Responsible AI
Η τεχνική ικανότητα χωρίς υπευθυνότητα δεν αρκεί. Μάθε πότε να εμπιστεύεσαι ένα AI, πότε να ελέγχεις και πότε να μην το χρησιμοποιείς.
🔎 Επαλήθευση
Μην αξιολογείς μια απάντηση μόνο από το πόσο πειστική ακούγεται. Για σημαντικούς ισχυρισμούς αναζήτησε ανεξάρτητες, αξιόπιστες πηγές και έλεγξε την ημερομηνία και το πλαίσιο.
🔐 Privacy
Πριν βάλεις πληροφορία σε ένα AI εργαλείο, σκέψου αν χρειάζεται πραγματικά να σταλεί. Απόφυγε ευαίσθητα προσωπικά δεδομένα και ακολούθησε τις πολιτικές του οργανισμού ή του project.
🛡️ Security
- Secrets μόνο σε ασφαλές περιβάλλον.
- Validation σε user input.
- Least-privilege πρόσβαση.
- Καταγραφή και χειρισμός σφαλμάτων χωρίς διαρροή ευαίσθητων δεδομένων.
- Ενημερωμένες dependencies.
⚖️ Copyright, bias και ανθρώπινος έλεγχος
Το AI δεν μεταφέρει αυτόματα δικαιώματα χρήσης ούτε εγγυάται ουδέτερο αποτέλεσμα. Έλεγξε άδειες, πηγές και πιθανές προκαταλήψεις. Για αποφάσεις υψηλού αντίκτυπου κράτησε άνθρωπο υπεύθυνο για την τελική κρίση.
🧩 Mini Quiz
Ποια είναι η καλύτερη πρακτική για ένα σημαντικό factual claim;
🧪 Practical Lab #6 — Responsible AI review
Πάρε το project του Lab #4 και δημιούργησε ένα μικρό AI Risk & Verification Checklist.
- Τι δεδομένα δίνει ο χρήστης;
- Ποια δεδομένα δεν πρέπει να σταλούν;
- Πού αποθηκεύονται secrets;
- Ποια outputs χρειάζονται επαλήθευση;
- Τι συμβαίνει όταν το AI αποτύχει;
- Υπάρχει σαφής ενημέρωση ότι το output παράγεται από AI;
- Πώς μπορεί ένας άνθρωπος να διορθώσει το αποτέλεσμα;
Παραδοτέο: README section με risks, mitigations και verification steps.
🏆 Core curriculum ολοκληρώθηκε
Με τα έξι επίπεδα έχεις πλέον τη βασική διαδρομή: κατανόηση AI → prompting → web → build → deployment → responsible AI.
Επιστροφή στην Academy