Mākslīgā intelekta (MI) rīki jau ir kļuvuši par ikdienas darba sastāvdaļu, tāpēc ir svarīgi uzņēmumā noteikt skaidrus to izmantošanas noteikumus. Š.g. 4. augustā vadošā speciāliste, zvērināta advokāte Nataļja Puriņa tiešsaistes vebinārā skaidros virkni būtisku MI ieviešanas un izmantošans jautājumu.
Kā ieviest MI uzņēmumā, lai tas palīdzētu strādāt efektīvāk, nevis radītu papildu riskus? Kādu informāciju drīkst un kādu nedrīkst ievadīt MI rīkos? Kā pārliecināties, ka MI sagatavotajai informācijai var uzticēties?
Pieteikt dalību: ŠEIT
Piedaloties iFinanses rīkotajā vebinārā, uzzināsiet, kā identificēt būtiskākos riskus un izveidot uzņēmumā skaidru MI pārvaldības sistēmu, kas palīdzēs izmantot tehnoloģiju priekšrocības, vienlaikus aizsargājot uzņēmuma datus, intereses un reputāciju:
- Mākslīgais intelekts uzņēmumā – iespējas un izaicinājumi:
- Kāpēc uzņēmumiem nepieciešama pārdomāta MI ieviešana?
- MI izmantošanas ieguvumi un biežākās kļūdas.
- MI izmantošana bez noteikumiem un kontroles.
- Kādus MI rīkus uzņēmums drīkst izmantot?
- Publiski pieejamie MI rīki (ChatGPT, Copilot u.c.).
- Bezmaksas un maksas versiju būtiskākās atšķirības.
- Darba devēja apstiprināti un uzņēmuma vajadzībām pielāgoti MI risinājumi.
- Galvenie juridiskie un praktiskie riski:
- Personas datu aizsardzība.
- Komercnoslēpums un konfidenciāla informācija.
- Intelektuālā īpašuma jautājumi.
- MI radīto kļūdu un maldinošas informācijas risks.
- Praktiski piemēri:
- Ko drīkst ievadīt MI rīkos?
- Ko nekādā gadījumā nevajadzētu ievadīt?
- Tipiskākās situācijas uzņēmuma ikdienā.
- Drošas MI izmantošanas sistēma uzņēmumā:
- Informācijas klasifikācija (publiska, iekšēja, konfidenciāla, īpaši aizsargājama).
- Atļautās un aizliegtās darbības.
- Vadlīnijas un iekšējie noteikumi MI izmantošanai.
- Darbinieka un darba devēja atbildība:
- Kurš atbild par MI sagatavoto rezultātu?
- Profesionālā atbildība un pienākums pārbaudīt MI radīto saturu.
- Uzņēmuma pienākumi MI pārvaldībā un darbinieku apmācībā.
- MI ģenerēta satura pārbaude praksē:
- Faktu, avotu un tiesiskās informācijas pārbaude.
- Kā atpazīt MI “halucinācijas” un kļūdas.
- Kvalitātes kontroles algoritms pirms rezultāta izmantošanas.
- Incidenti un rīcība kļūdas gadījumā:
- Datu noplūde vai neatļautas informācijas ievade MI rīkā.
- Ziņošanas pienākumi.
- Praktiska incidentu pārvaldība un seku mazināšana.
