Hitri razvoj in izdaja novih modelov AI s strani studiev AI potiska meje preizkušanja in orodij za ocenjevanje. Posledica tega je, da ta orodja generirajo težavne rezultate in odobravajo modele, ki jim ni mogoče zaupati. To predstavlja pomemben izziv za podjetja in javne organe, ki poskušajo učinkovito regulirati AI v spreminjajočem se okolju.
Tradicionalna merila ocenjevanja uspešnosti AI, kot so natančnost in varnost, ne sledijo več kompleksnosti najnovejših AI sistemov. Strokovnjaki za razvoj, testiranje in investiranje v AI trdijo, da so ta orodja lahko manipulirana in premajhna v obsegu. Intenzivno tekmovanje na področju AI, spodbujeno z investicijami tveganega kapitala in tehnoloških velikanov kot so Microsoft, Google in Amazon, je naredilo mnoga stara merila zastarela.
Z novimi modeli AI in posodobitvami, ki se izdajajo mesečno, postajajo obstoječi standardi ocenjevanja hitro zastareli. Postaja izjemno pomembno zagotoviti, da se lahko zaupa AI produktom, še posebej, ko postaja generativna AI vrhunska investicijska prioriteta za mnoga tehnološka podjetja.
Tudi vlade se spopadajo s tem, kako uporabiti in obvladovati tveganja, povezana z najnovejšimi modeli AI. Raziskujejo se pobude, kot so dvostranski dogovori o varnosti AI med državami. Pojavili so se tudi pomisleki glede integritete javnih testov, saj se podatki za usposabljanje modelov AI lahko nenamerno vključijo v natančna vprašanja uporabljena pri evalvaciji. To predstavlja izziv zanesljivosti meril.
Da bi se spoprijeli s tem perečim vprašanjem, se pojavljajo start-upi z inovativnimi pristopi za ocenjevanje novih modelov AI. Nekateri platforme ponujajo prilagojene teste, postavljene s strani posameznih uporabnikov, ki neposredno odražajo uporabniške preference. Vendar, medtem ko te pristope lahko koristijo posameznim uporabnikom, morda niso primerni za podjetja z določenimi zahtevami modelov AI.
Najbolj podjetjem se priporoča, da izvedejo notranje teste in človeško ocenjevanje poleg tradicionalnih meril. Izbor modelov AI je tako umetnost kot znanost. Ker se AI nadaljuje z razvojem, prilagajanje metod ocenjevanja za zagotovitev natančnosti in zanesljivosti ostaja ključno pri izkoriščanju potenciala te preoblikovalne tehnologije.
FAQs
Kakšni so izzivi pri ocenjevanju modelov AI?
Hitri razvoj novih modelov AI in kompleksnost teh sistemov so naredili tradicionalna orodja za ocenjevanje zastarela in lahko manipulirana.
Kako se vlade spopadajo z tveganji, povezanimi z modeli AI?
Vlade raziskujejo pobude, kot so dvostranski dogovori o varnosti AI med državami, da obvladajo tveganja, povezana z najnovejšimi modeli AI.
Ali obstajajo pomisleki glede zanesljivosti meril?
Da, dvomi so se pojavili zaradi integritete meril, saj se podatki za usposabljanje modelov AI lahko nenamerno vključijo v natančna vprašanja uporabljena pri evalvaciji.
Kakšni pristopi uporabljajo start-upi pri ocenjevanju modelov AI?
Start-upi razvijajo inovativne pristope, na primer ponujanje prilagojenih testov, postavljenih s strani posameznih uporabnikov, za ocenjevanje novih modelov AI.
Kako lahko podjetja zagotovijo zaupanja vrednost modelov AI?
Podjetja se priporočajo izvesti notranje teste in človeško ocenjevanje poleg tradicionalnih meril za zagotavljanje zaupanja vrednosti modelov AI.
Za več informacij o industriji AI in povezanih tržnih napovedih lahko obiščete spodnje povezave:
1. IBM Watson AI
2. Microsoft AI
3. Google Cloud AI
Ta spletna mesta ponujajo obsežne informacije o tehnologijah AI, trendih industrije, tržnih napovedih in vplivu AI na različne sektorje.
The source of the article is from the blog queerfeed.com.br