# Models, context i respostes incorrectes

Taiga Learning · Fitxa
https://taiga.training/ca/lessons/models-context/

Feu servir informació fictícia o aprovada. No poseu secrets en aquesta fitxa.

## Objectius d'aprenentatge
- Separar la capacitat del model de l'accés als fets actuals.
- Reconèixer quan una restricció absent canvia una resposta que, altrament, semblaria plausible.
- Demanar evidències que es puguin inspeccionar.

## Exercici
Trieu una funció petita que entengueu. Utilitzeu codi sense informació sensible.
1. Demaneu a una eina d'IA aprovada que expliqui la funció.
2. Proporcioneu el codi que la crida i una prova fallida.
3. Demaneu a l'eina que revisi l'explicació.
4. Anoteu l'afirmació que ha canviat i l'evidència que l'ha fet canviar.
5. Anoteu qualsevol incertesa que encara quedi.

## La vostra resposta
- Escenari i abast:
- Hipòtesis i preguntes obertes:
- Resposta o decisió proposada, amb motius:

## Verifiqueu la vostra resposta
| Afirmació o criteri | Evidències o prova | Resultat o mancança | Responsable |
| --- | --- | --- | --- |
| | | | |
| | | | |
| | | | |

## Acció següent
- Acció, responsable i data:
- Quan revisareu aquesta resposta?

## Principi que cal retenir
Una sortida útil necessita capacitat i informació correcta sobre la tasca. Una explicació clara no acredita que el model hagi comprovat les seves hipòtesis.

## Fonts
- [NIST: Generative AI Profile, AI 600-1](https://doi.org/10.6028/NIST.AI.600-1)

Aquesta fitxa dona suport a l'aprenentatge. Completar-la no autoritza, per si sol, un canvi a producció.