Prije širenja upotrebe umjetne inteligencije, procijenite odgovore stvarnim primjerima

Uvjerljiv odgovor nije nužno i točan. Prije nego što stavite funkciju umjetne inteligencije u svoj tijek rada, napravite reprezentativne primjere i sustavno usporedite izlaz s onim što zadatak zahtijeva.

Izgradite skup za procjenu

Prikupite uobičajene, nepotpune, dvosmislene i neobične unose. Uklonite ili zaštitite osobne podatke. Za svaki slučaj napišite kriterije uspješnosti i neprihvatljive pogreške. Koristite primjere koji predstavljaju raznolikost posla, a ne samo lake slučajeve.

Procijenite zasebne dimenzije

Provjerite vjernost izvorima, pokrivenost potrebnih točaka, čitljivost i ponašanje kada informacije nedostaju. Odgovor može biti dobro napisan i izostaviti bitno upozorenje. Zabilježite primjere uspjeha, pogrešaka i nedoumica i tražite recenziju od nekoga tko poznaje proces.

Ponovi nakon promjena

Usporedite verzije izjave, predloška ili tijeka s istim skupom slučajeva. Ovo pomaže identificirati regresije. Početna procjena ne jamči buduće performanse: unosi, proizvodi i modeli mogu se promijeniti. Pratite uzorke s kontrolama pristupa i jasnim putem za ispravljanje grešaka.

Nemojte koristiti jedan prosjek da biste sakrili ozbiljnu pogrešku. Ako pogrešan rezultat može uzrokovati štetu, postavite ograničenja, ljudski pregled i obustavu upotrebe prije pokretanja pilota.

Često postavljana pitanja

Koliko je primjera potrebno?

Dovoljno da predstavi najvažnije i najteže slučajeve. Mali uzorak je početak dijagnoze, a ne statističko jamstvo.

Mogu li dopustiti umjetnoj inteligenciji da sama procijeni?

Može pomoći organizirati usporedbe, ali ne bi trebao biti jedini sudac zadatka s posljedicama. Koristite eksplicitne kriterije i pregled od strane odgovornih osoba.

Treba li test ponoviti?

Da, kada se upute, podaci, model ili proces mijenjaju i povremeno tijekom uporabe.

Kako biste nastavili učiti s praktičnim idejama za poslovanje, pretplatite se besplatno na Ímpetus newsletter.