ایجاد ارزیابی اخلاق و تعصب در هوش مصنوعی
این پرامپت به کاربران امکان می‌دهد تا ارزیابی جامعی از جنبه‌های اخلاقی و تعصبات احتمالی در سیستم‌های هوش مصنوعی انجام دهند. این ابزار برای توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی، دانشمندان داده، مهندسان یادگیری ماشین و مسئولین اخلاقی طراحی شده است که نیاز به چارچوبی سازمان‌یافته برای تحلیل مدل‌ها، داده‌ها و فرآیندهای تصمیم‌گیری دارند. با استفاده از این پرامپت، کاربران می‌توانند ریسک‌های اخلاقی را شناسایی، تعصبات موجود در داده‌های آموزشی را کشف و الگوهای تبعیض‌آمیز در خروجی‌های مدل را تشخیص دهند. همچنین بررسی انطباق با استانداردهای اخلاقی صنعت و مقررات قانونی از دیگر قابلیت‌های آن است. این پرامپت توصیه‌های عملی و استراتژی‌های کاهش ریسک ارائه می‌دهد و برای ممیزی‌های داخلی یا گزارش‌های انطباق خارجی مناسب است. قابلیت اعمال بر انواع کاربردهای هوش مصنوعی، شامل مدل‌های پیش‌بینی، سیستم‌های پیشنهاددهنده، پردازش زبان طبیعی و بینایی ماشین، وجود دارد. در نهایت، این ابزار به سازمان‌ها کمک می‌کند تا عدالت، شفافیت و مسئولیت‌پذیری را در پروژه‌های هوش مصنوعی تقویت کنند، ریسک‌های اعتباری را کاهش دهند و اعتماد کاربران به فناوری‌های هوش مصنوعی را افزایش دهند.
پرامپت هوش مصنوعی
نحوه استفاده
1. جایگزین "\[نام سیستم یا مدل هوش مصنوعی]" با سیستم یا مدل مشخصی که قصد ارزیابی آن را دارید.
2. در صورت نیاز، زمینه‌های مرتبط مانند گروه هدف، منطقه جغرافیایی یا ویژگی‌های حساس را اضافه کنید.
3. از سیستم بخواهید توصیه‌های عملی و قابل اجرا ارائه دهد، نه توصیه‌های عمومی.
4. نتایج را به دقت بررسی کرده و با سیاست‌های داخلی سازمان مقایسه کنید.
5. برای گسترش بخش‌هایی مانند تحلیل داده‌ها یا استراتژی‌های کاهش ریسک، از پرسش‌های تکراری استفاده کنید.
6. از پرسش‌های مبهم و کلی اجتناب کنید؛ دقت و مشخص بودن، کیفیت و مرتبط بودن خروجی‌ها را افزایش می‌دهد.
موارد استفاده
ممیزی مدل‌های هوش مصنوعی برای رعایت اصول اخلاقی
شناسایی تعصبات پنهان در داده‌های آموزشی
تهیه گزارش‌های داخلی برای تیم‌های حاکمیت هوش مصنوعی
تضمین عدالت در سیستم‌های استخدام یا اعطای وام خودکار
پشتیبانی از رعایت مقررات و استانداردهای اخلاقی هوش مصنوعی
بررسی توصیه‌های هوش مصنوعی در حوزه‌های سلامت، مالی یا آموزشی
ارزیابی شفافیت و مسئولیت‌پذیری در تصمیمات خودکار
افزایش اعتماد عمومی به محصولات هوش مصنوعی از طریق مستندسازی ارزیابی‌ها
نکات حرفه‌ای
اطلاعات دقیق درباره زمینه استفاده از هوش مصنوعی ارائه دهید تا تحلیل‌ها دقیق‌تر باشند.
از سیستم بخواهید برای هر تعصب یا مشکل اخلاقی مثال‌های مشخص ارائه دهد.
سیستم‌های پیچیده را به ماژول‌های کوچک‌تر تقسیم کنید تا تحلیل دقیق‌تر شود.
از پرامپت‌های تکراری برای گسترش بخش‌ها و بررسی استراتژی‌های جایگزین کاهش ریسک استفاده کنید.
نتایج را با چارچوب‌های معتبر اخلاق هوش مصنوعی مانند IEEE یا OECD مقایسه کنید.
بر توصیه‌های عملی و اجرایی تمرکز کنید و از تحلیل‌های صرفاً نظری پرهیز کنید.
پرامپت‌های مرتبط
طراحی خط لوله آموزش یادگیری عمیق
این پرامپت به کاربران کمک می‌کند تا یک خط لوله کامل و حرفه‌ای برای آموزش مدل‌های یادگیری عمیق طراحی کنند. …
یک خط لوله کامل برای آموزش مدل یادگیری عمیق برای \[توضیح پروژه یا حوزه مسئله] …
توسعه ارزیابی عملکرد مدل
این پرامپت به کاربران کمک می‌کند تا عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین خود را به صورت سیستماتیک و دقیق ارزیابی کنند. …
عملکرد مدل یادگیری ماشین من را ارزیابی کن. نوع مدل \[نوع مدل را وارد کنید، …
توسعه و پیاده‌سازی پردازش زبان طبیعی
این پرامپت برای کمک به متخصصان هوش مصنوعی و دانشمندان داده طراحی شده است تا راهکارهای پیشرفته پردازش زبان طبیعی …
یک پیاده‌سازی کامل پردازش زبان طبیعی (NLP) برای \[مثال: تحلیل احساسات، طبقه‌بندی متن، شناسایی موجودیت‌ها] …
ایجاد چارچوب استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
این پرامپت به کاربران کمک می‌کند تا یک چارچوب جامع برای استقرار مدل‌های هوش مصنوعی یا یادگیری ماشین در محیط‌های …
یک چارچوب جامع برای استقرار مدل هوش مصنوعی \[نوع مدل یا پروژه، مثلاً سیستم پیشنهاددهنده، …
طراحی استراتژی آموزش مدل هوش مصنوعی
این پرامپت به کاربران کمک می‌کند تا یک استراتژی جامع و حرفه‌ای برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی طراحی کنند که …
به‌عنوان یک کارشناس هوش مصنوعی عمل کن و یک استراتژی آموزش جامع برای مدل هوش …
ایجاد فرآیند مهندسی ویژگی‌های هوش مصنوعی
این پرامپت برای کمک به دانشمندان داده، مهندسان یادگیری ماشین و متخصصان تحلیل داده طراحی شده است تا فرآیند مهندسی …
به‌عنوان یک مهندس خبره یادگیری ماشین عمل کنید و یک فرآیند مهندسی ویژگی‌های دقیق برای …
بیشتر از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
ایجاد چارچوب انتخاب مدل یادگیری ماشین
این پرامپت برای داده‌کاوان، مهندسان یادگیری ماشین و متخصصان هوش مصنوعی طراحی شده است تا فرآیندی ساختاریافته برای انتخاب مناسب‌ترین …
شما یک مشاور خبره در زمینه یادگیری ماشین هستید. یک چارچوب جامع برای انتخاب مدل‌های …
توسعه استراتژی خط لوله پیش‌پردازش داده‌ها
این پرامپت برای کمک به دانشمندان داده، مهندسین یادگیری ماشین و تحلیلگران طراحی شده است تا یک استراتژی جامع برای …
یک استراتژی جامع برای پیش‌پردازش داده‌های من توسعه بده. داده‌ها شامل \[توضیح کوتاه از مجموعه …
برنامه‌ریزی و طراحی معماری شبکه‌های عصبی
این پرامپت به متخصصان هوش مصنوعی، دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین کمک می‌کند تا معماری شبکه‌های عصبی را به …
یک معماری شبکه عصبی برای وظیفه‌ی \[تعیین وظیفه/مسئله] طراحی کنید با استفاده از داده‌های \[نوع …
طراحی استراتژی آموزش مدل هوش مصنوعی
این پرامپت به کاربران کمک می‌کند تا یک استراتژی جامع و حرفه‌ای برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی طراحی کنند که …
به‌عنوان یک کارشناس هوش مصنوعی عمل کن و یک استراتژی آموزش جامع برای مدل هوش …
توسعه و پیاده‌سازی پردازش زبان طبیعی
این پرامپت برای کمک به متخصصان هوش مصنوعی و دانشمندان داده طراحی شده است تا راهکارهای پیشرفته پردازش زبان طبیعی …
یک پیاده‌سازی کامل پردازش زبان طبیعی (NLP) برای \[مثال: تحلیل احساسات، طبقه‌بندی متن، شناسایی موجودیت‌ها] …
طراحی سیستم بینایی ماشین
این پرامپت برای کمک به متخصصان هوش مصنوعی، دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین طراحی شده است تا بتوانند یک …
یک سیستم کامل بینایی ماشین برای \[نوع کاربرد مشخص، مثال: تشخیص نقص‌های صنعتی، هدایت خودران …
طراحی خط لوله آموزش یادگیری عمیق
این پرامپت به کاربران کمک می‌کند تا یک خط لوله کامل و حرفه‌ای برای آموزش مدل‌های یادگیری عمیق طراحی کنند. …
یک خط لوله کامل برای آموزش مدل یادگیری عمیق برای \[توضیح پروژه یا حوزه مسئله] …
توسعه استراتژی یادگیری ماشینی خودکار
این پرامپت به کاربران کمک می‌کند تا یک استراتژی جامع برای یادگیری ماشینی خودکار (AutoML) طراحی کنند که متناسب با …
یک استراتژی دقیق برای یادگیری ماشینی خودکار (AutoML) برای \[پروژه مشخص، مسئله کسب‌وکار یا مجموعه …