Programkort: Microsoft Copilot (til organisationer)

Hvad er et program- eller platformskort?

Microsofts program- og platformskort er beregnet til at hjælpe dig med at forstå, hvordan vores AI-teknologi fungerer, de valg, som programejere kan foretage, der påvirker programmets ydeevne og funktionsmåde, og vigtigheden af at overveje hele programmet, herunder teknologien, brugerne og miljøet. Applikationskort oprettes til AI-applikationer, og platformskort oprettes til AI-platformstjenester. Disse ressourcer kan understøtte udviklingen eller installationen af dine egne programmer og kan deles med brugere eller interessenter, der påvirkes af dem.

Som en del af sin forpligtelse til ansvarlig AI overholder Microsoft seks kerneprincipper: retfærdighed, pålidelighed og sikkerhed, beskyttelse af personlige oplysninger og sikkerhed, inklusion, gennemsigtighed og ansvarlighed. Disse principper er integreret i Standard for ansvarlig kunstig intelligens, som vejleder teams i at designe, bygge og teste AI-applikationer. Program- og platformskort spiller en vigtig rolle i operationaliseringen af disse principper ved at tilbyde gennemsigtighed omkring funktioner, tilsigtet brug og begrænsninger. For yderligere indsigt opfordres læserne til at udforske Microsofts gennemsigtighedsrapport om ansvarlig AI og enten Adfærdskodeks for Microsoft Enterprise AI Services (for organisationer) eller afsnittet Ordensregler i Microsoft-serviceaftalen (for enkeltpersoner), som begge beskriver, hvordan man engagerer sig med kunstig intelligens på en ansvarlig måde.

Oversigt

Microsoft Copilot er et produktivitetsværktøj, der er drevet af kunstig intelligens, og som hjælper med at forbedre din kreativitet, produktivitet og færdigheder ved hjælp af store sprogmodeller og indhold, som du har adgang til. Den giver intelligent hjælp i realtid ved at arbejde sammen med populære Microsoft 365-apps og -tjenester, såsom Word, Excel, PowerPoint, Outlook, Teams og meget mere.

På arbejdet kan du f.eks. få Microsoft Copilot til at opsummere et Teams-møde, som du er gået glip af. Derhjemme kan du bruge Microsoft Copilot til at oprette et slideshow ved hjælp af billeder fra din familieferie.

Du kan få flere oplysninger til organisationer under Microsoft Copilot-oversigt og Microsoft Copilot-hubben. Enkeltpersoner kan se hjælp og læring til Microsoft Copilot.

Vigtige udtryk

Følgende tabel indeholder en ordliste over vigtige udtryk, der er relateret til Microsoft Copilot.

Vigtige funktioner eller egenskaber

De vigtigste funktioner og egenskaber i følgende tabel beskriver, hvad Microsoft Copilot er designet til at gøre, og hvordan det fungerer på tværs af understøttede opgaver.

Mulighed for udvidelse og tilpasning

Funktionen Agent Builder i Microsoft Copilot og Copilot Studio er værktøjer til at bygge sikre, skalerbare og intelligente agenter, der fungerer på tværs af Microsoft 365 og line of business-systemer. Begge værktøjer giver dig mulighed for at oprette agenter, men de tjener forskellige behov. Brug funktionen Agentgenerator, hvis du hurtigt vil oprette en agent til dig selv eller et lille team ved hjælp af naturligt sprog og eksisterende indhold. Vælg Copilot Studio, hvis du har brug for en agent til en bredere målgruppe, eller hvis agenten har brug for avancerede funktioner som f.eks. arbejdsprocesser med flere trin eller brugerdefinerede integrationer. Du kan få mere at vide under Vælg mellem Microsoft Copilot og Copilot Studio for at opbygge din agent og deklarative agenter til Microsoft Copilot.

For udviklere indeholder SDK til Microsoft 365-agenter værktøjer til at opbygge agenter, der arbejder tæt sammen med Microsoft 365-apps og -tjenester.

Tilsigtet anvendelse

Microsoft Copilot kan bruges i flere scenarier på tværs af en række brancher. Nogle eksempler på use cases omfatter:

• Chat og samtaleinteraktion og oprettelse: Brugerne kan interagere med Microsoft Copilot Chat og generere svar, der er hentet fra dokumenter, der er tillid til, f.eks. intern virksomhedsdokumentation eller teknisk supportdokumentation.
• Søg: Brugerne kan søge i pålidelige kildedokumenter, f.eks. intern virksomhedsdokumentation.
• Opsummering: Brugere kan sende indhold, der skal opsummeres for foruddefinerede emner, der er indbygget i programmet. Eksempler omfatter opsummering af Teams-chats, mails, websider og Word-dokumenter.
• Skrivehjælp til specifikke emner: Brugere kan oprette nyt indhold eller omskrive indhold, der er indsendt af brugeren som en skrivehjælp til forretningsindhold eller foruddefinerede emner. Det kan f.eks. være at lave udkast til mails i Microsoft Outlook eller skrive indhold i Microsoft Word.
• Undertekster eller transskription: Brugere kan transskribere lydfiler til tekst for at opnå forståelse af naturligt sprog eller analytiske opgaver som opsummering. Eksempler omfatter Teams-mødetransskriptioner og videoer i Microsoft Clipchamp-videoafspilleren.

Microsoft giver detaljeret vejledning med fokus på almindelige use cases og scenarier for at hjælpe kunderne med at fremskynde ibrugtagningen af Microsoft Copilot-funktioner i deres organisationer. Få mere at vide i Microsoft Scenariebibliotek – Microsoft Adoption.

Modeller og træningsdata

Microsoft Copilot udnytter en række modeller med kunstig intelligens til at styrke den oplevelse, som brugerne ser, f.eks. følgende eksempler:

• GPT-modeller (Generative Pre-Trained Transformers) leveret af Microsoft (Azure OpenAI Service)
• Claude Opus- og Claude Sonnet-modeller leveret af Anthropic
• GPT-modeller leveret af OpenAI

Du kan få mere at vide om de data, der bruges til at træne disse modeller bag Microsoft Copilot, i følgende ressourcer:

• Gennemsigtighedsnote for Azure OpenAI
• Anthropic: Model systemkort
• OpenAI: Sikkerhedshub for udrulning

Microsoft Copilot bruger en kombination af LLM'er til at opsummere, forudsige og generere indhold, herunder modeller leveret af Microsoft (Azure OpenAI Service), Anthropic og OpenAI. Dette giver os mulighed for at matche de specifikke behov for hver funktion – f.eks. hastighed, kreativitet – til den rigtige model, så Microsoft Copilot kan levere intelligent hjælp i realtid, der giver brugerne mulighed for at forbedre deres kreativitet, produktivitet og færdigheder. Du kan finde yderligere oplysninger om de LLM'er, der leveres til Microsoft af OpenAI, i deres offentlige dokumentation på Models - OpenAI API.

Ydeevne

I mange AI-systemer defineres ydeevne ofte i forhold til nøjagtighed – det vil sige, hvor ofte AI-systemet tilbyder en korrekt forudsigelse eller output. Med Microsoft Copilot kan to forskellige brugere se på det samme output og have forskellige meninger om, hvor nyttigt eller relevant det er, hvilket betyder, at ydeevnen for disse systemer skal defineres mere fleksibelt. Vi anser generelt ydeevne for at betyde, at programmet fungerer, som brugerne forventer.

Sådan fungerer Microsoft Copilot

• Microsoft Copilot modtager en inputprompt fra en bruger i en app, f.eks. Word eller PowerPoint. Du kan finde en liste over understøttede sprog under Understøttede sprog til Microsoft Copilot.
• Microsoft Copilot behandler derefter prompten, hvilket forbedrer promptens specificitet, for at hjælpe brugeren med at få svar, der er relevante og handlingsrettede for deres specifikke opgave. Prompten kan indeholde tekst fra inputfiler eller andet indhold, der er registreret af Microsoft Copilot ved hjælp af Microsoft Graph, og Microsoft Copilot sender denne prompt til LLM til behandling. Microsoft Copilot får kun adgang til data, som en individuel bruger har eksisterende adgang til, baseret på f.eks. eksisterende rollebaserede adgangskontrolelementer i Microsoft 365.
• Microsoft Copilot tager svaret fra LLM og efterbehandler det. Denne efterbehandling omfatter andre jordforbindelseskall til Microsoft Graph, ansvarlige AI-kontroller, f.eks. indholdsklassificeringer, kontrol af sikkerhed, overholdelse og beskyttelse af personlige oplysninger og kommandogenerering.
• Microsoft Copilot returnerer svaret til appen, hvor brugeren kan gennemse og vurdere svaret.

Data, der er lagret om brugerinteraktioner med Microsoft Copilot, krypteres og bruges ikke til at træne fundamentmodeller (herunder dem, der bruges af Microsoft Copilot) fra modeludbydere såsom Microsoft (Azure Open AI Service), Anthropic eller OpenAI. Du kan få flere oplysninger under Data, Beskyttelse af personlige oplysninger og Sikkerhed for Microsoft Copilot.

Sådan genererer Microsoft Copilot svar uden webindhold eller organisationsdata

Microsoft Copilot kræver ikke webindhold eller organisationsdata for at kunne give et svar, men disse oplysninger kan hjælpe med at forbedre kvaliteten, nøjagtigheden og relevansen af svaret. Når du svarer uden web- eller organisationsdata, er Microsoft Copilot kun afhængig af sine LLM'er til at forstå prompter og generere svar. Processen involverer fortolkning af inputtet, udnyttelse af modellens interne videnbase og finjustering af svaret for at gøre det kontekstafhængigt passende.

Begrænsninger

Det er afgørende at forstå Microsoft Copilot's begrænsninger for at fastslå, at det bruges inden for sikre og effektive grænser. Selvom vi opfordrer kunderne til at bruge Microsoft Copilot i deres innovative løsninger eller programmer, er det vigtigt at bemærke, at Microsoft Copilot ikke er udviklet til alle mulige scenarier. Vi opfordrer brugerne til at henvise til enten ordensreglerne for Microsoft Enterprise AI Services (for organisationer) eller afsnittet Ordensregler i Microsoft-serviceaftalen (for enkeltpersoner) samt følgende overvejelser, når de vælger en use case:

• Kompatibilitet: Mens Microsoft Copilot er designet til at arbejde problemfrit med Microsoft 365-programmer, kan der være begrænsninger eller problemer med kompatibilitet i visse miljøer, især med tredjepartsapps (ikke-Microsoft) og tilpassede konfigurationer eller konfigurationer, der ikke er standard.

• Tilpasning og fleksibilitet: Selvom Microsoft Copilot kan skræddersys, er der begrænsninger for, hvor meget den kan tilpasses, så den passer til specifikke organisatoriske behov eller arbejdsprocesser. Organisationer kan opleve, at visse funktioner eller svar er stive eller ikke helt i overensstemmelse med organisationens krav.

• Afhængighed af internetforbindelse: Microsoft Copilot er afhængig af internetforbindelse for at fungere. Enhver afbrydelse i forbindelsen kan påvirke tilgængeligheden og ydeevnen af tjenesten.

• Brugertræning og -indføring: Effektiv brug af Microsoft Copilot kræver, at brugerne forstår dens funktioner og begrænsninger. Der kan være en indlæringskurve, og brugerne skal oplæres til effektivt at interagere med og drage fordel af tjenesten.

• Ressourceintensitet: Kørsel af avancerede modeller med kunstig intelligens kræver betydelige beregningsressourcer, hvilket kan påvirke ydeevnen, især i miljøer med begrænsede ressourcer. Brugere kan opleve ventetid eller problemer med ydeevnen i spidsbelastningsperioder.

• Bias, stereotyper og ujordet indhold: På trods af intensiv træning udført af OpenAI og Anthropic og Microsofts implementering af ansvarlige AI-kontroller på både brugerprompter og LLM-output, er AI-tjenester fejlbarlige og sandsynlige. Dette gør det udfordrende at blokere alt upassende indhold, hvilket fører til potentielle bias, stereotyper eller ujordnærhed i indhold genereret af kunstig intelligens. Du kan få mere at vide om de kendte begrænsninger for indhold genereret af kunstig intelligens i følgende ressourcer:

  • Gennemsigtighedsnote for Azure OpenAI
  • Anthropic: Model systemkort
  • OpenAI: Sikkerhedshub for udrulning

• Understøttede sprog: I øjeblikket understøtter Microsoft Copilot færre sprog end Microsoft 365. Hvis det sprog, du bruger eller anmoder om i din prompt, ikke understøttes i øjeblikket, får du vist en fejlmeddelelse. Du kan få flere oplysninger under Understøttede sprog til Microsoft Copilot.

• Potentiel betydelig fysisk eller psykisk skade på en person. Undgå brug eller misbrug af systemet, der kan resultere i betydelig fysisk eller psykisk skade på en person. Scenarier, der diagnosticerer patienter eller ordinerer medicin, har f.eks. potentiale til at forårsage betydelig skade.

• Følgevirkninger på livsmuligheder eller juridisk status. Undgå brug eller misbrug af systemet, der kan have en deraf følgende indvirkning på livsmuligheder eller juridisk status. Eksempler omfatter scenarier, hvor systemet med kunstig intelligens kan påvirke en persons juridiske status, juridiske rettigheder eller deres adgang til kredit, uddannelse, beskæftigelse, sundhedspleje, bolig, forsikring, sociale velfærdsydelser, tjenester, muligheder eller de vilkår, hvorpå de leveres.

• Domæner eller brancher med høj indsats. Overvej omhyggeligt use cases i domæner eller brancher med høj indsats. Eksempler, men er ikke begrænset til medicinsk eller økonomisk.

Evalueringer

Evalueringer af ydeevne og sikkerhed vurderer, om AI-applikationer fungerer pålideligt og sikkert, ved at undersøge faktorer som jordforbindelse, relevans og sammenhæng, samtidig med at risiciene for at generere skadeligt indhold identificeres. Følgende evalueringer blev udført med sikkerhedskomponenter, der allerede er på plads, som også er beskrevet i Sikkerhedskomponenter og afbødninger.

Evaluering af ydeevne og kvalitet

Evalueringer af ydeevnen for AI-programmer er afgørende for at forbedre deres pålidelighed i programmer i den virkelige verden. Målepunkter som svarrelevans, nøjagtighed og jordbundethed hjælper med at vurdere nøjagtigheden og konsistensen af AI-genererede output, så de understøttes faktuelt i scenarier med jordnært indhold, er kontekstafhængigt relevante og logisk strukturerede. For Microsoft Copilot gennemfører vi jævnligt grundige kvalitetsevalueringer på tværs af flere målepunkter såsom relevans, nøjagtighed og jordforbindelse.

Metoder til evaluering af ydeevne og kvalitet

Microsoft Copilot blev evalueret ved hjælp af tekst- og billedbaserede scenarier, der afspejler, hvordan brugerne arbejder på tværs af Microsoft 365-apps. Evalueringer af målinger som jordforbindelse, svarkvalitet og citatrelevans brugte etablerede LLM-som-dommer-metoder. Offlinetestsæt omfattede faktiske forespørgsler, forståelse af flere dokumenter, opsummering og repræsentative virksomhedsscenarier. Evaluatorerne vurderede, om svarene var faktuelt understøttede, kontekstuelt passende og logisk strukturerede. Ideelle resultater afspejler nøjagtig forankring, klar ræsonnering og ensartet ydeevne på tværs af variationer af den samme opgave. Suboptimale resultater omfatter uunderbyggede påstande, manglende eller irrelevante citater eller inkonsekvente output under lignende prompter.

Risiko- og sikkerhedsvurderinger

Evaluering af potentielle risici forbundet med AI-genereret indhold er afgørende for at beskytte mod indholdsrisici med varierende alvorsgrader. Dette omfatter evaluering af et AI-systems disposition over for at generere skadeligt indhold eller teste for sårbarheder over for jailbreak-angreb. For Microsoft Copilot er følgende nogle af de risiko- og sikkerhedsevalueringer, vi har udført:

• Had og uretfærdighed
• Seksuel
• Vold
• Selvskade
• Beskyttet materiale
• Indirekte jailbreak
• Direct jailbreak
• Sårbarhed i forbindelse med kode
• Ujordede attributter

Metoder til risikovurdering og sikkerhedsvurdering

Risikovurderinger og sikkerhedsevalueringer brugte tekstbaserede kontradiktoriske prompter og automatiserede klassificeringer til at vurdere potentielle skader, herunder had, seksuelt indhold, vold, selvskade, lækage af beskyttet materiale, jailbreak-forsøg og ujordede attributter. Test kombinerede LLM-dommerevalueringer med klassificeringsbaseret detektion og manuel testning, hvor det var nødvendigt. Ideelle resultater omdirigerer eller afviser usikre anmodninger og opretholder konsekvent grænsegivning på tværs af promptvariationer. Suboptimale resultater omfatter produktion af skadeligt indhold, reaktion inkonsekvent på fjendtlige input eller udvisning af modtagelighed for jailbreak-teknikker.

Sikkerhedskomponenter og -afhjælpninger

Da vi identificerede potentielle risici og misbrug gennem processer som røde teamtest og målte dem, udviklede vi afhjælpninger for at reducere potentialet for skade. I den følgende liste beskriver vi nogle af disse afhjælpninger. Vi fortsætter med at evaluere Microsoft Copilot-oplevelserne for at forbedre produktets ydeevne og afhjælpninger.

• Faseinddelt udgivelse, løbende evaluering. Vi er forpligtet til at lære og forbedre vores tilgang til ansvarlig AI løbende i takt med, at vores teknologier og brugeradfærd udvikler sig. Vi foretager regelmæssigt ændringer i Microsoft Copilot for at forbedre produktets ydeevne, forbedre eksisterende afhjælpninger og implementere nye afhjælpninger som reaktion på vores viden.

• Baseret på virksomhedsdata. En kendt risiko ved store sprogmodeller er deres evne til at generere ujordet indhold, der ser korrekt ud, men som ikke findes i kildematerialet. En vigtig afhjælpning i Microsoft Copilot er at forankre AI-genereret indhold i relevante forretningsdata, som brugeren har adgang til baseret på deres tilladelser. Baseret på prompten får Microsoft Copilot f.eks. relevante forretningsdokumenter for at basere sit svar på disse dokumenter. Ved opsummering af indhold fra forskellige kilder kan Microsoft Copilot dog medtage oplysninger i sit svar, der ikke findes i inputkilderne. Det kan med andre ord give ujordede resultater. Brugerne bør altid være forsigtige og bruge deres bedste dømmekraft, når de bruger output fra Microsoft Copilot. Vi har truffet flere foranstaltninger for at mindske risikoen for, at brugerne kan stole for meget på ujordet indhold genereret af kunstig intelligens. Hvor det er muligt, indeholder svar i Microsoft Copilot, der er baseret på forretningsdokumenter, referencer til kilderne, så brugerne kan bekræfte svaret og få mere at vide. Brugerne får også udtrykkelig meddelelse om, at de interagerer med et AI-system og rådes til at tjekke kildematerialerne for at hjælpe dem med at bruge deres bedste dømmekraft.

• AI-baserede klassificeringer og metaprompting for at mindske potentielle risici eller misbrug. Brugen af LLM'er kan producere problematisk indhold, der kan føre til skade. Eksempler kan omfatte output relateret til selvskade, vold, grafisk indhold, biosikkerhedsproblemer, beskyttet materiale, unøjagtige oplysninger, hadefuld tale eller tekst, der kan relatere til ulovlige aktiviteter. Klassificeringer, f.eks. dem, der er tilgængelige i Azure AI, Indholdssikkerhed og metaprompting er to eksempler på afhjælpninger, der er blevet implementeret i Microsoft Copilot for at hjælpe med at reducere risikoen for disse indholdstyper. Klassificeringer klassificerer tekst for at markere forskellige typer potentielt skadeligt indhold i prompter eller genererede svar. Microsoft Copilot bruger klassificeringer og indholdsfiltre baseret på kunstig intelligens. Flag medfører potentielle afhjælpninger, f.eks. at genereret indhold ikke returneres til brugeren, eller brugeren føres til et andet emne. Microsoft tilbyder visse kontrolelementer til indholdsfiltrering til administratorer og brugere, hvor filtrering af potentielt skadeligt eller følsomt indhold i Microsoft Copilot Chat ikke opfylder deres behov. Metaprompting involverer at give instruktioner til modellen for at vejlede dens funktionsmåde, herunder så systemet fungerer i overensstemmelse med Microsofts AI-principper og brugernes forventninger. Metaprompten kan f.eks. indeholde en linje som "kommuniker på brugerens foretrukne sprog".

• Hurtig forbedring. I nogle tilfælde kan en brugers prompt være tvetydig. Når dette sker, kan Microsoft Copilot bruge LLM til at hjælpe med at opbygge flere detaljer i prompten for at sikre, at brugerne får det svar, de søger. Sådan hurtig berigelse er ikke afhængig af kendskab til brugeren eller dennes tidligere søgninger, men i stedet af LLM.

• Brugercentreret design og brugeroplevelsesinterventioner. Brugercentreret design og brugeroplevelser er et vigtigt aspekt af Microsofts tilgang til ansvarlig kunstig intelligens. Målet er at forankre produktdesign i brugernes behov og forventninger. Når brugerne interagerer med Microsoft Copilot for første gang, tilbyder vi forskellige berøringspunkter, der er designet til at hjælpe dem med at forstå systemets funktioner, fortælle dem, at Microsoft Copilot er drevet af AI og kommunikere begrænsninger.

• Afsløring af kunstig intelligens. Microsoft Copilot indeholder flere berøringspunkter til meningsfuld afsløring af kunstig intelligens, hvor brugerne får besked om, at de interagerer med et system med kunstig intelligens, samt muligheder for at få mere at vide om Microsoft Copilot. Når du f.eks. bruger Microsoft Copilot i Word-appen, gives indhold genereret af kunstig intelligens sammen med en besked om, at indhold genereret af kunstig intelligens kan indeholde fejl. Hvis du styrker brugerne denne viden, kan det hjælpe dem med at undgå at stole for meget på AI-genererede output og få mere at vide om systemets styrker og begrænsninger.

• Medieherkomst. For alle billeder, der er oprettet med Designer's redigeringsfunktioner fra Microsoft Copilot, har vi implementeret indholdsoplysninger, herkomst baseret på C2PA-standarden, for at hjælpe folk med at identificere, om billeder blev redigeret eller genereret med kunstig intelligens. Metadata om proveniens kan ses på webstedet Legitimationsoplysninger for indhold.

• Feedback og løbende evaluering. Microsoft Copilot-oplevelsen bygger på eksisterende værktøjer, der giver brugerne mulighed for at indsende feedback om vores produkter. Brugere kan sende feedback om indhold, der er genereret af Microsoft Copilot, ved hjælp af den rude, der vises, når du har valgt tommelfinger op- eller tommelfinger ned-knapper på svar. Feedback fra brugere bruges til at forbedre vores tilbud som en del af vores forpligtelse til at forbedre produktets ydeevne. Kundeadministratorer kan gennemse feedback, der er indsendt i Microsoft 365 Administration. Vi forbedrer og tester også løbende ydeevnen af Microsoft Copilot og specifikke afhjælpninger som en del af vores løbende evaluering og forbedring af tjenesten. Få mere at vide under Giv feedback om Microsoft Copilot med Microsoft 365-apps.

Vores tilgang til kortlægning, måling og styring af risici vil fortsat udvikle sig, efterhånden som vi får mere at vide, og vi er allerede i gang med at foretage forbedringer baseret på feedback, vi har modtaget fra kunder.

Bedste praksis for udrulning og ibrugtagning af Microsoft Copilot

Ansvarlig kunstig intelligens er en delt forpligtelse mellem Microsoft og Microsofts kunder. Mens Microsoft bygger systemer for kunstig intelligens med sikkerhed, retfærdighed og gennemsigtighed i centrum, spiller kunderne en afgørende rolle i udrulningen og brugen af disse teknologier ansvarligt inden for deres egne kontekster. For at understøtte dette partnerskab tilbyder vi følgende bedste praksis til udrullere og slutbrugere for at hjælpe kunderne med at implementere ansvarlig kunstig intelligens effektivt.

Udrullere og slutbrugere skal:

• Vær forsigtig, og evaluer resultater, når du bruger Microsoft Copilot til konsekvensbeslutninger eller i følsomme domæner: Følgebeslutninger er dem, der kan have en juridisk eller betydelig indvirkning på en persons adgang til uddannelse, beskæftigelse, finansielle tjenester, offentlige ydelser, sundhedspleje, bolig, forsikring, juridiske tjenester, eller som kan resultere i fysisk, psykisk eller økonomisk skade. Følsomme områder - såsom finansielle tjenester, sundhedspleje og boliger - kræver særlig pleje på grund af potentialet for uforholdsmæssig stor indvirkning på forskellige grupper af mennesker. Når du bruger kunstig intelligens til beslutninger på disse områder, skal du sørge for, at berørte interessenter kan forstå, hvordan beslutninger træffes, klage over beslutninger og opdatere alle relevante inputdata.

• Evaluer juridiske og lovgivningsmæssige overvejelser: Kunderne skal evaluere potentielle specifikke juridiske og lovgivningsmæssige forpligtelser, når de bruger AI-tjenester og -løsninger, som muligvis ikke er passende til brug i alle brancher eller scenarier. Desuden er AI-tjenester eller -løsninger ikke designet til og må ikke bruges på måder, der er forbudt i gældende tjenestevilkår og relevante adfærdskodekser.

• Tillad henvisning til webindhold. Hvis du giver Microsoft Copilot tilladelse til at referere til webindhold, kan det forbedre kvaliteten, nøjagtigheden og relevansen af Microsoft Copilot-svar, hvor et svar ville drage fordel af aktuelle, offentlige oplysninger fra internettet. Bemærk dog, at når Microsoft Copilot refererer til webindhold, sker det via Bing Search-tjenesten, og datahåndteringspraksis for Bing Search-forespørgsler er anderledes end den måde, data håndteres på af Microsoft Copilot. Brugen af Bing er omfattet af Microsoft-serviceaftalen mellem hver bruger og Microsoft sammen med Microsofts erklæring om beskyttelse af personlige oplysninger.

• Udvid jordforbindelse i Microsoft Graph. Microsoft Copilot bruger data fra Microsoft Graph til at jorde svar i organisationsspecifikke data som f.eks. mails, chats, filer og kalendere. Ved at udvide Microsoft Graph med organisationsdata fra kilder som f.eks. CRM-systemer eller eksterne fillagre kan organisationer medtage yderligere kontekstspecifikke, relevante oplysninger, der yderligere forbedrer rigdommen og nøjagtigheden af Microsoft Copilot-svar.

Slutbrugere bør:

Hvis du vil forbedre ydeevnen i forhold til nøjagtigheden af Microsoft Copilot-output, anbefaler vi, at organisationer overvejer følgende:

• Skriv gode prompter. At skrive gode prompter er nøglen til at få bedre resultater med Microsoft Copilot. Ligesom der er teknikker til at hjælpe folk med at kommunikere effektivt med et menneske, er der retningslinjer, der kan hjælpe brugerne med at få bedre resultater med Microsoft Copilot, når de skriver prompter. For eksempel: Medtag detaljer, strukturprompter, giv positive instruktioner, gentagelse og regenerering, og gennemse og bekræft altid AI-genererede svar. Du kan få mere at vide under Få bedre resultater med Copilot-prompter.

• Udøv menneskeligt tilsyn, når det er relevant: Menneskeligt tilsyn er en vigtig beskyttelse, når du interagerer med systemer med kunstig intelligens. Selvom vi løbende forbedrer vores systemer med kunstig intelligens, kan kunstig intelligens stadig begå fejl. De output, der genereres, kan være unøjagtige, ufuldstændige, forudindtagede, fejljusterede eller irrelevante i forhold til dine tilsigtede mål. Dette kan ske på grund af forskellige årsager, f.eks. tvetydighed i input eller begrænsninger i de underliggende modeller. Derfor bør brugerne gennemse de svar, der genereres af Microsoft Copilot, og kontrollere, at de matcher deres forventninger og krav.

• Vær opmærksom på risikoen for overdreven afhængighed: For stor afhængighed af kunstig intelligens sker, når brugerne accepterer forkerte eller ufuldstændige AI-output, primært fordi fejl i AI-output kan være svære at opdage. For slutbrugeren kan overdreven afhængighed blandt andet resultere i nedsat produktivitet, tab af tillid, opgivelse af produkter, økonomisk tab, psykologisk skade, fysisk skade. (en læge accepterer f.eks. et forkert AI-output). For Microsoft Copilot hjælper vi med at mindske denne risiko ved at føje ansvarsfraskrivelser til vores produkter, men brugerne bør stadig sørge for at gennemgå nøjagtigheden af svarene.

• Vær forsigtig, når du designer agentisk kunstig intelligens i følsomme domæner: Brugere bør udvise forsigtighed, når de designer og/eller udruller agent-AI-systemer i følsomme domæner, hvor agenthandlinger er irreversible eller meget konsekvente. Der bør også tages yderligere forholdsregler, når du opretter autonom agent-AI, som beskrevet yderligere i enten Adfærdskodeks for Microsoft Enterprise AI Services (for organisationer) eller afsnittet Adfærdskodeks i Microsoft-serviceaftalen (for enkeltpersoner).

Udrullere bør:

Microsoft leverer værktøjer som Microsoft Copilot-dashboardet til Microsoft 365-kunder og rapporter i Microsoft 365 Administration. Disse værktøjer er designet til at hjælpe organisationer med at måle brug, anvendelse og effekten af Microsoft Copilot. Det kan f.eks. være:

• Brugsrapport for Microsoft Copilot gør det muligt for administratorer at få vist en oversigt over, hvordan brugernes ibrugtagning, fastholdelse og engagement er med Microsoft Copilot for at administrere og optimere licenser. Du kan få flere oplysninger under Brug af Microsoft Copilot.
• Microsoft Copilot-dashboard giver ledere, analytikere og stedfortrædere adgang til færdigbyggede rapporter om organisationens brug af Microsoft Copilot og Copilot Chat til at måle anvendelse og effekt. Du kan få flere oplysninger under Opret forbindelse til Microsoft Copilot-dashboardet for Microsoft 365-kunder.
• Copilot Business Impact er tilgængelig i Viva Insights giver analytikere mulighed for at sammenligne brugen af Microsoft Copilot med forretningsmålepunkter for at forstå forretningsværdien. Du kan få flere oplysninger under Copilots rapport om indvirkning på virksomheder.

Få mere at vide om Microsoft Copilot

Hvis du vil have yderligere vejledning om ansvarlig brug af Microsoft Copilot, anbefaler vi, at du gennemgår følgende dokumentation:

• Oversigt over Microsoft Copilot
• Data, beskyttelse af personlige oplysninger og sikkerhed for Microsoft Copilot
• Mulighed for udvidelse af Microsoft Copilot

Få mere at vide om ansvarlig kunstig intelligens

• Microsoft AI-principper
• Microsofts ressourcer til ansvarlig AI
• Microsoft Azure Learning-kurser om ansvarlig kunstig intelligens