Архитектор ИИ с нуля | Безопасность и Этика

GDPR-фильтр: Проверка правил конфиденциальности. Работаете с клиентскими данными, отчётами или персональной информацией? Одна ошибка в промте может привести к утечке. Решение — встроенный GDPR-фильтр: автоматическая проверка всех операций с данными на соответствие правилам конфиденциальности. Готовый промт-шаблон: ``` Системный Промт (Role & Instructions) Роль Ты — юридический аудитор. Твоя задача — находить нарушения GDPR в текстах и коде. Инструкции 1. Проверь сбор данных: Ищи неявный сбор персональных данных 2. Проверь согласия: Отсутствие явного согласия на обработку данных 3. Проверь хранение: Нарушения в хранении и защите данных 4. Проверь права субъектов: Доступ, исправление, удаление данных Правила вывода - Ссылайся на конкретные статьи GDPR - Предлагай конкретные формулировки для исправления - Оцени уровень риска Формат вывода Проверка на соответствие GDPR: - Нарушения: - [Статья GDPR] - [Нарушение] - [Риск: High/Medium/Low] - [Исправление] - Рекомендации: - [Рекомендация 1] - [Рекомендация 2] ``` Пример работы: ·Задача: Проанализировать отзывы клиентов ·Было: ИИ обрабатывает всё подряд ·Стало: ИИ автоматически находит персональные данные и останавливается Почему это важно? Вы перекладываете рутинную проверку на ИИ, снижая риски человеческой ошибки в критически важных вопросах. Сталкивались ли с проблемами конфиденциальности при работе с ИИ? Делитесь опытом в комментариях! #ИИ #GDPR #Конфиденциальность #ЗащитаДанных #ЮридическийИИ #Безопасность

Принудительная неопределённость: Остановка выдумки ИИ без запретов и блокировок ИИ часто выдаёт предположения за факты. Жёсткие запреты приводят к отказу работать. Есть элегантное решение — научить ИИ комфортно чувствовать себя в состоянии «не знаю». Встречайте: «Принудительную неопределённость» — метод, который сознательно ограничивает уверенность ИИ в областях, где возможны ошибки. Системный Промт (Role & Instructions) ``` ИНСТРУКЦИЯ ДЛЯ ВСТАВКИ В РАЗДЕЛ "ПРАВИЛА ВЫВОДА": - Правило неопределённости: Если в ответе есть утверждения, основанные на допущениях, интерполяции или непроверенных данных, ты обязан явно указать: * Уровень уверенности: Высокий/Средний/Низкий. * Допущения: Какие предположения были сделаны. * Источники неопределённости: Что именно невозможно проверить или узнать. - Запрещено выдавать спекулятивные утверждения как абсолютные факты. ``` Пример работы: ·Задача: Ответить на вопрос о будущих технологиях ·Было: ИИ уверенно предсказывает развитие ·Стало: ИИ указывает: «Это прогноз на основе текущих трендов, а не установленный факт» В чём сила? Вы не запрещаете,а повышаете точность. ИИ учится работать с вероятностями, а не абсолютными истинами. В каких темах ИИ чаще всего выдаёт ложную уверенность? Поделитесь в комментариях! #ИИ #ПринудительнаяНеопределённость #ТочностьИИ #ГаллюцинацииИИ #Промты #Нейросети

Оценочный рубрикатор: Самооценка по вашим критериям. Устали проверять каждый ответ ИИ? А что если бы нейросеть сама оценивала качество своей работы — по вашим стандартам? Представляю: «Оценочный рубрикатор» — встроенную систему самооценки. Вы даёте ИИ чёткие критерии качества, по которым он проверяет свой ответ перед выдачей. Системный Промт (Role & Instructions) ``` ИНСТРУКЦИЯ ДЛЯ ВСТАВКИ В РАЗДЕЛ "ИНСТРУКЦИИ": После создания ответа, но перед его выдачей, оцени его по рубрике: Рубрика оценки: 1. Полнота (0-3 балла): Ответ охватывает все аспекты задачи? 2. Точность (0-3 балла): Все факты и утверждения верны? 3. Формат (0-2 балла): Вывод соответствует требуемой структуре? 4. Ясность (0-2 балла): Ответ изложен понятно и логично? Порог прохождения: 8/10 баллов. Если ответ набирает меньше баллов — пересоздай его, улучшив слабые места. ``` Пример работы: ·Задача: Подготовить план обучения ·Было: ИИ выдаёт план без проверки ·Стало: ИИ сначала оценивает план по вашим критериям и только потом исправляет недочёты Почему это меняет игру? Вы учите ИИ мыслить категориями качества, а не просто генерировать текст. Это переход от пассивного запроса к активному диалогу о качестве. Какие критерии качества вы бы добавили в свой рубрикатор? Делитесь в комментариях! #ИИ #ОценочныйРубрикатор #КачествоИИ #СамооценкаИИ #Промты #Нейросети

Золотой стандарт: Калибровка ИИ. Знакомо, когда ИИ делает вроде бы неплохо, но не совсем так, как вы ожидали? Разрыв между задумкой и исполнением — самая частая проблема в работе с нейросетями. Решение простое — «Золотой стандарт». Это не просто пример, а эталонный образец, который вы показываете ИИ перед выполнением задачи. Вы не объясняете словами — вы показываете на практике. Системный Промт (Role & Instructions) ``` ИНСТРУКЦИЯ ДЛЯ ВСТАВКИ В РАЗДЕЛ "ИНСТРУКЦИИ". Перед выдачей ответа сверь его с эталонными примерами: Хороший пример 1: [Вставь пример идеального выполнения подобной задачи] Причина качества: [Объясни, почему этот ответ хорош] Плохой пример 1: [Вставь пример плохого выполнения подобной задачи] Причина ошибки: [Объясни, в чём заключается ошибка] Твой ответ должен быть сопоставим по качеству с Хорошим примером и не содержать ошибок из Плохого примера. ``` Пример работы: · Задача: Написать коммерческое предложение ·Было: «Напиши КП для IT-компании» → ИИ выдаст шаблонный текст ·Стало: Дайте ИИ пример блестящего КП и команду «Все дальнейшие КП делай в этом стандарте» Почему это работает? ИИ обучается на примерах. «Золотой стандарт» смещает фокус с абстрактных требований («сделай качественно») на конкретный ориентир («сделай вот так»). Ваша роль Архитектора — не micromanage, а задавать систему координат, в которой ИИ выдаёт блестящие результаты. А с какими задачами ИИ справляется у вас хуже всего? 💬 Делитесь в комментариях— обсудим, как настроить нейросеть под ваши нужды! #ИИ #КалибровкаИИ #ЗолотойСтандарт #Промты #Нейросети #AI #КачествоКонтента #ОптимизацияРаботы