Szkolenie z weryfikacji i sprawdzania wyników generowanych przez AI

Narzędzia AI potrafią generować odpowiedzi brzmiące przekonująco, a mimo to błędne — umiejętność ich weryfikacji jest równie ważna, jak umiejętność samego korzystania z narzędzia.

Na czym polega ta usługa

Szkolenie obejmuje pokazanie typowych sposobów, w jakie AI potrafi się mylić, oraz wypracowanie nawyku sprawdzania i weryfikowania wygenerowanych treści, zanim zostaną wykorzystane w pracy.

Dla kogo ma sens

Szkolenie jest przydatne dla zespołów korzystających z AI na co dzień, którym zależy na uniknięciu błędów wynikających z bezkrytycznego zaufania do generowanych treści.

Ile to trwa

Szkolenie z weryfikacji wyników AI mieści się z reguły w standardowym czasie do 3 dni od umówienia terminu.

Warunki

Diagnoza wstępna i wycena są bezpłatne. Dojazd na terenie Warszawy i okolic jest bezpłatny, a usługa objęta jest gwarancją do 12 miesięcy.

Mechanizmy powstawania błędów w modelach językowych

Modele oparte na architekturze LLM (ang. Large Language Model, czyli duży model językowy) funkcjonują w oparciu o zaawansowane mechanizmy statystyczne. Algorytm przewiduje najbardziej prawdopodobne tokeny (najmniejsze jednostki tekstu przetwarzane przez model, takie jak słowa, fragmenty wyrazów lub znaki interpunkcyjne), a nie analizuje rzeczywisty stan faktyczny ani nie posiada świadomości logicznej. Z tej specyfiki technicznej wynika kilka powtarzalnych mechanizmów powstawania błędów.

Pierwszym z nich jest zjawisko halucynacji (generowanie przez model zmyślonych faktów, cytatów, dat, nazwisk lub nieistniejących przepisów prawnych przy jednoczesnym zachowaniu nienagannej stylistyki i pewnego, profesjonalnego tonu wypowiedzi). Użytkownik nieposiadający wiedzy weryfikacyjnej może łatwo uznać taką treść za w pełni rzetelną.

Drugim problemem jest potakiwanie (ang. sycophancy, czyli skłonność algorytmu do bezkrytycznego potwierdzania błędnych tez lub fałszywych założeń wprowadzonych w treści zapytania przez samego użytkownika). Jeśli w poleceniu pojawi się błędna informacja wstępna, model często dostosuje do niej całe uzasadnienie, zamiast wskazać błąd merytoryczny.

Kolejnym ograniczeniem jest degradacja kontekstu (gubienie wątku i mieszanie faktów przy analizie bardzo długich dokumentów lub wieloetapowej rozmowie) oraz limit daty wiedzy treningowej (ang. knowledge cutoff, czyli brak informacji o zdarzeniach, aktualizacjach programów i zmianach w prawie, które nastąpiły po dacie zakończenia zbioru danych uczących dany model).

Główne obszary ryzyka przy bezkrytycznym stosowaniu generowanych treści

Wdrożenie wygenerowanych przez sztuczną inteligencję materiałów bezpośrednio do procesów firmowych bez uprzedniej kontroli niesie ze sobą ryzyko w kilku kluczowych obszarach operacyjnych.

W przypadku skryptów automatyzacji oraz zapytań bazodanowych kod tworzony przez modele w językach takich jak Python, PowerShell czy SQL (ang. Structured Query Language, czyli strukturalny język zapytań do relacyjnych baz danych) potrafi wyglądać poprawnie pod względem składniowym, lecz zawierać nieistniejące biblioteki lub odwoływać się do przestarzałych funkcji. Uruchomienie takiego kodu na stacji roboczej lub serwerze może wywołać błędy pętli, uszkodzenie struktury tabel lub nadpisanie plików konfiguracyjnych.

W arkuszach kalkulacyjnych algorytmy generujące formuły dla programów biurowych mogą wprowadzać subtelne błędy w zakresach komórek lub nieprawidłowo interpretować formaty liczb i dat. Formuła działa bez zgłaszania błędów przez program, ale zwraca zafałszowane sumy, co może prowadzić do nieprawidłowych decyzji zarządczych na podstawie błędnych zestawień.

W korespondencji handlowej i dokumentach formalnych modele potrafią powołać się na nieobowiązujące artykuły kodeksów lub stworzyć zapisy umowne sprzeczne z interesem firmy. Wprowadzenie takich pism do oficjalnego obiegu stwarza ryzyko strat wizerunkowych oraz sporów prawnych.

Przy streszczaniu i syntezie raportów model ma tendencję do uogólniania treści, co bywa przyczyną pominięcia istotnych wyjątków, zastrzeżeń audytowych lub specyficznych warunków gwarancyjnych zawartych w oryginalnym dokumencie źródłowym.

Metodyka i techniki weryfikacji wygenerowanych materiałów

Weryfikacja materiałów wytworzonych przy użyciu sztucznej inteligencji opiera się na wdrożeniu zestawu ścisłych reguł kontrolnych, które pozwalają na szybkie wykrywanie nieprawidłowości.

Podstawą jest stosowanie zasady ograniczonego zaufania. Każdy tekst, fragment kodu czy zestawienie liczbowe traktowane jest wyłącznie jako wstępna propozycja robocza, która wymaga autoryzacji przez pracownika odpowiedzialnego za dany obszar tematyczny.

Kolejnym krokiem jest weryfikacja krzyżowa (ang. cross-checking, czyli porównywanie wygenerowanych informacji z niezależnymi, wiarygodnymi źródłami). Obejmuje to sprawdzanie parametrów technicznych w oficjalnej dokumentacji producenta, weryfikację przepisów w dziennikach urzędowych oraz zestawianie danych liczbowych z zapisami w systemie ERP (ang. Enterprise Resource Planning, czyli oprogramowaniu do kompleksowego zarządzania zasobami i procesami w przedsiębiorstwie).

W przypadku skryptów technicznych i makr kluczowe jest testowanie w środowisku izolowanym (ang. sandbox, czyli odseparowanej przestrzeni systemowej, która uniemożliwia wpływ testowanego programu na produkcyjne bazy danych i pliki operacyjne). Pozwala to na bezpieczne sprawdzenie działania kodu przed jego wdrożeniem do codziennej pracy.

Ważną techniką jest także prompting kontrolny (zadawanie modelowi pytań testowych, wymuszanie podania alternatywnych rozwiązań lub żądanie wskazania potencjalnych zagrożeń w wygenerowanym wcześniej rozwiązaniu) oraz wykonywanie niezależnych obliczeń kontrolnych przy użyciu tradycyjnych narzędzi kalkulacyjnych, bez polegania na obliczeniach tekstowych modelu.

Błędy popełniane podczas samodzielnego korzystania ze sztucznej inteligencji

Pracownicy rozpoczynający pracę z narzędziami sztucznej inteligencji bez odpowiedniego przeszkolenia często popełniają błędy organizacyjne i proceduralne, które obniżają bezpieczeństwo przedsiębiorstwa.

Częstym błędem jest wprowadzanie do publicznych generatorów poufnych informacji firmowych, takich jak dane klientów, wyciągi finansowe, hasła czy kody źródłowe, bez uprzedniej anonimizacji (procesu usuwania lub maskowania danych pozwalających na powiązanie informacji z konkretną osobą lub podmiotem). Może to naruszać tajemnicę przedsiębiorstwa oraz przepisy o ochronie danych osobowych.

Innym zjawiskiem jest bezkrytyczne kopiowanie całych bloków odpowiedzi bez ich czytania i redagowania. Prowadzi to do powstawania pism o nienaturalnej strukturze, zawierających powtórzenia lub sformułowania nieadekwatne do kontekstu danej branży.

Problemem bywa również brak standardowych procedur operacyjnych (SOP, ang. Standard Operating Procedure, czyli sformalizowanych instrukcji określających dopuszczalne sposoby użycia technologii w organizacji). W sytuacji braku procedur każdy pracownik stosuje własne, niesprawdzone metody weryfikacji lub całkowicie z nich rezygnuje.

Często występuje również oczekiwanie od modelu wiedzy o bieżących wydarzeniach rynkowych lub stawkach celnych bez wcześniejszego sprawdzenia, czy dany system posiada moduł wyszukiwania informacji w czasie rzeczywistym i czy przeszukane źródła są wiarygodne.

Przebieg warsztatów i praktyczny program szkolenia

Szkolenie ma formę ćwiczeń warsztatowych prowadzonych bezpośrednio na stanowiskach pracy lub w sali konferencyjnej w siedzibie zamawiającego na terenie Warszawy i okolicznych miejscowości.

Zajęcia rozpoczynają się od analizy codziennych obowiązków zespołu i identyfikacji zadań, w których sztuczna inteligencja jest już stosowana lub w których jej użycie może przynieść największe korzyści czasowe.

Główna część warsztatów obejmuje praktyczną pracę na specjalnie przygotowanych próbkach materiałów, zawierających ukryte błędy logiczne, zmyślone źródła oraz błędy w kodzie. Uczestnicy uczą się metodycznego skanowania tekstu, wyszukiwania punktów krytycznych oraz sprawdzania spójności danych.

W trakcie szkolenia tworzona jest dostosowana do specyfiki firmy lista kontrolna (ang. checklist, czyli zestaw punktów sprawdzających, które każdy pracownik musi zweryfikować przed wysłaniem dokumentu lub uruchomieniem wygenerowanego skryptu).

Przed przystąpieniem do ćwiczeń na rzeczywistych wzorach dokumentów firmowych możliwe jest bezpłatne podpisanie umowy o zachowaniu poufności (NDA, ang. Non-Disclosure Agreement, czyli porozumienia prawnego zobowiązującego do ochrony informacji niejawnych przedsiębiorstwa).

Kiedy problemem nie jest model, a sposób sformułowania zapytania

W praktyce wiele błędnych lub bezużytecznych odpowiedzi generowanych przez sztuczną inteligencję wynika z niewłaściwego sformułowania polecenia wstępnego (promptu).

Brak precyzyjnego określenia roli, grupy docelowej, kontekstu branżowego oraz pożądanego formatu wyjściowego zmusza algorytm do zgadywania intencji użytkownika, co zwiększa prawdopodobieństwo pojawienia się treści ogólnikowych lub nieadekwatnych.

Innym czynnikiem jest wprowadzanie poleceń zawierających wewnętrzne sprzeczności logiczne. Gdy użytkownik wymaga jednoczesnego uwzględnienia wykluczających się założeń, model próbuje pogodzić te warunki, tworząc konstrukcje logicznie wadliwe.

Należy również pamiętać, że duże modele językowe zostały zaprojektowane do pracy z tekstem, a nie jako silniki matematyczne. Wszelkie operacje wymagające precyzyjnego liczenia, zaokrąglania czy łączenia wielu zbiorów danych wymagają sformułowania zapytania w taki sposób, aby model wygenerował odpowiedni kod weryfikacyjny lub formułę do zewnętrznego programu, zamiast samodzielnie podawać wynik końcowy.

Najczęściej zadawane pytania

Czy uczestnicy szkolenia muszą posiadać wiedzę programistyczną?

Nie, program warsztatów jest dostosowywany do poziomu technicznego oraz profilu zawodowego uczestników. Szkolenie prowadzone jest zarówno dla pracowników administracyjnych, księgowych, handlowców, jak i dla zespołów technicznych. Przykłady błędów i ćwiczenia weryfikacyjne dobierane są pod kątem konkretnych programów i zadań wykonywanych przez dany dział.

W jaki sposób chronione są poufne dane firmowe podczas szkolenia?

W trakcie szkolenia omawiane są zasady bezpiecznego korzystania z narzędzi chmurowych, w tym metody poprawnej anonimizacji danych przed ich wprowadzeniem do generatorów. Ponadto przed rozpoczęciem pracy na wewnętrznych szablonach pism bezpłatnie podpisywana jest umowa o zachowaniu poufności (NDA).

Jak zorganizowany jest dojazd na szkolenie w firmie?

Szkolenie odbywa się z bezpośrednim dojazdem do siedziby zamawiającego. Dojazd jest bezpłatny na terenie całej Warszawy oraz w promieniu do 40 kilometrów w okolicznych powiatach, takich jak powiat pruszkowski, piaseczyński, legionowski, wołomiński, otwocki, grodziski oraz warszawski zachodni.

Czy po zakończeniu szkolenia zespół otrzymuje materiały pomocnicze?

Tak, każdy uczestnik otrzymuje zestaw materiałów podsumowujących, w tym praktyczną listę kontrolną do samodzielnej weryfikacji treści oraz schematy bezpiecznego formułowania zapytań z uwzględnieniem ochrony danych przedsiębiorstwa.

Z jakimi programami i systemami integrują się omawiane zasady weryfikacji?

Metody weryfikacji omawiane na szkoleniu mają uniwersalne zastosowanie i obejmują pracę z popularnymi programami biurowymi, edytorami arkuszy kalkulacyjnych, edytorami kodu źródłowego oraz systemami zarządzania przedsiębiorstwem.

Wdrożenie bezpiecznych standardów pracy z narzędziami sztucznej inteligencji

Właściwe przygotowanie zespołu do korzystania z narzędzi generatywnych pozwala na bezpieczne podniesienie tempa pracy biurowej i technicznej przy jednoczesnym wyeliminowaniu ryzyka wprowadzenia do obiegu nieprawdziwych informacji lub wadliwego kodu. Wypracowanie nawyku weryfikacji krzyżowej, stosowanie procedur sprawdzających oraz testowanie skryptów w środowiskach izolowanych stanowi podstawę stabilnego funkcjonowania środowiska informatycznego firmy. Zgłoszenia na szkolenie przyjmowane są pod numerem telefonu 22 378 48 09 przez całą dobę, 7 dni w tygodniu, z bezpłatnym dojazdem do siedziby klienta i bezpłatną wyceną zakresu szkolenia.

22 378 48 09