Vanlige spørsmål om ansvarlig kunstig intelligens for Copilot i Viva Pulse

Hva er Microsoft 365 Copilot i Viva Pulse?

Microsoft 365 Copilot i Viva Pulse bruker teknologi for stor språkmodell (LLM) til å generere et sammendrag av en Viva Pulse-rapport ved hjelp av rapportdetaljene, for eksempel gjennomsnittlig poengsum, valg av flervalgsalternativer og åpne tekstsvar. Sammendraget er inkludert i e-postmeldingen og Teams-varsler når rapporten genereres, slik at Pulse-forfatteren raskt kan forstå resultatene på et høyt nivå. Forfattere kan dele sammendraget med teammedlemmene sine, noe som demonstrerer anerkjennelse av svar og gjennomsiktighet.

Hvordan evalueres ytelsen til Copilot i Viva Pulse?

Ytelsen til Copilot i Viva Pulse evalueres ved hjelp av disse viktige måledataene:

• Presisjon og Recall: Disse måledataene er avgjørende for å evaluere kvaliteten på et sammendrag generert av Copilot i Viva Pulse. Presisjon kvantifiserer hvor mange av de genererte sammendragene som er relevante, mens tilbakekalling bestemmer hvor mange av de relevante sammendragene som ble hentet.

• Brukertilfredshet: For å måle brukertilfredshet samles tilbakemeldinger fra brukerundersøkelser for å vurdere hvor fornøyde brukere er med de genererte sammendragene.

• Generaliserbarhet: For å vurdere hvor godt resultatene generaliseres på tvers av ulike brukstilfeller, testes Copilot i Viva Pulse på et variert sett med data og oppgaver. Dette innebærer evaluering av systemytelse på en rekke scenarioer og domener som ikke var en del av de første opplæringsdataene.

For å bidra til å måle innledende ytelse, ble eksterne eksperter og testere invitert til å finne sårbarheter eller skjevheter i systemet. Systemet ble nøye testet ved hjelp av Microsofts Evalueringsverktøy for Azure AI ved å legge til potensielle risikoer og sikkerhetssmutthull for å se hvor godt det håndterer dem. Denne prosessen bidro til å identifisere potensielle problemer og forbedre systemets robusthet. Evalueringsprosessen pågår, med kontinuerlige oppdateringer og forbedringer basert på tilbakemeldinger fra brukerne for å sikre nøyaktigheten, rettferdigheten og generaliseringen av Copilot i Viva Pulse.

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

Den underliggende modellen som driver sammendraget av Copilot i Viva Pulse-rapporten, er opplært ved hjelp av GPT-4o-modellen. En begrensning er at den kanskje ikke gir et relevant rapportsammendrag hvis rapporten inneholder uleselige eller uleselige svar. For å redusere dette problemet må du sørge for at svarene på undersøkelser er tydelig skrevet og forståelige.

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

Copilot i Pulse er designet med et robust filtersystem som proaktivt blokkerer støtende språk og forhindrer generering av forslag i sensitive sammenhenger. Det er kontinuerlig forbedret for å oppdage, adressere og fjerne støtende innhold generert av Copilot i Viva Pulse, inkludert partisk, diskriminerende eller fornærmende utdata.

Du oppfordres til å rapportere eventuelle støtende forslag du møter når du bruker Copilot i Viva Pulse. 

Finn ut mer:

Copilot i Viva 

Vise og dele dine Pulse-tilbakemeldingsresultater

Rapportsammendrag ved hjelp av Copilot i Viva Pulse

Detaljerte tilgangskontroller for Viva Pulse (for administratorer)