Dezvoltarea rapidă și lansarea de noi modele de inteligență artificială de către studiourile AI împinge limitele instrumentelor de referință și evaluare. Ca rezultat, aceste instrumente generează rezultate problematice și aprobă modele care nu pot fi încredințate. Acest lucru reprezintă o provocare semnificativă pentru afaceri și organisme publice care încearcă să reglementeze eficient AI într-un peisaj în evoluție.
Criteriile tradiționale de evaluare pentru evaluarea performanței AI, cum ar fi acuratețea și siguranța, nu mai țin pasul cu complexitatea celor mai recente sisteme AI. Experții în dezvoltarea, testarea și investițiile în AI susțin că aceste instrumente sunt ușor manipulate și prea limitate în ceea ce privesc domeniul lor de aplicare. Competiția intensă în spațiul AI, alimentată de investiții de la investitori de capital de risc și giganți tehnologici precum Microsoft, Google și Amazon, a făcut ca multe referințe mai vechi să devină învechite.
Odată cu lansarea lunară a noilor modele AI și a actualizărilor, standardele actuale de evaluare devin rapid învechite. Devine din ce în ce mai important să ne asigurăm că produsele AI pe care le deținem pot fi încredințate, mai ales că inteligența artificială generativă devine o prioritate majoră de investiții pentru multe afaceri din domeniul tehnologiei.
Guvernele se confruntă, de asemenea, cu modul de a implementa și gestiona riscurile asociate celor mai recente modele AI. Sunt investigate inițiative precum aranjamentele bilaterale privind siguranța AI între țări. Au apărut, de asemenea, preocupări privind integritatea testelor publice, deoarece datele de antrenament ale modelelor AI ar putea include în mod inadvertent întrebările exacte folosite în evaluări. Acest lucru pune în discuție fiabilitatea referințelor.
Pentru a aborda această problemă urgentă, încep să apară startup-uri cu abordări inovatoare pentru a evalua modelele AI emergente. Unele platforme oferă teste personalizate stabilite de utilizatorii individuali, oferind o reflecție directă a preferințelor utilizatorilor. Cu toate acestea, în timp ce aceste abordări pot fi benefice pentru utilizatorii individuali, acestea pot să nu fie potrivite pentru companiile cu cerințe specifice de modele AI.
În cele din urmă, se recomandă ca afacerile să efectueze teste interne și evaluări umane alături de referințele tradiționale. Selecția modelelor AI este la fel de mult o artă pe cât este o știință. Pe măsură ce AI continuă să evolueze, adaptarea metodelor de evaluare pentru a asigura acuratețea și fiabilitatea rămâne un aspect major în exploatarea potențialului acestei tehnologii transformative.
The source of the article is from the blog rugbynews.at