سبق 1ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਟੇਕਹੋਲਡਰਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨਾ: ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ, ਪ੍ਰੋਡਕਟ, ਵਿਕਰੀ, ਕਾਨੂੰਨੀ, ਅਨੁਪਾਲਨ, HR, ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਟਿਵ ਲੀਡਰਸ਼ਿਪਇਹ ਭਾਗ AI ਪਹਿਲਕਾਲੀਆਂ ਲਈ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਟੇਕਹੋਲਡਰਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ, ਪ੍ਰੋਡਕਟ, ਵਿਕਰੀ, ਕਾਨੂੰਨੀ, ਅਨੁਪਾਲਨ, HR, ਅਤੇ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਟਿਵ ਲੀਡਰਸ਼ਿਪ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਸਿਖਲਾਈਆਂ ਨੈਤਿਕ ਜੋਖਮ ਫੈਸਲਿਆਂ ਲਈ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ, ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ, ਅਤੇ ਵਧਾਉਣ ਵਾਲੇ ਰਾਹਾਂ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰਨਗੀਆਂ।
Mapping teams across the AI product lifecycleClarifying risk ownership and accountabilityDesigning cross functional review forumsCreating escalation and decision pathwaysسبق 2ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣਾ: ਸੰਭਾਵਨਾ, ਗੰਭੀਰਤਾ, ਅਤੇ ਲੜੀਆਂ ਪ੍ਰਭਾਵਇਹ ਭਾਗ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸੰਭਾਵਨਾ, ਗੰਭੀਰਤਾ, ਅਤੇ ਲੜੀਆਂ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਨਾਲ AI ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਰੈਂਕ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ। ਸਿਖਲਾਈਆਂ ਨੂੰ ਜੋਖਮ ਮੈਟ੍ਰਿਸ ਬਣਾਉਣ, ਟ੍ਰੇਡਆਫ਼ਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਸਿਸਟਮ, ਡਾਟਾ, ਅਤੇ ਸਟੇਕਹੋਲਡਰ ਸੰਦਰਭਾਂ ਵਿੱਚ ਤਰਜੀਹਾਂ ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕਰਨ ਦਾ ਅਭਿਆਸ ਕਰਨਾ ਪਵੇਗਾ।
Defining likelihood and severity scalesBuilding and reading AI risk matricesIdentifying cascading and systemic impactsBalancing short term and long term risksسبق 3ਬਾਹਰੀ ਸਟੇਕਹੋਲਡਰ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨਾ: ਗ੍ਰਾਹਕ, ਨਿਯਮਕ, ਨਿਵੇਸ਼ਕ, ਸਿਵਲ ਸੁਸਾਇਟੀ, ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਭਾਈਚਾਰੇਇਹ ਭਾਗ AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਲਈ ਬਾਹਰੀ ਸਟੇਕਹੋਲਡਰਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਗ੍ਰਾਹਕ, ਨਿਯਮਕ, ਨਿਵੇਸ਼ਕ, ਸਿਵਲ ਸੁਸਾਇਟੀ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਭਾਈਚਾਰੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਸਿਖਲਾਈਆਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣੇਗਾ ਕਿ ਕੌਣ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਆਵਾਜ਼ਾਂ ਗੁੰਮ ਹਨ।
Segmenting customer and user groupsMapping regulators and standard settersEngaging civil society and advocacy groupsReaching marginalized and affected communitiesسبق 4ਸਟੇਕਹੋਲਡਰ ਹਿੱਤਾਂ, ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ, ਅਤੇ ਸ਼ਕਤੀ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਮੈਪ ਕਰਨਾਇਹ ਭਾਗ AI ਪ੍ਰੋਡਕਟਾਂ ਤੋਂ ਘੁੰਮਦੇ ਸਟੇਕਹੋਲਡਰ ਹਿੱਤਾਂ, ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ, ਅਤੇ ਸ਼ਕਤੀ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਮੈਪ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਿਖਲਾਈਆਂ ਪ੍ਰਭਾਵ, ਨਿਰਭਰਤਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਟਕਰਾਵਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਕੇ ਵਿਰੋਧ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰਨਗੀਆਂ, ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਨੂੰ ਜੋੜਨਗੀਆਂ, ਅਤੇ ਨਿਰਪੱਖ ਫੈਸਲਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨਗੀਆਂ।
Cataloging stakeholder goals and fearsAnalyzing formal and informal powerDetecting conflicts of interest and biasDesigning inclusive decision structuresسبق 5ਕਾਨੂੰਨੀ, ਖ਼ਰੇਦਾਰੀ, ਵਿੱਤੀ, ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਜੋਖਮਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣਇਹ ਭਾਗ AI ਪ੍ਰੋਡਕਟਾਂ ਤੋਂ ਕਾਨੂੰਨੀ, ਖ਼ਰੇਦਾਰੀ, ਵਿੱਤੀ, ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਜੋਖਮਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਿਖਲਾਈਆਂ ਨਿਯਮਕ ਫਰਜ਼ਾਂ, ਬ੍ਰਾਂਡ ਭਰੋਸੇ, ਵਪਾਰਕ ਖੁੱਲ੍ਹੇਪਣ, ਅਤੇ ਯੂਜ਼ਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਜੋੜਨਗੀਆਂ ਅਤੇ ਲੀਡਰਸ਼ਿਪ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਲਈ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕਰਨ ਦਾ ਅਭਿਆਸ ਕਰਨਗੀਆਂ।
Scanning legal and regulatory obligationsAssessing brand and trust implicationsEstimating financial exposure and lossesEvaluating user and public safety risksسبق 6ਨੁਕਸਾਨ-ਲਾਭ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਖ਼ਤਰੇ ਮਾਡਲਿੰਗ ਲਈ ਤਕਨੀਕਾਂਇਹ ਭਾਗ AI ਲਈ ਢੁਕਵੀਂ ਨੁਕਸਾਨ-ਲਾਭ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਖ਼ਤਰੇ ਮਾਡਲਿੰਗ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਿਖਲਾਈਆਂ ਨੂੰ ਦੁਰਵਰਤੋਂ, ਅਸਫਲਤਾ, ਅਤੇ ਗਲਤ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਸੀਨੇਰੀਓ ਪਛਾਣਨੇ ਪੈਣਗੇ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਗਰੁੱਪਾਂ ਲਈ ਨੁਕਸਾਨ ਅਤੇ ਲਾਭਾਂ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣਾ ਪੈਣਗਾ, ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਗਿਆਨ ਨਾਲ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਚੋਣਾਂ ਨੂੰ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨਾ ਪੈਣਗਾ।
Enumerating AI misuse and abuse scenariosEstimating harms across stakeholder groupsConsidering benefits and opportunity costsPrioritizing mitigations from threat models