# Modele, context și răspunsuri incorecte

Taiga Learning · Fișă de lucru
https://taiga.training/ro/lessons/models-context/

Folosiți informații fictive sau aprobate. Nu puneți secrete în această fișă de lucru.

## Obiective de învățare
- Separați capacitatea modelului de accesul la fapte actuale.
- Recunoașteți când o constrângere lipsă schimbă un răspuns altfel plauzibil.
- Cereți dovezi pe care le puteți inspecta.

## Exercițiu
Alegeți o funcție mică pe care o înțelegeți. Folosiți cod fără informații sensibile.
1. Cereți unui instrument AI aprobat să explice funcția.
2. Furnizați codul apelant și un test eșuat.
3. Cereți instrumentului să își revizuiască explicația.
4. Notați afirmația modificată și dovezile care au schimbat-o.
5. Notați orice incertitudine rămasă.

## Răspunsul dumneavoastră
- Scenariu și domeniu:
- Ipoteze și întrebări deschise:
- Răspuns sau decizie propusă, cu motive:

## Verificați răspunsul
| Afirmație sau criteriu | Dovadă sau test | Rezultat sau lipsă | Responsabil |
| --- | --- | --- | --- |
| | | | |
| | | | |
| | | | |

## Acțiunea următoare
- Acțiune, responsabil și dată:
- Când veți reevalua acest răspuns?

## Principiu de reținut
Un rezultat util necesită atât capacitate, cât și informații corecte despre sarcină. O explicație clară nu dovedește că modelul și-a verificat ipotezele.

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

Această fișă de lucru sprijină învățarea. Completarea ei nu autorizează singură o modificare în producție.