Viva Engage 中關於 Copilot 責任 AI 的常見問題
Viva Engage 中的 Copilot 是什麼？
Engage 中的 Copilot 可讓您存取大型語言模型 (LLM) 技術，這是一種技術類型，您可以要求您為您執行語言型工作，類似您詢問人員的方式。
Copilot in Engages learns from your community， campaigns， and interests to make personalized suggestions of what you might like to post and where might benefit from engage from engage.
Viva Engage 中的 Copilot 可以做什麼？
Engage 中的 Copilot 可協助您：
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腦力激蕩文章要張貼的內容、要張貼的位置，以及要在文章中加入的點子。
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為文章提供範本、草稿內容，並進行編輯以改善書寫質量和價值。
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針對您的文章提供意見反應和建議。
Viva Engage 中 Copilot 的用途為何？
Copilot 可提供您運用 Viva Engage 以達成專業目標所需的資訊和共同作業。
Viva Engage 中的 Copilot 是如何評估的？ 哪些計量是用來測量效能？
我們在 Engage 中測量了由 GPT 使用下列關鍵計量的 GPT 所提供的效能：
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精確度與回收： 這些計量對於評估建議的質量至關重要。 精確度可量化 AI 產生的建議有多少是相關的，而回收則決定已擷取多少相關建議。
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用戶滿意度： 為了評估用戶滿意度，我們進行了使用者問卷調查並收集意見反應，以評估使用者對於 AI 系統協助的滿意程度。
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概 化： 為了評估系統在各種不同使用案例中普遍的結果，我們針對一組不同的數據和工作測試了「參與」中的 Copilot。 這包括針對不屬於初始訓練數據的案例和網域範圍評估系統效能。
我們進行了紅色小組練習，邀請外部專家和測試人員來尋找系統中的弱點或偏見。 此程式協助我們找出潛在問題，並改善系統的健全性。 我們的評估程序持續進行，並根據使用者意見反應持續更新和改進。 藉由採用內部評估、使用者意見反應和外部測試的組合，我們的目標是確保由 GPT 提供之 Engage 中 Copilot 的正確性、準確性和一般性。
Viva Engage 中的 Copilot 有哪些限制？ 使用者如何在使用系統時將這些限制的影響降到最低？
基礎模型可為 Copilot 提供 2021 年前的數據訓練。 如果問題需要瞭解后 2021 年世界，就不會提供相關的回應。
哪些操作因素和設定可讓 Viva Engage 中有效率且負責任地使用 Copilot？
Engage中的 Copilot 設計為強大的篩選系統，可主動封鎖令人反感的語言，並防止在敏感性內容中產生建議。 我們正在更有效地偵測和移除 Copilot 在參與中產生的令人反感的內容，並解決偏見、歧視或濫用的輸出。
我們鼓勵您回報他們在 Engage 中使用 Copilot 時遇到的任何令人反感的建議。
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