Vanlige spørsmål om ansvarlig kunstig intelligens for Copilot i Viva Engage

Hva er Microsoft 365 Copilot i Viva Engage?

Microsoft 365 Copilot i Viva Engage gir tilgang til teknologi for stor språkmodell (LLM), som er en type teknologi som du kan be om å utføre språkbaserte oppgaver for deg, på samme måte som du kan spørre en person.

Copilot lærer fra fellesskapene, kampanjene og interessene dine for å komme med tilpassede forslag til hva du kanskje vil legge inn, og hvor du kan dra nytte av å engasjere deg.

Hva kan Copilot i Viva Engage gjøre?

Copilot i Viva Engage kan hjelpe deg med følgende:

• Idémyldring om hva du skal legge inn, hvor du skal legge inn, og poeng å inkludere i innlegget.

• Angi en mal, utkast til innhold 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 hjelper deg med informasjonen og samarbeidet du trenger for å utnytte Viva Engage for å oppnå de profesjonelle målene dine.

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 ved hjelp av disse viktige måledataene:

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

• Brukertilfredshet: For å måle brukertilfredsheten utførte vi brukerundersøkelser og samlet inn tilbakemeldinger for å vurdere hvor fornøyde brukere var med hjelp fra kunstig intelligens-systemet.

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

Vi utførte øvelser med simulert fiende og inviterte eksterne eksperter og testere til å finne sårbarheter eller bias 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 brukere. Ved å bruke en kombinasjon av intern evaluering, tilbakemeldinger fra brukere og ekstern testing, har vi som mål å sikre nøyaktigheten, rimeligheten og generalisering av Copilot i Engage drevet av GPT.

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 kalibrert på data fra før 2021. Den gir ikke relevante svar hvis et spørsmål krever kunnskap om verden etter 2021.

Hvilke driftsfaktorer og innstillinger gir en effektiv og ansvarlig bruk av Copilot i Viva Engage?

Copilot i Engage er utformet med et robust filtersystem som proaktivt blokkerer støtende språk og hindrer generering av forslag i sensitive kontekster. Vi gjør den bedre til å oppdage og fjerne støtende innhold generert av Copilot i Engage og håndtere tendensiøse, diskriminerende eller krenkende utdata. 

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

Finn ut mer

Kom i gang med Copilot i Viva Engage

Samarbeid med Copilot i Viva Engage om innlegg og artikler

Delta mer med forslag fra Copilot i Viva Engage

Konfigurere Copilot i Viva Engage | Microsoft Learn