Responsible AI, content provenance, AI image/text detection, LLM-friendly content, model bias, and the ethics of automation.
Sanne একটি পরামর্শক প্রতিষ্ঠানের প্রকল্প ব্যবস্থাপক। গত মাস থেকে প্রতিটি প্রকল্পের নিজস্ব AI জ্ঞানভান্ডার আছে। এটি তার কর্মসপ্তাহ।
AI ছবির ওয়াটারমার্কিং কার্যকর, তবে অধিকাংশ দাবির তুলনায় এর পরিসর সংকীর্ণ। এটি কী প্রমাণ করতে পারে এবং কী পারে না—তা এখানে বলা হলো।
AI চ্যাটবটের গোপনীয়তা শুধু প্রম্পটের বিষয় নয়। কী সংরক্ষিত হয়, কেন রাখা হয়, এবং ব্যবহারকারী ও দলগুলো এ নিয়ে কী করতে পারে—এখানে তা বলা হয়েছে।
প্রতি প্রজেক্টে একটি AI জ্ঞান ভাণ্ডার সেবা প্রদানকারীদের এমন একটি AI দেয় যা তাদের ক্লায়েন্ট, কেস এবং কথোপকথন জানে — উৎস সহ, শব্দদূষণ ছাড়াই।
বেশির ভাগ প্রতিষ্ঠানের মধ্যেই Shadow AI ইতিমধ্যেই আছে। এই ১০-মিনিটের, ৭-প্রশ্নের অডিট আপনাকে দেখাবে আপনি ঠিক কোথায় দাঁড়িয়ে আছেন — এবং এরপর কী করবেন।
AI-উৎপাদিত কনটেন্ট এখন ওয়েবের বড় অংশের স্বাভাবিক ধারা। পাঠক ও কাজ—দুয়ের প্রতিই সম্মান রেখে একটি ব্যবহারযোগ্য, সৎ প্রকাশ-মানদণ্ড এখানে দেওয়া হলো।
AI শনাক্তকরণ জটিল, ভুলপ্রবণ এবং প্রায়ই অন্যায্য। লেখকদের বিচ্ছিন্ন না করে কীভাবে কৃত্রিম কনটেন্ট ধরতে পারে এমন একটি সম্পাদকীয় প্রক্রিয়া তৈরি করবেন, তা এখানে।
AI ছবি তৈরি করতে খরচ নেই বলে মনে হয়, কিন্তু কম্পিউটেশনাল ও নৈতিক খরচ ক্রমেই বাড়ছে। দায়িত্বশীল ব্যবহার আসলে কেমন হওয়া উচিত, তা এখানে।
