AI stuudiode kiire areng ja uute AI mudelite vabastamine suruvad jõudluse hindamise ja usaldusväärsuse tööriistade piire. Selle tulemusel genereerivad need tööriistad probleemseid tulemusi ja kiidavad heaks mudeleid, mida ei saa usaldada. See esitab olulise väljakutse ettevõtetele ja avalikele asutustele, kes üritavad tõhusalt reguleerida AI-d muutuvas keskkonnas.
Traditsioonilised hindamiskriteeriumid AI jõudluse hindamiseks, nagu täpsus ja ohutus, ei suuda enam järgida viimaste AI süsteemide keerukust. AI arenduse, testimise ja investeerimise ekspertide arvates on need tööriistad kergesti manipuleeritavad ja liiga piiratud ulatusega. AI valdkonnas valitsev intensiivne konkurents, mida juhivad riskikapitalistid ja tehnikahiiglased nagu Microsoft, Google ja Amazon, on teinud paljud vanad mõõdupuud aegunuks.
Uute AI mudelite ja uuenduste turuletulekuga kuus muutuvad olemasolevad hindamisstandardid kiiresti aegunud. Üha olulisem on tagada, et saame usaldada meil olemasolevaid AI tooteid, eriti kuna genereeriv AI saab paljude tehnikafirmade jaoks prioriteetseks investeeringuks.
Valitsused seisavad silmitsi ka küsimusega, kuidas kasutada ja hallata viimaste AI mudelitega seotud riske. Selliseid algatusi nagu kahepoolsete kokkulepete sõlmimine AI ohutuse osas riikide vahel uuritakse. Teatatud on ka muredest avalike testide usaldusväärsuse osas, kuna AI mudelite koolitusandmed võivad tahtmatult sisaldada samu küsimusi, mida kasutatakse hindamisel. See seab ohtu mõõdupuude usaldusväärsuse.
Selleks, et lahendada see pakiline küsimus, hakkavad idufirmad arendama uuenduslikke lähenemisviise arenevate AI mudelite hindamiseks. Mõned platvormid pakuvad kasutajatele kohandatud teste, mis peegeldavad otseselt kasutajate eelistusi. Kuigi need lähenemisviisid võivad kasu tuua üksikkasutajatele, ei pruugi need sobida ettevõtetele, millel on konkreetseid AI mudeli nõudeid.
Lõpuks soovitatakse ettevõtetel teha sisekatseid ja inimhindamist koos traditsiooniliste mõõdupuudega. AI mudelite valimine on sama palju kunst kui ka teadus. Kuna AI jätkab arengut, on hindamismeetodite kohandamine täpsuse ja usaldusväärsuse tagamiseks endiselt kriitiline selle tehnoloogia võimaluste ära kasutamisel.
KKK
Millised on väljakutsed AI mudelite hindamisel?
Uute AI mudelite kiire areng ja nende süsteemide keerukus on muutnud traditsioonilised hindamisvahendid aegunuks ja kergesti manipuleeritavaks.
Kuidas valitsused tegelevad AI mudelitega seotud riskidega?
Valitsused uurivad algatusi, nagu kahepoolsete kokkulepete sõlmimine AI ohutuse osas riikide vahel, et hallata viimaste AI mudelitega seotud riske.
Kas on muresid mõõdupuude usaldusväärsuse osas?
Jah, on tõstatatud muresid seoses mõõdupuude usaldusväärsusega, kuna AI mudelite koolitusandmed võivad tahtmatult sisaldada samu küsimusi, mida kasutatakse hindamisel.
Millised lähenemisviisid võtavad alustavad ettevõtted AI mudelite hindamiseks?
Idufirmad arendavad uuenduslikke lähenemisviise, näiteks pakuvad individuaalsetele kasutajatele kohandatud teste, et hinnata arenevaid AI mudeleid.
Kuidas saavad ettevõtted tagada AI mudelite usaldusväärsuse?
Ettevõtetele soovitatakse teha sisekatseid ja inimhindamist koos traditsiooniliste mõõdupuudega, et tagada AI mudelite usaldusväärsus.
Lisateabe saamiseks AI tööstuse ja sellega seotud turu prognooside kohta külastage järgmisi linke:
1. IBM Watson AI
2. Microsoft AI
3. Google Cloud AI
Nendel veebisaitidel on põhjalik teave AI tehnoloogiate, tööstustrendide, turu prognooside ja AI mõju kohta erinevatele sektoritele.
The source of the article is from the blog mgz.com.tw