Zein da IA ​​Generatiboa erabiltzen duten garatzaileen erantzukizuna?

Zein da IA ​​Generatiboa erabiltzen duten garatzaileen erantzukizuna?

Erantzun laburra: IA sortzailea erabiltzen duten garatzaileak sistema osoaren arduradunak dira, ez bakarrik modeloaren irteerarena. IAk erabakietan, kodean, pribatutasunean edo erabiltzaileen konfiantzan eragina duenean, aplikazio seguruak aukeratu, emaitzak egiaztatu, datuak babestu, kalteak murriztu eta jendeak akatsak berrikusi, baliogabetu eta zuzendu ditzakeela ziurtatu behar dute.

Ondorio nagusiak:

Egiaztapena : Irteera finduak fidagarriak ez direla tratatu iturriek, probek edo gizakien berrikuspenek berretsi arte.

Datuen babesa : Gutxitu eskatutako datuak, kendu identifikatzaileak eta ziurtatu erregistroak, sarbide-kontrolak eta saltzaileak.

Bidezkotasuna : Probatu demografia eta testuinguru desberdinak estereotipoak eta porrot-eredu desberdinak detektatzeko.

Gardentasuna : Argi eta garbi etiketatu IAren erabilera, azaldu bere mugak eta eskaini gizakien berrikuspena edo helegitea.

Erantzukizuna : Abiarazi aurretik, hedapenaren, gorabeheraren, monitorizazioaren eta atzeraeraginerako jabe argiak esleitu.

Zein da IA ​​sortzailea erabiltzen duten garatzaileen ardura? Infografia

Honen ondoren irakurri nahi izango dituzun artikuluak:

🔗 Software garatzaileentzako IA tresna onenak: IA bidezko kodeketa laguntzaile nagusiak
Konparatu IA kodeketa laguntzaile nagusiak garapen-fluxu azkarragoak eta garbiagoak lortzeko.

🔗 Garatzaileentzako 10 IA tresna nagusiak produktibitatea handitzeko
Kodeketa adimentsuagoa eta abiadura handiagoa lortzeko garatzaileen IA tresnen zerrenda sailkatua.

🔗 Zergatik izan daitekeen IA txarra gizartearentzat eta konfiantzarentzat
Benetako munduko kalteak azaltzen ditu: alborapena, pribatutasuna, lanpostuak eta desinformazio arriskuak.

🔗 IA gehiegi urrun joan al da erabaki garrantzitsuetan?
IAk mugak noiz zeharkatzen dituen definitzen du: zaintza, deepfake-ak, pertsuasioa, baimenik eza.

Zergatik den uste baino garrantzitsuagoa IA sortzailea erabiltzen duten garatzaileen erantzukizuna

Software akats asko gogaikarri egiten dira. Botoi bat apurtzen da. Orrialde bat poliki kargatzen da. Zerbait huts egiten du eta denak kexatzen dira.

IA sortzailearen arazoak desberdinak izan daitezke. Sotilak izan daitezke.

Modelo batek ziur egon daiteke oker egon arren. NIST GenAI profila Alborapena erreproduzitu dezake abisu-seinale nabaririk gabe. NIST GenAI profila Datu sentikorrak agerian utz ditzake arduragabetasunez erabiltzen bada. OWASP LLM aplikazioetarako 10 onenak ICOren zortzi galdera IA sortzailerako Funtzionatzen duen kodea sor dezake, ekoizpenean modu lotsagarri batean huts egin arte. OWASP LLM aplikazioetarako 10 onenak Inoiz lo egiten ez duen eta noizean behin datuak konfiantza harrigarriz asmatzen dituen praktiketan oso sutsu bat kontratatzea bezala.

Horregatik, IA Generatiboa erabiltzen duten garatzaileen erantzukizuna inplementazio soila baino handiagoa da. Garatzaileek ez dituzte jada logika-sistemak eraikitzen soilik. Ertz lausoak, irteera aurreikusezinak eta benetako ondorio sozialak dituzten probabilitate-sistemak eraikitzen ari dira. NIST AI RMF

Horrek esan nahi du erantzukizunak honako hauek barne hartzen dituela:

Badakizu nola doan - tresna bat magikoa iruditzen denean, jendeak zalantzan jartzeari uzten dio. Garatzaileek ezin dute hain lasai egon.

Zerk egiten du IA Generatiboa erabiltzen duten Garatzaileen erantzukizunaren bertsio ona? 🛠️

Erantzukizunaren bertsio ona ez da performatiboa. Ez da ohar bat gehitu eta etika deitzea besterik gabe. Diseinu aukeretan, proba ohituretan eta produktuen portaeran agertzen da.

Hona hemen AI Generatiboa erabiltzen duten Garatzaileen erantzukizunaren nolakoa izan ohi den:

Hori asko iruditzen bazaizu, ba... hala da. Baina horixe da kontua erabakiak, sinesmenak eta portaera eskala handian eragin ditzakeen teknologiarekin lan egiten duzunean. ELGAren Adimen Artifizialaren Printzipioak

Konparazio taula - IA sortzailea erabiltzen duten garatzaileen erantzukizun nagusia begirada batean 📋

Erantzukizun-eremua Nori eragiten dion Eguneroko garatzaileen praktika Zergatik den garrantzitsua
Zehaztasuna eta egiaztapena erabiltzaileak, taldeak, bezeroak Irteerak berrikusi, balidazio geruzak gehitu, ertzeko kasuak probatu IA arina izan daiteke eta oraindik ere oso okerra - hau konbinazio zakarra da NIST GenAI profila
Pribatutasun babesa erabiltzaileak, bezeroak, barneko langileak Datu sentikorren erabilera minimizatu, garbitu gonbidapenak, kontrol erregistroak Datu pribatuak filtratzen direnean, hortzetako pasta hoditik kanpo geratzen da 😬 ICOren zortzi galdera IA sortzailerako OWASP LLM aplikazioetarako 10 onenak
Alborapena eta zuzentasuna gutxi ordezkatutako taldeak, erabiltzaile guztiak benetan Irteerak ikuskatu, sarrera anitzak probatu, babes-neurriak doitu Kaltea ez da beti ozena izaten - batzuetan sistematikoa eta isila izaten da NIST GenAI Profile ICOren gidalerroak IAri eta datuen babesari buruz
Segurtasuna enpresako sistemak, erabiltzaileak Mugatu ereduetarako sarbidea, babestu injekzio azkarren aurka, sandboxean sartu ekintza arriskutsuak Ustiapen azkar batek konfiantza azkar hondatu dezake OWASP LLM aplikazioetarako 10 onenak NCSC IA eta zibersegurtasunean
Gardentasuna azken erabiltzaileak, erregulatzaileak, laguntza taldeak Argi etiketatu IAren portaera, azaldu mugak, dokumentatu erabilera Jendeak jakin behar du makinak laguntzen duenean ELGEko IA Printzipioak IA bidez sortutako edukia markatzeari eta etiketatzeari buruzko praktika kodea
Erantzukizuna produktuen jabeak, lege-arduradunak, garapen-taldeak Jabetza, gertaeren kudeaketa eta eskalatze bideak definitu «IAk egin du» ez da helduen erantzuna ELGAko IA Printzipioak
Fidagarritasuna produktua ukitzen duen orok Hutsak kontrolatu, konfiantza-atalaseak ezarri, ordezko logika sortu Modeloek noraezean ibiltzen dira, ustekabeko moduan huts egiten dute eta noizean behin atal txiki dramatiko bat izaten dute NIST AI RMF NCSC AI seguruaren jarraibideak
Erabiltzailearen ongizatea erabiltzaile ahulak, batez ere Saihestu diseinu manipulatzailea, mugatu irteera kaltegarriak, berrikusi arrisku handiko erabilera kasuak Zerbait sor daitekeelako ez du esan nahi sortu behar denik ELGAko IA Printzipioak NIST IA RMF

Mahai apur bat irregularra, bai, baina gaiari egokitzen zaio. Benetako erantzukizuna ere irregularra da.

Erantzukizuna lehenengo eskaeraren aurretik hasten da - erabilera kasu egokia aukeratzea 🎯

Garatzaileen ardura handienetako bat IA sortzailea erabili behar den ala ez . NIST AI RMF

Nabaria dirudi, baina etengabe saltatzen da. Taldeek eredu bat ikusten dute, ilusioz bete eta arauek, bilaketak edo ohiko software logikak hobeto kudeatuko lituzketen lan-fluxuetan sartzen hasten dira. Ez dute arazo guztiek hizkuntza-eredu bat behar. Arazo batzuek datu-base bat eta arratsalde lasai bat behar dituzte.

Eraiki aurretik, sustatzaileek galdera hauek egin beharko lituzkete:

  • Zeregina irekia ala determinista da?

  • Irteera okerrak kalteak eragin ditzake?

  • Erabiltzaileek sormena, iragarpena, laburpena, automatizazioa behar al dute - ala abiadura besterik ez?

  • Jendeak gehiegi fidatuko al da emaitzan? NIST GenAI profila

  • Gizaki batek emaitzak modu errealistan berrikusi al ditzake? ELGAren IA Printzipioak

  • Zer gertatzen da eredua oker dagoenean? ELGAko IA printzipioak

Garatzaile arduratsu batek ez du galdetzen soilik: «Hau eraiki al dezakegu?». Galdetzen du, baizik eta: «Horrela eraiki beharko litzateke hau?». NIST AI RMF

Galdera horrek berak zentzugabekeria distiratsu asko eragozten ditu.

Zehaztasuna erantzukizun bat da, ez ezaugarri gehigarri bat ✅

Argi izan dezagun: IA sortzailearen tranpa handienetako bat elokuentzia egiarekin nahastea da. Ereduek askotan erantzun finduak, egituratuak eta oso sinesgarriak ematen dituzte. Ederra da hori, edukia konfiantzaz bildutako zentzugabekeria bat izan arte. NIST GenAI profila

Beraz, AI Generatiboa erabiltzen duten garatzaileen erantzukizunak egiaztapenerako eraikitzea barne hartzen du.

Horrek esan nahi du:

Honek garrantzi handia du arlo hauetan:

  • osasun-laguntza

  • finantzak

  • lan-fluxu legalak

  • hezkuntza

  • bezeroarentzako laguntza

  • enpresaren automatizazioa

  • kode sorkuntza

Sortutako kodea, adibidez, itxura txukuna izan dezake segurtasun akatsak edo logika akatsak ezkutatzen dituen bitartean. Itsuki kopiatzen duen garatzaile bat ez da eraginkorra izaten ari - arriskua formatu politago batean azpikontratatzen ari da, besterik gabe. OWASP Top 10 LLM aplikazioetarako NCSC AI eta zibersegurtasunean

Ereduak lagun dezake. Garatzaileak emaitzaren jabe izaten jarraitzen du. ELGAko IA Printzipioak

Pribatutasuna eta datuen zaintza ezinbestekoak dira 🔐

Hemen gauzak azkar bihurtzen dira serio. IA generatiboko sistemek askotan gonbiteetan, erregistroetan, testuinguru leihoetan, memoria geruzen, analisietan eta hirugarrenen azpiegituretan oinarritzen dira. Horrek aukera ugari sortzen ditu datu sentikorrak isurtzeko, iraunarazteko edo erabiltzaileek espero ez zuten moduan berrerabiltzeko. ICOren zortzi galdera IA generatiborako OWASP Top 10 LLM aplikazioetarako

Garatzaileek babesteko ardura dute:

  • informazio pertsonala

  • finantza-erregistroak

  • xehetasun medikoak

  • enpresaren barne datuak

  • merkataritza-sekretuak

  • autentifikazio-tokenak

  • bezeroen komunikazioak

Praktika arduratsuen artean daude:

Hau da “pentsatzea ahaztu zaigula” ez den akats txiki bat. Konfiantza hausten duen porrota da.

Eta konfiantza, behin pitzatuta, eroritako beira bezala hedatzen da. Ez da metaforarik politena, agian, baina ulertzen duzu.

Alborapena, zuzentasuna eta ordezkaritza - erantzukizun isilagoak ⚖️

IA sortzailean alborapena gutxitan izaten da marrazki bizidunetako gaizkile bat. Normalean hori baino labainkorragoa izaten da. Modelo batek lan-deskribapen estereotipatua, moderazio-erabaki desberdinak, gomendio desorekatuak edo kulturari dagokionez estuak diren hipotesiak sor ditzake, alarma nabarmenak piztu gabe. NIST GenAI profila

Horregatik, AI Generatiboa erabiltzen duten Garatzaileen erantzukizunak bidezko lan aktiboa barne hartzen du.

Garatzaileek honako hau egin beharko lukete:

Sistema batek, oro har, ondo funtzionatzen duela dirudien bitartean, erabiltzaile batzuei beste batzuei baino okerrago zerbitzatzen die etengabe. Hori ez da onargarria, batez besteko errendimendua kontrol-panelean ondo ikusten delako soilik. ICOren gidalerroak IAri eta datuen babesari buruz NIST GenAI profila

Eta bai, bidezko jokabidea kontrol-zerrenda txukun bat baino zailagoa da. Bere baitan epaia dauka. Testuingurua. Ordainsariak. Deserosotasun neurri bat ere bai. Baina horrek ez du erantzukizuna kentzen - baieztatzen du baizik. ICOren gidalerroak IAri eta datuen babesari buruz

Segurtasuna orain zati batean diseinu azkarra, zati batean ingeniaritza diziplina da 🧱

IA generatiboaren segurtasuna bere piztia berezia da. Aplikazio tradizionalen segurtasuna oraindik ere garrantzitsua da, noski, baina IA sistemek eraso-azalera ezohikoak gehitzen dituzte: berehalako injekzioa, zeharkako berehalako manipulazioa, tresnen erabilera ez-segurua, datuen erauzketa testuinguruaren bidez eta modeloen erabilera okerra lan-fluxu automatizatuen bidez. OWASP Top 10 LLM aplikazioetarako NCSC IA eta zibersegurtasunari buruz

Garatzaileak sistema osoa ziurtatzeaz arduratzen dira, ez interfazea bakarrik. NCSCren IA seguruaren jarraibideak

Hemen dauden erantzukizun nagusien artean daude:

Egia deseroso bat da erabiltzaileek -eta erasotzaileek- garatzaileek espero ez zituzten gauzak probatuko dituztela. Batzuek jakin-minagatik, beste batzuek gaiztakeriagatik, beste batzuek goizeko 2etan gauza okerrean klik egin dutelako. Gertatzen da.

AI sortzailearen segurtasuna ez da horma bat eraikitzea bezalakoa, baizik eta batzuetan esaldiekin engainatzen den atezain oso hiztun bat kudeatzea bezalakoa.

Gardentasuna eta erabiltzaileen baimena UX deigarria baino gehiago dira garrantzitsuak 🗣️

Erabiltzaileek IArekin elkarreragiten dutenean, jakin egin beharko lukete. ELGAren IA Printzipioen Jardunbide Kodea IA bidez sortutako edukia markatzeari eta etiketatzeari buruz

Ez lausoki. Ez terminoetan lurperatuta. Argi dago.

AI Generatiboa erabiltzen duten garatzaileen arduraren funtsezko atal bat erabiltzaileek honako hau ulertzen dutela ziurtatzea da:

Gardentasuna ez da erabiltzaileak beldurtzea. Haiek errespetatzea da.

Gardentasun onak honako hauek izan ditzake:

Produktu-talde askok kezkatzen dute zintzotasunak funtzioa gutxiago magikoa sentiaraziko duela. Baliteke. Baina ziurtasun faltsua okerragoa da. Arriskua ezkutatzen duen interfaze leun bat, funtsean, nahasmen leundua da.

Garatzaileek erantzukizuna izaten jarraitzen dute - modeloak "erabakitzen" duenean ere 👀

Zati honek garrantzi handia du. Erantzukizuna ezin zaio modelo saltzaileari, modelo txartelari, gonbidapen txantiloiari edo makina ikaskuntzaren giro misteriotsuari azpikontratatu. OECD AI Printzipioak NIST AI RMF

Garatzaileak oraindik ere erantzule dira. ELGAko IA Printzipioak

Horrek esan nahi du taldeko norbaitek eduki beharko lukeela hau:

Galdera hauei erantzun argiak eman beharko litzaieke:

Jabetzarik gabe, erantzukizuna laino bihurtzen da. Denek uste dute beste norbaitek kudeatzen duela... eta gero inork ez.

Egia esan, eredu hori IA baino zaharragoa da. IAk arriskutsuagoa egiten du, besterik gabe.

Garatzaile arduratsuek zuzenketarako eraikitzen dute, ez perfekziorako 🔄

Hona hemen honen guztiaren bira txikia: IAren garapen arduratsua ez da sistema perfektua izango dela itxuratzea. Nolabait huts egingo duela suposatzea eta errealitate horren inguruan diseinatzea da. NIST AI RMF

Horrek esan nahi du honako produktuak eraikitzea:

Hau da heldutasuna. Ez demo distiratsuak. Ez marketin-kopia arnasestuka. Benetako sistemak, babes-hesiekin, erregistroekin, erantzukizunarekin eta makina ez dela azti bat onartzeko apaltasun nahikoa dutenak. NCSCren IA seguruaren jarraibideak ELGAren IA Printzipioak

Zeren ez baita. Tresna bat da. Boteretsua, bai. Baina tresna bat da hala ere.

Amaierako hausnarketa AI Generatiboa erabiltzen duten garatzaileen erantzukizunari buruz 🌍

Beraz, zein da AI Generatiboa erabiltzen duten garatzaileen erantzukizuna ?

Kontu handiz eraikitzea da. Sistemak non laguntzen duen eta non kaltetzen duen zalantzan jartzea. Pribatutasuna babestea. Alborapena probatzea. Irteerak egiaztatzea. Lan-fluxua ziurtatzea. Erabiltzaileekin gardena izatea. Gizakiak kontrol esanguratsuan mantentzea. Gauzak gaizki doazenean erantzule izatea. NIST AI RMF OECD AI Printzipioak

Astuna iruditu daiteke hori, eta hala da. Baina horrek bereizten du garapen pentsakorra automatizazio arduragabetik ere.

AI sortzailea erabiltzen duten garatzaile onenak ez dira modeloak trikimailu gehien egitera behartzen dituztenak. Trikimailu horien ondorioak ulertzen dituztenak dira, eta horren arabera diseinatzen dute. Badakite abiadurak garrantzia duela, baina konfiantza da benetako produktua. Bitxia bada ere, ideia zaharkitu horrek oraindik ere balio du. NIST AI RMF

Azkenean, erantzukizuna ez da berrikuntzarako oztopo. Berrikuntza interfaze leundu eta konfiantza arazo batekin garesti eta nahasi bihurtzen eragozten duena da 😬✨

Eta agian hori da bertsio sinpleena.

Ausardiaz eraiki, noski - baina jendeari eragin diezaiokeen moduan eraiki, eragin hori jasaten baitute. ELGAko Adimen Artifizialaren Printzipioak

Maiz egiten diren galderak

Zein da praktikan IA sortzailea erabiltzen duten garatzaileen erantzukizuna?

AI sortzailea erabiltzen duten garatzaileen erantzukizuna funtzioak azkar bidaltzea baino askoz haratago doa. Erabilera-kasu egokia aukeratzea, irteerak probatzea, pribatutasuna babestea, portaera kaltegarriak murriztea eta sistema erabiltzaileentzat ulergarria egitea barne hartzen ditu. Praktikan, garatzaileek tresna nola diseinatu, kontrolatu, zuzendu eta gobernatzen den huts egiten duenean erantzule izaten jarraitzen dute.

Zergatik behar du IA sortzaileak garatzaile-erantzukizun handiagoa software normalak baino?

Akats tradizionalak askotan agerikoak dira, baina IA sortzailearen akatsak finduak iruditu daitezke, okerrak, alboratuak edo arriskutsuak izan arren. Horrek arazoak zailagoak egiten ditu antzematea eta erabiltzaileek errazago fidatzea akatsen bidez. Garatzaileak probabilitate-sistemekin lan egiten ari dira, beraz, erantzukizunak ziurgabetasuna kudeatzea, kalteak mugatzea eta irteera aurretik aurreikusi ezin diren irteerak prestatzea barne hartzen ditu.

Nola dakite garatzaileek noiz ez den erabili behar IA sortzailea?

Abiapuntu ohikoa da galdetzea ea zeregina irekia den edo hobeto kudeatzen den arauen, bilaketaren edo software logika estandarraren bidez. Garatzaileek ere kontuan hartu beharko lukete zenbat kalte eragin dezakeen erantzun oker batek eta ea gizaki batek emaitzak modu errealistan berrikusi ditzakeen. Erabilera arduratsuak batzuetan esan nahi du IA sortzailea batere ez erabiltzea erabakitzea.

Nola murriztu ditzakete garatzaileek haluzinazioak eta erantzun okerrak IA sistem generatiboetan?

Zehaztasuna barneratu egin behar da, ez suposatu. Hainbat prozesutan, horrek esan nahi du irteerak iturri fidagarrietan oinarritzea, sortutako testua egiaztatutako gertaeretatik bereiztea eta berrikuspen-lan-fluxuak erabiltzea arrisku handiko zereginetarako. Garatzaileek sistema nahasteko edo engainatzeko pentsatutako galderak ere probatu beharko lituzkete, batez ere kodea, laguntza, finantzak, hezkuntza eta osasungintza bezalako arloetan.

Zein da IA ​​sortzailea erabiltzen duten garatzaileen erantzukizuna pribatutasunarekiko eta datu sentikorrekiko?

AI sortzailea erabiltzen duten garatzaileen ardurak honako hauek ditu: ereduan sartzen diren datuak minimizatzea eta eskaerak, erregistroak eta irteerak sentikor gisa tratatzea. Garatzaileek identifikatzaileak kendu beharko lituzkete ahal den guztietan, atxikipena mugatu, sarbidea kontrolatu eta saltzaileen ezarpenak arretaz berrikusi. Erabiltzaileek, gainera, gai izan beharko lukete beren datuak nola kudeatzen diren ulertzeko, arriskuak geroago aurkitu beharrean.

Nola kudeatu beharko lituzkete garatzaileek alborapena eta bidezko jarrera IA sortzailearen irteeran?

Alborapen-lanak ebaluazio aktiboa eskatzen du, ez suposizioak. Ikuspegi praktiko bat da galderak demografia, hizkuntza eta testuinguru desberdinetan probatzea, eta ondoren emaitzak berrikustea estereotipoak, bazterketa edo hutsegite-eredu desberdinak bilatzeko. Garatzaileek erabiltzaileek edo taldeek portaera kaltegarriak salatzeko moduak ere sortu beharko lituzkete, sistema batek, oro har, sendo ager daitekeelako, baina talde batzuk etengabe huts egiten jarraitzen badu ere.

Zein segurtasun arrisku kontuan hartu behar dituzte garatzaileek IA sortzailearekin?

IA sortzaileak eraso-azalera berriak aurkezten ditu, besteak beste, injekzio azkarra, tresnen erabilera ez-segurua, datuen ihesa testuinguruaren bidez eta ekintza automatizatuen gehiegikeria. Garatzaileek sarrera fidagarriak ez direnak garbitu, tresnen baimenak mugatu, fitxategien eta sarearen sarbidea mugatu eta erabilera okerraren ereduak kontrolatu beharko lituzkete. Segurtasuna ez da interfazearen ingurukoa bakarrik; modeloaren inguruko lan-fluxu osoari aplikatzen zaio.

Zergatik da garrantzitsua gardentasuna IA sortzailearekin eraikitzean?

Erabiltzaileek argi jakin beharko lukete noiz dagoen IA tartean, zer egin dezakeen eta non dauden bere mugak. Gardentasun onak IAk sortutako edo IAk lagundutako etiketak, azalpen sinpleak eta giza laguntzarako bide argiak izan ditzake. Zintzotasun mota horrek ez du produktua ahultzen; erabiltzaileei konfiantza kalibratzen eta erabaki hobeak hartzen laguntzen die.

Nor da erantzule IA sortzailearen funtzio batek kaltea eragiten duenean edo zerbait gaizki egiten duenean?

Garatzaileek eta produktu-taldeek emaitzaren jabe izaten jarraitzen dute, ereduak erantzuna ematen duenean ere. Horrek esan nahi du hedapenaren onespena, gorabeherak kudeatzea, atzera egitea, monitorizazioa eta erabiltzaileekin komunikatzearen ardura argia egon behar dela. "Eredua erabakita" ez da nahikoa, erantzukizuna sistema diseinatu eta abiarazi duten pertsonen esku egon behar baita.

Nolakoa izango da IA ​​sortzaile arduratsuaren garapena abian jarri ondoren?

Garapen arduratsua kaleratu ondoren jarraitzen du monitorizazioaren, feedbackaren, berrikuspenaren eta zuzenketaren bidez. Sistema sendoak ikuskagarriak, etengarriak, berreskuragarriak eta IA huts egiten duenean ordezko bideekin diseinatuta daude. Helburua ez da perfekzioa; benetako arazoak agertzen diren heinean segurtasunez aztertu, hobetu eta egokitu daitekeen zerbait eraikitzea da.

Erreferentziak

  1. Estandar eta Teknologiaren Institutu Nazionala (NIST) - NIST GenAI profila - nvlpubs.nist.gov

  2. OWASP - OWASPeko 10 onenak LLM aplikazioetarako - owasp.org

  3. Informazio Komisarioaren Bulegoa (ICO) - ICOren zortzi galdera IA sortzailerako - ico.org.uk

Aurkitu azken IA AI Laguntzaileen Denda Ofizialean

Guri buruz

Blogera itzuli