28 ਸਤੰ 2025·8 ਮਿੰਟ
AI ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਚੈਕਲਿਸਟ: Timnit Gebru ਤੋਂ ਸਬਕ
Timnit Gebru ਤੋਂ ਪ੍ਰੇਰਿਤ AI ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਚੈਕਲਿਸਟ: ਡੇਟਾ, ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੁਕਸਾਨ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਫੈਸਲਾ ਕਰ ਸਕੋ ਕਿ ਫੀਚਰ ਸ਼ਿਪ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ।
Timnit Gebru ਤੋਂ ਪ੍ਰੇਰਿਤ AI ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਚੈਕਲਿਸਟ: ਡੇਟਾ, ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੁਕਸਾਨ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਫੈਸਲਾ ਕਰ ਸਕੋ ਕਿ ਫੀਚਰ ਸ਼ਿਪ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ।
AI ਫੀਚਰ ਬਣਾਉਣਾ ਪਹਿਲਾਂ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਤਕਨੀਕੀ ਸਵਾਲ ਹੁੰਦਾ ਸੀ: ਕੀ ਅਸੀਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕੰਮ ਕਰਵਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ? ਹੁਣ ਮੁਸ਼ਕਲ ਸਵਾਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਲਾਹਿਜ਼ਾ ਰੱਖਣੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ।
ਜਦੋਂ ਅਸਲ ਉਪਭੋਗਤਾ AI ਆਊਟਪੁੱਟ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਛੋਟੇ ਫ਼ੈਸਲੇ ਵੱਡੇ ਨੁਕਸਾਨ ਬਣ ਸਕਦੇ ਹਨ: ਗਲਤ ਫੈਸਲੇ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਗਾਹਕ, ਪਰਾਈਵੇਸੀ ਲੀਕ, ਜਾਂ ਅਨ੍ਯਾਯੀ ਇਲਾਕੇ।
AI ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਕੋਈ ਤੇਜ਼ੀ ਦਾ ਨਾਠ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜਾਂ ਇਕ ਵਾਅਦਾ ਨਹੀਂ। ਇਹ ਲਿਖਤੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਫੈਸਲੇ ਹਨ ਜੋ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੋਣ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦਿਖਾ ਸਕਦੇ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿਹੜਾ ਡੇਟਾ ਵਰਤਿਆ, ਸਿਸਟਮ ਕੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ, ਅਤੇ ਫੇਲ ਹੋਣ 'ਤੇ ਕੀ ਕਰੋਗੇ — ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਨਹੀਂ, ਸਿਰਫ ਉਮੀਦ ਹੈ।
ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਲਾਂਚ ਤੋਂ ਠੀਕ ਪਹਿਲਾਂ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਡੌਕਯੂਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਵਿਕਲਪਕ ਸਮਝਣਾ ਆਸਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਬਿਨਾਂ ਇਸ ਦੇ ਸ਼ਿਪ ਕਰਨ ਨਾਲ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਮਹਿੰਗੀਆਂ ਚੱਕਰਵਾਤੀਆਂ ਪੈਦਾ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ: ਸਪੋਰਟ ਟਿਕਟਾਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ, ਗੁੱਸੇ ਚਿੱਠੀਆਂ, ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਰੋਲਬੈਕ ਅਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਦੋਸ਼-ਟਿੱਪਣੀਆਂ।
ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਚੈਕਲਿਸਟ ਠੋਸ ਜਵਾਬ ਮੰਗਦਾ ਹੈ:
ਮਕਸਦ ਸਿਧਾਂਤ ਨਹੀਂ। ਮਕਸਦ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਬੇਸਿਕ (ਡੇਟਾ, ਸੀਮਾਵਾਂ, ਜੋਖਮ) ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਹੋਣ, ਫਿਰ ਇੱਕ ਐਸਾ ਫੈਸਲਾ ਲਿਆ ਜਾਵੇ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਬਚਾ ਸਕੋ, ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਚੱਲ ਰਹੇ ਹੋ।
Timnit Gebru AI ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹਵਾਲੇ ਦਿੱਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਆਵਾਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਸ ਨੇ ਇਕ ਸਧਾਰਨ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਅਹਿਮ ਕੀਤਾ ਜੋ ਬਹੁਤ ਟੀਮਾਂ ਛੱਡ ਦਿੰਦੇ ਸਨ: ਇਹ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ "ਕੀ ਅਸੀਂ ਬਣਾਉ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?" ਪੁੱਛੋ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਵੀ ਪੁੱਛਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ "ਕੀ ਅਸੀਂ ਉਸਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹਾਂ, ਕੌਣ ਨੁਕਸਾਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਤਾ ਲਗਾਨਗੇ?"
ਇਸ ਬਦਲਾਅ ਦਾ ਇਕ ਵੱਡਾ ਹਿੱਸਾ AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ। ਨਾ ਸਿਰਫ ਉਹ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਲਈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਮਾਡਲ ਟ੍ਰੇਨ ਕੀਤਾ, ਪਰ ਸਮੀਖਿਆਕਾਰਾਂ, ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਮੈਨੇਜਰਾਂ, ਸਪੋਰਟ ਟੀਮਾਂ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ। ਮਕਸਦ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਲਿਖਤ ਵਿੱਚ ਦਰਜ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ ਕਿ ਸਿਸਟਮ ਕਿਸ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ, ਕਿਸ ਡੇਟਾ ਨੇ ਇਸ ਨੂੰ ਰੂਪ ਦਿੱਤਾ, ਇਹ ਕਿੱਥੇ ਫੇਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਸਲੀ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਵਿੱਚ ਜੋਖਮ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇਖਣੇ ਨੂੰ ਮਿਲਦੇ ਹਨ।
ਦੋ ਪ੍ਰਯੋਗਿਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਬਹੁਤ ਲੋਕਪ੍ਰਿਯ ਹੋਏ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਇਸ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਠੋਸ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ:
ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਇਹ ਫਾਈਲਾਂ ਸਿਰਫ ਕਾਗਜ਼ੀ ਕਾਰਜ ਨਹੀਂ। ਡੌਕਯੂਮੈਂਟ ਸਬੂਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ, "ਅਸੀਂ ਇਹ ਫੀਚਰ ਕਿਉਂ ਸ਼ਿਪ ਕੀਤਾ?" ਜਾਂ "ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਫੇਲ-ਮੋਡ ਕਿਉਂ ਨਹੀਂ ਫੜਿਆ?" ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੁਝ ਐਸਾ ਦਿਖਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਮਾਪਿਆ, ਤੁਹਾਡੇ ਨੇ ਕੀ ਨਿਰਧਾਰਨ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਕਿਹੜੇ ਨਿਰੋਕਥਰ ਜੋੜੇ।
ਇੱਕ ਠੋਸ ਉਦਾਹਰਣ: ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਸਪੋਰਟ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ AI ਸੰਖੇਪ ਬਟਨ ਜੋੜਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਮਾਡਲ ਨੋਟਸ ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਇਹ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਵਿਸ਼ਿਆਂ 'ਤੇ ਚੈੱਕ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਇਹ ਅਣਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਾਂਭਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਪਦਕ੍ਰਮ ਕੀ ਹੈ। ਇਸ ਨਾਲ ਇਕ ਅਸਪਸ਼ਟ ਚਿੰਤਾ ਇਕ ਐਸੇ ਫੈਸਲੇ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਦੀ ਤੁਸੀਂ ਰੱਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
AI ਫੀਚਰ ਉਹ ਕੋਈ ਵੀ ਹਿੱਸਾ ਹੈ ਉਤਪਾਦ ਦਾ ਜਿੱਥੇ ਮਾਡਲ ਦਾ ਆਊਟਪੁੱਟ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਜੋ ਵੇਖਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਕੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਾਂ ਉਹ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਟਰੀਟ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਨੂੰ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਆਊਟਪੁੱਟ ਕਿਸੇ ਫੈਸਲੇ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਂਉਂਦਾ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਥੋੜ੍ਹਾ ਜਿਹਾ, ਉਸਨੂੰ ਇੱਕ ਅਸਲ ਫੀਚਰ ਵਾਂਗ ਸੋਚੋ ਜਿਸਦੇ ਨਤੀਜੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਆਮ ਕਿਸਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਖੇਪ, ਰੈਂਕਿੰਗ, ਸਿਫਾਰਸ਼ਾਂ, ਮਾਡਰੇਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਸਕੋਰਿੰਗ (ਖਤਰਾ, ਠੱਗੀ, ਗੁਣਵੱਤਾ, ਯੋਗਤਾ, ਤਰਜੀਹ) ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਜਦੋਂ ਗਲਤੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਪ੍ਰਭਾਵ ਉਸ ਵਿਅਕਤੀ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਵੀ ਫੈਲ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਬਟਨ ਦਬਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਜੋ ਲੋਕ ਨੁਕਸਾਨ ਚੁਕ ਸਕਦੇ ਹਨ ਉਹਾਂ ਵਿੱਚ ਆਖਰੀ ਉਪਭੋਗਤਾ, ਗੈਰ-ਵਰਤੋਂਕਾਰ (ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਹੋਵੇ ਜਾਂ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੋਵੇ), ਸਪੋਰਟ ਸਟਾਫ ਅਤੇ ਮਾਡਰੇਟਰ, ਠੇਕੇਦਾਰ ਅਤੇ ਸਮੀਖਿਆਕਾਰ, ਅਤੇ ਉਹ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਟਰੇਨਿੰਗ ਜਾਂ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਗਲਤੀ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਨਾ ਮਦਦਗਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਗਲਤੀ ਮਤਲਬ ਮਾਡਲ ਗਲਤ ਹੋਣਾ: ਇਕ ਖਰਾਬ ਸੰਖੇਪ, ਇੱਕ ਗਲਤ ਫਲੈਗ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਅਸੰਗਤ ਸਿਫਾਰਸ਼। ਨੁਕਸਾਨ ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਉਸ ਗਲਤੀ ਕਾਰਨ ਅਸਲੀ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਪੈਸਾ ਖੋਣਾ, ਅਨ੍ਯਾਯੀ ਪਹੁੰਚ, ਖ਼ਰਾਬ ਨਾਮ ਜਾਂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਜੋਖਮ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਇੱਕ ਸਪੋਰਟ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਜੋ ਰੀਫੰਡ ਨੀਤੀ 'ਚ ਹੇਲੂਸੀਨੇਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਉਹ ਇੱਕ ਗਲਤੀ ਹੈ। ਨੁਕਸਾਨ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਗਾਹਕ ਉਸ ਉੱਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਕੇ ਖਰੀਦ ਕਰ ਲੈਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਫਿਰ ਨਾਕਾਰ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਸਪੋਰਟ ਏਜੰਟ ਕੋਲ ਗੁੱਸੇ ਭਰੇ ਟਿਕਟ ਆ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਨੁਕਸਾਨ ਬਹੁਤ ਵਾਰ ਸਮੂਹਾਂ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭਾਂ ਵਿੱਚ ਅਸਮਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਮਾਡਰੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਅਕਸਰ "ਠੀਕ ਕੰਮ" ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਪਰ ਕਿਸੇ ਇਕ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਦੀ ਸਲੈਂਗ ਜਾਂ ਬੋਲੀ ਨੂੰ ਗਲਤ ਪੜ੍ਹ ਕੇ ਉਹਨਾਂ ਲਈ ਵੱਧ ਹਟਾਉਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਰੈਂਕਿੰਗ ਮਾਡਲ ਛੋਟੇ ਵਿਕਰੇਤਿਆਂ ਨੂੰ ਦਫਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੇ ਉਹ ਵੱਡੇ ਬ੍ਰਾਂਡਾਂ ਵਾਲੇ ਪੈਟਰਨ ਨਾਲ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦੇ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ AI ਫੀਚਰ Koder.ai ਵਰਗੇ ਚੈਟ-ਚਲਦੇ ਬਿਲਡਰ ਨਾਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੇਜ਼ੀ ਵਾਜ਼ਬ ਹੈ, ਪਰ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਦਾ ਕੰਮ ਇੱਕੋ ਜਿਹਾ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਇਹ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਕਿੱਥੇ ਫੇਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਫੇਲ ਹੋਣ 'ਤੇ ਕੀ ਕੀਮਤ ਅਦਾ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ।
ਲਾਂਚ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਸੈੱਟ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਕ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ: ਅਸੀਂ ਕੀ ਬਣਾਇਆ, ਇਹ ਕਿਸ ਲਈ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੀ ਗਲਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ? ਛੋਟਾ ਰੱਖੋ, ਪਰ ਹਰ ਦਾਅਵਾ ਨੂੰ ਟੈਸਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ।
ਲਾਂਚ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਲਿਖਤ ਵਿੱਚ ਹੋਣ ਵਾਲਾ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਸੈੱਟ:
"ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ" ਦਾ ਮਤਲਬ "ਸਮਝਿਆ ਹੋਇਆ" ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਇਕ ਐਸਾ ਡੌਕ ਜੋ ਕੋਈ ਨਹੀਂ ਪੜ੍ਹਦਾ सिर्फ ਫਾਇਲ ਹੈ। ਇੱਕ ਬਾਹਰਲਾ ਵਿਅਕਤੀ ਜੋ ਬਿਲਡ ਟੀਮ ਦੇ ਬਾਹਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਉਸਨੂੰ ਪੜ੍ਹਕੇ ਸਾਫ-ਸਾਫ ਲਿਖਾਵਟ ਵਿੱਚ ਸਾਇਨ-ਆਫ਼ ਕਰਵਾਓ: "ਮੈਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਸਮਝਦਾ/ਸਮਝਦੀ ਹਾਂ।" ਜੇ ਉਹ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇਹ ਮੁੜ-ਸੰਖੇਪ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਤਿਆਰ ਨਹੀਂ ਹੋ।
ਇੱਕ ਇਕੱਲਾ ਮਾਲਕ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰੋ ਜੋ ਡੌਕਸ ਨੂੰ ਤਾਜ਼ਾ ਰੱਖੇ (ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਫੀਚਰ ਲਈ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਮਾਲਕ, ਨਾ ਕਿ ਲੀਗਲ)। ਇੱਕ ਕੇਡੈਂਸ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ (ਹਰ ਰਿਲੀਜ਼ ਜਾਂ ਹਰ ਮਹੀਨੇ), ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਘਟਨਾ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਤੁਰੰਤ ਅਪਡੇਟ।
ਟੋਨ ਇਮਾਨਦਾਰ ਅਤੇ ਠੋਸ ਰੱਖੋ। "ਉੱਚ ακਯੂਰੇਸੀ" ਵਰਗੇ ਦਾਵੇ ਤੋਂ ਬਚੋ ਜੇ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ ਟੈਸਟ ਸੈੱਟ, ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਅਤੇ ਉਹ ਫੇਲ-ਕੇਸ ਨਾ ਦੱਸੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਠੀਕ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ।
ਚੰਗੀਆਂ ਡੇਟਾ ਨੋਟਸ ਦੋ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ: ਉਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਫੇਲਿਅਰ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਾਰਨ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਸਿਸਟਮ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਿਉਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ।
ਵਿਸਥਾਰ ਦਾ ਪੱਧਰ "ਉਸ ਪੱਧਰ ਤੇ ਕਾਫ਼ੀ" ਰੱਖੋ ਜੋ ਵਖ-ਵਖ ਸਖਤ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ 10 ਮਿੰਟ ਵਿੱਚ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕੇ। ਤੁਸੀਂ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਅਧਿਆਸ ਨਹੀਂ ਲਿਖ ਰਹੇ; ਤੁਸੀਂ ਉਹ ਤੱਥ ਲਿਖ ਰਹੇ ਹੋ ਜੋ ਕਿਸੇ ਬੱਗ ਰਿਪੋਰਟ, ਪਰਾਈਵੇਸੀ ਰਿਵਿਊ, ਜਾਂ ਗਾਹਕ ਦੀ ਸ਼ਿਕਾਇਤ ਦੌਰਾਨ ਲੋੜ ਹੋਵਣਗੇ।
ਹਰ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਲਈ ਸਧਾਰਨ ਡੇਟਾ ਇਨਵੈਂਟਰੀ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ (ਲੌਗ, ਫੀਡਬੈਕ, ਅਤੇ ਤੀਜੀ-ਪਾਰਟੀ ਸਰੋਤ ਸਮੇਤ): ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਕੌਣ ਇਸ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕਦੋਂ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਅਤੇ ਕਿੰਨੀ ਵਾਰ ਅੱਪਡੇਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਕਿਹੜੀ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਬਿਹੇਵਿਅਰ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕਿਹੜੀਆਂ ਸਹਿਮਤੀਆਂ ਅਤੇ ਪਰਾਈਵੇਸੀ ਸੀਮਾਵਾਂ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਇਹ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਲੇਬਲ ਜਾਂ ਸਾਫ ਕੀਤਾ ਗਿਆ।
ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਿਤਾ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਲਾਈਨ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਜੋ ਗੁੰਮ ਹੈ ਉਸਦਾ ਨਾਮ ਲਿਖੋ: ਖੇਤਰ, ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ, ਜੰਤਰ, ਐਕਸੈਸੀਬਿਲਟੀ ਜਰੂਰਤਾਂ, ਯੂਜ਼ਰ ਕਿਸਮਾਂ, ਜਾਂ ਏਜ ਕੇਸ। ਸਪಷ್ಟ ਲਿਖੋ, ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ "ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ US English ਮੋਬਾਈਲ ਯੂਜ਼ਰ" ਜਾਂ "ਛੋਟੇ ਵਪਾਰਾਂ ਤੋਂ ਕੁਝ ਹੀ ਉਦਾਹਰਣ"।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਮਨੁੱਖੀ ਲੇਬਲਰ ਵਰਤਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਲੇਬਲਰ ਪਰਿਪੇਖ (ਐਕਸਪਰਟਸ ਬਨਾਮ crowd), ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਦਿੱਤੇ ਹੁਕਮ, ਅਤੇ ਕਿੱਥੇ ਓਹਨਾਂ ਨੇ ਅਸਹਿਮਤੀ ਕੀਤੀ—ਇਹ ਦਰਜ ਕਰੋ। ਅਸਹਿਮਤੀ ਨੂੰ ਲੁਕਾਉਣਾ ਇੱਕ ਖ਼ਰਾਬੀ ਨਹੀਂ; ਇਹ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਚੇਤਾਵਨੀ ਹੈ।
ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਡੌਕਸ ਉਹ ਥਾਂ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ "ਡੈਮੋ ਵਿੱਚ ਚੰਗਾ ਲੱਗਿਆ" ਤੋਂ "ਇਹ ਫੀਚਰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕੀ ਕਰ ਸਕਦਾ/ਸਕਦੀ ਹੈ" ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਦਿੰਦੇ ਹੋ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਹੈਪੀ ਪਾਥ ਲਿਖੋਗੇ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਕਿਨਾਰਿਆਂ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਲੱਭ ਲੈਣਗੇ।
ਇੱਕ ਵਾਕ 'ਚ ਮਾਡਲ ਦਾ ਕਾਰਜ ਨਾਂ ਦਿਓ, ਫਿਰ ਕਿਹੜੇ ਕੰਮ ਲਈ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਉਹ ਲਿਖੋ। "ਆਮ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਛੋਟੇ ਜਵਾਬ ਡ੍ਰਾਫਟ ਕਰਨਾ" ਬਹੁਤ ਵੱਖਰਾ ਹੈ "ਰਿਫੰਡ ਤੈਅ ਕਰਨਾ" ਜਾਂ "ਠੱਗੀ ਪਛਾਣਨਾ" ਤੋਂ। ਇਹ ਬਾਊਂਡਰੀ ਯੂਆਈ ਨਕਲ, ਐਸਕਲੇਸ਼ਨ ਨਿਯਮ, ਅਤੇ ਸਪੋਰਟ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਆਸਾਨ ਕਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
ਪਤਾ ਲੱਗੇ ਫੇਲ ਪੈਟਰਨ ਸਧਾਰਨ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਲਿਖੋ। ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਸੀਮਾਵਾਂ ਸਕੇਸ਼ਨ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਕਿ ਕਿਹੜੀਆਂ ਇਨਪੁਟ ਉਸਨੂੰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ (ਅਸਪਸ਼ਟ ਬੇਨਤੀਆਂ, ਘਟੀਆ ਸੰਦਰਭ, ਮਿਲੀ-ਜੁਲੀ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ), ਕਿਸ ਲਹਜੇ ਨੂੰ ਇਹ ਗਲਤ ਪੜ੍ਹਦਾ ਹੈ (ਸਰਕਾਸ਼ਮ, ਮਜ਼ਾਕ, ਗੁੱਸਾ), ਕਿਹੜੀਆਂ ਨਿਜ਼ਮੀ ਗੱਲਾਂ ਵਿੱਚ ਇਹ ਕਮਜ਼ੋਰ ਹੈ (ਨਿਚੇ ਟਰਮ, ਅਸਾਧਾਰਣ ਉਤਪਾਦ), ਅਤੇ ਕੀ ਇਸਨੂੰ ਜ਼ਿਆਦਾ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਬੇਵਕੂਫ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ (prompt injection, ਗੁਪਤ ਡੇਟਾ ਬਾਹਰ ਕੱਢਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼)।
ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਸੀਮਾਵਾਂ ਵੀ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰੋ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਬਦਲ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਲੇਟੈਂਸੀ ਟਾਰਗਿਟ, ਲਾਗਤ ਸੀਮਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਜੇ ਇਹ ਪੂਰੇ ਹੋ ਜਾਣ ਤਾਂ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ (ਟਾਈਮਆਊਟ, ਛੋਟੇ ਜਵਾਬ, ਘੱਟ ਰੀਟ੍ਰਾਈ) ਦਰਜ ਕਰੋ। context window ਸੀਮਾਵਾਂ (ਸ਼ਾਇਦ ਪਹਿਲੀ ਗੱਲਾਂ ਭੁੱਲ ਜਾਵੇ), ਅਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਾਅ (LLM ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਬਦਲਣਾ ਜਾਂ ਮਾਡਲ ਅਪਗਰੇਡ) ਸੰਭਾਵਿਤ ਰਵੱਈਏ ਨੂੰ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਫਿਰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਚੇਤਾਵਨੀ ਤਿਆਰ ਕਰੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਵਿੱਚ ਦੁਹਰਾਉਂ ਸਕੋ:
"AI-generated responses may be incomplete or wrong. Do not use them for legal, medical, or financial decisions. If this concerns billing, refunds, or account access, contact support."
ਮਾਡਲ, ਪ੍ਰਾਮਪਟ ਜਾਂ ਨੀਤੀਆਂ ਬਦਲਣ 'ਤੇ ਇਸ ਨੋਟ ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕਰੋ।
ਇਕ ਹਰਮ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੋਈ ਨੈਤਿਕ ਵਿਚਾਰ-ਵਟਾਂਦਰਾ ਨਹੀਂ; ਇਹ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਡੌਕ ਹੈ ਜੋ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ: ਜੇ ਇਹ ਫੀਚਰ ਗਲਤ ਹੋਗਾ, ਤਾਂ ਕੌਣ ਨੁਕਸਾਨ ਚੁੱਕੇਗਾ, ਕਿਵੇਂ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਲਾਂਚ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਕੀ ਕਰਾਂਗੇ।
ਪਹਿਲਾਂ ਵੱਡੀਆਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨਾ ਛੱਡੋ: ਸੁਰੱਖਿਆ, ਭੇਦਭਾਵ, ਪਰਾਈਵੇਸੀ, ਧੋਖਾਧੜੀ, ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ।
ਫਿਰ ਹਰ ਨੁਕਸਾਨ ਨੂੰ ਇੱਕ ਹਕੀਕਤੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ। ਹਰ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਲਈ ਇੱਕ ਜਾਂ ਦੋ ਛੋਟੀਆਂ ਕਹਾਣੀਆਂ ਲਿਖੋ: ਉਪਭੋਗਤਾ ਕੌਣ ਹੈ, ਉਹ ਕੀ ਪਛਾਣਦਾ/ਪਛਾਣਦੀ ਹੈ, ਮਾਡਲ ਕੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਉਸ 'ਤੇ ਕੀ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰ ਸਕਦਾ/ਸਕਦੀ ਹੈ। ਮੁੱਖ ਗੱਲ ਕਿਰਿਆ-ਚੇਨ ਹੈ। ਇੱਕ ਗਲਤ ਜਵਾਬ ਪਰੇਸ਼ਾਨੀ ਹੈ। ਇਕ ਗਲਤ ਜਵਾਬ ਜੋ ਮੈਡੀਕਲ ਫੈਸਲਾ, ਪੈਸਾ ਟਰਾਂਸਫਰ, ਜਾਂ ਨੀਤੀ ਬਦਲਣ ਨੂੰ ਚਾਲੂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਹੈ।
ਤਰਜੀਹ ਦੇਣ ਲਈ ਸਧਾਰਨ ਸਕੇਲ ਵਰਤੋ। ਹਰ ਸਿਨਾਰਿਓ ਲਈ ਸੀਵਿਰਟੀ (Low, Medium, High) ਅਤੇ ਸੰਭਾਵਨਾ (Low, Medium, High) ਨਿਸ਼ਾਨ ਲਗਾਓ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਪੂਰੇ ਨੰਬਰਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ; ਇੱਕ ਸਾਂਝਾ ਨਜ਼ਰੀਆ ਲੋੜੀਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਹੁਣੇ ਕੰਮ ਲائق ਹੈ।
ਅਖੀਰ ਵਿੱਚ, ਮਾਲਕ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਪੂਰਨ ਵਿਹਾਰ ਜਿਸਦਾ ਕੋਈ ਨਾਮ ਨਹੀਂ ਉਹ mitigation ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ। ਹਰ ਸਿਨਾਰਿਓ ਲਈ ਲਾਂਚ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਦਾ ਨਿਯੰਤਰਣ (ਗਾਰਡਰੇਲ, UX ਚੇਤਾਵਨੀ, ਬਲਾਕ ਕੀਤੇ ਟੋਪਿਕ), ਲਾਂਚ ਬਾਅਦ ਦਾ ਨਿਯੰਤਰਣ (ਸਪੋਰਟ ਪਲੇਪੁੱਕ, ਮਾਨੀਟਰਨਗ, ਰੋਲਬੈਕ ਟ੍ਰਿੱਗਰ), ਅਤੇ ਜਿੰਮੇਵਾਰ ਵਾਲਾ ਵਿਅਕਤੀ ਲਿਖੋ।
ਗੇਟਿੰਗ ਉਹ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ "ਅਸੀਂ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ" ਤੋਂ "ਅਸੀਂ ਸ਼ਿਪ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ/ਚਾਹੀਦੀ ਹਾਂ" ਤੱਕ ਜਾਂਦੇ ਹੋ। ਇਸਨੂੰ ਐਕਸੀਟਾਂ ਦੇ ਸੈੱਟ ਵਾਂਗ ਲਓ: ਤੁਸੀਂ ਅਗਲੇ ਐਕਸੀਟ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਲੰਘਦੇ ਜਦ ਤੱਕ ਬੇਸਿਕ ਲਿਖਤ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ, ਸਮੀਖਿਆ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ, ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ।
ਮਨਸੂਬਾ ਅਤੇ ਫੈਸਲਾ ਜੋ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਲਿਖੋ। ਇਸਦਾ ਸਪਸ਼ਟ ਲਿਖੋ ਕਿ ਕੌਣ ਵਰਤੇਗਾ, ਉਹ ਕਿਹੜਾ ਫੈਸਲਾ ਕਰ ਰਿਹਾ/ਰਹੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੇ ਆਊਟਪੁੱਟ ਗਲਤ ਹੋ ਜਾਵੇ ਤਾਂ ਕੀ ਹੁੰਦਾ।
ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਵਾਲੇ ਨੋਟ ਪਹਿਲਾਂ ਤਿਆਰ ਕਰੋ। UI ਸੁਧਾਰਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇਹ ਕਰੋ, ਜਦ ਫੀਚਰ ਅਜੇ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਅਸਲੀ, ਐਜ ਅਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਕੇਸਾਂ 'ਤੇ ਟੈਸਟ ਕਰੋ। ਗੰਦਾ ਟੈਕਸਟ, ਸਲੈਂਗ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ, ਲੰਬੇ ਥ੍ਰੈਡ, ਅਤੇ ਅਸਪਸ਼ਟ ਸਵਾਲ ਵਰਗੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ। ਕੁਝ ਉੱਚ-ਜਿੰਮੇਵਾਰੀ ਮਾਮਲੇ ਵੀ ਜੋੜੋ (ਬਿਲਿੰਗ ਵਿਵਾਦ, ਖਾਤਾ ਪਹੁੰਚ, ਮੈਡੀਕਲ ਜਾਂ ਕਾਨੂੰਨੀ ਸਵਾਲ) ਭਾਵੇਂ ਫੀਚਰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਨਹੀਂ ਬਣਿਆ, ਕਿਉਂਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਾਂਗੇ।
ਯੂਜ਼ਰ ਸੁਨੇਹਾ, ਫਾਲਬੈਕ, ਅਤੇ ਐਸਕਲੇਸ਼ਨ ਜੋੜੋ। ਨਿਰਣਯ ਕਰੋ ਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੂੰ ਕੀ ਦਿਖਾਈ ਦੇਵੇ ਜਦ ਮਾਡਲ ਠੁਕਰਾਏ, ਅਣਿਸ਼ਚਿਤ ਹੋਵੇ, ਜਾਂ ਗਰੀਬ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਿਖਾਏ। ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਡਿਫਾਲਟ ਦਿਓ (ਜਿਵੇਂ "ਇੱਕ ਮਨੁੱਖ ਨੂੰ ਪੁੱਛੋ"), ਅਤੇ ਖਰਾਬ ਜਵਾਬ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਨ ਨੂੰ ਆਸਾਨ ਬਣਾਓ।
ਮਾਨੀਟਰਨਗ, ਘਟਨਾ ਅਤੇ ਰੋਲਬੈਕ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ। ਉਹ ਸਿਗਨਲ ਚੁਣੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਦੇਖੋਗੇ (ਸिकਾਇਤਾਂ, ਵਾਪਸੀ ਦਰ, ਫਲੈਗ ਕੀਤੇ ਆਊਟਪੁੱਟ), ਕੌਣ ਅਲਰਟ ਹੋਵੇਗਾ, ਅਤੇ "ਫੀਚਰ ਰੋਕੋ" ਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ।
ਜੇ ਕੋਈ ਕਦਮ ਮੁਸ਼ਕਿਲ ਲੱਗੇ, ਤਾਂ ਉਹ ਰੁਕਾਵਟ ਅਕਸਰ ਇਹ ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਕਿ ਜੋਖਿਮ ਕਿੱਥੇ ਹੈ।
ਭਰੋਸਾ ਘਟਾਉਣ ਦਾ ਤੇਜ਼ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਕਿ ਲੈਬ ਵਿੱਚ ਚੰਗਾ ਸਕੋਰ ਲੈ ਕੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਸਮਝ ਲਿਆ ਜਾਵੇ। ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਉਹ ਨਹੀਂ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਕਿ ਲੋਕ ਕਿਵੇਂ ਇਸਨੂੰ ਧੱਕਦੇ, ਗਲਤ ਸਮਝਦੇ, ਜਾਂ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇਸ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਹੋਰ ਆਮ ਨੁਕਸਾਨ uncertainty ਛੁਪਾਉਣਾ ਹੈ। ਜੇ ਸਿਸਟਮ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਇਕੋ ਯਕੀਨ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਸੋਚ ਲੈਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇਹ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਸਹੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ "ਕੀ ਪਤਾ ਨਹੀਂ" ਮਾਰਗ, ਜਾਂ ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ ਦੱਸਣਾ ਕਿ ਜਵਾਬ ਕਿਸ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਸੀ, ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਝੂਠੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਤੀਜੇ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਰੋਕ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਟੀਮਾਂ ਅਕਸਰ ਆਪਣੇ ਆਦਤਾਂ ਨਾਲ ਟੈਸਟ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਅੰਦਰੂਨੀ ਪ੍ਰਾਮਪਟ ਸੰਸਕਾਰੀ ਅਤੇ ਪੂਰੇ ਹਨ। ਅਸਲ ਉਪਭੋਗਤਾ ਥੱਕੇ, ਜਲਦੀ ਵਿਚ, ਅਤੇ ਰਚਨਾਤਮਕ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਗੰਦਾ ਟੈਕਸਟ ਪੇਸਟ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਫਾਲੋ-ਅਪ ਪੁੱਛਦੇ ਹਨ, ਜਾਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸੱਸੀ-ਜ਼ਖ਼ਮ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਪੰਜ ਮੁੱਖ ਗਲਤੀਆਂ ਮੁੜ-ਮੁੜ ਦਿੱਸਦੀਆਂ ਹਨ:
ਇੱਕ ਪ੍ਰਾਇਗਮਿਕ ਠੀਕ ਕਰਨ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਕਿ ਅਕਾਊਂਟੇਬਿਲਿਟੀ ਨੂੰ ਬਿਲਡ ਦੇ ਹਿਸੇ ਵਜੋਂ ਰੱਖੋ। ਚੈਕਲਿਸਟ ਨੂੰ ਸਪੈੱਕ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ, ਅਤੇ ਰਿਲੀਜ਼ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਜ਼ਰੂਰੀ ਬਣਾਓ: ਤੁਸੀਂ ਕਿਹੜਾ ਡੇਟਾ ਵਰਤਿਆ, ਇਹ ਕਿੱਥੇ ਫੇਲ ਹੁੰਦਾ, ਕੌਣ ਨੁਕਸਾਨ ਚੁਕ ਸਕਦਾ, ਅਤੇ ਫੇਲ ਹੋਣ 'ਤੇ ਕੀ ਕਰੋਗੇ।
ਇਕ ਠੋਸ ਉਦਾਹਰਣ: ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਐਪ ਬਿਲਡਰ ਵਿੱਚ AI ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਤੈਨਾਤ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਗੰਦੇ ਬੇਨਤੀਆਂ ("Airbnb ਵਾਂਗ ਬਣਾਓ"), ਟਕਰਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਮੰਗਾਂ, ਅਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਸਮਗਰੀ ਨਾਲ ਟੈਸਟ ਕਰੋ। ਫਿਰ ਇੱਕ ਸਾਫ ਰੋਲਬੈਕ ਯੋਜਨਾ ਰੱਖੋ (ਸਨੇਪਸ਼ਾਟ, ਵਰਜ਼ਨਿੰਗ, ਤੇਜ਼ ਅਣ-ਏਨੇਬਲ ਸਵਿੱਚ) ਤਾਂ ਕਿ ਜਦ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੁਕਸਾਨ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰੇ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਜਲਦੀ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰ ਸਕੋ।
ਆਪਣੀ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਸਪੈੱਕ ਵਿੱਚ ਇਸਨੂੰ ਪੇਸਟ ਕਰੋ ਅਤੇ ਲਾਂਚ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਭਰੋ। ਛੋਟਾ ਰੱਖੋ, ਪਰ ਹਰ ਜਵਾਬ ਵੱਖਰਾ ਹੋਵੇ।
### 1) Purpose and affected people
- Feature name:
- What decision or action does the AI support (one sentence):
- Who uses it:
- Who is affected even if they never use it (customers, employees, bystanders):
- What a “good” outcome looks like:
### 2) Data used (training, tuning, retrieval, logs)
- Data sources (where it came from and why it’s allowed):
- What you excluded (and why):
- Sensitive data involved (PII, health, finance, kids):
- Data retention period and deletion plan:
- Security and access controls:
### 3) Limits and “do not use” zones
- Known failure modes (give 3-5 concrete examples):
- Languages supported and not supported:
- Inputs it should refuse (or route to a human):
- Cases where it must not be used (legal, medical, hiring, etc.):
### 4) User harm assessment
- Top 5 harms (ranked):
- Mitigation for each harm:
- Who owns each mitigation (name + team):
- What you will tell users (warnings, confidence cues, citations):
### 5) Operations after launch
- Monitoring signals (quality, complaints, bias flags, cost spikes):
- Human review path (when and how escalation happens):
- Rollback trigger (exact threshold or condition):
- Snapshot/version you can revert to:
Example: ਜੇ ਫੀਚਰ ਗਾਹਕ ਸਹਾਇਤਾ ਜਵਾਬਾਂ ਦਾ ਡਰਾਫਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਨੁਕਸਾਨਾਂ ਜਿਵੇਂ "ਆਤਮ-ਨਿਰਭਰ ਠੀਕ ਨਹੀਂ ਰੀਫੰਡ ਨੀਤੀ" ਦਰਜ ਕਰੋ ਅਤੇ ਨਿਯਮ ਰੱਖੋ ਕਿ ਘੱਟ-ਅਤਮ-ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਵਾਲੇ ਡਰਾਫਟ ਭੇਜਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਮਨੁੱਖੀ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਲੋੜੀਂਦੀ ਹੈ।
ਇਕ ਸਪੋਰਟ ਟੀਮ ਆਪਣੀ ਗ੍ਰਾਹਕ ਚੈਟ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਇਕ AI ਰਿਪਲਾਈ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਜੋੜਦੀ ਹੈ। ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਡਰਾਫਟ ਜੋابات ਬਣਾਉਂਦਾ, ਅਗਲੇ ਕਦਮ ਸੁਝਾਉਂਦਾ, ਅਤੇ ਮੌਜੂਦਾ ਟਿਕਟ ਤੋਂ ਸੰਦੇਭ ਖਿੱਚਦਾ ਹੈ। ਲਾਂਚ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਉਹ ਇਕ ਛੋਟੀ ਡੌਕ ਲਿਖਦੇ ਹਨ ਜੋ ਚੈਕਲਿਸਟ ਵਿੱਚ ਫਿੱਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: ਸਿਸਟਮ ਕੀ ਵੇਖਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਕੀ ਗਲਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੌਣ ਨੁਕਸਾਨ ਚੁਕ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਉਹ ਦੋ ਸਰੋਤ ਵੱਖ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਪਹਿਲਾ ਟਰੇਨਿੰਗ ਜਾਂ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਡੇਟਾ ਹੈ (ਪਿਛਲੇ ਸਪੋਰਟ ਟਿਕਟ, ਆੰਤਰੀਕ ਹੈਲਪ ਡੌਕ, ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਨੀਤੀਆਂ)। ਦੂਜਾ ਲਾਈਵ ਸੰਦਰਭ ਹੈ (ਗਾਹਕ ਦਾ ਸੁਨੇਹਾ, ਖਾਤਾ ਯੋਜਨਾ, ਆਰਡਰ ਸਥਿਤੀ, ਅਤੇ ਏਜੰਟ ਕਨਸੋਲ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਨੋਟ)।
ਉਹ ਹਰ ਸਰੋਤ ਲਈ ਪਰਾਈਵੇਸੀ ਉਮੀਦਾਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਪੁਰਾਣੀਆਂ ਟਿਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਪਤੇ ਜਾਂ ਭੁਗਤਾਨ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਹ ਨਿਯਮ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਟਰੇਨਿੰਗ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਫੀਲਡ ਰੈਡੈਕਟ ਕਰੋ, ਪੂਰੇ ਚੈਟ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਨੂੰ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਸੰਭਾਲਣ ਤੋਂ ਬਚੋ, ਅਤੇ ਡੀਬੱਗ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਨਾ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਲਾਗ ਨਾ ਰੱਖੋ।
ਉਹ ਸਧਾਰਨ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਦਿੰਦੇ ਹਨ: ਮਾਡਲ ਨੀਤੀਆਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਗਾਹਕ ਦੇ ਗੁੱਸੇ ਲਹਜੇ ਨੂੰ ਨਕਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸਰਕਾਜ਼ਮ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਘੱਟ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਖਰਾਬ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਇਹ ਵੀ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਕਿਵੇਂ ਦਿਖਾਈ ਜਾਵੇ, ਜਿਵੇਂ "Draft reply, needs review" ਟੈਗ, ਤਾਂ ਕਿ ਏਜੰਟ ਇਸਨੂੰ ਤੱਥ ਵਾਂਗ ਨਾ ਸਮਝਣ।
ਉਹ ਇੱਕ ਨਿਯਮ ਜੋੜਦੇ ਹਨ: ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਇਸਤੇਮਾਲ ਕੀਤੇ ਆंतਰੀਕ ਡੌਕ ਜਾਂ ਨੀਤੀ ਸਨਿੱਪੇਟ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਕਹਿਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ "I could not find a source." ਬਿਨਾਂ ਸੂਤਰ ਦੇ।
ਉਹ ਸੰਭਾਵੀ ਨੁਕਸਾਨ ਮੈਪ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਗਾਹਕ ਇਕ ਬਣਾਏ ਗਏ ਰੀਫੰਡ ਨਿਯਮ ਨਾਲ ਭਰਮਿਤ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਨਿੱਜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ ਲੀਕ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਾਂ ਪੱਖਪਾਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਨਿਆਇਕ ਇਲਾਜ 'ਤੇ ਅਸਰ ਪਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਨਿਯੰਤਰਣ ਸਪੇਕ ਵਿੱਚ ਠੋਸ ਗੇਟਸ ਵਜੋਂ ਦਰਜ ਹੁੰਦੇ ਹਨ:
ਇਸ ਨਾਲ "ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰੀਏ?" ਦਾ ਸੁਆਲ ਲਿਖਤੀ ਜਾਂਚਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਟੀਮ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਟੈਸਟ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਤਦ ਹੀ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਰਿਲੀਜ਼ ਦਿਨ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਘਟਨਾ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਕੀ ਕਰਦੇ ਹੋ ਉਤੇ ਅਸਲ ਬਦਲਾਅ ਲਿਆਵੇ। ਤੁਹਾਡੇ ਨੋਟ ਇਕ ਸਾਫ ਫੈਸਲੇ 'ਤੇ ਖਤਮ ਹੋਣ, ਨਾ ਕਿ ਚੰਗੀਆਂ ਨीयਤਾਂ ਦੀ ਫੋਲਡਰ 'ਤੇ।
ਆਪਣੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਨੂੰ ਤਿੰਨ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਕਰੋ:
ਇਸਨੂੰ ਦੋਹਰਾਉਣਯੋਗ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਹਲਕੀ-ਫੁਲਕੀ ਸਮੀਖਿਆ ਰੀਤ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ: ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਮਾਲਕ, ਇੱਕ ਇੰਜੀਨੀਅਰ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਉਹ ਵਿਅਕਤੀ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਿਆਂ ਦੀ ਲੋੜਾਂ ਵਲੋਂ ਬੋਲ ਸਕਦਾ ਹੈ (ਸਪੋਰਟ, ਰਿਸਰਚ, ਜਾਂ ਓਪਸ)। ਉਹ ਹਰ ਵਾਰੀ ਇਕੋ ਕੁਝ ਆਇਟਮਾਂ 'ਤੇ ਸਾਈਨ-ਆਫ਼ ਕਰਨ: ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ ਨੋਟਸ, ਪਤਾ ਲੱਗੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ, ਸੰਭਾਵੀ ਨੁਕਸਾਨ, ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਗਲਤ ਹੋਣ 'ਤੇ ਕੀ ਹੁੰਦਾ।
ਲਾਂਚ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਨੂੰ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਵਾਂਗ ਤਜਰਬਾ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਕੇਡੈਂਸ ਚੁਣੋ (ਹਫ਼ਤਾਵਾਰ ਜਾਂ ਹਰ ਰਿਲੀਜ਼) ਅਤੇ ਅਪਡੇਟਾਂ ਨੂੰ सामान्य ਬਣਾਓ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਉਹੀ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਰੱਖੋ। ਤੇਜ਼ ਟੂਲ ਵੀ ਚੰਗੇ ਗੇਟ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਜੇ ਤੁਸੀਂ Koder.ai (koder.ai) ਵਿੱਚ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ planning mode ਵਿੱਚ ਆਰੰਭਿਕ ਹੱਦਾਂ ਤੈਨਾਤ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਸਨੇਪਸ਼ਾਟ ਅਤੇ ਰੋਲਬੈਕ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਯੋਜਨਾ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਮੰਨੋ, ਸਿਰਫ਼ ਸਹੂਲਤ ਨਹੀਂ।
ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ ਸਥਿਰ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸ਼ਿਪ ਕਰਨ ਤੋਂ ਠੀਕ ਪਹਿਲਾਂ, ਜਦੋਂ ਅਸਲ ਉਪਭੋਗਤਾ ਆਉਟਪੁੱਟ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹੋਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹਨ.
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਲਾਂਚ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਤੱਕ ਇੰਤਜ਼ਾਰ ਕਰੋਗੇ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋਵੋਗੇ ਨਾ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕ ਰਹੇ; ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਗਾਰਡਰੇਲ ਜੋੜਨ ਜਾਂ ਸਕੋਪ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਘੱਟ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਵਿਕਲਪ ਹੋਣਗੇ।
ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਲਿਖਤੀ ਫੈਸਲੇ ਦਿਖਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਿਵੇਂ:
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਫੈਸਲੇ ਅਤੇ ਇੱਕ ਜਿੰਮੇਵਾਰ ਵਿਅਕਤੀ ਨਹੀਂ ਦਿਖਾ ਸਕਦੇ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਕੋਈ ਵੀ ਫੀਚਰ ਜਿੱਥੇ ਮਾਡਲ ਦਾ ਆਊਟਪੁੱਟ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਵੇਖਦੇ ਹਨ, ਕੀ ਕਰਨਗੇ, ਜਾਂ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਟਰੀਟ ਕੀਤੇ ਜਾਣਗੇ ਨੂੰ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ ਉਹ ਇਸ ਸਮੀਖਿਆ ਦੀ ਲਾਇਕ ਹੈ.
ਇਸ ਵਿੱਚ ਛੋਟੇ ਫੀਚਰ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਸੰਖੇਪ ਜਾਂ ਸੁਝਾਅੀ ਜਵਾਬ ਜੇ ਉਹ ਕਿਸੇ ਐਕਸ਼ਨ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦੇ ਹਨ (ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਭੇਜਣਾ, ਬੇਨਤੀ ਨਕਾਰਨਾ, ਤਰਜੀਹ ਬਦਲਣਾ). ਜੇ ਇਹ ਕਿਸੇ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਅਸਲ ਉਦਯੋਗੀ ਫੀਚਰ ਸਮਝੋ ਜਿਸਦੇ ਖ਼ਤਰੇ ਹਨ।
ਲਾਂਚ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਛੋਟਾ “ਨਿਊਨਤਮ ਸੈੱਟ” ਲਿਖਤ ਵਿੱਚ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ:
ਇਹ ਇਤਨਾ ਵਿਸਥਾਰ ਹੋਵਾਂ ਜੋ ਕੋਈ ਪੁੱਛਦੇ ਸਵਾਲਾਂ ਦਾ ਜਵਾਬ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਦੇ ਸਕੇ:
ਘਾਟੀ ਕਵਰੇਜ ਨੂੰ ਸਪଷਟ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਲਿਖੋ (ਉਦਾਹਰਣ: “ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ US English; ਛੋਟੇ ਵਪਾਰਾਂ ਤੋਂ ਕੁਝ ਹੀ ਉਦਾਹਰਣ”).
ਇੱਕ ਵਾਕ ਵਿੱਚ ਲਿਖੋ: ਮਾਡਲ ਕੀ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਫਿਰ ਜੋ ਕੰਮ ਇਹ ਲਈ ਨਹੀਂ ਹੈ ਉਹ ਲਿਖੋ.
ਛੋਟੀ ਸੂਚੀ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ:
3–5 ਚੰਗੇ-ਵਿਕਾਰ ਉਦਾਹਰਣ ਜੜ੍ਹੋ ਤਾਂ ਜੋ ਨੌਨ-ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਵੀ ਕਿਨਾਰੇ ਸਮਝ ਸਕਣ।
ਪਹਿਲਾਂ ਗਲਤੀ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਨੂੰ ਖ਼ਤ-ਬ-ਖਤ ਵੱਖ ਕਰੋ:
ਫਿਰ ਕੁਝ ਛੋਟੇ ਸਿਨਾਰਿਓ ਲਿਖੋ: ਉਪਭੋਗਤਾ ਕੌਣ ਹੈ, ਉਹ ਕੀ ਪੁੱਛਦੇ ਹਨ, ਮਾਡਲ ਕੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਗਲੇ ਕਦਮ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕਰ ਸਕਦਾ/ਸਕਦੀ ਹੈ। ਹਰ ਸਿਨਾਰਿਓ ਨੂੰ ਸੀਵਿਰਟੀ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵਨਾ (Low/Medium/High) ਨਾਲ ਰੇਟ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਹਰ ਰੋਕਥਾਮ ਲਈ ਇੱਕ ਮਾਲਕ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰੋ।
ਇਹ ਗੇਟਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ "ਅਸੀਂ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ" ਤੋਂ "ਅਸੀਂ ਸ਼ਿਪ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ/ਚਾਹੀਦੀ ਹਾਂ" ਤੱਕ ਲੈ ਕੇ ਜਾਂਦੀ ਹੈ:
ਜੇ ਕੋਈ ਕਦਮ ਮੁਸ਼ਕਿਲ ਲੱਗੇ, ਉਹੀ ਅਕਸਰ ਉਹ ਥਾਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਿਥੇ ਵਾਸਤਵਿਕ ਜੋਖਿਮ ਹੈ।
ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ:
ਇਕ ਪ੍ਰਯੋਗਿਕ ਸੁਧਾਰ: ਅਕਾਊਂਟੇਬਿਲਿਟੀ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਪਰਚੇ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਰੱਖੋ ਅਤੇ ਰਿਲੀਜ਼ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਾਈਨ-ਆਫ਼ ਮੰਗੋ।
ਤੇਜ਼ੀ ਤੋਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਮਿਟਦੀ ਨਹੀਂ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ Koder.ai ਵਰਗੇ ਚੈਟ-ਚਲਾਏ ਟੂਲ ਨਾਲ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਵੀ ਇਹ ਅਹਿਮ ਹਨ:
ਤੇਜ਼ ਇਟਰੇਸ਼ਨ ਠੀਕ ਹੈ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਵੀ ਇਹ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰ ਸਕੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਸ਼ਿਪ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਤੋਟੇ ਹੋਣ 'ਤੇ ਕੀ ਕਰੋਗੇ।
ਛੋਟਾ ਰੱਖੋ, ਪਰ ਹਰ ਦਾਅਵਾ ਟੈਸਟ ਰਹਿਣਯੋਗ ਹੋਵੇ।