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日常人工智能应该加强我们的判断力。
有用的帮助始于了解要委托什么以及要检查什么。
回顾专栏准备此存档于 版本日期确定了它在每周系列中的位置。
人工智能正在成为日常事务的一部分：起草消息、解释不熟悉的术语或组织一组笔记。我欢迎这些便利。我还希望我们不断问一个工具是否可以帮助我们理解我们的工作，或者仅仅产生一些看起来已经完成的东西。
目标明确的代表准备
一个有用的起点是我们可以检查其结果的任务。要求提供更清晰的大纲、想法比较或在会议上提出的问题。为该工具提供足够的上下文以使其有用，同时将机密信息保留在批准的安排内。使用结果的人应该能够解释为什么它适合这种情况。
保持验证接近决策
流畅的答案可能会让弱假设很容易被忽略。在采取行动之前，请检查名称、日期、计算以及重要断言的来源。审查的级别应该反映错误的后果。邀请草案和影响某人的金钱、就业或获得服务的决定应该得到不同的对待。
保护思维习惯
对我来说，最有用的个人规则是在要求人工智能完善它之前形成一个初步的视图。然后提出不同意见：缺少什么，存在什么替代解释，以及什么证据会改变结论？这使得该工具成为学习过程的一部分。在我们的日常生活中，人工智能的持久好处应该是赋予人们更多的理解和有用的时间，同时责任仍然可见。
Genellipse如何提供帮助
Genellipse 可以帮助组织将日常人工智能使用转变为结构化的支持计划。我们可以与团队合作确定适当的任务、定义审核期望并评估代表性示例。 Cortex AI 提供了一个探索受治理援助的平台，而我们的咨询方法则保持了明确的业务目的和用户的责任。
从思考到实践
与 Genellipse 讨论这个问题
