Ātrais jaunu AI modeļu attīstības un izlaišanas tempi AI studijām liek norādījumiem un novērtēšanas rīkiem sasniegt savas robežas. Kā rezultātā šie rīki rada problēmu rezultātus un apstiprina modeļus, kam nevar uzticēties. Tas rada nozīmīgu izaicinājumu uzņēmumiem un sabiedriskajiem orgāniem, kas cenšas efektīvi regulēt AI mainīgos ainavu.
Tradicionālie vērtēšanas kritēriji AI veiktspējas novērtēšanai, piemēram, precizitāte un drošība, vairs neiztur jaunāko AI sistēmu sarežģītības tempu. Eksperti AI attīstībā, testēšanā un ieguldījumos argumentē, ka šīs rīki ir viegli manipulējami un pārāk šauri savā laukā. Spēcīgais konkurences līmenis AI telpā, kas tiek piedzīvots pateicoties ieguldījumiem no riska kapitāla investoriem un tehnoloģiju gigantiem kā Microsoft, Google un Amazon, ir padarījis daudzus vecākus rādītājus par novecojušiem.
Ar jauniem AI modeļiem un atjauninājumiem, kas tiek izlaisti katru mēnesi, esošie novērtēšanas standarti ātri noveco. Kļūst arvien svarīgāk nodrošināt, lai būtu iespējams uzticēties mūsu AI produktiem, it īpaši tādēļ, ka generējošais AI kļūst par prioritātiem investīciju ziņā daudzām tehnoloģiju uzņēmējdarbībām.
Valdības arī cenšas risināt, kā izvietot un pārvaldīt riskus, kas saistīti ar jaunākajiem AI modeļiem. Tiek pētīti iniciatīvas, piemēram, divpusēji nolīgumi par AI drošību starp valstīm. Ir radušies bažas par sabiedriskām testēm, jo AI modeļu apmācības dati var nejauši iekļaut tieši tos jautājumus, kas tiek izmantoti novērtējumos. Tas rada izaicinājumu rādītāju uzticamībai.
Lai risinātu šo aktuālo jautājumu, sākumuzņēmumi ar inovatīviem pieejām rašanās AI modeļu novērtēšanai. Dažas platformas piedāvā pielāgotas pārbaudes, kas iestatītas atsevišķu lietotāju, nodrošinot tiešu atspoguļojumu lietotāja preferences. Tomēr, kaut arī šīs pieejas var nākt par labu atsevišķiem lietotājiem, tās var nebūt piemērotas uzņēmumiem ar konkrētiem AI modeļa prasībām.
Galvenokārt uzņēmumiem tiek iesakts veikt iekšējos testēšanas un cilvēku novērtēšanu kopā ar tradicionālajiem rādītājiem. AI modeļu izvēle ir tikpat daudz mākslas, cik arī zinātnes. Tā kā AI turpina attīstīties, pielāgojot novērtēšanas metodes, lai nodrošinātu precizitāti un uzticamību, paliek primārs šajā pārvēršanās tehnoloģijas potenciāla izmantošanā.
Bieži uzdotie jautājumi
The source of the article is from the blog foodnext.nl