Virtualusis asistentas. Pranešimas dėl paaiškinamumo
„Publio“ – Europos Sąjungos leidinių biuro portalo išmanusis asistentas
Atnaujinta: 2026-03-11
Puslapio turinys
- Skaidrumas dirbtinio intelekto srityje. Bendrieji principai
- Patikimas ir paaiškinamas dirbtinis intelektas
- Dirbtinis intelektas ir atsakomybė
- Apie „Publio“
- Terminai ir apibrėžtys
- Kas yra „Publio“?
- Kokius duomenis naudoja „Publio“?
- Kaip „Publio“ veikia?
- Kaip „Publio“ analizuoja klausimą ir siūlo rezultatus?
- Naudotojų atsiliepimai
- Asmens duomenų tvarkymas
- Dabartiniai apribojimai
Europos Sąjungos leidinių biuro portalo virtualusis asistentas „Publio“ yra dirbtinio intelekto (DI) priemonė, kuri sąveikauja su fiziniais asmenimis ir atlieka paiešką naudodama raktinius žodžius, remdamasi Leidinių biuro portale viešai skelbiama informacija.
Šiame pranešime dėl paaiškinamumo naudotojai informuojami apie dirbtinio intelekto reglamentavimo sistemą ir atsižvelgiant į šią sistemą „Publio“ veikimui taikomus principus. Europos Sąjungos leidinių biuras yra įsipareigojęs užtikrinti skaidrumą, patikimą ir paaiškinamą dirbtinį intelektą.
Skaidrumas dirbtinio intelekto srityje. Bendrieji principai
Sąjungos institucijų veiksmų skaidrumas ir atvirumas yra labai svarbūs geram valdymui ir pilietinės visuomenės dalyvavimui užtikrinti, kaip nustatyta Sutarties dėl Europos Sąjungos veikimo (SESV) 15 straipsnyje. Jame teigiama:
„1. Siekdamos skatinti tinkamą valdymą ir užtikrinti pilietinės visuomenės dalyvavimą, Sąjungos institucijos, įstaigos ir organai veikia kiek įmanoma gerbdami atvirumo principą.“
ES pagrindinių teisių chartijos 41 straipsnyje (teisė į gerą administravimą) nustatyta administracijos pareiga pagrįsti savo sprendimus.
Europos Komisijos įsteigtos Aukšto lygio ekspertų grupės dirbtinio intelekto klausimais 2019 m. parengtame dokumente „Patikimo DI etikos gairės“ (1 priedėlis) skaidrumas nurodytas kaip vienas iš septynių reikalavimų (2 priedėlis), kurį turėtų atitikti DI sistemos. Tose gairėse taip pat nustatyta, kad skaidrumas yra paaiškinamumo sudedamoji dalis. Skaidrumo reikalavimas – tai reikalavimas, kad susiję duomenų rinkiniai ir techniniai procesai būtų skaidrūs, o apie DI sistemų pajėgumus ir paskirtį būtų atvirai pranešama. Todėl duomenų rinkiniai ir techniniai procesai turi būti dokumentuojami, atsekami, paaiškinami ir suprantami.
Pirmiau išvardyti principai turi būti taikomi ES institucijoms, organams, įstaigoms ir agentūroms kuriant, diegiant ir naudojant dirbtiniu intelektu grindžiamus sprendimus ir priemones.
Remiantis šiais bendraisiais principais, žmonės turi būti iš anksto informuojami apie tai, kad sąveikaus su DI sistema. Tuomet naudotojai gali priimti informacija pagrįstą sprendimą, ar priemone naudotis.
Laikantis skaidrumo taisyklių, naudotojams taip pat turi būti suteikta būtina informacija, kad jie galėtų suprasti sistemos išvedinius ir tinkamai juos naudoti.
Patikimas ir paaiškinamas dirbtinis intelektas
DI patikimumas ir paaiškinamumas yra svarbūs ES tikslai. Jų siekdama ES nustatė dirbtinio intelekto reglamentavimo sistemą. 2024 m. birželio 13 d. Reglamente (ES) 2024/1689 (toliau – DI aktas) (3 priedėlis) nustatyti dviejų pagrindinių rūšių DI grindžiamų sprendimų ir priemonių teikėjų įsipareigojimai – skaidrumas ir informacijos teikimas.
DI sistemų naudotojai turi teisę gauti informaciją. Ta teisė taikoma kartu su atitinkamomis pareigomis, pavyzdžiui, pareiga naudotis sistema pagal instrukcijas ir stebėti atitinkamos DI priemonės veikimą. Laikantis šių taisyklių atskaitingi yra visi susiję subjektai.
DI akto 50 straipsnyje (tam tikroms DI sistemoms taikomos skaidrumo pareigos) teigiama: „1. Tiekėjai užtikrina, kad DI sistemos, kurių paskirtis – tiesiogiai sąveikauti su fiziniais asmenimis, būtų suprojektuotos ir sukurtos taip, kad atitinkami fiziniai asmenys būtų informuojami apie tai, kad jie sąveikauja su DI sistema, nebent fiziniam asmeniui, kuris yra pagrįstai informuotas, pastabus ir nuovokus, tai būtų akivaizdu, atsižvelgiant į aplinkybes ir naudojimo kontekstą. “
DI akte laikomasi rizika pagrįsto metodo ir daromas skirtumas tarp didelės rizikos DI sistemų ir kitų sistemų.
Leidinių biuro portalo virtualusis asistentas „Publio“ sąveikauja su fiziniais asmenimis ir atlieka paiešką naudodamas raktinius žodžius, remdamasis Leidinių biuro portale viešai skelbiama informacija. Ta informacija skelbiama remiantis skaidrumo principu, kuriuo grindžiama visų sričių ES politika ir teisės aktai. Virtualusis asistentas negeneruoja naujo turinio, nemanipuliuoja naudotojų sprendimais ir nedaro jiems įtakos – tik pasiūlo paiešką atliekantiems naudotojams galimus filtravimo variantus. Todėl „Publio“ neturi būti laikomas DI akte apibrėžta didelės rizikos sistema.
DI akte nustatyta, kad projektuojant ir paleidžiant veikti DI sistemas turi būti atsižvelgiama į konkrečią riziką, kurią jos gali kelti: 1) manipuliavimo naudojant pasąmonę veikiančius metodus, t. y. metodus, kurių naudotojai nesuvokia, arba 2) pažeidžiamų grupių išnaudojimo, dėl kurio gali būti padaryta psichologinė arba fizinė žala. Griežtesni įpareigojimai skaidrumo srityje bus taikomi sistemoms, kurios i) sąveikauja su žmonėmis, ii) naudojamos emocijoms arba asociacijoms su (socialinėmis) kategorijomis nustatyti remiantis biometriniais duomenimis arba iii) kuria turinį arba juo manipuliuoja (sintetinė sankaita). Nors „Publio“ sąveikauja su fiziniais asmenimis, virtualusis asistentas nėra skirtas emocijoms nustatyti siekiant manipuliuoti ir neturi jokių elementų, dėl kurių tai galėtų įvykti netyčia. Todėl „Publio“ minėtų kriterijų neatitinka.
Apie „Publio“
Terminai ir apibrėžtys
| Terminas | Apibrėžtis |
|---|---|
| Autoritetinių duomenų lentelės | Autoritetinių duomenų lentelės (dar vadinamos vardinių autoritetinių duomenų sąrašais (angl. „Named Authority Lists“, NAL) naudojamos siekiant suderinti ir standartizuoti kodus ir susijusias etiketes, kurie naudojami įvairioje aplinkoje (interneto platformose, sistemose ir programose) bei palengvinti ES institucijų duomenų mainus, pavyzdžiui, vykstant sprendimų priėmimo procesui. Tokių autoritetinių duomenų lentelių pavyzdžiai yra kodifikuoti kalbų, šalių, juridinių asmenų sąrašai. |
| Pokalbių robotas | Pokalbių robotas – dirbtinio intelekto sistema, skirta žmonių pokalbiams imituoti ir bendrauti su naudotojais rašytinės arba sakytinės kalbos priemonėmis. Sistemoje naudojami natūraliosios kalbos apdorojimo (NKA) metodai, skirti naudotojo įvesčiai suprasti ir į ją reaguoti, teikiama automatizuota pagalba, informacija arba atliekamos konkrečios užduotys, grindžiamos iš anksto nustatytomis taisyklėmis ar algoritmais. Pokalbių robotai paprastai naudojami įvairiose taikomosiose programose, pavyzdžiui, pagalbos klientams, virtualiųjų asistentų programose, pokalbių platformose, siekiant palengvinti bendravimą ir tuojau pat atsakyti į naudotojų užklausas. |
| Pokalbių DI | Pokalbių DI – dirbtinio intelekto forma, palengvinanti tikralaikį žmogaus ir kompiuterio pokalbį. |
| Pokalbio eiga | Terminas „pokalbio eiga“ reiškia sklandų ir logišką pokalbių roboto ir naudotojo pokalbį (naudotojo kelią), būdą, kaip pokalbių robotas supranta naudotojo intenciją, pateikia tinkamus atsakymus ir dalyvauja pokalbyje, kad pasiektų naudotojo nurodytus tikslus. |
| Esybė | Šiame kontekste terminas „esybė“ reiškia informaciją, kurią galima gauti iš naudotojo įvesties ir kuri susijusi su naudotojo tikslu, t. y. kuri leidžia suprasti, koks yra naudotojo tikslas. Ta informacija bus identifikuota ir saugoma, kad būtų galima gauti būtent tą informaciją, kurios ieško naudotojas. Esybės pavyzdys gali būti konkretaus straipsnio autorius. |
| ES žodynai, arba „EuroVoc“ | „Eurovoc“ (ES žodynai) – specialus daugiakalbių daugiadalykių autoritetinių duomenų lentelių rinkinys, kurį tvarko Leidinių biuras ir kuris skirtas ES veiklai. Jame pateikiami terminai 24 oficialiosiomis ES kalbomis ir trimis ES šalių kandidačių kalbomis: albanų, makedonų ir serbų. |
| Intencija | Šiame kontekste terminas „intencija“ reiškia tikslą, kuriuo naudotojas raštu arba žodžiu pateikia klausimą arba pastabą (užklausą). Intencija yra idėja arba sąvoka, kuri gali būti įtraukta į naudotojo žinią (pasakymą). Intencijos pavyzdys yra naudotojo noras atlikti paiešką konkrečia tema, ieškoti konkretaus leidinio arba asmens. |
| Kalbos modelis | Kalbos modelis – tam tikros rūšies dirbtinio intelekto programa, skirta natūraliajai kalbai analizuoti ir suprasti. Naudojami statistiniai ir tikimybiniai metodai, kad būtų galima nuspėti, kokie žodžiai ar frazės gali būti pavartoti toliau tam tikrame sakinyje arba teksto atkarpoje. Kitaip tariant, kalbos modelis yra priemonė, kuri gali būti naudojama sakiniams generuoti arba papildyti remiantis įvesties kontekstu ir turiniu. |
| Kalbos supratimas (CLU) | Debesija grindžiama pokalbių DI paslauga, kurią teikiant naudojamas pažangus natūraliosios kalbos supratimas siekiant nustatyti naudotojų ketinimus, nuspėti bendrą prasmę ir gauti iš pokalbių teksto struktūrizuotą informaciją. |
| Didysis kalbos modelis (LLM) | Didysis kalbos modelis (LLM) yra pažangi dirbtinio intelekto sistema, naudojant išsamius tekstinius duomenis išmokyta suprasti ir generuoti žmogaus kalbą. Naudojant didžiuosius kalbos modelius giliojo mokymosi metodais išanalizuojamas kontekstas, nustatomi reikšmės atspalviai ir atpažįstama kalbos elementų struktūra. Tai sudaro sąlygas apdoroti sudėtingas frazes ir pateikti sklandžius, atsižvelgiant į kontekstą tinkamus atsakymus. |
| Mašinų mokymasis | Mašinų mokymasis – dirbtinio intelekto rūšis, leidžianti programinei įrangai mokytis iš ankstesnės praktikos ir grįžtamosios informacijos ir taip tiksliau prognozuoti rezultatus, nors nėra programuota būtent tai daryti. |
| Natūraliosios kalbos apdorojimas | Natūraliosios kalbos apdorojimas (NKA) – dirbtinio intelekto (DI) sritis, suteikianti kompiuteriams galimybę analizuoti ir suprasti tiek rašytinę, tiek sakytinę žmogaus kalbą. |
| Paieškos kelias | Paieškos kelias yra sąveikų seka, kuri klostosi naudotojui ieškant konkrečios informacijos. Tai procesas, per kurį naudotojui pateikiama klausimų ir atsakymų, kad būtų galima nustatyti ir įvykdyti paieškos intenciją. Pokalbių roboto paieškos kelio elementai: suprasti naudotojo užklausą, gauti reikiamą informaciją iš duomenų arba žinių bazės ir pateikti informaciją naudotojui taip, kad ji būtų lengvai suprantama ir atitiktų naudotojo poreikius. |
| Naudotojo kelias | Asmens patirtis per vieną seansą, kai naudojamasi interneto svetaine ar taikomąja programa, kurią sudaro veiksmų, atliktų siekiant toje svetainėje ar taikomojoje programoje konkretaus tikslo, seka. |
| Pasakymas | Naudotojo įvestis. Tai gali būti bet koks per pokalbį parašytas arba pasakytas pranešimas. Vieną pasakymą gali sudaryti vienas žodis arba keli žodžiai, pavyzdžiui, klausimas arba sakinys. |
Kas yra „Publio“?
Leidinių biuro portalo virtualusis asistentas „Publio“ yra DI priemonė, kuri sąveikauja su fiziniais asmenimis ir atlieka paiešką naudodama raktinius žodžius, remdamasi Leidinių biuro portale viešai skelbiama informacija. „Publio“ derina pokalbių dirbtinio intelekto metodus, tokius kaip natūraliosios kalbos apdorojimas ir mašinų mokymasis, su interaktyviu balso atpažinimu ir tradicinėmis paieškos sistemomis, kad padėtų naudotojams rasti ES leidinius, ES teisės aktus ir kontaktinius asmenis ES institucijose.
Virtualusis asistentas sudaro sąlygas galutinių naudotojų ir OP portalo pokalbiams žodžiu arba raštu. Šiuo metu virtualiojo asistento paslaugos teikiamos anglų, prancūzų ir ispanų kalbomis. Naudotis virtualiojo asistento paslaugomis gali visi. Be to, jis siūlo skaitymo negalią turinčių asmenų poreikius atitinkantį sprendimą ir taip didina prieinamumą. Jis suteikia galimybę atlikti šnekamąją paiešką. Tai naujas paieškos būdas, kai naudotojas dirbtiniu intelektu grindžiamam balso asistentui gali sakyti ištisus sakinius, kaip tai darytų per įprastą pokalbį, o balso asistentas pateikia atsakymus. Naudotojo ir virtualiojo asistento sąveika įgyja pokalbio formą.
Kokius duomenis naudoja „Publio“?
„Publio“ naudoja Leidinių biuro portale viešai skelbiamą informaciją. Ta informacija skelbiama vadovaujantis skaidrumo principu, taikomu visų sričių ES politikai ir teisės aktams. „Publio“ naudoja šią medžiagą ir Leidinių biuro portalo klasifikatorius ir kategorijas, pavyzdžiui, „Eurovoc“ temas, autorius arba formatą, kad kreiptų pokalbį ir padėtų naudotojui atlikti paiešką trijuose pagrindiniuose Leidinių biuro portalo rinkiniuose: ES leidinių, ES teisės ir Oficialiojo ES katalogo („EU Whoiswho“).
„Publio“ naudoja esamą kalbos modelį, kad suprastų naudotojų užduodamus klausimus ir padėtų naudotojams per visą paiešką. „Publio“ kalbos modelis remiantis naudotojų atsiliepimais nuolat tobulinamas ir mokomas, kad būtų patenkinti naudotojų lūkesčiai ir atsižvelgta į naudotojų indėlio trimis palaikomomis kalbomis įvairovę.
Šis mokymas apima daug „Publio“ pagrindinės sistemos komponentų:
- iš anksto nustatytus pasakymų, susijusių su įvairiomis galimomis intencijomis, rinkinius, kad „Publio“ galėtų pirmiausia suprasti galutinį naudotojo tikslą, o tada padėti naudotojui palaipsniui to tikslo siekti;
- iš anksto nustatytus fiksuotus klausimus, kuriuos „Publio“ „supranta“ ir gali pateikti naudotojams iš anksto nustatytus atsakymus. (Pavyzdys: Kaip galiu užsisakyti leidinių?);
- mašinų išmoktas esybes, kurias „Publio“ gali nustatyti ir kurios gali būti naudojamos „Publio“ antraeiliuose procesuose siekiant nustatyti paieškos parametrus, pateikti tikslesnius paieškos rezultatus arba parinktis, kad paiešką būtų galima toliau tikslinti. Šios esybės grindžiamos esama duomenų klasifikacija ir kategorijomis, pavyzdžiui, tezauru „Eurovoc“ arba kitomis „Eurovoc“ tvarkomomis autoritetinių duomenų lentelėmis. Tai autoriai, formatai, kalbos, ES įstaigos (organizacijos), funkciniai vaidmenys ES viešojoje tarnyboje ir t. t. Tuo remdamasis „Publio“, pavyzdžiui, gali iš naudotojo užklausos suprasti, kad naudotojas ieško leidinio konkrečia tema arba konkretaus autoriaus leidinio.
Kaip „Publio“ veikia?
„Publio“ naudojasi funkcija „Conversational Language Understanding“ (CLU) (4 priedėlis) ir didžiuoju kalbos modeliu (LLM) pagrįsta esybės išskyrimo sistema, kad galėtų tiksliai ir veiksmingai apdoroti naudotojo įvestį (rašytinę arba sakytinę).
CLU pateikia pradines įžvalgas apie naudotojo intenciją ir esybes, o sudėtingesnių užklausų atveju LLM komponentas pagerina esybės atpažinimą ir taip užtikrina geresnius frazių reikšmės atspalvių supratimo arba atsakymo į sudėtingas užklausas rezultatus. Remdamasis atpažinta intencija ir esybėmis, „Publio“ pradeda pritaikytą pokalbį, kad padėtų naudotojams keliais paprastais žingsniais pasiekti norimą rezultatą.
Šiuo metu „Publio“ naudoja 4 pagrindines pokalbių eigas:
- dokumentų paieškos, kad padėtų naudotojams ieškoti ES leidinių arba ES teisinių dokumentų;
- asmenų paieškos, kad padėtų naudotojams ieškoti ES institucijose dirbančių tarnautojų;
- organizacijų paieškos, kad padėtų naudotojams ieškoti ES įstaigų (organizacijų);
- klausimų ir atsakymų, kad pateiktų iš anksto nustatytus atsakymus į dažnai užduodamus klausimus.
Jei atpažįstama paieškos eiga, virtualusis asistentas padės naudotojui ieškoti dokumento, asmens ar organizacijos užduodamas paprastus klausimus ir, atsižvelgdamas į naudotojo atsakymą, pasiūlys filtravimo galimybes.
Klausimų ir atsakymų eigos atveju naudojamas Leidinių biuro darbuotojų tvarkomas dažnai užduodamų klausimų ir iš anksto nustatytų atsakymų į juos sąrašas. Jei atpažįstama klausimų ir atsakymų intencija ir konkretus naudotojo klausimas labai panašus į vieną iš sistemoje saugomų klausimų, naudotojui bus tiesiogiai pateiktas tinkamas atsakymas. Pavyzdžiai:
- Jei užklausoje „Noriu atsisiųsti failą“ atpažįstama klausimų ir atsakymų intencija, asistentas atsakys: „Kad atsisiųstumėte dokumentą, eikite į leidinio duomenų puslapį ir spustelėkite mygtuką „Atsisiuntimas ir kalbos“.
- Jei užklausoje „Kur galiu rasti dokumentų vaikams?“ atpažįstama klausimų ir atsakymų intencija, asistentas atsakys: „Leidinių vaikams yra „Vaikų kampelyje“.
Klausimus naudotojai gali užduoti raštu arba žodžiu. Pokalbių robotas užregistruoja garsinius įvesties duomenis (naudotojo sakomus klausimus) ir siunčia juos į sakytinės kalbos atpažinimo sistemą, kuri sakytinę kalbą paverčia rašytine. Garsinė įvestis apdorojama naudojantis „Microsoft Azure“ sakytinės kalbos pavertimo rašytine paslauga (5 priedėlis). Tuomet „Publio“, prieš pateikdamas atsakymą ir raštu, ir žodžiu sintezuotu balsu, pateikia garsinius įvesties duomenis sakytinės kalbos atpažinimo sistemos interpretuojamais žodžiais. Šie mainai įvyksta akimirksniu (iš karto) ir yra trumpalaikiai (nelieka jokių pėdsakų).
Kaip „Publio“ analizuoja klausimą ir siūlo rezultatus?
„Publio“ nenaudoja nei LLM, nei jokios kitos generatyvinio DI technologijos naudotojams teikiamiems atsakymams generuoti. Visi „Publio“ pranešimai rengiami naudojant iš anksto nustatytus šablonus. „Publio“ naudoja mašinų mokymosi kalbos modelį, kuris parengiamas, kad išmoktų atpažinti naudotojo įvesties duomenis ir į juos reaguoti. Šis modelis naudojamas naudotojo pranešimui arba užklausai tvarkyti, pranešimo tikslui nustatyti ir tinkamam atsakymui pateikti. „Publio“ mokymo procese mašinų mokymosi modeliui pateikiama daug paženklintų mokomųjų duomenų, įskaitant naudotojų įvesties ir atitinkamų intencijų pavyzdžius bei tikėtinus atsakymus.
„Publio“ naudoja natūraliosios kalbos apdorojimą, parengtą kalbos modelį ir LLM, kad suprastų naudotojo intenciją ir iš naudotojo klausimo išrinktų atpažintas esybes (pvz., paieškos terminą, temą, autorių, dokumento datą, dokumento formatą). Naudodamasis šiomis esybėmis „Publio“ atlieka paiešką ir pateikia jos rezultatą.
Jei paieškos rezultatų per daug, „Publio“ tęsia pokalbį užduodamas naudotojui papildomų klausimų, kad galėtų filtruoti rezultatus naudodamasis kitomis esybėmis ir taip paiešką susiaurintų.
„Publio“ formuluojami klausimai skirti tik tam, kad būtų galima nustatyti naudotojo intenciją ir tikslą, tinkamai suformuluoti Leidinių biuro portalo skelbiamame turinyje atliekamos paieškos užklausą. „Publio“ siūlomi rezultatai grindžiami vien tik šiuo turiniu.
Naudotojų atsiliepimai
Per pokalbį galutinis naudotojas gali bet kuriuo metu pateikti teigiamą, neutralų arba neigiamą atsiliepimą apie tai, kaip jam sekėsi naudotis „Publio“. Tai gali būti atsiliepimas, kurį naudotojas bet kada gali pateikti savo iniciatyva arba po kelių neaktyvumo sekundžių automatiškai iškilus iškylančiajam langui, kuriame naudotojo prašoma pateikti atsiliepimą. Be to, klausimai, kuriuos „Publio“ neteisingai suprato, automatiškai registruojami ir juos periodiškai tvarko Leidinių biuro darbuotojų grupė. Tiek naudotojų atsiliepimai, tiek „Publio“ netinkamai suprastų klausimų analizė naudojami kalbos modeliui permokyti, siekiant nuolat tobulinti galutiniams naudotojams teikiamas paslaugas.
Asmens duomenų tvarkymas
Leidinių biuro portale esantys duomenys tvarkomi laikantis ES bendrojo duomenų apsaugos reglamento (BDAR) ir Reglamento dėl ES institucijų, agentūrų ir įstaigų atliekamo asmens duomenų tvarkymo (6 priedėlis).
„Publio“ nelaiko, nesaugo ir nededa į archyvą jokių elementų – nei naudotojų įvesčių, nei „Publio“ atsakymuose pateiktų duomenų.
Surinkti atsiliepimai nuasmeninami taip, kad jų nebūtų galima susieti su jais pateikusiais naudotojais.
Jokie asmens duomenys nėra jokiu įmanomu būdu naudojami automatizuotam sprendimų priėmimui, atsekamumui ar profiliavimui. Kai esybei išskirti naudojami didieji kalbos modeliai (LLM), vieninteliai duomenys, kuriais keičiasi „Publio“ ir LLM, yra naudotojo klausimas ir CLU sugeneruotas pirminis esybės išskyrimo rezultatas. Nesidalijama jokiais naudotojo asmens duomenimis, jie neperduodami.
Visų „Publio“ naudojamų paslaugų prieglobą teikia Europos duomenų centrai, visas duomenų tvarkymas atitinka ES duomenų privatumo taisykles.
Dabartiniai apribojimai
- Balsu sakomo vardo ir pavardės transkripcija. Nors dauguma vardų ir pavardžių suprantami ir užrašomi teisingai, vardų ir pavardžių išskyrimas grindžiamas mašinų mokymusi ir nėra visiškai tikslus. Dėl CLU apribojimų kai kurie vardai ir pavardės nėra tinkamai išskiriami net ir po to, kai modelis mokomas naudojant konkrečius pavyzdžius iš duomenų rinkinio.
- Datos prancūzų ir ispanų kalbomis. Sudėtingesniuose tekstuose prancūzų ir ispanų kalbomis datos suprantamos blogiau. Pavyzdžiui, tekste ispanų kalba metai bus atpažinti be papildomo konteksto, jei bus vartojama „entre 2016 y 2017“, tačiau jie nebus atpažinti, jei bus pavartota „entre el año 2019 y 2020“.
- Sakytinės kalbos atpažinimas vyksta tik viena kalba vienu metu.
- Sakytinės kalbos atpažinimas neveikia tarimo paraidžiui režimu, t. y. nėra funkcijos, kuri leistų naudotojams tarti žodžius paraidžiui, kad jie būtų tiksliai užrašyti.
- Pavardės esybės atpažinimas prastai veikia ilguose sakiniuose, kai ji vartojama kartu su „Mrs“ arba „Miss“.
Europos Sąjungos leidinių biuras, 2023 m. gegužės 16 d.
1. Skelbiama adresu https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/ethics-guidelines-trustworthy-ai.
2. Septyni reikalavimai, kuriuos turi atitikti patikimas dirbtinis intelektas: 1) žmogiškasis veiksnys ir žmogaus atliekama priežiūra; 2) techninis patvarumas ir saugumas; 3) privatumas ir duomenų valdymas; 4) skaidrumas; 5) įvairovė, nediskriminavimas ir teisingumas; 6) visuomenės ir aplinkos gerovė; 7) atskaitomybė.
Europos Parlamento ir Tarybos reglamentas, kuriuo nustatomos suderintos dirbtinio intelekto taisyklės (Dirbtinio intelekto aktas) ir iš dalies keičiami tam tikri Sąjungos teisėkūros procedūra priimti aktai. Priimtą ir pasirašytą aktą rasite čia.
4. https://language.cognitive.azure.com/clu/projects/
5. https://query.prod.cms.rt.microsoft.com/cms/api/am/binary/RE5cCGB.
6. Reglamentas (ES) 2016/679 (OL L 119, 2016 5 4, p. 1–88) ir Reglamentas (ES) 2018/1725 (OL L 295, 2018 11 21, p. 39–98).