Vanlige spørsmål om ansvarlig kunstig intelligens for Copilot i Viva Engage

Hva er Copilot i Viva Engage?

Copilot i Engage gir tilgang til stor språkmodellteknologi (LLM), som er en type teknologi som du kan be om å gjøre språkbaserte oppgaver for deg, på samme måte som du kan spørre en person.

Copilot i Engage lærer av fellesskap, kampanjer og interesser for å komme med tilpassede forslag til hva du kanskje vil legge ut og hvor du kan ha nytte av å engasjere deg.

Hva kan Copilot i Viva Engage gjøre?

Copilot i Engage kan hjelpe deg:

• Idédugnad av hva du skal legge inn, hvor du skal legge inn og peker til å inkludere i innlegget.

• Angi en mal, kladdeinnhold for et innlegg, og gjør endringer for å forbedre skrivekvaliteten og -verdien.

• Gi tilbakemelding og råd om innlegget ditt.

Hva er den tiltenkte bruken av Copilot i Viva Engage?

Copilot styrker informasjonen og samarbeidet du trenger for å dra nytte av Viva Engage for å oppnå dine profesjonelle mål.

Hvordan ble Copilot i Viva Engage evaluert? Hvilke måledata brukes til å måle ytelse?

Vi målte ytelsen til Copilot i Engage, som drives av GPT-4 ved hjelp av disse nøkkelmåledataene:

• Presisjon og tilbakekalling: Disse måledataene var avgjørende for å evaluere kvaliteten på forslagene. Presisjon kvantifiserte hvor mange av de AI-genererte forslagene som var relevante, mens tilbakekallingen fastslo hvor mange av de relevante forslagene som ble hentet.

• Brukertilfredshet: For å måle brukertilfredsheten gjennomførte vi brukerundersøkelser og samlet inn tilbakemeldinger for å vurdere hvor fornøyde brukerne var med AI-systemets hjelp.

• Generaliserbarhet: For å vurdere hvor godt systemets resultater generaliserte seg på tvers av ulike brukstilfeller, testet vi Copilot i Engage på et variert sett med data og oppgaver. Dette innebar evaluering av systemets ytelse på en rekke scenarioer og domener som ikke var en del av de første opplæringsdataene.

Vi gjennomførte røde teamøvelser, og inviterte eksterne eksperter og testere til å finne sårbarheter eller skjevheter i systemet. Denne prosessen hjalp oss med å identifisere potensielle problemer og forbedre systemets robusthet. Evalueringsprosessen pågår, med kontinuerlige oppdateringer og forbedringer basert på tilbakemeldinger fra brukerne. Ved å bruke en kombinasjon av intern evaluering, tilbakemeldinger fra brukere og ekstern testing, tar vi sikte på å sikre nøyaktigheten, rettferdigheten og generaliserbarheten til Copilot i Engage drevet av GPT-4.

Hva er begrensningene til Copilot i Viva Engage? Hvordan kan brukere minimere virkningen av disse begrensningene når de bruker systemet?

Den underliggende modellen som driver Copilot er opplært på data før 2021. Det vil ikke gi relevante svar hvis et spørsmål krever kunnskap om verden etter 2021.

Hvilke operasjonelle faktorer og innstillinger tillater effektiv og ansvarlig bruk av Copilot i Viva Engage?

Copilot i Engage er utformet med et robust filtersystem som proaktivt blokkerer støtende språk og forhindrer generering av forslag i sensitive kontekster. Vi gjør det bedre til å oppdage og fjerne støtende innhold generert av Copilot i Engage og adressere partisk, diskriminerende eller fornærmende utganger. 

Vi oppfordrer deg til å rapportere eventuelle støtende forslag de møter når du bruker Copilot i Engage.

Finn ut mer

Kom i gang med Copilot i Viva Engage

Samarbeide med Copilot i Engage om innlegg og artikler

Delta mer med forslag fra Copilot i Viva Engage

Konfigurer Copilot i Viva Engage | Microsoft Learn