Az AI modellek értékelésének kihívása és megbízhatóságának biztosítása
Az AI stúdiók új AI modellek gyors fejlesztése és piacra dobása határok elé állítja a referenciák és értékelő eszközök hatékonyságát. Ennek eredményeként ezek az eszközök problémás eredményeket generálnak és olyan modelleket jóváhagynak, amelyekhez nem lehet bizalommal fordulni. Ez jelentős kihívást jelent az üzletek és közszervezetek számára, akik hatékonyan próbálnak szabályozni az AI-t egy változó környezetben.
Az AI teljesítményének értékelésére hagyományosan alkalmazott szempontok, mint például a pontosság és a biztonság, már nem tartanak lépést a legújabb AI rendszerek bonyolultságával. Az AI fejlesztésében, tesztelésében és befektetésében jártas szakértők szerint ezek az eszközök könnyen manipulálhatóak és túl szűkek a szempontokban. Az AI területén zajló intenzív verseny, amit kockázati tőkebefektetésekből és olyan óriáscégek részéről, mint a Microsoft, a Google és az Amazon, indítottak, sok régebbi referenciát elavulttá tettek.
Az új AI modellek és frissítések havi rendszerességgel történő bevezetésével a meglévő értékelési szabványok gyorsan elavulttá válnak. Egyre fontosabbá válik biztosítani, hogy az általunk használt AI termékek megbízhatóak legyenek, különösen amikor a generatív AI sok technológiai vállalkozás számára prioritást élvező befektetési terület lesz.
Az egyre bonyolultabbá váló legújabb AI modellek kockázatainak kezelésével a kormányok is küzdenek. Az országok közötti AI biztonsági kétoldalú megállapodásokhoz hasonló kezdeményezések kerülnek napirendre. Befélesek merültek fel az AI modellek tesztjeinek integritását illetően is, mivel esetleg az AI modellek képzési adatai véletlenül tartalmazhatják az értékelések során használt pontos kérdéseket. Ez kihívást jelent a referenciák megbízhatósága számára.
Ezen sürgős problémára válaszul startupok kezdenek el feltűnni újító módszerekkel az új AI modellek értékelésére. Néhány platform egyedi felhasználók által felállított testreszabott teszteket kínál, amelyek közvetlen tükrözése a felhasználói preferenciáknak. Azonban ezek a megközelítések, bár az egyéni felhasználóknak előnyösek lehetnek, nem biztos, hogy megfelelnek azon vállalatoknak, amelyeknek konkrét AI modellkövetelményeik vannak.
Végül, az üzleteknek azt ajánlják, hogy belső tesztelést és emberi értékelést is végezzenek a hagyományos referenciák mellett. Az AI modellek kiválasztása éppúgy művészet, mint tudomány. Ahogyan az AI tovább fejlődik, az értékelési módszerek alkalmazkodása az pontosság és megbízhatóság biztosítása elengedhetetlen a transzformációs technológia potenciáljának kihasználásához.
The source of the article is from the blog radiohotmusic.it