Уверенные ошибки
AI может ошибаться и придумывать ссылки. Нужны источники, структурные проверки, типовые тесты и проверка важных результатов человеком.
AI: возможности и ограничения
Полезная автоматизация.
Понятные ограничения.
Результаты AI нужно оценивать. В проекте должны быть явно определены проверки, исключения и ответственность.
Неполные и вредоносные входные данные
Плохие сканы, пропуски и чужие инструкции в документах влияют на результат. Ограничивайте права, задавайте обязательные поля и тестируйте исключения.
Конфиденциальность
Согласуйте путь данных, провайдеров, доступ, хранение и удаление до использования чувствительной информации.
Изменения сервисов
API, модели и доступность провайдеров меняются. Нужны мониторинг, регрессионные проверки, резервный процесс и владелец обслуживания.
Ошибки публичных материалов
Контент может содержать неверные факты или не подходить бренду. Сохраняйте согласование публикаций, проверку прав и утверждений.
Избыточная автоматизация
Некоторые ситуации требуют контекста человека. Определите ответственного, порядок эскалации и способ остановить действия.
Юридические, клинические, финансовые и другие ответственные решения требуют квалифицированного контроля и отдельной оценки. Демонстрация не подтверждает соответствие требованиям. Материал NIST описывает риски; это не сертификация SOLA VIA.
NIST ↗