Бързото развитие и пускането на нови модели на изкуствен интелект от студиата на изкуствения интелект натискат границите на оценяването и инструментите за оценка. В резултат на това тези инструменти генерират проблематични резултати и одобряват модели, на които не може да се вярва. Това представлява значително предизвикателство за бизнеса и публичните институции, които се опитват да регулират изкуствения интелект в развиващ се пейзаж.
Традиционните критерии за оценка на производителността на изкуствения интелект, като точност и безопасност, вече не са необходими за справяне със сложността на последните системи на изкуствения интелект. Специалисти в развитието на изкуствения интелект, тестването и инвестирането твърдят, че тези инструменти лесно могат да бъдат манипулирани и са твърде ограничени в обхвата си. Интензивната конкуренция в областта на изкуствения интелект, стимулирана от инвестиции на венчър капиталисти и големи технологични гиганти като Microsoft, Google и Amazon, е засегнала много по-стари бенчмаркове.
С постоянното пускане на нови модели и актуализации на изкуствения интелект всекимесечно, съществуващите стандарти за оценка бързо застаряват. Става все по-съществено да се гарантира, че продуктите на изкуствения интелект, с които разполагаме, могат да се доверяват, особено когато генеративният изкуствен интелект става основен приоритет за инвестиции за мнозина технологични бизнеси.
Също така правителствата се борят с начина на разгъване и управление на рисковете, свързани с последните модели на изкуствения интелект. Инициативи като двустранни споразумения относно безопасността на изкуствения интелект между страни се разглеждат. Има и опасения за честността на обществените тестове, тъй като данните за обучение на моделите на изкуствения интелект може ненамерено да включват точните въпроси, използвани в оценките. Това създава предизвикателство за надеждността на бенчмарковете.
За да се справят с това належащо въпрос, стартиращите фирми излизат с иновативни подходи за оценка на изкастващите модели на изкуствен интелект. Някои платформи предлагат персонализирани тестове, зададени от индивидуални потребители, като предоставят директно отражение на предпочитанията на потребителите. Въпреки това, докато тези подходи може да бъдат полезни за индивидуални потребители, те може да не са подходящи за компаниите със специфични изисквания за модели на изкуствен интелект.
В крайна сметка, на бизнесите се препоръчва да провеждат вътрешни тестове и човешка оценка заедно с традиционните бенчмаркове. Изборът на модели на изкуствен интелект е толкова изкуство, колкото и наука. Докато изкуственият интелект продължава да се развива, адаптирането на методите за оценка за гарантиране на точността и надеждността остава от съществено значение за използването на потенцияла на тази преобразяваща технология.
The source of the article is from the blog radiohotmusic.it