಹುದಾದವು, ಮರುಪಡೆಯಬಹುದಾದವು ಮತ್ತು AI ವಿಫಲವಾದಾಗ ಫಾಲ್ಬ್ಯಾಕ್ ಮಾರ್ಗಗಳೊಂದಿಗೆ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಗುರಿ ಪರಿಪೂರ್ಣತೆಯಲ್ಲ; ಅದು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಕಾಣಿಸಿಕೊಂಡಾಗ ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದಾದ, ಸುಧಾರಿಸಬಹುದಾದ ಮತ್ತು ಹೊಂದಿಸಬಹುದಾದ ಏನನ್ನಾದರೂ ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿದೆ.
ಉಲ್ಲೇಖಗಳು
-
ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಸಂಸ್ಥೆ (NIST) - NIST GenAI ಪ್ರೊಫೈಲ್ - nvlpubs.nist.gov
-
OWASP - LLM ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗೆ OWASP ಟಾಪ್ 10 - owasp.org
-
ಮಾಹಿತಿ ಆಯುಕ್ತರ ಕಚೇರಿ (ICO) - ಉತ್ಪಾದಕ AI ಗಾಗಿ ICO ನ ಎಂಟು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು - ico.org.uk