Bezpieczne i odpowiedzialne korzystanie z AI w administracji publicznej. Weryfikacja informacji, krytyczne myślenie i kompetencje pracowników w świetle AI Act

Korzystanie z AI przez pracowników administracji staje się codziennością. Kluczowe jest więc nie tylko sprawne używanie tych narzędzi, ale przede wszystkim umiejętność weryfikowania otrzymywanych informacji i świadomego korzystania z AI.

• Czy pracownicy potrafią rozpoznać błędną, nieaktualną lub niepełną odpowiedź AI?

• Czy sprawdzają źródła, dane i podstawy prawne przed wykorzystaniem wygenerowanej treści?

• Czy wiedzą, jakich informacji nie należy przekazywać do zewnętrznych narzędzi AI?

• Czy mają świadomość, że odpowiedzialność za wykorzystaną treść pozostaje po stronie pracownika i instytucji?

AI Act wskazuje na potrzebę rozwijania kompetencji AI personelu. Szkolenie przygotowuje pracowników do bezpiecznego, krytycznego i odpowiedzialnego korzystania z AI w pracy urzędu lub jednostki.

DLACZEGO TEN TEMAT JEST WAŻNY?

AI może znacząco usprawniać pracę, ale może również generować informacje błędne, nieaktualne lub niepełne, które brzmią wiarygodnie.

W administracji treść wykorzystana w piśmie, analizie czy komunikacie staje się informacją instytucji. Dlatego pracownicy powinni potrafić ocenić, kiedy wynik AI wymaga dodatkowej weryfikacji i na jakich źródłach można się oprzeć.

NA JAKIE WYZWANIA ODPOWIADA SZKOLENIE?

Szkolenie odpowiada na sytuacje, w których:

• odpowiedź AI jest wykorzystywana bez sprawdzenia jej poprawności i źródeł,

• trudno odróżnić fakt od interpretacji lub niepotwierdzonej informacji,

• pracownicy nie wiedzą, jakie dane można przekazywać do narzędzi AI,

• nie jest jasne, które treści wygenerowane przez AI wymagają dodatkowej weryfikacji.

1.  FAKT, INTERPRETACJA, ZAŁOŻENIE
• Rozróżnianie informacji możliwej do zweryfikowania, interpretacji, założenia i hipotezy.
• Wpływ wcześniejszego doświadczenia zawodowego na szybkie rozpoznanie problemu i ryzyko zbyt wczesnego przyjęcia określonego wyjaśnienia.
• Ocena, czy dostępny materiał pozwala sformułować określony wniosek oraz sposób postępowania, gdy część informacji pozostaje niepewna.
2.  BŁĘDY POZNAWCZE W OCENIE INFORMACJI I PODEJMOWANIU DECYZJI
• Błędy poznawcze jako zjawisko niezależne od poziomu wiedzy i kompetencji.
• Naturalne mechanizmy przetwarzania informacji a podatność na błędy poznawcze.
• Mechanizmy wpływające na ocenę wiarygodności informacji, interpretację danych i podejmowanie decyzji.
• Praktyczne konsekwencje działania błędów poznawczych.
• Wpływ pierwszej informacji, wcześniejszych przekonań, znanych schematów i autorytetu źródła na dalsze rozumowanie.
• Wprowadzanie alternatywnych perspektyw do analizy i sprawdzanie własnych hipotez.
3.  OCENA WIARYGODNOŚCI INFORMACJI I ŹRÓDEŁ
• Praktyczna weryfikacja informacji wykorzystywanych w pracy.
• Znaczenie źródła, autora, daty, kontekstu oraz możliwości dotarcia do materiału pierwotnego.
• Ocena siły dowodów stojących za określonym twierdzeniem.
• Praca z informacjami niepełnymi i rozbieżnymi.
• Rozpoznawanie możliwych przyczyn rozbieżności między źródłami i określanie, jakich danych brakuje przed sformułowaniem wniosku.
4.  ODPOWIEDZIALNE KORZYSTANIE Z AI - AI ACT, OGRANICZENIA I RYZYKA
• Kompetencje pracowników w świetle AI Act - co powinien wiedzieć pracownik korzystający z systemów AI i dlaczego sprawne posługiwanie się narzędziem nie oznacza jeszcze bezpiecznego korzystania z niego.
• Mechanizm tworzenia odpowiedzi przez generatywną AI - dlaczego poprawność językowa nie oznacza poprawności merytorycznej.
• Nieścisłości, brak kontekstu, nieaktualne informacje i treści, których nie można potwierdzić - sytuacje wymagające dodatkowej weryfikacji.
• Odpowiedzialność za wykorzystanie treści wygenerowanych przez AI i zasady ostrożności przy przekazywaniu danych do zewnętrznych narzędzi.
5.  AI JAKO WSPARCIE ANALIZY, NIE TYLKO GENEROWANIA TREŚCI
• Zastosowanie AI wykraczające poza przygotowanie tekstu i szybkie uzyskiwanie odpowiedzi.
• Wykorzystanie AI do porządkowania problemu, identyfikowania luk informacyjnych, wskazywania alternatywnych interpretacji i konfrontowania pierwszej hipotezy z innymi możliwościami.
• Sposoby wykorzystania AI wspierające krytyczną analizę przy zachowaniu odpowiedzialności człowieka za ocenę informacji.
6.  WERYFIKACJA INFORMACJI PRZED JEJ WYKORZYSTANIEM
• Połączenie wcześniejszych zagadnień w spójny proces weryfikacji informacji.
• Praktyczny sposób porządkowania procesu weryfikacji materiałów internetowych, dokumentów i treści wygenerowanych przez AI.
• Ocena kompletności informacji, oddzielenie faktów od interpretacji, sprawdzenie źródła, uwzględnienie alternatywnych wyjaśnień oraz ocena poziomu pewności odpowiedniego do celu wykorzystania informacji.
• Autorska karta weryfikacji informacji do wykorzystania w codziennej pracy.
 

Szkolenie jest przeznaczone dla pracowników urzędów i jednostek organizacyjnych samorządu, w szczególności osób:

• przygotowujących pisma, analizy i materiały informacyjne,

• pracujących z dokumentami, danymi i informacjami z internetu,

• wykorzystujących lub planujących wykorzystywanie narzędzi AI.

Szkolenie jest odpowiednie zarówno dla pracowników merytorycznych, jak i kadry kierowniczej. Nie jest wymagana wcześniejsza znajomość narzędzi AI.

trenerka, wykładowczyni akademicka i praktyk zarządzania organizacją pozarządową. Łączy wiedzę naukową z doświadczeniem menedżerskim, trenerskim i dziennikarskim. Od 2012 roku współtworzy Fundację WrOpenUp, w której jako wiceprezeska zarządza projektami realizowanymi na styku biznesu, edukacji, samorządu i NGO. Współpracowała przy tworzeniu projektu edukacji międzykulturowej „Światowy Wrocław”, realizowanego z udziałem Miasta Wrocławia i Wrocławskiego Centrum Doskonalenia Nauczycieli. Prowadzi zajęcia z kompetencji zespołowych i przywództwa na studiach „MBA w administracji publicznej” we Wrocławskiej Akademii Biznesu. Projektuje szkolenia dla biznesu, instytucji publicznych, uczelni i organizacji społecznych. Specjalizuje się w zarządzaniu zespołem, komunikacji interpersonalnej i międzykulturowej, zarządzaniu różnorodnością i współpracą międzypokoleniową, krytycznym myśleniu oraz odpowiedzialnym wykorzystywaniu AI. W pracy szkoleniowej pomaga uczestnikom przekładać modele zarządzania i komunikacji na konkretne decyzje, rozmowy oraz problemy pojawiające się w codziennej pracy zespołów.