ຄວາມຮັບຜິດຊອບຂອງນັກພັດທະນາທີ່ໃຊ້ Generative AI ແມ່ນຫຍັງ?

ຄວາມຮັບຜິດຊອບຂອງນັກພັດທະນາທີ່ໃຊ້ Generative AI ແມ່ນຫຍັງ?

ຄຳຕອບສັ້ນໆ: ນັກພັດທະນາທີ່ໃຊ້ AI ທີ່ສ້າງສັນມີຄວາມຮັບຜິດຊອບຕໍ່ລະບົບທັງໝົດ, ບໍ່ພຽງແຕ່ຜົນຜະລິດຂອງຮູບແບບເທົ່ານັ້ນ. ເມື່ອ AI ມີອິດທິພົນຕໍ່ການຕັດສິນໃຈ, ລະຫັດ, ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ, ຫຼື ຄວາມໄວ້ວາງໃຈຂອງຜູ້ໃຊ້, ພວກເຂົາຕ້ອງເລືອກແອັບພລິເຄຊັນທີ່ປອດໄພ, ກວດສອບຜົນໄດ້ຮັບ, ປົກປ້ອງຂໍ້ມູນ, ຫຼຸດຜ່ອນອັນຕະລາຍ, ແລະຮັບປະກັນວ່າຜູ້ຄົນສາມາດກວດສອບ, ຍົກເລີກ, ແລະແກ້ໄຂຄວາມຜິດພາດໄດ້.

ບົດຮຽນຫຼັກ:

ການຢັ້ງຢືນ : ປະຕິບັດຕໍ່ຜົນຜະລິດທີ່ຂັດແລ້ວວ່າບໍ່ໜ້າເຊື່ອຖືຈົນກວ່າແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ, ການທົດສອບ ຫຼື ການທົບທວນຂອງມະນຸດຈະຢືນຢັນສິ່ງເຫຼົ່ານັ້ນ.

ການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນ : ຫຼຸດຜ່ອນຂໍ້ມູນທີ່ວ່ອງໄວ, ລຶບຕົວລະບຸ, ແລະ ຮັກສາບັນທຶກ, ການຄວບຄຸມການເຂົ້າເຖິງ ແລະ ຜູ້ຂາຍໃຫ້ປອດໄພ.

ຄວາມຍຸຕິທຳ : ທົດສອບໃນທົ່ວຂໍ້ມູນປະຊາກອນ ແລະ ສະພາບການຕ່າງໆ ເພື່ອຈັບເອົາແບບແຜນ ແລະ ຮູບແບບຄວາມລົ້ມເຫຼວທີ່ບໍ່ສະເໝີພາບ.

ຄວາມໂປ່ງໃສ : ຕິດປ້າຍການນຳໃຊ້ AI ຢ່າງຈະແຈ້ງ, ອະທິບາຍຂໍ້ຈຳກັດຂອງມັນ, ແລະ ສະເໜີການທົບທວນຄືນ ຫຼື ການອຸທອນຈາກມະນຸດ.

ຄວາມຮັບຜິດຊອບ : ມອບໝາຍເຈົ້າຂອງທີ່ຊັດເຈນສຳລັບການນຳໃຊ້, ເຫດການຕ່າງໆ, ການຕິດຕາມກວດກາ ແລະ ການຍ້ອນກັບກ່ອນການເປີດຕົວ.

ຄວາມຮັບຜິດຊອບຂອງນັກພັດທະນາທີ່ໃຊ້ Generative AI ແມ່ນຫຍັງ? Infographic

ບົດຄວາມທີ່ທ່ານອາດຈະຢາກອ່ານຫຼັງຈາກບົດຄວາມນີ້:

🔗 ເຄື່ອງມື AI ທີ່ດີທີ່ສຸດສຳລັບນັກພັດທະນາຊອບແວ: ຜູ້ຊ່ວຍຂຽນລະຫັດທີ່ໃຊ້ AI ອັນດັບຕົ້ນໆ
ປຽບທຽບຜູ້ຊ່ວຍຂຽນໂປຣແກຣມ AI ຊັ້ນນໍາເພື່ອຂະບວນການພັດທະນາທີ່ໄວຂຶ້ນ ແລະ ສະອາດກວ່າ.

🔗 10 ເຄື່ອງມື AI ອັນດັບຕົ້ນໆສຳລັບນັກພັດທະນາເພື່ອເພີ່ມຜົນຜະລິດ
ລາຍຊື່ເຄື່ອງມື AI ຂອງນັກພັດທະນາທີ່ໄດ້ຮັບການຈັດອັນດັບສຳລັບການຂຽນໂປຣແກຣມ ແລະ ຄວາມໄວທີ່ສະຫຼາດກວ່າ.

🔗 ເປັນຫຍັງ AI ຈຶ່ງບໍ່ດີຕໍ່ສັງຄົມ ແລະ ຄວາມໄວ້ວາງໃຈ
ອະທິບາຍເຖິງອັນຕະລາຍໃນໂລກແຫ່ງຄວາມເປັນຈິງຄື: ອະຄະຕິ, ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ, ວຽກເຮັດງານທຳ ແລະ ຄວາມສ່ຽງດ້ານຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ.

🔗 AI ໄດ້ກ້າວໄປໄກເກີນໄປໃນການຕັດສິນໃຈທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງບໍ?
ກຳນົດເວລາທີ່ AI ຂ້າມເສັ້ນ: ການເຝົ້າລະວັງ, ການປອມແປງ deepfakes, ການຊັກຊວນ, ບໍ່ມີການຍິນຍອມ.

ເປັນຫຍັງຄວາມຮັບຜິດຊອບຂອງນັກພັດທະນາທີ່ໃຊ້ Generative AI ຈຶ່ງມີຄວາມສຳຄັນຫຼາຍກວ່າທີ່ຄົນຄິດ

ມີຂໍ້ຜິດພາດຫຼາຍຢ່າງຂອງຊອບແວທີ່ໜ້າລຳຄານ. ປຸ່ມແຕກ. ໜ້າເວັບໂຫຼດຊ້າ. ມີບາງຢ່າງຂັດຂ້ອງ ແລະ ທຸກຄົນກໍ່ຮ້ອງຄາງ.

ບັນຫາ AI ທີ່ສ້າງຂຶ້ນສາມາດແຕກຕ່າງກັນໄດ້. ພວກມັນອາດຈະລະອຽດອ່ອນ.

ຮູບແບບສາມາດຟັງຄືວ່າມີຄວາມໝັ້ນໃຈໃນຂະນະທີ່ຜິດພາດ. ໂປຣໄຟລ໌ NIST GenAI ມັນສາມາດສ້າງຄວາມລຳອຽງຄືນໄດ້ໂດຍບໍ່ມີສັນຍານເຕືອນທີ່ຊັດເຈນ ໂປຣໄຟລ໌ NIST GenAI ມັນສາມາດເປີດເຜີຍຂໍ້ມູນທີ່ລະອຽດອ່ອນຖ້າໃຊ້ຢ່າງບໍ່ລະມັດລະວັງ. 10 ອັນດັບຕົ້ນໆຂອງ OWASP ສຳລັບແອັບພລິເຄຊັນ LLM ແປດຄຳຖາມຂອງ ICO ສຳລັບ AI ທີ່ສ້າງສັນ ມັນສາມາດຜະລິດລະຫັດທີ່ເຮັດວຽກໄດ້ - ຈົນກວ່າມັນຈະລົ້ມເຫຼວໃນການຜະລິດໃນທາງທີ່ໜ້າອາຍຢ່າງເລິກເຊິ່ງ. 10 ອັນດັບຕົ້ນໆຂອງ OWASP ສຳລັບແອັບພລິເຄຊັນ LLM ຄ້າຍຄືກັບການຈ້າງພະນັກງານຝຶກງານທີ່ມີຄວາມກະຕືລືລົ້ນຫຼາຍຜູ້ທີ່ບໍ່ເຄີຍນອນຫຼັບ ແລະບາງຄັ້ງຄາວກໍ່ປະດິດຂໍ້ເທັດຈິງດ້ວຍຄວາມໝັ້ນໃຈທີ່ໜ້າຕື່ນຕາຕື່ນໃຈ.

ນັ້ນແມ່ນເຫດຜົນທີ່ ຄວາມຮັບຜິດຊອບຂອງນັກພັດທະນາທີ່ໃຊ້ Generative AI ແມ່ນໃຫຍ່ກວ່າການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດແບບງ່າຍໆ. ນັກພັດທະນາບໍ່ພຽງແຕ່ສ້າງລະບົບເຫດຜົນເທົ່ານັ້ນ. ພວກເຂົາກຳລັງສ້າງລະບົບຄວາມເປັນໄປໄດ້ທີ່ມີຂອບທີ່ມົວ, ຜົນຜະລິດທີ່ຄາດເດົາບໍ່ໄດ້, ແລະຜົນສະທ້ອນທາງສັງຄົມທີ່ແທ້ຈິງ. NIST AI RMF

ນັ້ນໝາຍຄວາມວ່າຄວາມຮັບຜິດຊອບລວມມີ:

ເຈົ້າຮູ້ວ່າມັນເປັນແນວໃດ - ເມື່ອເຄື່ອງມືຮູ້ສຶກມະຫັດສະຈັນ, ຜູ້ຄົນຈະຢຸດສົງໄສມັນ. ນັກພັດທະນາບໍ່ສາມາດທີ່ຈະຜ່ອນຄາຍໄດ້ແບບນັ້ນ.

ສິ່ງໃດທີ່ເຮັດໃຫ້ຮຸ່ນທີ່ດີຂອງຄວາມຮັບຜິດຊອບຂອງນັກພັດທະນາທີ່ໃຊ້ Generative AI? 🛠️

ຄວາມຮັບຜິດຊອບທີ່ດີບໍ່ແມ່ນການສະແດງ. ມັນບໍ່ພຽງແຕ່ເພີ່ມຂໍ້ຄວາມປະຕິເສດຄວາມຮັບຜິດຊອບຢູ່ດ້ານລຸ່ມ ແລະ ເອີ້ນມັນວ່າຈັນຍາບັນເທົ່ານັ້ນ. ມັນສະແດງອອກໃນຕົວເລືອກການອອກແບບ, ນິໄສການທົດສອບ ແລະ ພຶດຕິກຳຂອງຜະລິດຕະພັນ.

ນີ້ແມ່ນສິ່ງທີ່ລຸ້ນທີ່ເຂັ້ມແຂງຂອງ ຄວາມຮັບຜິດຊອບຂອງນັກພັດທະນາທີ່ໃຊ້ Generative AI ມັກຈະເປັນຄື:

ຖ້າສິ່ງນັ້ນຟັງຄືວ່າຫຼາຍ, ແມ່ນແລ້ວ... ມັນກໍ່ແມ່ນ. ແຕ່ນັ້ນແມ່ນຂໍ້ຕົກລົງເມື່ອທ່ານເຮັດວຽກກັບເທັກໂນໂລຢີທີ່ສາມາດມີອິດທິພົນຕໍ່ການຕັດສິນໃຈ, ຄວາມເຊື່ອ, ແລະພຶດຕິກຳໃນຂອບເຂດກ້ວາງຂວາງ. ຫຼັກການ AI ຂອງ OECD

ຕາຕະລາງປຽບທຽບ - ຄວາມຮັບຜິດຊອບຫຼັກຂອງນັກພັດທະນາທີ່ໃຊ້ Generative AI ໂດຍຫຍໍ້ 📋

ພື້ນທີ່ຮັບຜິດຊອບ ມັນມີຜົນກະທົບຕໍ່ໃຜ ການປະຕິບັດປະຈຳວັນຂອງນັກພັດທະນາ ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງສຳຄັນ
ຄວາມຖືກຕ້ອງ ແລະ ການຢັ້ງຢືນ ຜູ້ໃຊ້, ທີມງານ, ລູກຄ້າ ກວດສອບຜົນຜະລິດ, ເພີ່ມຊັ້ນການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງ, ກໍລະນີທົດສອບຂອບ AI ສາມາດເວົ້າໄດ້ຄ່ອງແຄ້ວ ແລະ ຍັງຜິດພາດໄດ້ຢ່າງຮ້າຍແຮງ - ເຊິ່ງເປັນການປະສົມປະສານທີ່ຫຍາບຄາຍ NIST GenAI Profile
ການປົກປ້ອງຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ ຜູ້ໃຊ້, ລູກຄ້າ, ພະນັກງານພາຍໃນ ຫຼຸດຜ່ອນການໃຊ້ຂໍ້ມູນທີ່ລະອຽດອ່ອນ, ການກະຕຸ້ນການຂັດ, ການຄວບຄຸມບັນທຶກ ເມື່ອຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວຮົ່ວໄຫຼ, ຢາສີຟັນກໍ່ອອກຈາກຫຼອດ 😬 ແປດຄຳຖາມຂອງ ICO ສຳລັບ AI ທີ່ສ້າງສັນ OWASP ອັນດັບ 10 ສຳລັບແອັບພລິເຄຊັນ LLM
ອະຄະຕິ ແລະ ຄວາມຍຸຕິທຳ ກຸ່ມຄົນທີ່ຂາດການເປັນຕົວແທນ, ຜູ້ໃຊ້ທັງໝົດແທ້ໆ ຜົນໄດ້ຮັບການກວດສອບ, ທົດສອບການປ້ອນຂໍ້ມູນທີ່ຫຼາກຫຼາຍ, ປັບແຕ່ງມາດຕະການປ້ອງກັນ ອັນຕະລາຍບໍ່ແມ່ນສຽງດັງສະເໝີໄປ - ບາງຄັ້ງມັນກໍ່ເປັນລະບົບ ແລະ ງຽບໆ NIST GenAI Profile ICO ກ່ຽວກັບ AI ແລະ ການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນ
ຄວາມປອດໄພ ລະບົບບໍລິສັດ, ຜູ້ໃຊ້ ຈຳກັດການເຂົ້າເຖິງຮູບແບບ, ປ້ອງກັນການສີດທີ່ວ່ອງໄວ, ການກະທຳທີ່ມີຄວາມສ່ຽງຕໍ່ sandbox ການໃຊ້ປະໂຫຍດຈາກຊ່ອງໂຫວ່ທີ່ສະຫຼາດອັນດຽວສາມາດທຳລາຍຄວາມໄວ້ວາງໃຈໄດ້ໄວ OWASP Top 10 ສຳລັບແອັບພລິເຄຊັນ LLM NCSC ກ່ຽວກັບ AI ແລະຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີ
ຄວາມໂປ່ງໃສ ຜູ້ໃຊ້ສຸດທ້າຍ, ຜູ້ຄວບຄຸມ, ທີມງານສະໜັບສະໜູນ ຕິດປ້າຍພຶດຕິກຳຂອງ AI ຢ່າງຈະແຈ້ງ, ອະທິບາຍຂໍ້ຈຳກັດ, ແລະ ນຳໃຊ້ເອກະສານ ຜູ້ຄົນສົມຄວນທີ່ຈະຮູ້ວ່າເວລາໃດທີ່ເຄື່ອງຈັກກຳລັງຊ່ວຍເຫຼືອ ຫຼັກການ AI ຂອງ OECD ກ່ຽວກັບການໝາຍ ແລະ ການຕິດສະຫຼາກເນື້ອຫາທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ AI
ຄວາມຮັບຜິດຊອບ ເຈົ້າຂອງຜະລິດຕະພັນ, ທີມງານດ້ານກົດໝາຍ, ທີມງານພັດທະນາ ກຳນົດຄວາມເປັນເຈົ້າຂອງ, ການຈັດການເຫດການ, ເສັ້ນທາງການຍົກລະດັບ “AI ເຮັດໄດ້” ບໍ່ແມ່ນຄຳຕອບຂອງຜູ້ໃຫຍ່ ຫຼັກການ AI ຂອງ OECD
ຄວາມໜ້າເຊື່ອຖື ທຸກໆຄົນທີ່ແຕະຕ້ອງຜະລິດຕະພັນ ຕິດຕາມກວດກາຄວາມລົ້ມເຫຼວ, ກຳນົດຂອບເຂດຄວາມໝັ້ນໃຈ, ສ້າງເຫດຜົນສຳຮອງ ຮູບແບບຕ່າງໆປ່ຽນໄປ, ລົ້ມເຫຼວໃນທາງທີ່ບໍ່ຄາດຄິດ, ແລະບາງຄັ້ງຄາວກໍ່ມີຕອນນ້ອຍໆທີ່ໜ້າຕື່ນເຕັ້ນ ຄຳແນະນຳກ່ຽວກັບ AI ທີ່ປອດໄພ ຂອງ NIST AI RMF
ສະຫວັດດີພາບຂອງຜູ້ໃຊ້ ໂດຍສະເພາະຜູ້ໃຊ້ທີ່ມີຄວາມສ່ຽງ ຫຼີກລ່ຽງການອອກແບບທີ່ມີການຫມູນໃຊ້, ຈຳກັດຜົນຜະລິດທີ່ເປັນອັນຕະລາຍ, ທົບທວນກໍລະນີການນຳໃຊ້ທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງ ພຽງແຕ່ຍ້ອນວ່າບາງສິ່ງບາງຢ່າງສາມາດສ້າງຂຶ້ນໄດ້ ບໍ່ໄດ້ໝາຍຄວາມວ່າມັນຄວນຈະເປັນ OECD AI Principles NIST AI RMF

ແນ່ນອນ, ຕາຕະລາງທີ່ບໍ່ສະເໝີພາບກັນເລັກນ້ອຍ, ແຕ່ມັນເໝາະສົມກັບຫົວຂໍ້. ຄວາມຮັບຜິດຊອບທີ່ແທ້ຈິງກໍ່ບໍ່ສະເໝີພາບກັນເຊັ່ນກັນ.

ຄວາມຮັບຜິດຊອບເລີ່ມຕົ້ນກ່ອນການກະຕຸ້ນທຳອິດ - ການເລືອກກໍລະນີການນຳໃຊ້ທີ່ຖືກຕ້ອງ 🎯

ໜຶ່ງໃນຄວາມຮັບຜິດຊອບທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດຂອງນັກພັດທະນາແມ່ນການຕັດສິນໃຈວ່ າ AI ທີ່ສ້າງສັນຄວນຖືກນໍາໃຊ້ຫຼືບໍ່ . NIST AI RMF

ຟັງແລ້ວຄືວ່າຈະແຈ້ງ, ແຕ່ມັນຖືກຂ້າມໄປຕະຫຼອດເວລາ. ທີມງານເຫັນຮູບແບບ, ຕື່ນເຕັ້ນ, ແລະເລີ່ມບັງຄັບມັນເຂົ້າສູ່ຂະບວນການເຮັດວຽກທີ່ຈະຖືກຈັດການໄດ້ດີກວ່າໂດຍກົດລະບຽບ, ການຄົ້ນຫາ, ຫຼືເຫດຜົນຂອງຊອບແວທຳມະດາ. ບໍ່ແມ່ນທຸກໆບັນຫາຕ້ອງການຮູບແບບພາສາ. ບາງບັນຫາຕ້ອງການຖານຂໍ້ມູນ ແລະ ຕອນບ່າຍທີ່ງຽບສະຫງົບ.

ກ່ອນທີ່ຈະກໍ່ສ້າງ, ນັກພັດທະນາຄວນຖາມວ່າ:

  • ວຽກງານດັ່ງກ່າວແມ່ນເປີດກວ້າງ ຫຼື ເປັນວຽກງານທີ່ແນ່ນອນ?

  • ຜົນຜະລິດທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງສາມາດເຮັດໃຫ້ເກີດອັນຕະລາຍໄດ້ບໍ?

  • ຜູ້ໃຊ້ຕ້ອງການຄວາມຄິດສ້າງສັນ, ການຄາດຄະເນ, ການສະຫຼຸບ, ອັດຕະໂນມັດ - ຫຼືພຽງແຕ່ຄວາມໄວບໍ?

  • ຜູ້ຄົນຈະໄວ້ວາງໃຈຜົນຜະລິດຫຼາຍເກີນໄປບໍ? ໂປຣໄຟລ໌ NIST GenAI

  • ມະນຸດສາມາດທົບທວນຜົນໄດ້ຮັບຢ່າງເປັນຈິງໄດ້ບໍ? ຫຼັກການ AI ຂອງ OECD

  • ຈະເກີດຫຍັງຂຶ້ນເມື່ອຮູບແບບຜິດພາດ? ຫຼັກການ AI ຂອງ OECD

ນັກພັດທະນາທີ່ມີຄວາມຮັບຜິດຊອບບໍ່ພຽງແຕ່ຖາມວ່າ "ພວກເຮົາສາມາດສ້າງອັນນີ້ໄດ້ບໍ?" ພວກເຂົາຖາມວ່າ "ອັນນີ້ຄວນສ້າງແບບນີ້ບໍ?" NIST AI RMF

ຄຳຖາມນັ້ນດ້ວຍຕົວມັນເອງປ້ອງກັນຄວາມບໍ່ມີເຫດຜົນຫຼາຍຢ່າງ.

ຄວາມຖືກຕ້ອງແມ່ນຄວາມຮັບຜິດຊອບ, ບໍ່ແມ່ນຄຸນສົມບັດໂບນັດ ✅

ຂໍໃຫ້ຊັດເຈນ - ໜຶ່ງໃນກັບດັກທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດໃນ AI ທີ່ສ້າງສັນແມ່ນການເຂົ້າໃຈຜິດວ່າຄວາມປາຖະໜາດີເປັນຄວາມຈິງ. ຮູບແບບມັກຈະຜະລິດຄຳຕອບທີ່ຟັງແລ້ວລຽບງ່າຍ, ມີໂຄງສ້າງ, ແລະ ໜ້າເຊື່ອຖືຢ່າງເລິກເຊິ່ງ. ເຊິ່ງເປັນສິ່ງທີ່ໜ້າຮັກ, ຈົນກວ່າເນື້ອຫາຈະບໍ່ມີຄວາມໝາຍຫຍັງທີ່ຫໍ່ຫຸ້ມດ້ວຍຄວາມໝັ້ນໃຈ. ໂປຣໄຟລ໌ NIST GenAI

ສະນັ້ນ, ຄວາມຮັບຜິດຊອບຂອງນັກພັດທະນາທີ່ໃຊ້ Generative AI ຈຶ່ງລວມມີການສ້າງເພື່ອການກວດສອບ.

ນັ້ນໝາຍຄວາມວ່າ:

  • ການໃຊ້ການດຶງຂໍ້ມູນຄືນ ຫຼື ການຕໍ່ສາຍດິນບ່ອນທີ່ເປັນໄປໄດ້ NIST GenAI Profile

  • ການແຍກເນື້ອຫາທີ່ສ້າງຂຶ້ນອອກຈາກຂໍ້ເທັດຈິງທີ່ໄດ້ຮັບການຢືນຢັນແລ້ວ ຫຼັກການ AI ຂອງ OECD

  • ການເພີ່ມຂອບເຂດຄວາມໝັ້ນໃຈຢ່າງລະມັດລະວັງ NIST AI RMF

  • ການສ້າງຂະບວນການເຮັດວຽກການທົບທວນຄືນສຳລັບຜົນໄດ້ຮັບທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງ ຫຼັກການ AI ຂອງ OECD

  • ປ້ອງກັນບໍ່ໃຫ້ຮູບແບບປັບປຸງໃນສະພາບການທີ່ສຳຄັນ ໂປຣໄຟລ໌ NIST GenAI

  • ການກະຕຸ້ນການທົດສອບທີ່ພະຍາຍາມທຳລາຍ ຫຼື ເຮັດໃຫ້ລະບົບເຂົ້າໃຈຜິດ OWASP Top 10 ສຳລັບແອັບພລິເຄຊັນ LLM

ສິ່ງນີ້ມີຄວາມສຳຄັນຫຼາຍໃນຂົງເຂດຕ່າງໆເຊັ່ນ:

  • ການດູແລສຸຂະພາບ

  • ການເງິນ

  • ຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກທາງດ້ານກົດໝາຍ

  • ການສຶກສາ

  • ການສະໜັບສະໜູນລູກຄ້າ

  • ລະບົບອັດຕະໂນມັດຂອງວິສາຫະກິດ

  • ການສ້າງລະຫັດ

ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ ລະຫັດທີ່ສ້າງຂຶ້ນສາມາດເບິ່ງເປັນລະບຽບຮຽບຮ້ອຍໃນຂະນະທີ່ປິດບັງຂໍ້ບົກຜ່ອງດ້ານຄວາມປອດໄພ ຫຼື ຄວາມຜິດພາດທາງດ້ານເຫດຜົນ. ນັກພັດທະນາທີ່ຄັດລອກມັນຢ່າງບໍ່ຕັ້ງໃຈຈະບໍ່ມີປະສິດທິພາບ - ພວກເຂົາພຽງແຕ່ຈ້າງຄວາມສ່ຽງພາຍນອກໃນຮູບແບບທີ່ສວຍງາມກວ່າ. OWASP Top 10 ສຳລັບແອັບພລິເຄຊັນ LLM NCSC ກ່ຽວກັບ AI ແລະ ຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີ

ຮູບແບບສາມາດຊ່ວຍໄດ້. ນັກພັດທະນາຍັງເປັນເຈົ້າຂອງຜົນໄດ້ຮັບ. ຫຼັກການ AI ຂອງ OECD

ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ ແລະ ການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນແມ່ນບໍ່ສາມາດເຈລະຈາໄດ້ 🔐

ນີ້ແມ່ນບ່ອນທີ່ສິ່ງຕ່າງໆເລີ່ມຮ້າຍແຮງຂຶ້ນຢ່າງໄວວາ. ລະບົບ AI ທີ່ສ້າງສັນມັກຈະອີງໃສ່ການກະຕຸ້ນ, ບັນທຶກ, ໜ້າຕ່າງສະພາບການ, ຊັ້ນຄວາມຈຳ, ການວິເຄາະ ແລະ ໂຄງສ້າງພື້ນຖານພາກສ່ວນທີສາມ. ສິ່ງນັ້ນສ້າງໂອກາດຫຼາຍຢ່າງໃຫ້ຂໍ້ມູນທີ່ລະອຽດອ່ອນຮົ່ວໄຫຼ, ຄົງຢູ່, ຫຼື ຖືກນຳໃຊ້ຄືນໃນແບບທີ່ຜູ້ໃຊ້ບໍ່ເຄີຍຄາດຄິດມາກ່ອນ. ແປດຄຳຖາມຂອງ ICO ສຳລັບ AI ທີ່ສ້າງສັນ OWASP 10 ອັນດັບຕົ້ນໆສຳລັບແອັບພລິເຄຊັນ LLM

ນັກພັດທະນາມີຄວາມຮັບຜິດຊອບໃນການປົກປ້ອງ:

  • ຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວ

  • ບັນທຶກທາງການເງິນ

  • ລາຍລະອຽດທາງການແພດ

  • ຂໍ້ມູນພາຍໃນບໍລິສັດ

  • ຄວາມລັບທາງການຄ້າ

  • ໂທເຄັນການພິສູດຢືນຢັນຕົວຕົນ

  • ການສື່ສານຂອງລູກຄ້າ

ການປະຕິບັດທີ່ມີຄວາມຮັບຜິດຊອບລວມມີ:

ນີ້ແມ່ນໜຶ່ງໃນຂົງເຂດເຫຼົ່ານັ້ນທີ່ “ພວກເຮົາລືມຄິດກ່ຽວກັບມັນ” ບໍ່ແມ່ນຄວາມຜິດພາດເລັກນ້ອຍ. ມັນເປັນຄວາມລົ້ມເຫຼວທີ່ທຳລາຍຄວາມໄວ້ວາງໃຈ.

ແລະຄວາມໄວ້ວາງໃຈ, ເມື່ອແຕກແລ້ວ, ມັນຈະແຜ່ລາມໄປຄືກັບແກ້ວທີ່ຕົກລົງມາ. ບາງທີມັນບໍ່ແມ່ນຄຳປຽບທຽບທີ່ລຽບງ່າຍທີ່ສຸດ, ແຕ່ເຈົ້າເຂົ້າໃຈມັນ.

ອະຄະຕິ, ຄວາມຍຸຕິທຳ, ແລະ ການເປັນຕົວແທນ - ຄວາມຮັບຜິດຊອບທີ່ງຽບສະຫງົບກວ່າ ⚖️

ອະຄະຕິໃນ AI ທີ່ສ້າງສັນບໍ່ຄ່ອຍຈະເປັນຕົວລະຄອນກາຕູນທີ່ຊົ່ວຮ້າຍ. ມັນມັກຈະລື່ນກວ່ານັ້ນ. ຮູບແບບອາດຈະຜະລິດລາຍລະອຽດວຽກທີ່ມີລັກສະນະແບບແຜນ, ການຕັດສິນໃຈໃນການຄວບຄຸມທີ່ບໍ່ສະເໝີພາບ, ຄໍາແນະນໍາທີ່ບໍ່ສົມດຸນ, ຫຼື ສົມມຸດຕິຖານທີ່ຄັບແຄບທາງດ້ານວັດທະນະທໍາໂດຍບໍ່ໄດ້ເຮັດໃຫ້ເກີດສັນຍານເຕືອນທີ່ຊັດເຈນ. ໂປຣໄຟລ໌ NIST GenAI

ນັ້ນແມ່ນເຫດຜົນທີ່ ຄວາມຮັບຜິດຊອບຂອງນັກພັດທະນາທີ່ໃຊ້ Generative AI ປະກອບມີວຽກງານທີ່ຍຸດຕິທຳຢ່າງຫ້າວຫັນ.

ນັກພັດທະນາຄວນ:

  • ການທົດສອບຈາກຂໍ້ມູນປະຊາກອນ ແລະ ສະພາບການທີ່ແຕກຕ່າງກັນ ໂປຣໄຟລ໌ NIST GenAI

  • ກວດສອບຜົນຜະລິດສຳລັບຮູບແບບຄວາມຄິດແບບເດີມ ແລະ ການຍົກເວັ້ນ ໂປຣໄຟລ໌ NIST GenAI

  • ມີສ່ວນຮ່ວມກັບທັດສະນະທີ່ຫຼາກຫຼາຍໃນລະຫວ່າງການປະເມີນຜົນ NIST AI RMF

  • ຕິດຕາມຮູບແບບຄວາມລົ້ມເຫຼວທີ່ບໍ່ສະເໝີກັນ ຂອງ NIST GenAI Profile

  • ຫຼີກລ່ຽງການສົມມຸດວ່າແບບພາສາ ຫຼື ມາດຕະຖານວັດທະນະທຳໜຶ່ງດຽວເໝາະສົມກັບທຸກຄົນ ຄຳແນະນຳຂອງ ICO ກ່ຽວກັບ AI ແລະ ການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນ

  • ສ້າງຊ່ອງທາງການລາຍງານສຳລັບຜົນຜະລິດທີ່ເປັນອັນຕະລາຍ NIST AI RMF

ລະບົບສາມາດເບິ່ງຄືວ່າເຮັດວຽກໄດ້ດີໂດຍລວມ ໃນຂະນະທີ່ໃຫ້ບໍລິການຜູ້ໃຊ້ບາງຄົນຢ່າງສະໝ່ຳສະເໝີທີ່ບໍ່ດີກວ່າຄົນອື່ນ. ນັ້ນບໍ່ສາມາດຍອມຮັບໄດ້ພຽງແຕ່ຍ້ອນວ່າປະສິດທິພາບໂດຍສະເລ່ຍເບິ່ງດີໃນແຜງຄວບຄຸມ. ຄຳແນະນຳຂອງ ICO ກ່ຽວກັບ AI ແລະການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນ NIST GenAI Profile

ແລະແມ່ນແລ້ວ, ຄວາມຍຸຕິທຳແມ່ນຍາກກວ່າບັນຊີກວດສອບທີ່ເປັນລະບຽບ. ມັນມີການຕັດສິນຢູ່ໃນນັ້ນ. ສະພາບການ. ການແລກປ່ຽນ. ມາດຕະການຂອງຄວາມບໍ່ສະບາຍເຊັ່ນກັນ. ແຕ່ນັ້ນບໍ່ໄດ້ລົບລ້າງຄວາມຮັບຜິດຊອບ - ມັນຢືນຢັນມັນ. ຄຳແນະນຳຂອງ ICO ກ່ຽວກັບ AI ແລະການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນ

ຄວາມປອດໄພໃນປັດຈຸບັນແມ່ນສ່ວນໜຶ່ງຂອງການອອກແບບທີ່ວ່ອງໄວ, ສ່ວນໜຶ່ງແມ່ນສາຂາວິສະວະກຳ 🧱

ຄວາມປອດໄພຂອງ AI ແບບສ້າງສັນແມ່ນສັດຮ້າຍທີ່ແປກປະຫຼາດຂອງມັນເອງ. ແນ່ນອນວ່າຄວາມປອດໄພຂອງແອັບແບບດັ້ງເດີມຍັງຄົງມີຄວາມສຳຄັນ, ແຕ່ລະບົບ AI ເພີ່ມພື້ນຜິວການໂຈມຕີທີ່ຜິດປົກກະຕິ: ການສີດຂໍ້ມູນແບບວ່ອງໄວ, ການຫຼອກລວງແບບກະຕຸ້ນໂດຍທາງອ້ອມ, ການໃຊ້ເຄື່ອງມືທີ່ບໍ່ປອດໄພ, ການກັ່ນຕອງຂໍ້ມູນຜ່ານສະພາບການ, ແລະ ການໃຊ້ຮູບແບບທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງຜ່ານຂະບວນການເຮັດວຽກແບບອັດຕະໂນມັດ. 10 ອັນດັບຕົ້ນໆຂອງ OWASP ສຳລັບແອັບພລິເຄຊັນ LLM NCSC ກ່ຽວກັບ AI ແລະ ຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີ

ນັກພັດທະນາມີຄວາມຮັບຜິດຊອບໃນການຮັກສາຄວາມປອດໄພຂອງລະບົບທັງໝົດ, ບໍ່ພຽງແຕ່ອິນເຕີເຟດເທົ່ານັ້ນ. ຄຳແນະນຳກ່ຽວກັບ AI ທີ່ປອດໄພຂອງ NCSC

ຄວາມຮັບຜິດຊອບຫຼັກໆຢູ່ທີ່ນີ້ລວມມີ:

ຄວາມຈິງທີ່ບໍ່ສະບາຍໃຈຢ່າງໜຶ່ງແມ່ນວ່າຜູ້ໃຊ້ - ແລະ ຜູ້ໂຈມຕີ - ຈະລອງສິ່ງທີ່ນັກພັດທະນາບໍ່ຄາດຄິດຢ່າງແທ້ຈິງ. ບາງຄົນຍ້ອນຄວາມຢາກຮູ້ຢາກເຫັນ, ບາງຄົນຍ້ອນຄວາມເຈດຕະນາຮ້າຍ, ບາງຄົນຍ້ອນພວກເຂົາຄລິກສິ່ງຜິດໃນເວລາ 2 ໂມງເຊົ້າ.

ຄວາມປອດໄພສຳລັບ AI ທີ່ສ້າງສັນແມ່ນບໍ່ຄືກັບການສ້າງກຳແພງ ແຕ່ຄ້າຍຄືກັບການຄຸ້ມຄອງຜູ້ເຝົ້າປະຕູທີ່ເວົ້າຫຼາຍຜູ້ທີ່ບາງຄັ້ງກໍ່ຖືກຫຼອກລວງໂດຍການໃຊ້ຖ້ອຍຄຳ.

ຄວາມໂປ່ງໃສ ແລະ ການຍິນຍອມຂອງຜູ້ໃຊ້ມີຄວາມສຳຄັນຫຼາຍກວ່າ UX ທີ່ໂດດເດັ່ນ 🗣️

ເມື່ອຜູ້ໃຊ້ພົວພັນກັບ AI, ພວກເຂົາຄວນຮູ້ມັນ. ຫຼັກການ AI ຂອງ OECD ກ່ຽວກັບການໝາຍ ແລະ ການຕິດສະຫຼາກເນື້ອຫາທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ AI

ບໍ່ແມ່ນແບບບໍ່ຈະແຈ້ງ. ບໍ່ໄດ້ຝັງເລິກຢູ່ໃນເງື່ອນໄຂ. ຢ່າງຊັດເຈນ.

ສ່ວນປະກອບຫຼັກຂອງ ຄວາມຮັບຜິດຊອບຂອງນັກພັດທະນາທີ່ໃຊ້ Generative AI ແມ່ນການຮັບປະກັນວ່າຜູ້ໃຊ້ເຂົ້າໃຈ:

ຄວາມໂປ່ງໃສບໍ່ແມ່ນກ່ຽວກັບການເຮັດໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ຢ້ານກົວ. ແຕ່ມັນແມ່ນກ່ຽວກັບການເຄົາລົບພວກເຂົາ.

ຄວາມໂປ່ງໃສທີ່ດີອາດຈະປະກອບມີ:

ທີມງານຜະລິດຕະພັນຫຼາຍຄົນກັງວົນວ່າຄວາມຊື່ສັດຈະເຮັດໃຫ້ຄຸນສົມບັດຮູ້ສຶກວ່າບໍ່ມີມະຫັດສະຈັນ. ອາດຈະເປັນໄປໄດ້. ແຕ່ຄວາມແນ່ນອນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງແມ່ນຮ້າຍແຮງກວ່ານັ້ນ. ອິນເຕີເຟດທີ່ລຽບງ່າຍທີ່ປິດບັງຄວາມສ່ຽງໂດຍພື້ນຖານແລ້ວແມ່ນຄວາມສັບສົນທີ່ຖືກຂັດເງົາ.

ນັກພັດທະນາຍັງຄົງຮັບຜິດຊອບ - ເຖິງແມ່ນວ່າຮູບແບບຈະ "ຕັດສິນໃຈ" 👀

ສ່ວນນີ້ມີຄວາມສຳຄັນຫຼາຍ. ຄວາມຮັບຜິດຊອບບໍ່ສາມາດຖືກມອບໝາຍໃຫ້ຜູ້ຂາຍແບບຈຳລອງ, ບັດແບບຈຳລອງ, ແມ່ແບບໂປຣມໂປຣມ, ຫຼື ບັນຍາກາດທີ່ລຶກລັບຂອງການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ. ຫຼັກການ AI ຂອງ OECD NIST AI RMF

ນັກພັດທະນາຍັງມີຄວາມຮັບຜິດຊອບ. ຫຼັກການ AI ຂອງ OECD

ນັ້ນໝາຍຄວາມວ່າຜູ້ໃດຜູ້ໜຶ່ງໃນທີມຄວນເປັນເຈົ້າຂອງ:

ຄວນມີຄຳຕອບທີ່ຊັດເຈນຕໍ່ຄຳຖາມຕ່າງໆເຊັ່ນ:

ຖ້າບໍ່ມີຄວາມເປັນເຈົ້າຂອງ, ຄວາມຮັບຜິດຊອບຈະກາຍເປັນໝອກ. ທຸກຄົນຈະຄິດວ່າມີຄົນອື່ນເປັນຜູ້ຈັດການມັນ... ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນກໍ່ບໍ່ມີໃຜເປັນຜູ້ຈັດການ.

ຄວາມຈິງແລ້ວຮູບແບບນັ້ນເກົ່າແກ່ກວ່າ AI. AI ພຽງແຕ່ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນອັນຕະລາຍຫຼາຍຂຶ້ນ.

ນັກພັດທະນາທີ່ມີຄວາມຮັບຜິດຊອບສ້າງຂຶ້ນເພື່ອການແກ້ໄຂ, ບໍ່ແມ່ນຄວາມສົມບູນແບບ 🔄

ນີ້ແມ່ນຈຸດອ່ອນເລັກນ້ອຍໃນເລື່ອງນີ້: ການພັດທະນາ AI ທີ່ມີຄວາມຮັບຜິດຊອບບໍ່ແມ່ນກ່ຽວກັບການທຳທ່າວ່າລະບົບຈະສົມບູນແບບ. ມັນກ່ຽວກັບການສົມມຸດວ່າມັນຈະລົ້ມເຫຼວໃນບາງທາງ ແລະ ອອກແບບອ້ອມຮອບຄວາມເປັນຈິງນັ້ນ. NIST AI RMF

ນັ້ນໝາຍເຖິງການສ້າງຜະລິດຕະພັນທີ່:

ນີ້ແມ່ນສິ່ງທີ່ຄວາມເປັນຜູ້ໃຫຍ່ເບິ່ງຄືວ່າ. ບໍ່ແມ່ນການສາທິດທີ່ເຫຼື້ອມເປັນເງົາ. ບໍ່ແມ່ນສຳເນົາການຕະຫຼາດທີ່ໜ້າຕື່ນເຕັ້ນ. ລະບົບທີ່ແທ້ຈິງ, ມີຮົ້ວປ້ອງກັນ, ບັນທຶກ, ຄວາມຮັບຜິດຊອບ, ແລະ ຄວາມຖ່ອມຕົວພຽງພໍທີ່ຈະຍອມຮັບວ່າເຄື່ອງຈັກບໍ່ແມ່ນນັກວິເສດ. ແນວທາງ AI ທີ່ປອດໄພຂອງ NCSC ຫຼັກການ AI ຂອງ OECD

ເພາະມັນບໍ່ແມ່ນ. ມັນເປັນເຄື່ອງມື. ແມ່ນແລ້ວ, ມັນເປັນເຄື່ອງມືທີ່ມີປະສິດທິພາບ. ແຕ່ຍັງເປັນເຄື່ອງມືຢູ່.

ການສະທ້ອນສຸດທ້າຍກ່ຽວກັບຄວາມຮັບຜິດຊອບຂອງນັກພັດທະນາທີ່ໃຊ້ Generative AI 🌍

ຄວາມຮັບຜິດຊອບຂອງນັກພັດທະນາທີ່ໃຊ້ Generative AI ແມ່ນຫຍັງ ?

ມັນແມ່ນການສ້າງດ້ວຍຄວາມລະມັດລະວັງ. ເພື່ອຕັ້ງຄຳຖາມວ່າລະບົບຊ່ວຍຢູ່ໃສ ແລະ ມັນເປັນອັນຕະລາຍຢູ່ໃສ. ເພື່ອປົກປ້ອງຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ. ເພື່ອທົດສອບຄວາມລຳອຽງ. ເພື່ອກວດສອບຜົນຜະລິດ. ເພື່ອຮັບປະກັນຂະບວນການເຮັດວຽກ. ເພື່ອໂປ່ງໃສກັບຜູ້ໃຊ້. ເພື່ອຮັກສາມະນຸດໃຫ້ຢູ່ໃນການຄວບຄຸມທີ່ມີຄວາມໝາຍ. ເພື່ອຮັບຜິດຊອບເມື່ອມີສິ່ງຕ່າງໆຜິດພາດ. NIST AI RMF OECD AI Principles

ນັ້ນອາດຟັງແລ້ວໜັກ - ແລະມັນກໍ່ແມ່ນແທ້. ແຕ່ມັນຍັງເປັນສິ່ງທີ່ແຍກການພັດທະນາທີ່ມີຄວາມຄິດອອກຈາກການອັດຕະໂນມັດທີ່ບໍ່ຄິດ.

ນັກພັດທະນາທີ່ດີທີ່ສຸດທີ່ໃຊ້ AI ທີ່ສ້າງສັນບໍ່ແມ່ນຜູ້ທີ່ເຮັດໃຫ້ຮູບແບບປະຕິບັດກົນອຸບາຍຫຼາຍທີ່ສຸດ. ພວກເຂົາແມ່ນຜູ້ທີ່ເຂົ້າໃຈຜົນສະທ້ອນຂອງກົນອຸບາຍເຫຼົ່ານັ້ນ, ແລະອອກແບບຕາມຄວາມເໝາະສົມ. ພວກເຂົາຮູ້ວ່າຄວາມໄວມີຄວາມສຳຄັນ, ແຕ່ຄວາມໄວ້ວາງໃຈແມ່ນຜະລິດຕະພັນທີ່ແທ້ຈິງ. ສິ່ງທີ່ໜ້າແປກທີ່ແນວຄວາມຄິດແບບເກົ່າແກ່ນັ້ນຍັງຄົງຢູ່. NIST AI RMF

ໃນທີ່ສຸດ, ຄວາມຮັບຜິດຊອບບໍ່ແມ່ນອຸປະສັກຕໍ່ນະວັດຕະກໍາ. ມັນແມ່ນສິ່ງທີ່ປ້ອງກັນບໍ່ໃຫ້ນະວັດຕະກໍາກາຍເປັນການແຜ່ກະຈາຍທີ່ແພງ, ວຸ້ນວາຍດ້ວຍການໂຕ້ຕອບທີ່ລຽບງ່າຍ ແລະ ບັນຫາຄວາມໝັ້ນໃຈ 😬✨

ແລະບາງທີນັ້ນອາດເປັນຮຸ່ນທີ່ງ່າຍທີ່ສຸດຂອງມັນ.

ສ້າງຢ່າງກ້າຫານ, ແນ່ນອນ - ແຕ່ສ້າງຄືກັບວ່າຜູ້ຄົນອາດຈະໄດ້ຮັບຜົນກະທົບ, ເພາະວ່າພວກເຂົາໄດ້ຮັບຜົນກະທົບ. ຫຼັກການ AI ຂອງ OECD

ຄຳຖາມທີ່ຖືກຖາມເລື້ອຍໆ

ຄວາມຮັບຜິດຊອບຂອງນັກພັດທະນາທີ່ໃຊ້ AI ທີ່ສ້າງສັນໃນການປະຕິບັດແມ່ນຫຍັງ?

ຄວາມຮັບຜິດຊອບຂອງນັກພັດທະນາທີ່ໃຊ້ AI ທີ່ສ້າງສັນໄດ້ຂະຫຍາຍໄປໄກກວ່າຄຸນສົມບັດການສົ່ງມອບຢ່າງວ່ອງໄວ. ມັນປະກອບມີການເລືອກກໍລະນີການນຳໃຊ້ທີ່ຖືກຕ້ອງ, ການທົດສອບຜົນຜະລິດ, ການປົກປ້ອງຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ, ການຫຼຸດຜ່ອນພຶດຕິກຳທີ່ເປັນອັນຕະລາຍ, ແລະ ການເຮັດໃຫ້ລະບົບເຂົ້າໃຈງ່າຍສຳລັບຜູ້ໃຊ້. ໃນທາງປະຕິບັດ, ນັກພັດທະນາຍັງຄົງຮັບຜິດຊອບຕໍ່ວິທີການອອກແບບ, ຕິດຕາມກວດກາ, ແກ້ໄຂ, ແລະ ຄວບຄຸມເຄື່ອງມືເມື່ອມັນລົ້ມເຫຼວ.

ເປັນຫຍັງ AI ທີ່ສ້າງສັນຈຶ່ງຕ້ອງການຄວາມຮັບຜິດຊອບຂອງນັກພັດທະນາຫຼາຍກວ່າຊອບແວທຳມະດາ?

ຂໍ້ຜິດພາດແບບດັ້ງເດີມມັກຈະເຫັນໄດ້ຊັດເຈນ, ແຕ່ຄວາມລົ້ມເຫຼວຂອງ AI ທີ່ສ້າງຂຶ້ນມາສາມາດຟັງແລ້ວສວຍງາມຂຶ້ນໃນຂະນະທີ່ຍັງຜິດພາດ, ມີອະຄະຕິ, ຫຼືມີຄວາມສ່ຽງ. ນັ້ນເຮັດໃຫ້ບັນຫາຍາກທີ່ຈະກວດພົບ ແລະ ງ່າຍຂຶ້ນສຳລັບຜູ້ໃຊ້ທີ່ຈະໄວ້ວາງໃຈໂດຍຄວາມຜິດພາດ. ນັກພັດທະນາກຳລັງເຮັດວຽກກັບລະບົບຄວາມເປັນໄປໄດ້, ສະນັ້ນຄວາມຮັບຜິດຊອບລວມມີການຈັດການຄວາມບໍ່ແນ່ນອນ, ການຈຳກັດອັນຕະລາຍ, ແລະ ການກະກຽມສຳລັບຜົນຜະລິດທີ່ຄາດເດົາບໍ່ໄດ້ກ່ອນການເປີດຕົວ.

ນັກພັດທະນາຮູ້ໄດ້ແນວໃດວ່າເວລາໃດທີ່ບໍ່ຄວນໃຊ້ AI ທີ່ສ້າງສັນ?

ຈຸດເລີ່ມຕົ້ນທົ່ວໄປແມ່ນການຖາມວ່າໜ້າວຽກດັ່ງກ່າວເປີດກວ້າງ ຫຼື ຈັດການໄດ້ດີກວ່າໂດຍກົດລະບຽບ, ການຄົ້ນຫາ ຫຼື ເຫດຜົນມາດຕະຖານຂອງຊອບແວ. ນັກພັດທະນາຄວນພິຈາລະນາວ່າຄຳຕອບທີ່ຜິດອາດຈະເຮັດໃຫ້ເກີດອັນຕະລາຍຫຼາຍປານໃດ ແລະ ວ່າມະນຸດສາມາດທົບທວນຜົນໄດ້ຮັບໄດ້ຢ່າງເປັນຈິງຫຼືບໍ່. ການນຳໃຊ້ທີ່ມີຄວາມຮັບຜິດຊອບບາງຄັ້ງໝາຍເຖິງການຕັດສິນໃຈທີ່ຈະບໍ່ໃຊ້ AI ທີ່ສ້າງສັນເລີຍ.

ນັກພັດທະນາສາມາດຫຼຸດຜ່ອນອາການຫຼອນ ແລະ ຄຳຕອບທີ່ຜິດພາດໃນລະບົບ AI ທີ່ສ້າງສັນໄດ້ແນວໃດ?

ຄວາມຖືກຕ້ອງຕ້ອງໄດ້ຮັບການອອກແບບໃນ, ບໍ່ແມ່ນການສົມມຸດຕິຖານ. ໃນຫຼາຍໆທໍ່ສົ່ງ, ນັ້ນໝາຍເຖິງການວາງຜົນຜະລິດພື້ນຖານໃນແຫຼ່ງທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້, ການແຍກຂໍ້ຄວາມທີ່ສ້າງຂຶ້ນອອກຈາກຂໍ້ເທັດຈິງທີ່ຖືກຢືນຢັນ, ແລະ ການນຳໃຊ້ຂະບວນການທົບທວນສຳລັບວຽກງານທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງ. ນັກພັດທະນາຄວນທົດສອບການກະຕຸ້ນເຕືອນທີ່ມີຈຸດປະສົງເພື່ອເຮັດໃຫ້ລະບົບສັບສົນ ຫຼື ເຂົ້າໃຈຜິດ, ໂດຍສະເພາະໃນຂົງເຂດຕ່າງໆເຊັ່ນ: ລະຫັດ, ການສະໜັບສະໜູນ, ການເງິນ, ການສຶກສາ, ແລະ ການດູແລສຸຂະພາບ.

ຄວາມຮັບຜິດຊອບຂອງນັກພັດທະນາທີ່ໃຊ້ AI ທີ່ສ້າງສັນເພື່ອຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ ແລະ ຂໍ້ມູນທີ່ລະອຽດອ່ອນແມ່ນຫຍັງ?

ຄວາມຮັບຜິດຊອບຂອງນັກພັດທະນາທີ່ໃຊ້ AI ທີ່ສ້າງສັນລວມມີການຫຼຸດຜ່ອນຂໍ້ມູນທີ່ເຂົ້າສູ່ຮູບແບບ ແລະ ປະຕິບັດຕໍ່ການກະຕຸ້ນເຕືອນ, ບັນທຶກ ແລະ ຜົນຜະລິດທີ່ລະອຽດອ່ອນ. ນັກພັດທະນາຄວນລຶບຕົວລະບຸອອກຖ້າເປັນໄປໄດ້, ຈຳກັດການເກັບຮັກສາ, ຄວບຄຸມການເຂົ້າເຖິງ ແລະ ທົບທວນການຕັ້ງຄ່າຂອງຜູ້ຂາຍຢ່າງລະມັດລະວັງ. ຜູ້ໃຊ້ຄວນຈະສາມາດເຂົ້າໃຈວິທີການຈັດການຂໍ້ມູນຂອງເຂົາເຈົ້າ, ແທນທີ່ຈະຄົ້ນພົບຄວາມສ່ຽງໃນພາຍຫຼັງ.

ນັກພັດທະນາຄວນຈັດການກັບອະຄະຕິ ແລະ ຄວາມຍຸຕິທຳໃນຜົນຜະລິດຂອງ AI ແນວໃດ?

ວຽກງານທີ່ມີອະຄະຕິຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການປະເມີນຜົນຢ່າງຕັ້ງໜ້າ, ບໍ່ແມ່ນການສົມມຸດຕິຖານ. ວິທີການປະຕິບັດຕົວຈິງແມ່ນການທົດສອບການກະຕຸ້ນເຕືອນໃນທົ່ວຂໍ້ມູນປະຊາກອນ, ພາສາ ແລະ ສະພາບການທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ຈາກນັ້ນທົບທວນຜົນຜະລິດສຳລັບແບບແຜນ, ການຍົກເວັ້ນ, ຫຼືຮູບແບບຄວາມລົ້ມເຫຼວທີ່ບໍ່ສະເໝີພາບ. ນັກພັດທະນາຄວນສ້າງວິທີການໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ ຫຼື ທີມງານລາຍງານພຶດຕິກຳທີ່ເປັນອັນຕະລາຍ, ເພາະວ່າລະບົບສາມາດປະກົດວ່າເຂັ້ມແຂງໂດຍລວມໃນຂະນະທີ່ຍັງລົ້ມເຫຼວກຸ່ມບາງກຸ່ມຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ.

ນັກພັດທະນາຕ້ອງຄິດກ່ຽວກັບຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມປອດໄພອັນໃດກັບ AI ທີ່ສ້າງສັນ?

ປັນຍາປະດິດທີ່ສ້າງສັນ (Generative AI) ນຳສະເໜີໜ້າດິນໂຈມຕີແບບໃໝ່, ລວມທັງການສີດຂໍ້ມູນຢ່າງວ່ອງໄວ, ການໃຊ້ເຄື່ອງມືທີ່ບໍ່ປອດໄພ, ການຮົ່ວໄຫຼຂອງຂໍ້ມູນຜ່ານສະພາບການ, ແລະ ການລ່ວງລະເມີດການກະທຳອັດຕະໂນມັດ. ນັກພັດທະນາຄວນເຮັດຄວາມສະອາດຂໍ້ມູນປ້ອນຂໍ້ມູນທີ່ໜ້າເຊື່ອຖື, ຈຳກັດສິດອະນຸຍາດຂອງເຄື່ອງມື, ຈຳກັດການເຂົ້າເຖິງໄຟລ໌ ແລະ ເຄືອຂ່າຍ, ແລະ ຕິດຕາມກວດກາຮູບແບບການໃຊ້ໃນທາງທີ່ຜິດ. ຄວາມປອດໄພບໍ່ພຽງແຕ່ກ່ຽວກັບອິນເຕີເຟດເທົ່ານັ້ນ; ມັນໃຊ້ກັບຂະບວນການເຮັດວຽກທັງໝົດອ້ອມຮອບຮູບແບບ.

ເປັນຫຍັງຄວາມໂປ່ງໃສຈຶ່ງສຳຄັນເມື່ອສ້າງດ້ວຍ AI ທີ່ສ້າງສັນ?

ຜູ້ໃຊ້ຄວນຮູ້ຢ່າງຈະແຈ້ງວ່າເວລາໃດທີ່ AI ມີສ່ວນຮ່ວມ, ມັນສາມາດເຮັດໄດ້ແນວໃດ, ແລະຂໍ້ຈຳກັດຂອງມັນຢູ່ໃສ. ຄວາມໂປ່ງໃສທີ່ດີສາມາດປະກອບມີປ້າຍຊື່ຕ່າງໆເຊັ່ນ: ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ AI ຫຼື ຊ່ວຍເຫຼືອໂດຍ AI, ຄຳອະທິບາຍງ່າຍໆ, ແລະເສັ້ນທາງທີ່ຊັດເຈນໄປສູ່ການສະໜັບສະໜູນຂອງມະນຸດ. ຄວາມຈິງໃຈແບບນັ້ນບໍ່ໄດ້ເຮັດໃຫ້ຜະລິດຕະພັນອ່ອນແອລົງ; ມັນຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສາມາດປັບຄວາມໄວ້ວາງໃຈ ແລະ ຕັດສິນໃຈໄດ້ດີຂຶ້ນ.

ໃຜເປັນຜູ້ຮັບຜິດຊອບເມື່ອຄຸນສົມບັດ AI ທີ່ສ້າງສັນກໍ່ໃຫ້ເກີດອັນຕະລາຍ ຫຼື ເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມຜິດພາດ?

ນັກພັດທະນາ ແລະ ທີມງານຜະລິດຕະພັນຍັງຄົງເປັນເຈົ້າຂອງຜົນໄດ້ຮັບ, ເຖິງແມ່ນວ່າຮູບແບບຈະສ້າງຄຳຕອບກໍຕາມ. ນັ້ນໝາຍຄວາມວ່າຄວນມີຄວາມຮັບຜິດຊອບຢ່າງຈະແຈ້ງສຳລັບການອະນຸມັດການນຳໃຊ້, ການຈັດການເຫດການ, ການຍ້ອນກັບ, ການຕິດຕາມກວດກາ ແລະ ການສື່ສານຂອງຜູ້ໃຊ້. “ຮູບແບບທີ່ໄດ້ຕັດສິນໃຈແລ້ວ” ບໍ່ພຽງພໍ, ເພາະວ່າຄວາມຮັບຜິດຊອບຕ້ອງຍັງຄົງຢູ່ກັບຜູ້ທີ່ອອກແບບ ແລະ ເປີດຕົວລະບົບ.

ການພັດທະນາ AI ທີ່ມີຄວາມຮັບຜິດຊອບຫຼັງຈາກການເປີດຕົວຈະເປັນແນວໃດ?

ການພັດທະນາທີ່ມີຄວາມຮັບຜິດຊອບຈະສືບຕໍ່ຫຼັງຈາກການປ່ອຍອອກມາໂດຍຜ່ານການຕິດຕາມກວດກາ, ຄຳຕິຊົມ, ການທົບທວນ ແລະ ການແກ້ໄຂ. ລະບົບທີ່ເຂັ້ມແຂງແມ່ນສາມາດກວດສອບໄດ້, ສາມາດຂັດຂວາງໄດ້, ສາມາດກູ້ຄືນໄດ້, ແລະ ອອກແບບດ້ວຍເສັ້ນທາງສຳຮອງເມື່ອ AI ລົ້ມເຫຼວ. ເປົ້າໝາຍບໍ່ແມ່ນຄວາມສົມບູນແບບ; ມັນແມ່ນການສ້າງບາງສິ່ງບາງຢ່າງທີ່ສາມາດກວດສອບ, ປັບປຸງ ແລະ ປັບປ່ຽນໄດ້ຢ່າງປອດໄພເມື່ອບັນຫາໃນໂລກຕົວຈິງປາກົດຂຶ້ນ.

ເອກະສານອ້າງອີງ

  1. ສະຖາບັນມາດຕະຖານ ແລະ ເຕັກໂນໂລຊີແຫ່ງຊາດ (NIST) - ໂປຣໄຟລ໌ NIST GenAI - nvlpubs.nist.gov

  2. OWASP - 10 ອັນດັບຕົ້ນໆຂອງ OWASP ສຳລັບໃບສະໝັກ LLM - owasp.org

  3. ຫ້ອງການຄະນະກຳມະການຂໍ້ມູນຂ່າວສານ (ICO) - ແປດຄຳຖາມຂອງ ICO ສຳລັບ AI ທີ່ສ້າງສັນ - ico.org.uk

ຊອກຫາ AI ລ່າສຸດໄດ້ທີ່ຮ້ານ AI Assistant ຢ່າງເປັນທາງການ

ກ່ຽວກັບພວກເຮົາ

ກັບໄປທີ່ບລັອກ