AI нашёл данные, собрал контекст и дал убедительный ответ.
Но на каком источнике он основан?
Что именно является свидетельством?
Почему из этих свидетельств следует этот вывод?
Есть ли противоречия?
И достаточно ли оснований, чтобы действовать?
Именно этому посвящён новый практический курс AI TRUST CONTEXT.
В его основе — Trusted Context Method и простая формула:
МОЖНО ОТВЕТИТЬ ≠ МОЖНО ДОКАЗАТЬ ≠ ЕСТЬ ПРАВО ДЕЙСТВОВАТЬ
На курсе будем создавать доверие к AI.
Сначала дадим обычному AI рабочий кейс и получим вполне убедительный ответ.
А потом скажем:
«Докажите».
Дальше участники сами построят Trusted Context: определят необходимые утверждения и свидетельства, создадут схему в Onto, наполнят её Evidence, подключат AI через MCP и проверят тот же кейс ещё раз.
И снова:
«Докажите».
Только теперь вопрос будет сложнее:
почему из этих Доказательств следует именно это Утверждение?
В результате пройдём весь цикл:
FRAME → MODEL → BUILD → GROUND → CONNECT → VERIFY → DECIDE
А после двух практических вечеров каждый участник перенесёт метод на свой рабочий кейс и защитит его перед менторами.
Ведём курс вдвоём:
Станислав Карамушко — методология и управление данными
Артём Варкулевич — Onto и технологическая реализация
Первая группа будет небольшой: нам важна работа с кейсами, а не массовый формат.
Если вы работаете с AI-агентами, корпоративными данными, RAG/GraphRAG, Knowledge Graph, Data Governance или автоматизацией решений — посмотрите программу.
👉 Программа и запись:
https://www.im-center.ru/ai-trust-context-course
AI уже умеет отвечать. Теперь пора научиться проверять, когда его ответ действительно даёт основания действовать.
#DataTrustMaker #TrustedContext #AITrustContext #AI #DataGovernance