Τα prompts που γράφεις διαμορφώνουν πώς συμπεριφέρεται το AI. Ένα καλοφτιαγμένο prompt μπορεί να εκπαιδεύσει, να βοηθήσει, και να ενδυναμώσει. Ένα απρόσεκτο μπορεί να εξαπατήσει, να διακρίνει, ή να προκαλέσει βλάβη. Ως μηχανικοί prompts, δεν είμαστε απλά χρήστες—είμαστε σχεδιαστές συμπεριφοράς AI, και αυτό συνοδεύεται από πραγματική ευθύνη.

Αυτό το κεφάλαιο δεν αφορά κανόνες που επιβάλλονται από πάνω. Αφορά την κατανόηση του αντίκτυπου των επιλογών μας και τη δημιουργία συνηθειών που οδηγούν σε χρήση AI για την οποία μπορούμε να είμαστε περήφανοι.

<Callout type="warning" title="Γιατί Έχει Σημασία">
Το AI ενισχύει ό,τι του δίνεται. Ένα προκατειλημμένο prompt παράγει προκατειλημμένα αποτελέσματα σε κλίμακα. Ένα παραπλανητικό prompt επιτρέπει εξαπάτηση σε κλίμακα. Οι ηθικές επιπτώσεις του prompt engineering αυξάνονται με κάθε νέα ικανότητα που αποκτούν αυτά τα συστήματα.
</Callout>

## Ηθικές Βάσεις

Κάθε απόφαση στο prompt engineering συνδέεται με μερικές βασικές αρχές:

<InfoGrid items={[
  { label: "Ειλικρίνεια", description: "Μην χρησιμοποιείς AI για εξαπάτηση ανθρώπων ή δημιουργία παραπλανητικού περιεχομένου", example: "Όχι ψεύτικες κριτικές, πλαστοπροσωπία, ή κατασκευασμένες 'αποδείξεις'", exampleType: "text", color: "blue" },
  { label: "Δικαιοσύνη", description: "Εργάσου ενεργά για να αποφύγεις τη διαιώνιση προκαταλήψεων και στερεοτύπων", example: "Δοκίμασε prompts σε δημογραφικές ομάδες, ζήτα διαφορετικές οπτικές", exampleType: "text", color: "purple" },
  { label: "Διαφάνεια", description: "Να είσαι σαφής για τη συμμετοχή AI όταν έχει σημασία", example: "Αποκάλυψε τη βοήθεια AI σε δημοσιευμένο έργο, επαγγελματικά πλαίσια", exampleType: "text", color: "green" },
  { label: "Ιδιωτικότητα", description: "Προστάτευσε προσωπικές πληροφορίες σε prompts και εξόδους", example: "Ανωνυμοποίησε δεδομένα, απόφυγε συμπερίληψη PII, κατανόησε πολιτικές δεδομένων", exampleType: "text", color: "amber" },
  { label: "Ασφάλεια", description: "Σχεδίασε prompts που αποτρέπουν επιβλαβείς εξόδους", example: "Ενσωμάτωσε προστατευτικά, δοκίμασε ακραίες περιπτώσεις, χειρίσου αρνήσεις με χάρη", exampleType: "text", color: "red" },
  { label: "Υπευθυνότητα", description: "Ανάλαβε ευθύνη για ό,τι παράγουν τα prompts σου", example: "Αναθεώρησε εξόδους, διόρθωσε ζητήματα, διατήρησε ανθρώπινη εποπτεία", exampleType: "text", color: "cyan" }
]} />

### Ο Ρόλος του Μηχανικού Prompts

Έχεις περισσότερη επιρροή από ό,τι ίσως συνειδητοποιείς:

- **Τι παράγει το AI**: Τα prompts σου καθορίζουν το περιεχόμενο, τόνο, και ποιότητα εξόδων
- **Πώς αλληλεπιδρά το AI**: Τα system prompts σου διαμορφώνουν προσωπικότητα, όρια, και εμπειρία χρήστη
- **Ποια προστατευτικά υπάρχουν**: Οι σχεδιαστικές σου επιλογές καθορίζουν τι θα κάνει και τι δεν θα κάνει το AI
- **Πώς χειρίζονται τα λάθη**: Ο χειρισμός σφαλμάτων σου καθορίζει αν οι αποτυχίες είναι ομαλές ή επιβλαβείς

## Αποφυγή Επιβλαβών Εξόδων

Η πιο θεμελιώδης ηθική υποχρέωση είναι η αποτροπή των prompts σου από το να προκαλέσουν βλάβη.

### Κατηγορίες Επιβλαβούς Περιεχομένου

<InfoGrid items={[
  { label: "Βία & Βλάβη", description: "Οδηγίες που θα μπορούσαν να οδηγήσουν σε σωματική βλάβη", example: "Κατασκευή όπλων, αυτοτραυματισμός, βία κατά άλλων", exampleType: "text", color: "red" },
  { label: "Παράνομες Δραστηριότητες", description: "Περιεχόμενο που διευκολύνει παράβαση νόμων", example: "Σχέδια απάτης, οδηγίες hacking, σύνθεση ναρκωτικών", exampleType: "text", color: "red" },
  { label: "Παρενόχληση & Μίσος", description: "Περιεχόμενο που στοχεύει άτομα ή ομάδες", example: "Διακριτικό περιεχόμενο, doxxing, στοχευμένη παρενόχληση", exampleType: "text", color: "red" },
  { label: "Παραπληροφόρηση", description: "Σκόπιμα ψευδές ή παραπλανητικό περιεχόμενο", example: "Ψεύτικες ειδήσεις, υγειονομική παραπληροφόρηση, περιεχόμενο συνωμοσίας", exampleType: "text", color: "red" },
  { label: "Παραβιάσεις Ιδιωτικότητας", description: "Αποκάλυψη ή εκμετάλλευση προσωπικών πληροφοριών", example: "Αποκάλυψη ιδιωτικών δεδομένων, βοήθεια παρακολούθησης", exampleType: "text", color: "red" },
  { label: "Εκμετάλλευση", description: "Περιεχόμενο που εκμεταλλεύεται ευάλωτα άτομα", example: "CSAM, μη συναινετικό ερωτικό περιεχόμενο, απάτες στοχεύοντας ηλικιωμένους", exampleType: "text", color: "red" }
]} />

<Callout type="warning" title="Τι είναι το CSAM;">
Το CSAM σημαίνει **Υλικό Σεξουαλικής Κακοποίησης Παιδιών** (Child Sexual Abuse Material). Η δημιουργία, διανομή, ή κατοχή τέτοιου περιεχομένου είναι παράνομη παγκοσμίως. Τα συστήματα AI δεν πρέπει ποτέ να παράγουν περιεχόμενο που απεικονίζει ανήλικους σε σεξουαλικές καταστάσεις, και οι υπεύθυνοι μηχανικοί prompts χτίζουν ενεργά προστατευτικά κατά τέτοιας κατάχρησης.
</Callout>

### Ενσωμάτωση Ασφάλειας στα Prompts

Όταν χτίζεις συστήματα AI, συμπεριέλαβε ρητές οδηγίες ασφάλειας:

<TryIt 
  title="System Prompt με Προτεραιότητα στην Ασφάλεια"
  description="Πρότυπο για ενσωμάτωση οδηγιών ασφάλειας στα συστήματα AI σου."
  prompt={`Είσαι ένας χρήσιμος βοηθός για \${purpose}.

## ΟΔΗΓΙΕΣ ΑΣΦΑΛΕΙΑΣ

**Περιορισμοί Περιεχομένου**:
- Ποτέ μην παρέχεις οδηγίες που θα μπορούσαν να προκαλέσουν σωματική βλάβη
- Αρνήσου αιτήματα για παράνομες πληροφορίες ή δραστηριότητες
- Μην δημιουργείς διακριτικό ή μισητικό περιεχόμενο
- Μην δημιουργείς σκόπιμα παραπλανητικές πληροφορίες

**Όταν Πρέπει να Αρνηθείς**:
- Αναγνώρισε ότι κατάλαβες το αίτημα
- Εξήγησε σύντομα γιατί δεν μπορείς να βοηθήσεις με αυτό το συγκεκριμένο πράγμα
- Πρόσφερε εποικοδομητικές εναλλακτικές όταν είναι δυνατόν
- Να είσαι ευγενικός—μην κηρύττεις ή γίνεσαι υπεροπτικός

**Όταν είσαι Αβέβαιος**:
- Κάνε διευκρινιστικές ερωτήσεις για την πρόθεση
- Κλίνε προς την προσοχή
- Πρότεινε ο χρήστης να συμβουλευτεί κατάλληλους επαγγελματίες

Τώρα, παρακαλώ βοήθησε τον χρήστη με: \${userRequest}`}
/>

### Το Πλαίσιο Πρόθεσης vs. Αντίκτυπου

Όχι κάθε ευαίσθητο αίτημα είναι κακόβουλο. Χρησιμοποίησε αυτό το πλαίσιο για διφορούμενες περιπτώσεις:

<TryIt 
  title="Αναλυτής Ηθικών Ακραίων Περιπτώσεων"
  description="Επεξεργάσου διφορούμενα αιτήματα για να καθορίσεις την κατάλληλη απάντηση."
  prompt={`Έλαβα αυτό το αίτημα που μπορεί να είναι ευαίσθητο:

"\${sensitiveRequest}"

Βοήθησέ με να σκεφτώ αν και πώς να απαντήσω:

**1. Ανάλυση Πρόθεσης**
- Ποιοι είναι οι πιο πιθανοί λόγοι που κάποιος θα ρωτούσε αυτό;
- Θα μπορούσε να είναι νόμιμο; (έρευνα, μυθοπλασία, εκπαίδευση, επαγγελματική ανάγκη)
- Υπάρχουν κόκκινες σημαίες που υποδεικνύουν κακόβουλη πρόθεση;

**2. Αξιολόγηση Αντίκτυπου**
- Ποια είναι η χειρότερη περίπτωση αν αυτή η πληροφορία κακοχρησιμοποιηθεί;
- Πόσο προσβάσιμη είναι αυτή η πληροφορία αλλού;
- Η παροχή της αυξάνει ουσιαστικά τον κίνδυνο;

**3. Σύσταση**
Βάσει αυτής της ανάλυσης:
- Πρέπει να απαντήσω, να αρνηθώ, ή να ζητήσω διευκρίνιση;
- Αν απαντήσω, ποια προστατευτικά πρέπει να συμπεριλάβω;
- Αν αρνηθώ, πώς πρέπει να το διατυπώσω βοηθητικά;`}
/>

## Αντιμετώπιση Προκατάληψης

Τα μοντέλα AI κληρονομούν προκαταλήψεις από τα δεδομένα εκπαίδευσής τους—ιστορικές ανισότητες, κενά αντιπροσώπευσης, πολιτισμικές υποθέσεις, και γλωσσικά μοτίβα. Ως μηχανικοί prompts, μπορούμε είτε να ενισχύσουμε αυτές τις προκαταλήψεις είτε να τις αντιμετωπίσουμε ενεργά.

### Πώς Εκδηλώνεται η Προκατάληψη

<InfoGrid items={[
  { label: "Προεπιλεγμένες Υποθέσεις", description: "Το μοντέλο υποθέτει συγκεκριμένα δημογραφικά για ρόλους", example: "Γιατροί προεπιλέγονται άνδρες, νοσοκόμες γυναίκες", exampleType: "text", color: "amber" },
  { label: "Στερεοτυπία", description: "Ενίσχυση πολιτισμικών στερεοτύπων σε περιγραφές", example: "Συσχέτιση συγκεκριμένων εθνοτήτων με συγκεκριμένα χαρακτηριστικά", exampleType: "text", color: "amber" },
  { label: "Κενά Αντιπροσώπευσης", description: "Ορισμένες ομάδες υποεκπροσωπούνται ή παρερμηνεύονται", example: "Περιορισμένη ακριβής πληροφορία για μειονοτικούς πολιτισμούς", exampleType: "text", color: "amber" },
  { label: "Δυτικοκεντρικές Απόψεις", description: "Οπτικές στρεβλωμένες προς δυτικό πολιτισμό και αξίες", example: "Υπόθεση ότι τα δυτικά πρότυπα είναι καθολικά", exampleType: "text", color: "amber" }
]} />

### Έλεγχος για Προκατάληψη

<TryIt 
  title="Τεστ Ανίχνευσης Προκατάληψης"
  description="Χρησιμοποίησέ το για να ελέγξεις τα prompts σου για πιθανά ζητήματα προκατάληψης."
  prompt={`Θέλω να ελέγξω αυτό το prompt για προκατάληψη:

"\${promptToTest}"

Εκτέλεσε αυτούς τους ελέγχους προκατάληψης:

**1. Τεστ Δημογραφικής Μεταβολής**
Τρέξε το prompt με διαφορετικούς δημογραφικούς περιγραφείς (φύλο, εθνικότητα, ηλικία, κλπ.) και σημείωσε τυχόν διαφορές σε:
- Τόνο ή επίπεδο σεβασμού
- Υποτιθέμενη ικανότητα ή δυνατότητες
- Στερεοτυπικές συσχετίσεις

**2. Έλεγχος Προεπιλεγμένων Υποθέσεων**
Όταν δεν καθορίζονται δημογραφικά:
- Τι υποθέτει το μοντέλο;
- Είναι αυτές οι υποθέσεις προβληματικές;

**3. Ανάλυση Αντιπροσώπευσης**
- Αντιπροσωπεύονται διαφορετικές ομάδες δίκαια;
- Λείπουν ή περιθωριοποιούνται κάποιες ομάδες;

**4. Συστάσεις**
Βάσει ευρημάτων, πρότεινε τροποποιήσεις prompt για μείωση προκατάληψης.`}
/>

### Μετριασμός Προκατάληψης στην Πράξη

<Compare 
  before={{ label: "Prompt επιρρεπές σε προκατάληψη", content: "Περίγραψε έναν τυπικό CEO." }}
  after={{ label: "Prompt με επίγνωση προκατάληψης", content: "Περίγραψε έναν CEO. Ποίκιλε δημογραφικά μεταξύ παραδειγμάτων, και απόφυγε να προεπιλέγεις συγκεκριμένο φύλο, εθνικότητα, ή ηλικία." }}
/>

## Διαφάνεια και Αποκάλυψη

Πότε πρέπει να λες στους ανθρώπους ότι εμπλέκεται AI; Η απάντηση εξαρτάται από το πλαίσιο—αλλά η τάση είναι προς περισσότερη αποκάλυψη, όχι λιγότερη.

### Πότε Έχει Σημασία η Αποκάλυψη

<InfoGrid items={[
  { label: "Δημοσιευμένο Περιεχόμενο", description: "Άρθρα, αναρτήσεις, ή περιεχόμενο που μοιράζεται δημόσια", example: "Αναρτήσεις blog, social media, υλικό marketing", exampleType: "text", color: "blue" },
  { label: "Αποφάσεις με Συνέπειες", description: "Όταν οι έξοδοι AI επηρεάζουν ζωές ανθρώπων", example: "Συστάσεις πρόσληψης, ιατρικές πληροφορίες, νομική καθοδήγηση", exampleType: "text", color: "blue" },
  { label: "Πλαίσια Εμπιστοσύνης", description: "Όπου αναμένεται ή εκτιμάται η αυθεντικότητα", example: "Προσωπική αλληλογραφία, μαρτυρίες, κριτικές", exampleType: "text", color: "blue" },
  { label: "Επαγγελματικά Πλαίσια", description: "Εργασιακά ή ακαδημαϊκά περιβάλλοντα", example: "Αναφορές, έρευνα, παραδοτέα πελατών", exampleType: "text", color: "blue" }
]} />

### Πώς να Αποκαλύπτεις Κατάλληλα

<Compare 
  before={{ label: "Κρυμμένη συμμετοχή AI", content: "Εδώ είναι η ανάλυσή μου για τις τάσεις της αγοράς..." }}
  after={{ label: "Διαφανής αποκάλυψη", content: "Χρησιμοποίησα εργαλεία AI για να βοηθήσω στην ανάλυση δεδομένων και σύνταξη αυτής της αναφοράς. Όλα τα συμπεράσματα έχουν επαληθευτεί και επεξεργαστεί από εμένα." }}
/>

Κοινές φράσεις αποκάλυψης που λειτουργούν καλά:
- "Γράφτηκε με βοήθεια AI"
- "AI-παραγμένο πρώτο σχέδιο, επεξεργασμένο από άνθρωπο"
- "Ανάλυση που εκτελέστηκε με εργαλεία AI"
- "Δημιουργήθηκε με AI, αναθεωρήθηκε και εγκρίθηκε από [όνομα]"

## Ζητήματα Ιδιωτικότητας

Κάθε prompt που στέλνεις περιέχει δεδομένα. Η κατανόηση του πού πηγαίνουν αυτά τα δεδομένα—και τι δεν πρέπει να περιέχουν—είναι απαραίτητη.

### Τι δεν Ανήκει Ποτέ σε Prompts

<InfoGrid items={[
  { label: "Προσωπικά Αναγνωριστικά", description: "Ονόματα, διευθύνσεις, τηλέφωνα, ΑΜΚΑ", example: "Χρησιμοποίησε [ΠΕΛΑΤΗΣ] αντί για 'Γιάννης Παπαδόπουλος'", color: "red" },
  { label: "Οικονομικά Δεδομένα", description: "Αριθμοί λογαριασμών, πιστωτικές κάρτες, λεπτομέρειες εισοδήματος", example: "Περίγραψε το μοτίβο, όχι τους πραγματικούς αριθμούς", exampleType: "text", color: "red" },
  { label: "Πληροφορίες Υγείας", description: "Ιατρικά αρχεία, διαγνώσεις, συνταγές", example: "Ρώτα για καταστάσεις γενικά, όχι συγκεκριμένους ασθενείς", exampleType: "text", color: "red" },
  { label: "Διαπιστευτήρια", description: "Κωδικοί, API keys, tokens, μυστικά", example: "Ποτέ μην επικολλάς διαπιστευτήρια—χρησιμοποίησε placeholders", exampleType: "text", color: "red" },
  { label: "Ιδιωτικές Επικοινωνίες", description: "Προσωπικά emails, μηνύματα, εμπιστευτικά έγγραφα", example: "Σύνοψε την κατάσταση χωρίς να αναφέρεις ιδιωτικό κείμενο", exampleType: "text", color: "red" }
]} />

### Μοτίβο Ασφαλούς Χειρισμού Δεδομένων

<Compare 
  before={{ label: "Μη ασφαλές: Περιέχει PII", content: "Συνόψισε αυτό το παράπονο από τον Γιάννη Παπαδόπουλο στην οδό Σταδίου 123, Αθήνα για παραγγελία #12345: 'Παρήγγειλα στις 15 Μαρτίου και ακόμα δεν έχω λάβει...'" }}
  after={{ label: "Ασφαλές: Ανωνυμοποιημένο", content: "Συνόψισε αυτό το μοτίβο παραπόνου πελάτη: Ένας πελάτης παρήγγειλε πριν 3 εβδομάδες, δεν έχει λάβει την παραγγελία του, και έχει επικοινωνήσει με υποστήριξη δύο φορές χωρίς επίλυση." }}
/>

<Callout type="info" title="Τι είναι το PII;">
**PII** σημαίνει **Προσωπικά Αναγνωρίσιμες Πληροφορίες** (Personally Identifiable Information)—οποιαδήποτε δεδομένα που μπορούν να αναγνωρίσουν ένα συγκεκριμένο άτομο. Αυτό περιλαμβάνει ονόματα, διευθύνσεις, τηλέφωνα, email, ΑΜΚΑ, αριθμούς οικονομικών λογαριασμών, ακόμα και συνδυασμούς δεδομένων (όπως θέση εργασίας + εταιρεία + πόλη) που θα μπορούσαν να αναγνωρίσουν κάποιον. Όταν κάνεις prompting σε AI, πάντα ανωνυμοποίησε ή αφαίρεσε PII για προστασία της ιδιωτικότητας.
</Callout>

<TryIt 
  title="Καθαριστής PII"
  description="Χρησιμοποίησέ το για να αναγνωρίσεις και αφαιρέσεις ευαίσθητες πληροφορίες πριν συμπεριλάβεις κείμενο σε prompts."
  prompt={`Αναθεώρησε αυτό το κείμενο για ευαίσθητες πληροφορίες που πρέπει να αφαιρεθούν πριν χρησιμοποιηθεί σε AI prompt:

"\${textToReview}"

Αναγνώρισε:
1. **Προσωπικά Αναγνωριστικά**: Ονόματα, διευθύνσεις, τηλέφωνα, emails, ΑΜΚΑ
2. **Οικονομικά Δεδομένα**: Αριθμοί λογαριασμών, ποσά που θα μπορούσαν να αναγνωρίσουν κάποιον
3. **Πληροφορίες Υγείας**: Ιατρικές λεπτομέρειες, καταστάσεις, συνταγές
4. **Διαπιστευτήρια**: Οποιοιδήποτε κωδικοί, keys, ή tokens
5. **Ιδιωτικές Λεπτομέρειες**: Πληροφορίες που κάποιος θα περίμενε εύλογα να είναι εμπιστευτικές

Για κάθε στοιχείο που βρέθηκε, πρότεινε πώς να το ανωνυμοποιήσεις ή γενικεύσεις διατηρώντας τις πληροφορίες που χρειάζονται για την εργασία.`}
/>

## Αυθεντικότητα και Εξαπάτηση

Υπάρχει διαφορά μεταξύ της χρήσης AI ως εργαλείο και της χρήσης AI για εξαπάτηση.

### Η Γραμμή Νομιμότητας

<InfoGrid items={[
  { label: "Νόμιμες Χρήσεις", description: "AI ως εργαλείο για ενίσχυση της δουλειάς σου", example: "Σύνταξη, καταιγισμός ιδεών, επεξεργασία, μάθηση", exampleType: "text", color: "green" },
  { label: "Γκρίζες Ζώνες", description: "Εξαρτώνται από το πλαίσιο, απαιτούν κρίση", example: "Ghostwriting, πρότυπα, αυτοματοποιημένες απαντήσεις", exampleType: "text", color: "amber" },
  { label: "Παραπλανητικές Χρήσεις", description: "Παρουσίαση AI έργου ως ανθρώπινου-πρωτότυπου", example: "Ψεύτικες κριτικές, ακαδημαϊκή απάτη, πλαστοπροσωπία", exampleType: "text", color: "red" }
]} />

Βασικές ερωτήσεις να κάνεις:
- Θα περίμενε ο παραλήπτης αυτό να είναι πρωτότυπο ανθρώπινο έργο;
- Κερδίζω αθέμιτο πλεονέκτημα μέσω εξαπάτησης;
- Θα άλλαζε η αποκάλυψη τον τρόπο που λαμβάνεται το έργο;

### Ευθύνη Συνθετικών Μέσων

Η δημιουργία ρεαλιστικών απεικονίσεων πραγματικών ανθρώπων—είτε εικόνες, ήχο, ή βίντεο—συνοδεύεται από ειδικές υποχρεώσεις:

- **Ποτέ** μην δημιουργείς ρεαλιστικές απεικονίσεις χωρίς συναίνεση
- **Πάντα** σήμανε συνθετικά μέσα ξεκάθαρα
- **Σκέψου** το δυναμικό κατάχρησης πριν δημιουργήσεις
- **Αρνήσου** να δημιουργήσεις μη συναινετικές ερωτικές εικόνες

## Υπεύθυνη Ανάπτυξη

Όταν χτίζεις λειτουργίες AI για χρήση από άλλους, οι ηθικές σου υποχρεώσεις πολλαπλασιάζονται.

### Λίστα Ελέγχου Πριν την Ανάπτυξη

<Checklist 
  title="Ετοιμότητα Ανάπτυξης"
  items={[
    { text: "Δοκιμάστηκε για επιβλαβείς εξόδους σε ποικίλες εισόδους" },
    { text: "Δοκιμάστηκε για προκατάληψη με ποικίλα δημογραφικά" },
    { text: "Μηχανισμοί αποκάλυψης/συναίνεσης χρήστη στη θέση τους" },
    { text: "Ανθρώπινη εποπτεία για αποφάσεις υψηλού ρίσκου" },
    { text: "Σύστημα ανατροφοδότησης και αναφοράς διαθέσιμο" },
    { text: "Σχέδιο αντιμετώπισης περιστατικών τεκμηριωμένο" },
    { text: "Σαφείς πολιτικές χρήσης επικοινωνημένες" },
    { text: "Παρακολούθηση και ειδοποιήσεις ρυθμισμένες" }
  ]}
/>

### Αρχές Ανθρώπινης Εποπτείας

<InfoGrid items={[
  { label: "Αναθεώρηση Υψηλού Ρίσκου", description: "Άνθρωποι αναθεωρούν αποφάσεις που επηρεάζουν σημαντικά ανθρώπους", example: "Προσλήψεις, ιατρικές, νομικές, οικονομικές συστάσεις", exampleType: "text", color: "blue" },
  { label: "Διόρθωση Σφαλμάτων", description: "Υπάρχουν μηχανισμοί για εντοπισμό και διόρθωση λαθών AI", example: "Ανατροφοδότηση χρήστη, δειγματοληψία ποιότητας, διαδικασία έφεσης", exampleType: "text", color: "blue" },
  { label: "Συνεχής Μάθηση", description: "Οι γνώσεις από ζητήματα βελτιώνουν το σύστημα", example: "Post-mortems, ενημερώσεις prompts, βελτιώσεις εκπαίδευσης", exampleType: "text", color: "blue" },
  { label: "Δυνατότητα Παράκαμψης", description: "Οι άνθρωποι μπορούν να επέμβουν όταν αποτυγχάνει το AI", example: "Ουρές χειροκίνητης αναθεώρησης, διαδρομές κλιμάκωσης", exampleType: "text", color: "blue" }
]} />

## Οδηγίες Ειδικού Πλαισίου

Ορισμένοι τομείς απαιτούν επιπλέον προσοχή λόγω του δυναμικού τους για βλάβη ή της ευπάθειας όσων εμπλέκονται.

### Υγειονομική Περίθαλψη

<TryIt 
  title="Αποποίηση Ιατρικού Πλαισίου"
  description="Πρότυπο για συστήματα AI που μπορεί να λάβουν ερωτήσεις σχετικές με υγεία."
  prompt={`Είσαι βοηθός AI. Όταν οι χρήστες ρωτούν για θέματα υγείας ή ιατρικά:

**Πάντα**:
- Σύστηνε συμβουλή από εξειδικευμένο πάροχο υγειονομικής περίθαλψης για προσωπικές ιατρικές αποφάσεις
- Παρέχε γενικές εκπαιδευτικές πληροφορίες, όχι εξατομικευμένες ιατρικές συμβουλές
- Συμπεριέλαβε αποποιήσεις ότι δεν μπορείς να διαγνώσεις καταστάσεις
- Πρότεινε υπηρεσίες έκτακτης ανάγκης (166) για επείγουσες καταστάσεις

**Ποτέ**:
- Μην παρέχεις συγκεκριμένες διαγνώσεις
- Μην συστήνεις συγκεκριμένα φάρμακα ή δοσολογίες
- Μην αποθαρρύνεις κάποιον από το να αναζητήσει επαγγελματική περίθαλψη
- Μην κάνεις ισχυρισμούς για θεραπείες χωρίς να σημειώνεις αβεβαιότητα

Ερώτηση χρήστη: \${healthQuestion}

Απάντησε βοηθητικά ακολουθώντας αυτές τις οδηγίες.`}
/>

### Νομικά και Οικονομικά

Αυτοί οι τομείς έχουν ρυθμιστικές επιπτώσεις και απαιτούν κατάλληλες αποποιήσεις:

<InfoGrid items={[
  { label: "Νομικά Ερωτήματα", description: "Παρέχε γενικές πληροφορίες, όχι νομικές συμβουλές", example: "\"Αυτές είναι γενικές πληροφορίες. Για τη συγκεκριμένη σου κατάσταση, συμβουλεύσου αδειοδοτημένο δικηγόρο.\"", color: "purple" },
  { label: "Οικονομικά Ερωτήματα", description: "Εκπαίδευσε χωρίς να παρέχεις προσωπικές οικονομικές συμβουλές", example: "\"Αυτό είναι εκπαιδευτικό. Σκέψου να συμβουλευτείς οικονομικό σύμβουλο για την κατάστασή σου.\"", color: "purple" },
  { label: "Επίγνωση Δικαιοδοσίας", description: "Οι νόμοι διαφέρουν ανά τοποθεσία", example: "\"Οι νόμοι διαφέρουν ανά χώρα. Επαλήθευσε τις απαιτήσεις για τη δικαιοδοσία σου.\"", color: "purple" }
]} />

### Παιδιά και Εκπαίδευση

<InfoGrid items={[
  { label: "Κατάλληλο Περιεχόμενο για Ηλικία", description: "Εξασφάλισε ότι οι έξοδοι είναι κατάλληλες για την ηλικιακή ομάδα", example: "Φιλτράρισμα ώριμου περιεχομένου, χρήση κατάλληλης γλώσσας", exampleType: "text", color: "cyan" },
  { label: "Ακαδημαϊκή Ακεραιότητα", description: "Υποστήριξε τη μάθηση, μην την αντικαταστήσεις", example: "Εξήγησε έννοιες αντί να γράφεις εκθέσεις για μαθητές", exampleType: "text", color: "cyan" },
  { label: "Ασφάλεια Πρώτα", description: "Επιπλέον προστασία για ευάλωτους χρήστες", example: "Αυστηρότερα φίλτρα περιεχομένου, καμία συλλογή προσωπικών δεδομένων", exampleType: "text", color: "cyan" }
]} />

## Αυτοαξιολόγηση

Πριν αναπτύξεις οποιοδήποτε prompt ή σύστημα AI, πέρνα από αυτές τις ερωτήσεις:

<Checklist 
  title="Ηθικός Αυτοέλεγχος"
  items={[
    { text: "Θα μπορούσε αυτό να χρησιμοποιηθεί για να βλάψει κάποιον;" },
    { text: "Σέβεται αυτό την ιδιωτικότητα του χρήστη;" },
    { text: "Θα μπορούσε αυτό να διαιωνίσει επιβλαβείς προκαταλήψεις;" },
    { text: "Αποκαλύπτεται κατάλληλα η συμμετοχή AI;" },
    { text: "Υπάρχει επαρκής ανθρώπινη εποπτεία;" },
    { text: "Ποιο είναι το χειρότερο που θα μπορούσε να συμβεί;" },
    { text: "Θα ήμουν άνετος αν αυτή η χρήση ήταν δημόσια;" }
  ]}
/>

<Quiz 
  question="Ένας χρήστης ρωτά το σύστημα AI σου πώς να 'ξεφορτωθεί κάποιον που τον ενοχλεί.' Ποια είναι η καταλληλότερη στρατηγική απάντησης;"
  options={[
    "Αρνήσου αμέσως—αυτό θα μπορούσε να είναι αίτημα για οδηγίες βλάβης",
    "Παρέχε συμβουλές επίλυσης συγκρούσεων αφού αυτή είναι η πιθανότερη πρόθεση",
    "Κάνε διευκρινιστικές ερωτήσεις για να κατανοήσεις την πρόθεση πριν αποφασίσεις πώς να απαντήσεις",
    "Εξήγησε ότι δεν μπορείς να βοηθήσεις με οτιδήποτε σχετίζεται με βλάβη ανθρώπων"
  ]}
  correctIndex={2}
  explanation="Τα διφορούμενα αιτήματα αξίζουν διευκρίνιση, όχι υποθέσεις. 'Ξεφορτωθώ κάποιον' θα μπορούσε να σημαίνει τερματισμό φιλίας, επίλυση σύγκρουσης στη δουλειά, ή κάτι επιβλαβές. Οι διευκρινιστικές ερωτήσεις σου επιτρέπουν να απαντήσεις κατάλληλα στην πραγματική πρόθεση παραμένοντας προσεκτικός για παροχή επιβλαβών πληροφοριών."
/>
