สรุป: เรียน AI และใช้ให้ปลอดภัย

งานจริงและผลลัพธ์ที่ต้องการ งานจริงช่วยเลือกความรู้และหลักฐานที่จำเป็น

คาดการณ์ ลงมือ ตรวจ และอธิบาย retrieval และ feedback ทำให้เห็นว่าทำได้จริง

การสุ่ม token, temperature, context และรุ่นโมเดล ระบบเชิงความน่าจะเป็นต้องวัดหลายครั้งเมื่อความสม่ำเสมอสำคัญ

ลด/ปกปิดและใช้ระบบที่องค์กรอนุมัติ ลดความเสี่ยงและทำตามกระบวนการ PDPA ขององค์กร

ไม่ได้ ต้องมีหลักฐานและ due process detector มี false positive และไม่พิสูจน์ผู้เขียน

ข้อมูล สิทธิ์ เงื่อนไขบริการ และ audit องค์กรต้องรู้ผู้ประมวลผลข้อมูลและควบคุมบัญชีได้