Home / FAQs / AI Trích dẫn và chấp nhận
QUESTION & ANSWER

AI có thể sử dụng trực tiếp trong hệ thống sản xuất không?

Mã được tạo ra bởi AI có thể được sử dụng như một viện trợ nghiên cứu và phát triển, nhưng không thể được hoạt động để nhập trực tiếp. Nó vẫn cần thiết cấu trúc xem xét lại, đánh giá bằng tay, tự động kiểm tra, kiểm tra, kiểm tra, xác thực, xác thực hiệu và hỗ trợ lại. AI có thể tạo ra giao diện lỗi thời, cấu hình mặc định không an toàn hoặc sai mã biên giới có vẻ hợp lý, và trách nhiệm cuối cùng vẫn còn lại với dự án.

Trả lời câu hỏi đi.

Đầu tiên, đưa ra kết luận có thể sử dụng cho việc đưa ra quyết định

Đội nên ghi lại trách nhiệm xem xét nội dung của thế hệ quan trọng và kết hợp các mô-đun, tích hợp, ưu tiên, bất thường, việc phân phối và di cư dữ liệu cùng lúc đến dòng suối. mã số thanh toán địa chỉ, nhân dạng, sự riêng tư và các quy tắc kinh doanh cần được xem xét bởi các kĩ sư kinh nghiệm.

DECISION FACTORS

Cần phải nhận ra tình trạng nào trước khi phán xét?

Câu hỏi này có thể có những câu trả lời khác nhau dưới những công việc khác nhau, dữ liệu và các giai đoạn dự án, đề nghị kiểm tra những điều kiện sau đây và những phát hiện phổ biến trên web được kết hợp vào các dự án riêng của họ.

Mã định vị rủi ro kinh doanh và nhạy cảm với dữ liệuKhả năng thử ra khi thử ra, xem lại và phát hành mãDựa trên phiên bản, giấy phép và hệ thống cung cấpYêu cầu bảo trì lâu dài, khả năng quan sát, quay lại, và bảo trì lâu dài
ACTION STEPS

Thứ tự ứng trước đã đề nghị

01

Trước hết, chúng ta sẽ rõ mục tiêu và biên giới.

Trước hết, mật mã, lệnh cấm và trách nhiệm cho việc xem xét bằng tay là rõ ràng.

02

Kiểm tra & phụ thuộc chính

Kiểm tra mã kết quả thông qua phân tích tĩnh, phụ thuộc vào việc quét và tự động kiểm tra.

03

Phát triển những kết quả đáng đánh giá

Kiểm tra hiện trường an toàn, hiệu suất và bất thường được tiến hành trong môi trường riêng biệt.

04

Hãy chắc chắn rằng bạn sẽ quyết định bước tiếp theo với kết quả thực sự.

Mức xám tiết lộ và quan sát các chỉ số nhật ký, và duy trì một phiên bản cuộn nhanh.

PRACTICAL EXAMPLE

Làm sao anh hiểu được trong ngành thực sự?

Ví dụ được dùng để minh họa phương pháp phán xét

Bộ mã kiểm tra lại trật tự AI là đúng trong các yêu cầu thông thường, nhưng không có phím nào như sửa đổi, và mạng có thể lặp lại thứ tự khi nó di chuyển. Tình trạng sản xuất chỉ có thể được đánh giá bằng cách thêm bản sao, các thử nghiệm thời gian và rối loạn và cho phép các kỹ sư kiểm tra máy trạng thái. Những ví dụ không đại diện hiệu suất của một khách hàng cụ thể, và kết quả thực tế cần được kiểm tra lại với khối lượng kinh doanh của riêng mình, hệ thống mẫu và giới hạn trách nhiệm.

COMMON RISKS

Cái hố dễ dàng nhất để bước lên.

Xem lại mã với thẻ thông hành hoặc chứng minh thành công

Chép mã nguồn lạ, giấy phép bị kiểm duyệt

Các đội phụ thuộc vào thế hệ AI nhưng không thể giải thích được logic cốt lõi.

ACCEPTANCE

Chúng ta nên kết thúc thế nào khi nhận được và xác nhận điều này?

Giao hàng nên cung cấp hồ sơ kiểm tra mã, kiểm tra, khoảng cách và sự phụ thuộc, lời khai quan trọng, bản thiết kế, bản phát hành và bằng chứng có rủi ro cao, các mô-đun có trách nhiệm nên xác định các kỹ sư có trách nhiệm để đảm bảo rằng đội theo dõi hiểu, duyệt lại và duy trì.

Khi chuẩn bị để giao tiếp với nhà cung cấp hoặc các đội nội bộ, đề nghị các tiến trình đại diện, hệ thống hiện tại, lên kế hoạch thời gian và ngân sách. thứ nhất, những vật dụng chưa được biết đến rõ ràng được đánh dấu, và sau đó quyết định sử dụng các chẩn đoán, PoC, dự án cố định tầm nhìn hoặc nghiên cứu và phát triển, thường đáng tin cậy hơn là nhu cầu trực tiếp cho một mức giá và thời gian không biên giới.

Điều kiện dự án của anh khác với những ví dụ trên?

Mục tiêu hoạt động, hệ thống hiện tại, mẫu và thời gian đã được sắp xếp có thể được đối chiếu trước khi các cố vấn có thể đưa ra những phán quyết sơ bộ liên quan đến ranh giới thực tế.

Kết hợp những cố vấn dự án