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降低风险同时改善服务和运营.pdf

上传人: Fl****zo 编号:719134 2025-06-22 15页 979.20KB

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本文主要内容是关于公共部门在提高服务与运营的同时如何降低风险,特别是在人工智能(AI)的创新应用方面。核心数据包括构建可信赖和被信任的AI的步骤,如使用LLM判断、积极的用户反馈、避免严重错误等。以下是关键点: 1. 前瞻性声明:文章开头强调了前瞻性声明的性质,提醒读者这些信息可能不完全且存在风险。 2. AI的可信度:讨论了开发者与终端用户如何判断AI工具的可信度,包括准确性、用户反馈和透明度。 3. 构建可信AI:提出了评价驱动的AI开发流程,包括原型构建、数据准备、问题迭代解决、利益相关者反馈以及质量监控。 4. 临床助手示例:展示了AI工具在实际操作中如何工作,包括信息检索、工具选择和行动决策。 5. 意见反馈:鼓励参与者完成调查,以影响未来数据+AI峰会的议题内容。 总结:文章强调了在公共部门中创新AI应用的同时,确保AI工具既可信又可信赖的重要性,并提出了一套开发与评估流程来降低风险。
"如何构建可信AI?" - 揭秘AI信任度的构建之路 "AI创新中如何降低风险?" - 探讨在AI发展中风险与创新的平衡 你信任吗?" - 深入探讨AI工具的信任问题与用户体验
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