インシデント発生時のプレッシャーと潜在的な落とし穴を考慮すると、安全なAIインシデントコパイロットの設計には、セキュリティファーストのアプローチが必要です。そのようなコパイロットは、自律的な指揮官や真実の情報源ではなく、承認された事実に基づいてコミュニケーションを作成するためのツールであるべきです。AIシステムは操作される可能性があることが研究によって示されているため、初期のスコープは狭くすることが重要であり、インシデントリードからの検証済み事実のみを受け入れ、人間のレビューを必要とします。コパイロットの仕事はコミュニケーションを作成することであり、障害を診断したり根本原因を特定したりすることではありません。正確な職務記述は、運用上の決定を下すのではなく、承認された事実を固定されたコミュニケーション形式に整理することに焦点を当てます。これには、不可欠で共有可能な情報をキャプチャするシンプルなインシデントブリーフィングフォームが含まれます。アシスタントは、ヘッドライン、現在の更新、顧客アクション、次の更新などの特定のセクションを持つ予測可能なドラフトを作成する必要があります。コンテンツルールは、推測的または未承認の情報が含まれるのを防ぐために不可欠です。公開前に5段階のレビューゲートが必要であり、事実の根拠、データの機密性、対象者の適切性、正しいアクション/タイミング、および人間の承認を確保します。検証されていないチャットメッセージやドキュメントなどの信頼できないコンテンツは、誤解を招く情報や機密情報が含まれるのを防ぐために、ドラフト作成パスから除外する必要があります。生成と公開の分離は重要です。コパイロットはドラフトのみを作成し、最終的な公開プロセスは人間が制御する必要があります。コパイロットを運用システムに統合する前に、さまざまな関係者が関与する徹底的な脅威モデルワークショップが不可欠です。これには、データフロー、禁止されているコンテンツ、ユーザーの操作、および責任に関する重要な質問が含まれます。定義されたインシデントシナリオを通じてコパイロットの品質を評価し、運用結果を測定することで、包括的な評価が得られます。GCCの展開では、効果的なインシデントコミュニケーションのために、地域の聴衆と分散したチームを考慮することが重要です。