Πολιτική αποδεκτής χρήσης τεχνητής νοημοσύνης: τι να συμπεριλάβετε (και ένα σχέδιο εκπαιδευτικής συνεδρίας)

Πολλά μέλη του προσωπικού σας πιθανότατα χρησιμοποιούν ήδη εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης. Μια πολιτική που κανείς δεν διαβάζει δεν προστατεύει κανέναν. Μια πολιτική που οι άνθρωποι κατανοούν και ξέρουν πώς να ακολουθούν, το κάνει.

Να γιατί είναι επείγον. Από τις 3 Μαΐου 2026, το 19.8% των επιχειρήσεων στις ΗΠΑ ανέφεραν ότι χρησιμοποιούν Τεχνητή Νοημοσύνη και το ποσοστό αυξάνεται με το μέγεθος: 37% των επιχειρήσεων με 250 ή περισσότερους υπαλλήλους και 32% των επιχειρήσεων με 100 έως 249 (Γραφείο Απογραφής ΗΠΑ: Μεγάλες εταιρείες με τουλάχιστον 20 υπαλλήλους οι μεγαλύτεροι χρήστες τεχνητής νοημοσύνης, αρχειοθετημένο αντίγραφο). Όσο μεγαλύτερη είναι η εταιρεία, τόσο πιο πιθανό είναι να χρησιμοποιείται ήδη η Τεχνητή Νοημοσύνη.

Αυτή η ανάρτηση σας παρέχει 10 ενότητες για να συμπεριλάβετε, ένα τεστ 5 ερωτήσεων για οποιοδήποτε αίτημα εργαλείου, 5 παραδείγματα δεδομένων και ένα σχέδιο συνεδρίας 30 λεπτών. Προσφέρει δομή και απλά παραδείγματα σε απλά αγγλικά, όχι κείμενο πολιτικής που θα μπορούσατε να υιοθετήσετε ως έχει. Πρόκειται για γενικές πληροφορίες, όχι για νομικές συμβουλές.

Γιατί χρειάζεστε μια πολιτική αποδεκτής χρήσης τεχνητής νοημοσύνης

Η χρήση εργαλείων εξελίσσεται πιο γρήγορα από τους κανόνες. Οι άνθρωποι επικολλούν ένα email πελάτη σε ένα chatbot για να εξοικονομήσουν δέκα λεπτά, χωρίς κακή πρόθεση και χωρίς να έχουν ιδέα πού πηγαίνει το κείμενο. Μια πολιτική θέτει προσδοκίες πριν συμβεί αυτό: τι είναι σωστό, τι όχι και ποιον να ρωτήσουν.

Βοηθά επίσης τους διευθυντές σας. Χωρίς έναν, κάθε ερώτηση «μπορώ να χρησιμοποιήσω την Τεχνητή Νοημοσύνη για αυτό;» γίνεται μια μεμονωμένη κρίση και δύο διευθυντές θα απαντήσουν διαφορετικά.

Αποτελεί μια πολιτική νομική απαίτηση; Όχι γενικά αυτή καθαυτή. Ο νόμος της ΕΕ για την τεχνητή νοημοσύνη ορίζει καθήκοντα όπως η παιδεία στην τεχνητή νοημοσύνη και η Επιτροπή αναφέρει ότι οι υποχρεώσεις της για την παιδεία στην τεχνητή νοημοσύνη ισχύουν από τις 2 Φεβρουαρίου 2025, αλλά η επισκόπηση του νόμου δεν αναφέρει μια πολιτική αποδεκτής χρήσης ως απαίτηση (Ευρωπαϊκή Επιτροπή: Κανονιστικό πλαίσιο του νόμου περί τεχνητής νοημοσύνης). Αυτή η σελίδα καλύπτει μόνο τους κανόνες της ΕΕ. Ελέγξτε τι ισχύει όπου δραστηριοποιείστε.

Οι 10 ενότητες που θα συμπεριληφθούν

Ακολουθούν δύο σύνολα των 5. Το Σύνολο Α αφορά το πεδίο εφαρμογής και τα εγκεκριμένα εργαλεία. Το Σύνολο Β αφορά τα δεδομένα και τη συμπεριφορά. Κάθε ενότητα έχει μια γραμμή παραδείγματος σε απλά αγγλικά. Αυτά είναι παραδείγματα προς προσαρμογή, όχι εταιρική πολιτική.

Σύνολο Α: πεδίο εφαρμογής και εγκεκριμένα εργαλεία

1. Σκοπός. Εξηγήστε γιατί υπάρχει η πολιτική σε μία ή δύο προτάσεις. Παράδειγμα: «Θέλουμε να χρησιμοποιείτε εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης για να εργάζεστε πιο γρήγορα, χωρίς να θέτετε σε κίνδυνο τους πελάτες, τους συναδέλφους ή την εταιρεία».
2. Ποιους καλύπτει. Υπάλληλοι, εργολάβοι, ασκούμενοι και οποιοσδήποτε χρησιμοποιεί Τεχνητή Νοημοσύνη για λογαριασμό της εταιρείας. Παράδειγμα: «Αυτό ισχύει για όλους όσους εργάζονται για εμάς, σε οποιαδήποτε συσκευή».
3. Εγκεκριμένα και απαγορευμένα εργαλεία. Μια σύντομη λίστα, φυλαγμένη κάπου που μπορούν να τη βρουν οι άνθρωποι. Παράδειγμα: "Χρησιμοποιήστε μόνο τα εργαλεία που περιλαμβάνονται στη λίστα εγκεκριμένων. Οτιδήποτε άλλο χρειάζεται πρώτα να το επιβεβαιώσετε."
4. Πώς να ζητήσετε ένα νέο εργαλείο. Μια ονομασμένη διαδρομή με χρόνο απόκρισης. Παράδειγμα: "Αποστείλετε τη φόρμα αιτήματος στο τμήμα IT. Θα λάβετε απάντηση εντός 5 εργάσιμων ημερών."
5. Ευθύνη. Ποιος είναι ο κάτοχος της πολιτικής και ποιος απαντά σε ερωτήσεις. Παράδειγμα: «Είστε υπεύθυνοι για οτιδήποτε στέλνετε, είτε το γράψατε εσείς είτε κάποιο εργαλείο».

Η επιλογή μας για το Σετ Α: λογοδοσία. Είναι η γραμμή που πρέπει να θυμάστε: αν το έγραψε ένα εργαλείο και το στείλατε εσείς, είναι δικό σας.

Σύνολο Β: δεδομένα και συμπεριφορά

6. Ποια δεδομένα μπορεί να μην εισέλθουν ποτέ σε ένα εργαλείο. Ονομάστε τις κατηγορίες. Παράδειγμα: «Ποτέ μην εισάγετε στοιχεία πελατών, κωδικούς πρόσβασης, συμβάσεις ή οτιδήποτε έχει χαρακτηριστεί ως εμπιστευτικό σε εργαλείο που δεν έχει εγκριθεί για αυτό».
7. Προσωπικά δεδομένα και δεδομένα πελατών. Πείτε τι επιτρέπεται, σε ποιο εγκεκριμένο εργαλείο και τι όχι. Παράδειγμα: "Μην επικολλάτε ονόματα, email ή αριθμούς λογαριασμών σε ένα γενικό chatbot."
8. Έλεγχος και επισήμανση της εξόδου της Τεχνητής Νοημοσύνης. Οι άνθρωποι ελέγχουν πριν κοινοποιήσουν. Παράδειγμα: «Ελέγξτε γεγονότα, αριθμούς και ονόματα με μια αξιόπιστη πηγή πριν χρησιμοποιήσετε αποτελέσματα τεχνητής νοημοσύνης. Πείτε πότε βοήθησε η τεχνητή νοημοσύνη, εάν σας το ζητήσει ένας πελάτης ή διευθυντής.»
9. Πνευματική ιδιοκτησία και πνευματικά δικαιώματα. Καλύψτε τι μπαίνει και τι βγαίνει. Παράδειγμα: «Μην καταχωρείτε εμπιστευτικό υλικό άλλης εταιρείας. Ρωτήστε πριν δημοσιεύσετε εικόνες ή κείμενο που δημιουργήθηκε από τεχνητή νοημοσύνη ως δικό σας έργο».
10. Πώς να αναφέρετε ένα πρόβλημα. Κάντε το εύκολο και ασφαλές. Παράδειγμα: «Εάν ένα εργαλείο διαρρεύσει δεδομένα ή σας δώσει κάτι επιβλαβές, ενημερώστε αμέσως τον κάτοχο για αυτήν την πολιτική. Η έγκαιρη αναφορά είναι ευπρόσδεκτη.»

Η επιλογή μας για το Σετ Β: ο κανόνας δεδομένων. Μία επικόλληση σε λάθος εργαλείο μπορεί να προκαλέσει διαρροή δεδομένων, επομένως ένας σαφής, συγκεκριμένος κανόνας εδώ έχει τη μεγαλύτερη σημασία.

Εγκεκριμένα εργαλεία: ένα τεστ 5 ερωτήσεων

Μια λίστα θα υστερεί πάντα σε σχέση με τα εργαλεία που βρίσκουν οι άνθρωποι. Δώστε στο προσωπικό πέντε ερωτήσεις με «ναι» ή «όχι» πριν δοκιμάσουν οτιδήποτε νέο.

1. Είναι στον εγκεκριμένο κατάλογο; Αν όχι, ρωτήστε πριν το χρησιμοποιήσετε.
2. Γνωρίζω πού πηγαίνουν τα δεδομένα μου; Ποιος εκτελεί το εργαλείο και πού αποθηκεύεται αυτό που πληκτρολογείτε;
3. Ξέρω αν κρατάει αυτό που πληκτρολογώ; Ελέγξτε αν αποθηκεύει τα δεδομένα που εισαγάγατε ή τα χρησιμοποιεί για την εκπαίδευση του εργαλείου.
4. Γνωρίζω ποιος είναι ο κάτοχος της παραγωγής; Ελέγξτε τους όρους για το τι μπορείτε να κάνετε με αυτό που παράγει το εργαλείο.
5. Ξέρω ποιον να ρωτήσω; Χρησιμοποιήστε τη διαδρομή αιτήματος από την ενότητα 4 του ασφαλιστηρίου σας.

Απαντήστε «όχι» ή «δεν ξέρω» σε οποιαδήποτε από αυτές και σταματάτε και ρωτάτε, αντί να μαντεύετε. Για αναφορά, το NIST δημοσιεύει ένα εθελοντικό πλαίσιο για την ανάλυση κινδύνου της Τεχνητής Νοημοσύνης, με ένα συνοδευτικό Γενετικό Προφίλ Τεχνητής Νοημοσύνης (Generative AI Profile)NIST: Πλαίσιο Διαχείρισης Κινδύνων Τεχνητής Νοημοσύνης). Δεν είναι ένα πρότυπο με το οποίο πρέπει να συμμορφώνεστε και το NIST αναφέρει ότι βρίσκεται υπό αναθεώρηση, αλλά αποτελεί μια χρήσιμη πηγή ερωτήσεων σχετικά με τον κίνδυνο για τα άτομα που εγκρίνουν τα εργαλεία σας.

Η επιλογή μας: ερώτηση 2, πού πηγαίνουν τα δεδομένα σας. Είναι εύκολο να το παρακάμψετε και η απάντησή του σας λέει αν τα άλλα τέσσερα έχουν σημασία.

Κανόνες δεδομένων στην πράξη: 5 παραδείγματα

Οι κανόνες παραμένουν αφηρημένοι μέχρι να τους δείτε σε σχέση με πραγματικές εργασίες. Αυτά τα πέντε είναι παραδείγματα για να τα προσαρμόσετε στα δικά σας εργαλεία και κανόνες, όχι στην πολιτική της εταιρείας.

1. Σύνταξη email. Γενικά, σε ένα εγκεκριμένο εργαλείο, είναι καλό να παραλείψετε προσωπικά στοιχεία και να διαβάσετε το αποτέλεσμα πριν το στείλετε.
2. Συνοψίζοντας μια συνάντηση. Εξαρτάται από το εργαλείο. Καταγράψτε ή επικολλήστε μια σύσκεψη μόνο σε ένα εργαλείο που έχει εγκριθεί για αυτήν τη χρήση και ενημερώστε τους συμμετέχοντες.
3. Επικόλληση αρχείου πελάτη. Μην το κάνετε, εκτός εάν το εργαλείο έχει εγκριθεί για δεδομένα πελατών. Αντικαταστήστε τα ονόματα και τους αριθμούς με placeholders εάν χρειάζεστε βοήθεια μόνο με τη διατύπωση.
4. Ανέβασμα συμβολαίου. Αντιμετωπίστε το ως εμπιστευτικό. Χρησιμοποιήστε μόνο ένα εργαλείο που έχει εγκρίνει ο οργανισμός σας για αυτό ή παραλείψτε το.
5. Δημιουργία εικόνας. Εντάξει για εσωτερικά προσχέδια. Πριν χρησιμοποιήσετε ένα δημόσια, ελέγξτε την πολιτική σας περί πνευματικών δικαιωμάτων και ρωτήστε αν δεν είστε σίγουροι.

Η επιλογή μας: παράδειγμα 3, το αρχείο πελάτη. Είναι εύκολο να γίνει slip και ένα placeholder διαρκεί δέκα δευτερόλεπτα.

Εκπαίδευση προσωπικού σε αυτό: ένα σχέδιο 30 λεπτών

Μια πολιτική αλλάζει τη συμπεριφορά μόνο αφού οι άνθρωποι την έχουν συζητήσει διεξοδικά. Διεξάγετε μία συνεδρία 30 λεπτών για κάθε ομάδα και, στη συνέχεια, επαναλάβετε την όταν αλλάξουν τα εργαλεία ή οι κανόνες. Θυμηθείτε το στοιχείο της Απογραφής: εάν περίπου μία στις τρεις μεγαλύτερες εταιρείες χρησιμοποιεί Τεχνητή Νοημοσύνη, τότε και κάποιοι από τους υπαλλήλους σας πιθανότατα το κάνουν.

Προετοιμάζω: η σύνοψη πολιτικής μιας σελίδας, τα παραδείγματα δεδομένων παραπάνω σε διαφάνειες και μια δημοσκόπηση.

1. Λεπτά 0 έως 5: γιατί. Ξεκινήστε με την ερώτηση "Ποια εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης χρησιμοποιείτε στην εργασία σας;" Μοιραστείτε τις απαντήσεις και εξηγήστε γιατί υπάρχει η πολιτική.
2. Λεπτά 5 έως 12: τα 10 τμήματα. Περιγράψτε τα δύο σύνολα με απλά λόγια, με μία γραμμή παραδείγματος για το καθένα. Μην διαβάσετε την πολιτική δυνατά.
3. Λεπτά 12 έως 22: σενάρια. Δείξτε τα πέντε παραδείγματα δεδομένων ένα κάθε φορά. Ρωτήστε "Μπορεί αυτό να ενσωματωθεί σε ένα εργαλείο τεχνητής νοημοσύνης;" και δώστε στους συμμετέχοντες ένα λεπτό για να ψηφίσουν προτού αποκαλύψετε την απάντηση.
4. Συνοπτικά πρακτικά 22 έως 27: ερωτήσεις. Ανοίξτε ανώνυμες ερωτήσεις. Οι άνθρωποι θα κάνουν πράγματα που μπορεί να μην ρωτήσουν δυνατά, όπως «Το έκανα ήδη τον περασμένο μήνα. Έχω πρόβλημα;»
5. 27 έως 30 λεπτά: ολοκλήρωση της συνεδρίασης. Ζητήστε από όλους να επιβεβαιώσουν ότι έχουν διαβάσει την πολιτική και ξέρουν ποιον να ρωτήσουν.

Συνεχίζοντας με τα στοιχεία της Απογραφής: Η χρήση της Τεχνητής Νοημοσύνης αυξάνεται με το μέγεθος της επιχείρησης, επομένως μια σύντομη συνεδρία τώρα είναι φθηνότερη από την εκκαθάριση μιας διαρροής αργότερα. Αν θέλετε μια πιο λεπτομερή παρακολούθηση, η ανάρτησή μας στο Εκπαίδευση γραμματισμού στην Τεχνητή Νοημοσύνη καλύπτει δεξιότητες και ένα μέτρο του κατά πόσον έμειναν πιστές, και επίπεδα ταξινόμησης δεδομένων σας βοηθά να αποφασίσετε ποια δεδομένα ανήκουν σε ποιο εργαλείο.

Η επιλογή μας: το μπλοκ σεναρίων. Η ψηφοφορία με βάση ένα πραγματικό παράδειγμα είναι πιο εύκολη στην απομνημόνευση παρά στην ακρόαση ενός κανόνα.

Τρόποι φιλοξενίας της συνεδρίας πολιτικής για την Τεχνητή Νοημοσύνη με AhaSlides

Αυτή η συνεδρία λειτουργεί καλύτερα όταν οι άνθρωποι απαντούν αντί να ακούν. Χρησιμοποιήστε αυτούς τους τύπους διαφανειών, οι οποίοι βασίζονται στα παραδείγματα αυτής της ανάρτησης.

1. Επιλέξτε την απάντηση: «Μπορεί αυτό να ενσωματωθεί σε ένα εργαλείο τεχνητής νοημοσύνης;» για κάθε παράδειγμα δεδομένων, με επιλογές όπως «Ναι, σε ένα εγκεκριμένο εργαλείο», «Μόνο με αφαιρεμένα ονόματα» και «Όχι».
2. Word Cloud: «Ποια εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης χρησιμοποιείτε;» Βλέπετε τα πραγματικά εργαλεία, συμπεριλαμβανομένων εκείνων που δεν υπάρχουν στη λίστα σας.
3. Κλίμακα αξιολόγησης: «Πόσο σαφής είναι η κάθε ενότητα;» Εκτελέστε την στο τέλος και ξαναγράψτε πρώτα την ενότητα με τη χαμηλότερη βαθμολογία.
4. Ανοιχτού Τύπου: «Με ποια εργασία Τεχνητής Νοημοσύνης θα θέλατε βοήθεια;» Βλέπετε τι έχει παραλείψει η πολιτική σας.
5. Ε & Α: ανώνυμο, ώστε οι άνθρωποι να κάνουν ερωτήσεις που δεν θα έκαναν στην αίθουσα. Οι συμβουλές μας για διεξαγωγή συνεδρίας ερωτήσεων και απαντήσεων θα βοηθήσει.

Το πρότυπο μαθήματος για αποδεκτή χρήση στην εργασία με τεχνητή νοημοσύνη σάς παρέχει τις διαφάνειες έτοιμες για προσαρμογή, επομένως τα πέντε παραδείγματα δεδομένων παραπάνω μπορούν να εκτελεστούν ως ψηφοφορία.

Συχνές ερωτήσεις

Τι θα πρέπει να περιλαμβάνει μια πολιτική αποδεκτής χρήσης τεχνητής νοημοσύνης;

Πεδίο εφαρμογής, εγκεκριμένα εργαλεία, κανόνες δεδομένων, έλεγχοι εξόδου, πνευματική ιδιοκτησία και τρόπος αναφοράς προβλημάτων. Οι 10 παραπάνω ενότητες καλύπτουν καθένα από αυτά, με ένα παράδειγμα για κάθε μία από αυτές.

Απαιτείται από το νόμο πολιτική για την Τεχνητή Νοημοσύνη;

Όχι γενικά ως έχει. Ο νόμος της ΕΕ για την τεχνητή νοημοσύνη ορίζει υποχρεώσεις όπως η παιδεία στην τεχνητή νοημοσύνη, αλλά η επισκόπηση της Επιτροπής δεν ορίζει μια πολιτική αποδεκτής χρήσης ως απαίτηση. Οι κανόνες διαφέρουν ανά χώρα και τομέα, επομένως ελέγξτε αυτούς που ισχύουν για τον οργανισμό σας.

Ποια δεδομένα δεν πρέπει ποτέ να καταχωρούνται σε ένα εργαλείο τεχνητής νοημοσύνης;

Οτιδήποτε το ασφαλιστήριό σας επισημαίνει ως εμπιστευτικό, όπως δεδομένα πελατών, προσωπικά δεδομένα και δεδομένα συμβολαίων, εκτός εάν το εργαλείο έχει εγκριθεί για αυτό το είδος δεδομένων. Εάν δεν είστε σίγουροι, αντιμετωπίστε το ως απαγορευμένο και ρωτήστε.

Είναι υποχρεωτικό το RMF του NIST AI;

Όχι. Το NIST αναφέρει ότι το πλαίσιο προορίζεται για εθελοντική χρήση. Αποτελεί σημείο αναφοράς για τον προβληματισμό σχετικά με τον κίνδυνο της τεχνητής νοημοσύνης και το NIST αναφέρει ότι βρίσκεται υπό αναθεώρηση.

Πόσο πρέπει να διαρκεί η εκπαιδευτική συνεδρία;

Δεν υπάρχει καθορισμένη διάρκεια. Μια συνεδρία 30 λεπτών είναι μια πρακτική αρχή και στη συνέχεια μια σύντομη επανάληψη κάθε φορά που αλλάζουν τα εργαλεία ή οι κανόνες.

Από πού να αρχίσω

Γράψτε πρώτα τον κανόνα δεδομένων, επειδή έχει τη μεγαλύτερη σημασία. Στη συνέχεια, κλείστε μια συνεδρία 30 λεπτών για την ομάδα που χρησιμοποιεί περισσότερο την Τεχνητή Νοημοσύνη και ρωτήστε την τι λείπει από την πολιτική. Για μια ευρύτερη εικόνα σχετικά με τη χρήση της Τεχνητής Νοημοσύνης με καλή κρίση, βλ. Εκπαίδευση εργατικού δυναμικού στην Τεχνητή Νοημοσύνη και ανθρώπινη κρίσηκαι από την πλευρά της ιδιωτικότητας, Τεκμηρίωση Τεχνητής Νοημοσύνης και εκπαίδευση για την προστασία της ιδιωτικής ζωήςΤο παρακάτω κουμπί ανοίγει το πρότυπο αποδεκτής χρήσης τεχνητής νοημοσύνης στην εργασία.