# Modeller, kontekst og forkerte svar

Taiga Learning · Arbejdsark
https://taiga.training/da/lessons/models-context/

Brug fiktive eller godkendte oplysninger. Skriv ikke secrets i arbejdsarket.

## Læringsmål
- Skeln mellem modellens evner og dens adgang til aktuelle fakta.
- Se, hvornår en manglende begrænsning ændrer et ellers plausibelt svar.
- Bed om dokumentation, du kan undersøge.

## Øvelse
Vælg en lille funktion, som du forstår. Brug kode uden følsomme oplysninger.
1. Bed et godkendt AI-værktøj om at forklare funktionen.
2. Tilføj den kaldende kode og én fejlslagen test.
3. Bed værktøjet om at revidere forklaringen.
4. Notér den ændrede påstand og den dokumentation, der ændrede den.
5. Notér den usikkerhed, der stadig er tilbage.

## Dit svar
- Scenarie og omfang:
- Antagelser og åbne spørgsmål:
- Foreslået svar eller beslutning med begrundelser:

## Verificér dit svar
| Påstand eller kriterium | Dokumentation eller test | Resultat eller mangel | Ansvarlig |
| --- | --- | --- | --- |
| | | | |
| | | | |
| | | | |

## Næste handling
- Handling, ansvarlig og dato:
- Hvornår vil du gennemgå dette svar?

## Princip at huske
Brugbare resultater kræver både evner og de rigtige oplysninger om opgaven. En klar forklaring dokumenterer ikke, at modellen har kontrolleret sine antagelser.

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

Arbejdsarket understøtter læring. Gennemførelse autoriserer ikke i sig selv en produktionsændring.