ຄຳຕອບສັ້ນໆ: AI ສາມາດມີຄວາມແມ່ນຍຳສູງໃນໜ້າວຽກທີ່ແຄບ ແລະ ມີຄວາມໝາຍທີ່ຊັດເຈນພ້ອມດ້ວຍຄວາມຈິງພື້ນຖານທີ່ຊັດເຈນ, ແຕ່ “ຄວາມຖືກຕ້ອງ” ບໍ່ແມ່ນຄະແນນດຽວທີ່ທ່ານສາມາດໄວ້ວາງໃຈໄດ້ທົ່ວໄປ. ມັນຈະຖືກຕ້ອງພຽງແຕ່ເມື່ອໜ້າວຽກ, ຂໍ້ມູນ ແລະ ຕົວຊີ້ວັດສອດຄ່ອງກັບການຕັ້ງຄ່າການດຳເນີນງານ; ເມື່ອການປ້ອນຂໍ້ມູນເລື່ອນລອຍ ຫຼື ໜ້າວຽກກາຍເປັນແບບເປີດກວ້າງ, ຄວາມຜິດພາດ ແລະ ຄວາມໝັ້ນໃຈໃນຕົວເອງຈະເພີ່ມຂຶ້ນ.
ບົດຮຽນຫຼັກ:
ຄວາມເໝາະສົມກັບໜ້າວຽກ : ກຳນົດວຽກໃຫ້ຊັດເຈນເພື່ອໃຫ້ “ຖືກ” ແລະ “ຜິດ” ສາມາດທົດສອບໄດ້.
ການເລືອກຕົວຊີ້ວັດ : ຈັບຄູ່ຕົວຊີ້ວັດການປະເມີນຜົນກັບຜົນສະທ້ອນທີ່ແທ້ຈິງ, ບໍ່ແມ່ນປະເພນີ ຫຼື ຄວາມສະດວກສະບາຍ.
ການທົດສອບຄວາມເປັນຈິງ : ໃຊ້ຂໍ້ມູນທີ່ເປັນຕົວແທນ, ມີສຽງລົບກວນ ແລະ ການທົດສອບຄວາມກົດດັນນອກການແຈກຢາຍ.
ການປັບທຽບ : ວັດແທກວ່າຄວາມໝັ້ນໃຈສອດຄ່ອງກັບຄວາມຖືກຕ້ອງຫຼືບໍ່, ໂດຍສະເພາະສຳລັບເກນມາດຕະຖານ.
ການຕິດຕາມກວດກາວົງຈອນຊີວິດ : ປະເມີນຄືນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ ຍ້ອນວ່າຜູ້ໃຊ້, ຂໍ້ມູນ ແລະ ສະພາບແວດລ້ອມມີການປ່ຽນແປງໄປຕາມການເວລາ.
ບົດຄວາມທີ່ທ່ານອາດຈະຢາກອ່ານຫຼັງຈາກບົດຄວາມນີ້:
🔗 ວິທີການຮຽນຮູ້ AI ເທື່ອລະຂັ້ນຕອນ
ແຜນທີ່ແບບແຜນທີ່ເປັນມິດກັບຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນເພື່ອເລີ່ມຕົ້ນຮຽນຮູ້ AI ຢ່າງໝັ້ນໃຈ.
🔗 ວິທີທີ່ AI ກວດພົບຄວາມຜິດປົກກະຕິໃນຂໍ້ມູນ
ອະທິບາຍວິທີການທີ່ AI ໃຊ້ເພື່ອກວດພົບຮູບແບບທີ່ຜິດປົກກະຕິໂດຍອັດຕະໂນມັດ.
🔗 ເປັນຫຍັງ AI ຈຶ່ງບໍ່ດີຕໍ່ສັງຄົມ
ກວມເອົາຄວາມສ່ຽງຕ່າງໆເຊັ່ນ: ອະຄະຕິ, ຜົນກະທົບຕໍ່ວຽກງານ, ແລະ ຄວາມກັງວົນກ່ຽວກັບຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ.
🔗 ຊຸດຂໍ້ມູນ AI ແມ່ນຫຍັງ ແລະ ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງສຳຄັນ
ກຳນົດຊຸດຂໍ້ມູນ ແລະ ວິທີທີ່ພວກມັນຝຶກອົບຮົມ ແລະ ປະເມີນຮູບແບບ AI.
1) ດັ່ງນັ້ນ... AI ມີຄວາມຖືກຕ້ອງແນວໃດ? 🧠✅
AI ສາມາດມີ ຢ່າງ ດີ - ໂດຍສະເພາະເມື່ອ "ຄຳຕອບທີ່ຖືກຕ້ອງ" ບໍ່ມີຄວາມກຳຈັດ ແລະ ງ່າຍທີ່ຈະໃຫ້ຄະແນນ.
ແຕ່ໃນໜ້າວຽກທີ່ເປີດກວ້າງ (ໂດຍສະເພາະແມ່ນ AI ທີ່ສ້າງສັນ ເຊັ່ນ chatbots), “ຄວາມຖືກຕ້ອງ” ຈະລື່ນໄວເພາະວ່າ:
-
ອາດມີ ຫຼາຍຄຳຕອບທີ່ຍອມຮັບໄດ້
-
ຜົນຜະລິດອາດຈະຄ່ອງແຄ້ວແຕ່ ບໍ່ໄດ້ອີງໃສ່ຂໍ້ເທັດຈິງ
-
ຮູບແບບອາດຈະຖືກປັບແຕ່ງໃຫ້ເໝາະສົມກັບຄວາມຮູ້ສຶກ "ເປັນປະໂຫຍດ", ບໍ່ແມ່ນຄວາມຖືກຕ້ອງຢ່າງເຂັ້ມງວດ
-
ໂລກປ່ຽນແປງ, ແລະລະບົບຕ່າງໆອາດຈະຊັກຊ້າກວ່າຄວາມເປັນຈິງ
ຮູບແບບທາງຈິດໃຈທີ່ເປັນປະໂຫຍດ: ຄວາມຖືກຕ້ອງບໍ່ແມ່ນຄຸນສົມບັດທີ່ເຈົ້າ “ມີ.” ມັນເປັນຄຸນສົມບັດທີ່ເຈົ້າ “ໄດ້ຮັບ” ສຳລັບວຽກງານສະເພາະ, ໃນສະພາບແວດລ້ອມສະເພາະ, ດ້ວຍການຕັ້ງຄ່າການວັດແທກສະເພາະ . ນັ້ນແມ່ນເຫດຜົນທີ່ຄຳແນະນຳທີ່ຈິງຈັງຖືວ່າການປະເມີນຜົນເປັນກິດຈະກຳວົງຈອນຊີວິດ - ບໍ່ແມ່ນຊ່ວງເວລາກະດານຄະແນນຄັ້ງດຽວ. [1]
2) ຄວາມຖືກຕ້ອງບໍ່ແມ່ນສິ່ງດຽວ - ມັນແມ່ນຄອບຄົວທີ່ມີຄວາມຫຼາກຫຼາຍ 👨👩👧👦📏
ເມື່ອຄົນເວົ້າວ່າ “ຄວາມຖືກຕ້ອງ,” ເຂົາເຈົ້າອາດຈະໝາຍເຖິງອັນໃດອັນໜຶ່ງໃນນີ້ (ແລະເຂົາເຈົ້າມັກຈະໝາຍເຖິງ ສອງຢ່າງພ້ອມກັນ ໂດຍທີ່ບໍ່ຮູ້ຕົວ):
-
ຄວາມຖືກຕ້ອງ : ມັນໄດ້ສ້າງປ້າຍ/ຄຳຕອບທີ່ຖືກຕ້ອງບໍ?
-
ຄວາມແມ່ນຍຳ vs ການລະນຶກເຖິງ : ມັນໄດ້ຫຼີກລ່ຽງການແຈ້ງເຕືອນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ, ຫຼືມັນໄດ້ຈັບທຸກຢ່າງ?
-
ການປັບທຽບ : ເມື່ອມັນບອກວ່າ "ຂ້ອຍແນ່ໃຈ 90%," ມັນຖືກຕ້ອງແທ້ໆປະມານ 90% ຂອງເວລາບໍ? [3]
-
ຄວາມທົນທານ : ມັນຍັງເຮັດວຽກໄດ້ບໍ່ເມື່ອການປ້ອນຂໍ້ມູນມີການປ່ຽນແປງເລັກນ້ອຍ (ສຽງລົບກວນ, ຖ້ອຍຄຳໃໝ່, ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນໃໝ່, ຂໍ້ມູນປະຊາກອນໃໝ່)?
-
ຄວາມໜ້າເຊື່ອຖື : ມັນປະຕິບັດຕົວຢ່າງສະໝໍ່າສະເໝີພາຍໃຕ້ເງື່ອນໄຂທີ່ຄາດໄວ້ບໍ?
-
ຄວາມຈິງ / ຄວາມເປັນຈິງ (AI ທີ່ສ້າງສັນ): ມັນກຳລັງປະດິດສິ່ງຕ່າງໆຂຶ້ນມາ (ຫຼອນ) ດ້ວຍນໍ້າສຽງທີ່ໝັ້ນໃຈບໍ? [2]
ນີ້ຍັງເປັນເຫດຜົນທີ່ວ່າຂອບການເຮັດວຽກທີ່ເນັ້ນໃສ່ຄວາມໄວ້ວາງໃຈບໍ່ໄດ້ປະຕິບັດຕໍ່ "ຄວາມຖືກຕ້ອງ" ເປັນຕົວຊີ້ວັດວິລະຊົນດ່ຽວ. ພວກເຂົາເວົ້າກ່ຽວກັບ ຄວາມຖືກຕ້ອງ, ຄວາມໜ້າເຊື່ອຖື, ຄວາມປອດໄພ, ຄວາມໂປ່ງໃສ, ຄວາມທົນທານ, ຄວາມຍຸຕິທຳ, ແລະອື່ນໆ ເປັນຊຸດ - ເພາະວ່າທ່ານສາມາດ "ເພີ່ມປະສິດທິພາບ" ອັນໜຶ່ງ ແລະ ທຳລາຍອີກອັນໜຶ່ງໂດຍບັງເອີນ. [1]
3) ສິ່ງໃດທີ່ເຮັດໃຫ້ການວັດແທກ “AI ມີຄວາມຖືກຕ້ອງແນວໃດ?” ເປັນຮຸ່ນທີ່ດີ? 🧪🔍
ນີ້ແມ່ນບັນຊີກວດສອບ "ສະບັບທີ່ດີ" (ອັນທີ່ຄົນເຮົາຂ້າມໄປ... ແລ້ວຈະເສຍໃຈໃນພາຍຫຼັງ):
✅ ຄຳນິຍາມໜ້າວຽກທີ່ຊັດເຈນ (ຫຼື ເຮັດໃຫ້ມັນສາມາດທົດສອບໄດ້)
-
“ສະຫຼຸບ” ແມ່ນບໍ່ຈະແຈ້ງ.
-
“ສະຫຼຸບເປັນ 5 ຫົວຂໍ້ຍ່ອຍ, ລວມເອົາຕົວເລກທີ່ແນ່ນອນ 3 ຕົວຈາກແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ, ແລະຢ່າປະດິດການອ້າງອີງ” ສາມາດທົດສອບໄດ້.
✅ ຂໍ້ມູນການທົດສອບຕົວແທນ (ຫຼື: ຢຸດການໃຫ້ຄະແນນໃນໂໝດງ່າຍ)
ຖ້າຊຸດການທົດສອບຂອງເຈົ້າສະອາດເກີນໄປ, ຄວາມແມ່ນຍຳຈະເບິ່ງຄືວ່າດີປອມ. ຜູ້ໃຊ້ຕົວຈິງມັກຈະມີຂໍ້ຜິດພາດໃນການພິມ, ກໍລະນີແປກໆ, ແລະ ພະລັງງານ “ຂ້ອຍຂຽນອັນນີ້ໃນໂທລະສັບຂອງຂ້ອຍເວລາ 2 ໂມງເຊົ້າ”.
✅ ຕົວຊີ້ວັດທີ່ກົງກັບຄວາມສ່ຽງ
ການຈັດປະເພດ meme ຜິດພາດບໍ່ຄືກັນກັບການຈັດປະເພດຄຳເຕືອນທາງການແພດຜິດພາດ. ເຈົ້າບໍ່ໄດ້ເລືອກຕົວຊີ້ວັດໂດຍອີງໃສ່ປະເພນີ - ເຈົ້າເລືອກພວກມັນໂດຍອີງໃສ່ຜົນສະທ້ອນ. [1]
✅ ການທົດສອບນອກການແຈກຢາຍ (ຫຼື "ຈະເກີດຫຍັງຂຶ້ນເມື່ອຄວາມເປັນຈິງປາກົດຂຶ້ນ?")
ລອງໃຊ້ຖ້ອຍຄຳທີ່ແປກປະຫຼາດ, ການປ້ອນຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຊັດເຈນ, ການກະຕຸ້ນເຕືອນທີ່ຂັດແຍ້ງ, ໝວດໝູ່ໃໝ່, ໄລຍະເວລາໃໝ່. ສິ່ງນີ້ມີຄວາມສຳຄັນເພາະວ່າ ການປ່ຽນແປງການແຈກຢາຍ ແມ່ນວິທີການແບບຄລາສສິກທີ່ສ້າງແບບຈຳລອງໃນການຜະລິດ. [4]
✅ ການປະເມີນຜົນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ (ຫຼື: ຄວາມຖືກຕ້ອງບໍ່ແມ່ນຄຸນສົມບັດ "ຕັ້ງຄ່າແລ້ວລືມມັນ")
ລະບົບມີການປ່ຽນແປງ. ຜູ້ໃຊ້ປ່ຽນແປງ. ຂໍ້ມູນປ່ຽນແປງ. ຮູບແບບ "ທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່" ຂອງເຈົ້າຫຼຸດລົງຢ່າງງຽບໆ - ເວັ້ນເສຍແຕ່ວ່າເຈົ້າຈະວັດແທກມັນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. [1]
ຮູບແບບນ້ອຍໆໃນໂລກແຫ່ງຄວາມເປັນຈິງທີ່ເຈົ້າຈະຮັບຮູ້ໄດ້: ທີມງານມັກຈະສົ່ງມອບດ້ວຍ “ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການສາທິດ” ທີ່ເຂັ້ມແຂງ, ຫຼັງຈາກນັ້ນຄົ້ນພົບວ່າຮູບແບບຄວາມລົ້ມເຫຼວທີ່ແທ້ຈິງຂອງເຂົາເຈົ້າ ບໍ່ “ຄຳຕອບທີ່ຜິດ”... ມັນແມ່ນ “ຄຳຕອບທີ່ຜິດພາດທີ່ສົ່ງມອບດ້ວຍຄວາມໝັ້ນໃຈ, ໃນຂອບເຂດກ້ວາງຂວາງ.” ນັ້ນແມ່ນບັນຫາການອອກແບບການປະເມີນຜົນ, ບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນບັນຫາແບບຈຳລອງເທົ່ານັ້ນ.
4) ບ່ອນທີ່ AI ມັກຈະມີຄວາມຖືກຕ້ອງຫຼາຍ (ແລະເປັນຫຍັງ) 📈🛠️
AI ມັກຈະສ່ອງແສງເມື່ອບັນຫາແມ່ນ:
-
ແຄບ
-
ມີປ້າຍຊື່ທີ່ດີ
-
ໝັ້ນຄົງຕາມການເວລາ
-
ຄ້າຍຄືກັບການແຈກຢາຍການຝຶກອົບຮົມ
-
ງ່າຍທີ່ຈະໃຫ້ຄະແນນອັດຕະໂນມັດ
ຕົວຢ່າງ:
-
ການກັ່ນຕອງສະແປມ
-
ການສະກັດເອກະສານໃນຮູບແບບທີ່ສອດຄ່ອງກັນ
-
ວົງຈອນການຈັດອັນດັບ/ການແນະນຳທີ່ມີສັນຍານຄຳຕິຊົມຫຼາຍຢ່າງ
-
ວຽກງານການຈັດປະເພດວິໄສທັດຫຼາຍຢ່າງໃນສະຖານທີ່ຄວບຄຸມ
ມະຫາອຳນາດທີ່ໜ້າເບື່ອທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງໄຊຊະນະຫຼາຍຢ່າງເຫຼົ່ານີ້: ຄວາມຈິງທີ່ຊັດເຈນ + ຕົວຢ່າງທີ່ກ່ຽວຂ້ອງຫຼາຍຢ່າງ . ບໍ່ໜ້າສົນໃຈ - ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍ.
5) ບ່ອນທີ່ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງ AI ມັກຈະລົ້ມເຫຼວ 😬🧯
ນີ້ແມ່ນສ່ວນທີ່ຄົນເຮົາຮູ້ສຶກຢູ່ໃນກະດູກຂອງເຂົາເຈົ້າ.
ພາບຫຼອນໃນ AI ທີ່ສ້າງສັນ 🗣️🌪️
ຫຼັກສູດ LLM ສາມາດຜະລິດ ທີ່ໜ້າເຊື່ອຖືໄດ້ແຕ່ບໍ່ແມ່ນຄວາມຈິງ - ແລະສ່ວນທີ່ "ໜ້າເຊື່ອຖືໄດ້" ແມ່ນເຫດຜົນທີ່ມັນເປັນອັນຕະລາຍ. ນັ້ນແມ່ນເຫດຜົນໜຶ່ງທີ່ຄຳແນະນຳຄວາມສ່ຽງຂອງ AI ທີ່ສ້າງຂື້ນໄດ້ໃຫ້ນ້ຳໜັກຫຼາຍຕໍ່ ການອ້າງອີງ, ເອກະສານ, ແລະການວັດແທກ ແທນທີ່ຈະເປັນການສາທິດທີ່ອີງໃສ່ vibes. [2]
ການປ່ຽນແປງການແຈກຢາຍ🧳➡️🏠
ຮູບແບບທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມໃນສະພາບແວດລ້ອມໜຶ່ງສາມາດສະດຸດລົ້ມໃນສະພາບແວດລ້ອມອື່ນໄດ້: ພາສາຜູ້ໃຊ້ທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ລາຍການຜະລິດຕະພັນທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ມາດຕະຖານພາກພື້ນທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ໄລຍະເວລາທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ມາດຕະຖານເຊັ່ນ WILDS ມີຢູ່ໂດຍພື້ນຖານແລ້ວເພື່ອຮ້ອງວ່າ: "ປະສິດທິພາບໃນການແຈກຢາຍສາມາດເວົ້າເກີນຈິງກ່ຽວກັບປະສິດທິພາບໃນໂລກຕົວຈິງໄດ້ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ." [4]
ແຮງຈູງໃຈທີ່ໃຫ້ລາງວັນແກ່ການຄາດເດົາຢ່າງໝັ້ນໃຈ 🏆🤥
ການຕັ້ງຄ່າບາງຢ່າງມັກຈະໃຫ້ລາງວັນແກ່ພຶດຕິກຳ "ຕອບສະເໝີ" ໂດຍບັງເອີນແທນທີ່ຈະເປັນ "ຕອບເມື່ອເຈົ້າຮູ້ເທົ່ານັ້ນ". ດັ່ງນັ້ນລະບົບຈຶ່ງຮຽນຮູ້ທີ່ຈະ ເວົ້າ ຢ່າງຖືກຕ້ອງແທນທີ່ ຈະ ຖືກຕ້ອງ. ນີ້ແມ່ນເຫດຜົນທີ່ການປະເມີນຜົນຕ້ອງລວມເອົາພຶດຕິກຳການງົດອອກສຽງ / ຄວາມບໍ່ແນ່ນອນ - ບໍ່ພຽງແຕ່ອັດຕາການຕອບດິບເທົ່ານັ້ນ. [2]
ເຫດການໃນໂລກຕົວຈິງ ແລະ ຄວາມລົ້ມເຫຼວໃນການດຳເນີນງານ 🚨
ເຖິງແມ່ນວ່າຮູບແບບທີ່ເຂັ້ມແຂງກໍ່ສາມາດລົ້ມເຫຼວໃນຖານະເປັນລະບົບໄດ້: ການດຶງຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ດີ, ຂໍ້ມູນທີ່ລ້າສະໄໝ, ຮົ້ວກັ້ນທີ່ແຕກຫັກ, ຫຼື ຂະບວນການເຮັດວຽກທີ່ສົ່ງຮູບແບບຢ່າງງຽບໆໄປທົ່ວການກວດສອບຄວາມປອດໄພ. ຄຳແນະນຳທີ່ທັນສະໄໝກຳນົດຄວາມຖືກຕ້ອງເປັນສ່ວນໜຶ່ງຂອງ ຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືຂອງລະບົບ , ບໍ່ພຽງແຕ່ຄະແນນຮູບແບບເທົ່ານັ້ນ. [1]
6) ມະຫາອຳນາດທີ່ຖືກປະເມີນຄ່າຕໍ່າເກີນໄປ: ການປັບທຽບ (ຫຼື "ຮູ້ສິ່ງທີ່ເຈົ້າບໍ່ຮູ້") 🎚️🧠
ເຖິງແມ່ນວ່າສອງແບບຈະມີ “ຄວາມແມ່ນຍຳ” ຄືກັນ, ແຕ່ແບບຈຳລອງກໍ່ສາມາດປອດໄພກວ່າຫຼາຍເພາະວ່າມັນ:
-
ສະແດງຄວາມບໍ່ແນ່ນອນຢ່າງເໝາະສົມ
-
ຫຼີກລ່ຽງຄຳຕອບທີ່ຜິດທີ່ໝັ້ນໃຈເກີນໄປ
-
ໃຫ້ຄວາມເປັນໄປໄດ້ທີ່ສອດຄ່ອງກັບຄວາມເປັນຈິງ
ການວັດແທກບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນວິຊາການເທົ່ານັ້ນ - ມັນແມ່ນສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ຄວາມໝັ້ນໃຈ ໄປປະຕິບັດໄດ້ . ການຄົ້ນພົບແບບຄລາສສິກໃນເຄືອຂ່າຍປະສາດທີ່ທັນສະໄໝແມ່ນວ່າຄະແນນຄວາມໝັ້ນໃຈສາມາດ ບໍ່ສອດຄ່ອງ ກັບຄວາມຖືກຕ້ອງທີ່ແທ້ຈິງໄດ້ ເວັ້ນເສຍແຕ່ວ່າທ່ານຈະວັດແທກ ຫຼື ປັບປ່ຽນມັນຢ່າງຊັດເຈນ. [3]
ຖ້າ pipeline ຂອງທ່ານໃຊ້ຄ່າ target ເຊັ່ນ “ອະນຸມັດອັດຕະໂນມັດສູງກວ່າ 0.9,” calibration ແມ່ນຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງ “ອັດຕະໂນມັດ” ແລະ “ຄວາມວຸ່ນວາຍອັດຕະໂນມັດ.”
7) ວິທີການປະເມີນຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງ AI ສຳລັບປະເພດ AI ທີ່ແຕກຕ່າງກັນ 🧩📚
ສຳລັບຮູບແບບການຄາດຄະເນແບບຄລາສສິກ (ການຈັດປະເພດ/ການຖົດຖອຍ) 📊
ຕົວຊີ້ວັດທົ່ວໄປ:
-
ຄວາມແມ່ນຍຳ, ຄວາມແມ່ນຍຳ, ການລະນຶກເຖິງ, F1
-
ROC-AUC / PR-AUC (ມັກຈະດີກວ່າສຳລັບບັນຫາທີ່ບໍ່ສົມດຸນ)
-
ການກວດສອບການປັບທຽບ (ເສັ້ນໂຄ້ງຄວາມໜ້າເຊື່ອຖື, ການຄິດແບບຄວາມຜິດພາດໃນການປັບທຽບທີ່ຄາດໄວ້) [3]
ສຳລັບຮູບແບບພາສາ ແລະ ຜູ້ຊ່ວຍ 💬
ການປະເມີນຜົນມີຫຼາຍມິຕິ:
-
ຄວາມຖືກຕ້ອງ (ບ່ອນທີ່ໜ້າວຽກມີເງື່ອນໄຂຄວາມຈິງ)
-
ການປະຕິບັດຕາມຄຳແນະນຳ
-
ພຶດຕິກຳດ້ານຄວາມປອດໄພ ແລະ ການປະຕິເສດ (ການປະຕິເສດທີ່ດີແມ່ນຍາກຫຼາຍ)
-
ຫຼັກການພື້ນຖານຄວາມຈິງ / ລະບຽບວິໄນການອ້າງອີງ (ເມື່ອກໍລະນີການນຳໃຊ້ຂອງທ່ານຕ້ອງການມັນ)
-
ຄວາມທົນທານໃນທົ່ວການກະຕຸ້ນ ແລະ ຮູບແບບຂອງຜູ້ໃຊ້
ໜຶ່ງໃນການປະກອບສ່ວນອັນໃຫຍ່ຫຼວງຂອງການຄິດປະເມີນຜົນແບບ “ຮອບດ້ານ” ແມ່ນການເຮັດໃຫ້ຈຸດນີ້ຊັດເຈນ: ທ່ານຕ້ອງການຫຼາຍຕົວຊີ້ວັດໃນຫຼາຍສະຖານະການ, ເພາະວ່າການແລກປ່ຽນແມ່ນເປັນເລື່ອງຈິງ. [5]
ສຳລັບລະບົບທີ່ສ້າງຂຶ້ນໃນ LLMs (ຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກ, ຕົວແທນ, ການດຶງຂໍ້ມູນ) 🧰
ດຽວນີ້ທ່ານກຳລັງປະເມີນທໍ່ສົ່ງທັງໝົດ:
-
ຄຸນນະພາບການດຶງຂໍ້ມູນ (ມັນໄດ້ດຶງຂໍ້ມູນທີ່ຖືກຕ້ອງບໍ?)
-
ເຫດຜົນຂອງເຄື່ອງມື (ມັນໄດ້ປະຕິບັດຕາມຂະບວນການບໍ?)
-
ຄຸນນະພາບຜົນຜະລິດ (ມັນຖືກຕ້ອງ ແລະ ເປັນປະໂຫຍດບໍ?)
-
ຮົ້ວກັ້ນ (ມັນໄດ້ຫຼີກລ່ຽງພຶດຕິກຳທີ່ມີຄວາມສ່ຽງບໍ?)
-
ການຕິດຕາມກວດກາ (ເຈົ້າໄດ້ກວດພົບຄວາມລົ້ມເຫຼວໃນທຳມະຊາດບໍ?) [1]
ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ອ່ອນແອຢູ່ບ່ອນໃດບ່ອນໜຶ່ງສາມາດເຮັດໃຫ້ລະບົບທັງໝົດເບິ່ງຄືວ່າ "ບໍ່ຖືກຕ້ອງ", ເຖິງແມ່ນວ່າຮູບແບບພື້ນຖານຈະດີກໍຕາມ.
8) ຕາຕະລາງປຽບທຽບ: ວິທີການປະຕິບັດຕົວຈິງໃນການປະເມີນ “AI ມີຄວາມຖືກຕ້ອງແນວໃດ?” 🧾⚖️
| ເຄື່ອງມື / ວິທີການ | ດີທີ່ສຸດສຳລັບ | ຄວາມຮູ້ສຶກກ່ຽວກັບຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ | ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງໃຊ້ໄດ້ |
|---|---|---|---|
| ຊຸດການທົດສອບກໍລະນີການນຳໃຊ້ | ແອັບ LLM + ເກນຄວາມສຳເລັດທີ່ກຳນົດເອງ | ແບບອິດສະຫຼະ | ເຈົ້າທົດສອບ ຂອງເຈົ້າ , ບໍ່ແມ່ນກະດານຈັດອັນດັບແບບສຸ່ມ. |
| ການຄຸ້ມຄອງສະຖານະການຫຼາຍມິຕິ | ປຽບທຽບຮູບແບບຢ່າງມີຄວາມຮັບຜິດຊອບ | ແບບອິດສະຫຼະ | ເຈົ້າຈະໄດ້ຮັບ "ໂປຣໄຟລ໌ຄວາມສາມາດ" ບໍ່ແມ່ນຕົວເລກມະຫັດສະຈັນດຽວ. [5] |
| ຄວາມສ່ຽງຕໍ່ວົງຈອນຊີວິດ + ແນວຄິດການປະເມີນ | ລະບົບທີ່ມີຄວາມສ່ຽງຕໍ່ການສ່ຽງສູງທີ່ຕ້ອງການຄວາມເຂັ້ມງວດ | ແບບອິດສະຫຼະ | ຊຸກຍູ້ໃຫ້ທ່ານກຳນົດ, ວັດແທກ, ຈັດການ ແລະ ຕິດຕາມກວດກາຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. [1] |
| ການກວດສອບການປັບທຽບ | ລະບົບໃດກໍ່ຕາມທີ່ໃຊ້ເກນຄວາມເຊື່ອໝັ້ນ | ແບບອິດສະຫຼະ | ກວດສອບວ່າ "ແນ່ໃຈ 90%" ໝາຍຄວາມວ່າແນວໃດ. [3] |
| ແຜງກວດສອບໂດຍມະນຸດ | ຄວາມປອດໄພ, ນໍ້າສຽງ, ຄວາມແຕກຕ່າງເລັກນ້ອຍ, “ສິ່ງນີ້ຮູ້ສຶກເປັນອັນຕະລາຍບໍ?” | $$ | ມະນຸດຈັບເອົາສະພາບການ ແລະ ອັນຕະລາຍທີ່ຕົວຊີ້ວັດອັດຕະໂນມັດພາດໄປ. |
| ການຕິດຕາມກວດກາເຫດການ + ການຕອບຮັບຄືນ | ຮຽນຮູ້ຈາກຄວາມລົ້ມເຫຼວໃນໂລກແຫ່ງຄວາມເປັນຈິງ | ແບບອິດສະຫຼະ | ຄວາມເປັນຈິງມີໃບຮັບເງິນ - ແລະຂໍ້ມູນການຜະລິດສອນທ່ານໄວກວ່າຄວາມຄິດເຫັນ. [1] |
ການສາລະພາບກ່ຽວກັບການຈັດຮູບແບບ quirk: "Free-ish" ກຳລັງເຮັດວຽກຫຼາຍຢ່າງຢູ່ທີ່ນີ້ ເພາະວ່າຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ແທ້ຈິງມັກຈະແມ່ນຊົ່ວໂມງເຮັດວຽກຂອງຄົນ, ບໍ່ແມ່ນໃບອະນຸຍາດ 😅
9) ວິທີເຮັດໃຫ້ AI ມີຄວາມຖືກຕ້ອງຫຼາຍຂຶ້ນ (ເຄື່ອງມືທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງ) 🔧✨
ຂໍ້ມູນທີ່ດີກວ່າ ແລະ ການທົດສອບທີ່ດີກວ່າ 📦🧪
-
ຂະຫຍາຍກໍລະນີຂອບ
-
ດຸ່ນດ່ຽງສະຖານະການທີ່ຫາຍາກແຕ່ສຳຄັນ
-
ຮັກສາ "ຊຸດຄຳ" ທີ່ສະແດງເຖິງຄວາມເຈັບປວດຂອງຜູ້ໃຊ້ຕົວຈິງ (ແລະ ສືບຕໍ່ອັບເດດມັນ)
ພື້ນຖານສຳລັບວຽກງານຕົວຈິງ📚🔍
ຖ້າທ່ານຕ້ອງການຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືທາງດ້ານຂໍ້ເທັດຈິງ, ໃຫ້ໃຊ້ລະບົບທີ່ດຶງຂໍ້ມູນຈາກເອກະສານທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້ ແລະ ຕອບຄຳຖາມໂດຍອີງໃສ່ເອກະສານເຫຼົ່ານັ້ນ. ຄຳແນະນຳກ່ຽວກັບຄວາມສ່ຽງຂອງ AI ຫຼາຍຢ່າງແມ່ນສຸມໃສ່ ເອກະສານ, ແຫຼ່ງທີ່ມາ, ແລະ ການຕັ້ງຄ່າການປະເມີນຜົນທີ່ຫຼຸດຜ່ອນເນື້ອຫາທີ່ແຕ່ງຂຶ້ນ ແທນທີ່ຈະພຽງແຕ່ຫວັງວ່າຮູບແບບຈະ "ເຮັດວຽກໄດ້". [2]
ວົງວຽນການປະເມີນຜົນທີ່ເຂັ້ມແຂງຂຶ້ນ 🔁
-
ດໍາເນີນການປະເມີນທຸກໆການປ່ຽນແປງທີ່ມີຄວາມໝາຍ
-
ລະວັງການຖົດຖອຍ
-
ການທົດສອບຄວາມຕຶງຄຽດສຳລັບການກະຕຸ້ນເຕືອນທີ່ແປກປະຫຼາດ ແລະ ການປ້ອນຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ດີ
ສົ່ງເສີມພຶດຕິກຳທີ່ມີມາດຕະຖານ🙏
-
ຢ່າລົງໂທດຄຳວ່າ "ຂ້ອຍບໍ່ຮູ້" ໜັກເກີນໄປ
-
ປະເມີນຄຸນນະພາບການງົດອອກສຽງ, ບໍ່ພຽງແຕ່ອັດຕາການຕອບຄຳຖາມເທົ່ານັ້ນ
-
ໃຫ້ຖືວ່າຄວາມໝັ້ນໃຈເປັນສິ່ງທີ່ເຈົ້າ ວັດແທກ ແລະ ຢືນຢັນ , ບໍ່ແມ່ນສິ່ງທີ່ເຈົ້າຍອມຮັບໃນຄວາມຮູ້ສຶກ [3]
10) ການກວດສອບລຳໄສ້ຢ່າງວ່ອງໄວ: ເວລາໃດທີ່ເຈົ້າຄວນໄວ້ວາງໃຈຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງ AI? 🧭🤔
ຈົ່ງໄວ້ວາງໃຈມັນຫຼາຍຂຶ້ນເມື່ອ:
-
ໜ້າວຽກແຄບ ແລະ ສາມາດເຮັດຊ້ຳໄດ້
-
ຜົນຜະລິດສາມາດກວດສອບໄດ້ໂດຍອັດຕະໂນມັດ
-
ລະບົບໄດ້ຮັບການຕິດຕາມກວດກາ ແລະ ອັບເດດແລ້ວ
-
ຄວາມໝັ້ນໃຈຖືກປັບທຽບແລ້ວ, ແລະມັນສາມາດງົດເວັ້ນໄດ້ [3]
ເຊື່ອມັນໜ້ອຍລົງເມື່ອ:
-
ຄວາມສ່ຽງສູງ ແລະ ຜົນສະທ້ອນກໍ່ເປັນຈິງ
-
ການກະຕຸ້ນແມ່ນເປີດກວ້າງ (“ບອກຂ້ອຍທຸກຢ່າງກ່ຽວກັບ…”) 😵💫
-
ບໍ່ມີພື້ນຖານ, ບໍ່ມີຂັ້ນຕອນການຢັ້ງຢືນ, ບໍ່ມີການທົບທວນຄືນຂອງມະນຸດ
-
ລະບົບປະຕິບັດຢ່າງໝັ້ນໃຈໂດຍຄ່າເລີ່ມຕົ້ນ [2]
ຄຳປຽບທຽບທີ່ມີຂໍ້ບົກຜ່ອງເລັກນ້ອຍ: ການອີງໃສ່ AI ທີ່ບໍ່ໄດ້ຮັບການຢັ້ງຢືນສຳລັບການຕັດສິນໃຈທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງແມ່ນຄືກັບການກິນຊູຊິທີ່ຖືກຕາກແດດ... ມັນອາດຈະດີ, ແຕ່ກະເພາະອາຫານຂອງເຈົ້າກຳລັງສ່ຽງທີ່ເຈົ້າບໍ່ໄດ້ລົງທະບຽນ.
11) ບັນທຶກປິດ ແລະ ສະຫຼຸບໂດຍຫຍໍ້ 🧃✅
ດັ່ງນັ້ນ, AI ມີຄວາມຖືກຕ້ອງຫຼາຍປານໃດ?
AI ສາມາດມີຄວາມແນ່ນອນຢ່າງບໍ່ໜ້າເຊື່ອ - ແຕ່ພຽງແຕ່ ກ່ຽວຂ້ອງກັບໜ້າວຽກທີ່ໄດ້ກຳນົດໄວ້, ວິທີການວັດແທກ, ແລະສະພາບແວດລ້ອມທີ່ມັນຖືກນຳໃຊ້ . ແລະສຳລັບ AI ທີ່ສ້າງສັນ, “ຄວາມຖືກຕ້ອງ” ມັກຈະບໍ່ກ່ຽວກັບຄະແນນດຽວ ແຕ່ກ່ຽວກັບ ການອອກແບບລະບົບທີ່ໜ້າເຊື່ອຖື : ການຕໍ່ພື້ນດິນ, ການວັດແທກ, ການຄຸ້ມຄອງ, ການຕິດຕາມກວດກາ, ແລະການປະເມີນຜົນທີ່ຊື່ສັດ. [1][2][5]
ສະຫຼຸບໂດຍຫຍໍ້ 🎯
-
“ຄວາມຖືກຕ້ອງ” ບໍ່ແມ່ນຄະແນນດຽວ - ແຕ່ມັນແມ່ນຄວາມຖືກຕ້ອງ, ການວັດແທກ, ຄວາມທົນທານ, ຄວາມໜ້າເຊື່ອຖື, ແລະ (ສຳລັບ AI ທີ່ສ້າງສັນ). [1][2][3]
-
ມາດຕະຖານຊ່ວຍໄດ້, ແຕ່ ການປະເມີນກໍລະນີການນຳໃຊ້ ເຮັດໃຫ້ທ່ານມີຄວາມຊື່ສັດ. [5]
-
ຖ້າທ່ານຕ້ອງການຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືທາງດ້ານຂໍ້ເທັດຈິງ, ໃຫ້ເພີ່ມຫຼັກຖານ + ຂັ້ນຕອນການກວດສອບ + ປະເມີນການງົດອອກສຽງ. [2]
-
ການປະເມີນວົງຈອນຊີວິດແມ່ນວິທີການຂອງຜູ້ໃຫຍ່... ເຖິງແມ່ນວ່າມັນຈະບໍ່ໜ້າຕື່ນເຕັ້ນເທົ່າກັບພາບໜ້າຈໍກະດານຈັດອັນດັບກໍຕາມ. [1]
ຄຳຖາມທີ່ຖືກຖາມເລື້ອຍໆ
ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງ AI ໃນການນຳໃຊ້ຕົວຈິງ
AI ສາມາດມີຄວາມແມ່ນຍຳສູງຫຼາຍເມື່ອໜ້າວຽກແຄບ, ມີການກຳນົດໄວ້ຢ່າງດີ, ແລະ ເຊື່ອມໂຍງກັບຄວາມຈິງທີ່ຊັດເຈນທີ່ທ່ານສາມາດໃຫ້ຄະແນນໄດ້. ໃນການນຳໃຊ້ໃນການຜະລິດ, “ຄວາມຖືກຕ້ອງ” ແມ່ນຂຶ້ນກັບວ່າຂໍ້ມູນການປະເມີນຜົນຂອງທ່ານສະທ້ອນເຖິງການປ້ອນຂໍ້ມູນຂອງຜູ້ໃຊ້ທີ່ມີສຽງລົບກວນ ແລະ ເງື່ອນໄຂທີ່ລະບົບຂອງທ່ານຈະປະເຊີນໃນພາກສະໜາມຫຼືບໍ່. ເມື່ອໜ້າວຽກກາຍເປັນແບບເປີດກວ້າງຫຼາຍຂຶ້ນ (ເຊັ່ນ chatbot), ຄວາມຜິດພາດ ແລະ ພາບຫຼອນທີ່ໝັ້ນໃຈຈະປາກົດຂຶ້ນເລື້ອຍໆ ເວັ້ນເສຍແຕ່ວ່າທ່ານຈະເພີ່ມການຢືນຢັນພື້ນຖານ, ການກວດສອບ ແລະ ການຕິດຕາມກວດກາ.
ເປັນຫຍັງ “ຄວາມຖືກຕ້ອງ” ຈຶ່ງບໍ່ແມ່ນຄະແນນດຽວທີ່ທ່ານສາມາດໄວ້ວາງໃຈໄດ້
ຜູ້ຄົນໃຊ້ຄຳວ່າ "ຄວາມຖືກຕ້ອງ" ເພື່ອໝາຍເຖິງສິ່ງທີ່ແຕກຕ່າງກັນຄື: ຄວາມຖືກຕ້ອງ, ຄວາມແມ່ນຍຳ ທຽບກັບ ການຈື່ຈຳ, ການປັບທຽບ, ຄວາມທົນທານ, ແລະ ຄວາມໜ້າເຊື່ອຖື. ຮູບແບບສາມາດເບິ່ງດີເລີດໃນຊຸດການທົດສອບທີ່ສະອາດ, ແລ້ວຈະສະດຸດເມື່ອການປ່ຽນແປງຂອງປະໂຫຍກ, ການເລື່ອນຂໍ້ມູນ, ຫຼື ການປ່ຽນແປງຂອງຄວາມສ່ຽງ. ການປະເມີນຜົນທີ່ເນັ້ນໃສ່ຄວາມໄວ້ວາງໃຈໃຊ້ຫຼາຍຕົວຊີ້ວັດ ແລະ ສະຖານະການ, ແທນທີ່ຈະປະຕິບັດຕໍ່ຕົວເລກດຽວເປັນຄຳຕັດສິນທົ່ວໄປ.
ວິທີທີ່ດີທີ່ສຸດໃນການວັດແທກຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງ AI ສຳລັບວຽກງານສະເພາະ
ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການກຳນົດໜ້າວຽກເພື່ອໃຫ້ “ຖືກ” ແລະ “ຜິດ” ສາມາດທົດສອບໄດ້, ບໍ່ແມ່ນບໍ່ຊັດເຈນ. ໃຊ້ຂໍ້ມູນການທົດສອບທີ່ເປັນຕົວແທນ ແລະ ມີສຽງລົບກວນທີ່ສະທ້ອນເຖິງຜູ້ໃຊ້ຕົວຈິງ ແລະ ກໍລະນີທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ. ເລືອກຕົວຊີ້ວັດທີ່ກົງກັບຜົນສະທ້ອນ, ໂດຍສະເພາະສຳລັບການຕັດສິນໃຈທີ່ບໍ່ສົມດຸນ ຫຼື ມີຄວາມສ່ຽງສູງ. ຈາກນັ້ນເພີ່ມການທົດສອບຄວາມຄຽດນອກການແຈກຢາຍ ແລະ ສືບຕໍ່ປະເມີນຄືນຕາມການເວລາ ເມື່ອສະພາບແວດລ້ອມຂອງທ່ານພັດທະນາໄປ.
ຄວາມແມ່ນຍຳ ແລະ ການຈື່ຈຳສ້າງຄວາມແນ່ນອນໃນການປະຕິບັດແນວໃດ
ຄວາມແມ່ນຍຳ ແລະ ການເອີ້ນຄືນແຜນທີ່ໄປຫາຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນຄວາມລົ້ມເຫຼວທີ່ແຕກຕ່າງກັນ: ຄວາມແມ່ນຍຳເນັ້ນໜັກໃສ່ການຫຼີກລ່ຽງການແຈ້ງເຕືອນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ, ໃນຂະນະທີ່ການເອີ້ນຄືນເນັ້ນໜັກໃສ່ການຈັບທຸກຢ່າງ. ຖ້າທ່ານກຳລັງກັ່ນຕອງສະແປມ, ການພາດບາງຢ່າງອາດຈະເປັນທີ່ຍອມຮັບໄດ້, ແຕ່ຜົນບວກທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງສາມາດເຮັດໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ອຸກໃຈ. ໃນການຕັ້ງຄ່າອື່ນໆ, ການພາດກໍລະນີທີ່ຫາຍາກແຕ່ສຳຄັນມີຄວາມສຳຄັນຫຼາຍກວ່າການໝາຍເຕືອນເພີ່ມເຕີມ. ຄວາມສົມດຸນທີ່ຖືກຕ້ອງແມ່ນຂຶ້ນກັບຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ "ຜິດພາດ" ໃນຂະບວນການເຮັດວຽກຂອງທ່ານ.
ການປັບທຽບແມ່ນຫຍັງ, ແລະເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງສຳຄັນຕໍ່ຄວາມຖືກຕ້ອງ
ການປັບທຽບຈະກວດສອບວ່າຄວາມໝັ້ນໃຈຂອງແບບຈຳລອງກົງກັບຄວາມເປັນຈິງຫຼືບໍ່ - ເມື່ອມັນບອກວ່າ "ແນ່ໃຈ 90%," ມັນຖືກຕ້ອງປະມານ 90% ຂອງເວລາບໍ? ສິ່ງນີ້ມີຄວາມສຳຄັນທຸກຄັ້ງທີ່ທ່ານຕັ້ງເກນເຊັ່ນ: ການອະນຸມັດອັດຕະໂນມັດສູງກວ່າ 0.9. ສອງແບບຈຳລອງສາມາດມີຄວາມຖືກຕ້ອງຄ້າຍຄືກັນ, ແຕ່ແບບຈຳລອງທີ່ມີການວັດແທກດີກວ່າຈະປອດໄພກວ່າເພາະມັນຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຄຳຕອບທີ່ຜິດທີ່ໝັ້ນໃຈເກີນໄປ ແລະ ສະໜັບສະໜູນພຶດຕິກຳການງົດອອກສຽງທີ່ສະຫຼາດກວ່າ.
ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງ AI ທີ່ສ້າງຂຶ້ນ, ແລະເປັນຫຍັງອາການຫຼອນຈຶ່ງເກີດຂຶ້ນ
AI ທີ່ສ້າງສັນສາມາດຜະລິດຂໍ້ຄວາມທີ່ຄ່ອງແຄ້ວ ແລະ ໜ້າເຊື່ອຖືໄດ້ ເຖິງແມ່ນວ່າມັນຈະບໍ່ໄດ້ອີງໃສ່ຂໍ້ເທັດຈິງກໍຕາມ. ຄວາມຖືກຕ້ອງຍາກທີ່ຈະກຳນົດໄດ້ ເພາະວ່າການກະຕຸ້ນຫຼາຍຢ່າງອະນຸຍາດໃຫ້ມີຄຳຕອບທີ່ຍອມຮັບໄດ້ຫຼາຍຢ່າງ, ແລະ ຮູບແບບສາມາດປັບປຸງໃຫ້ດີທີ່ສຸດສຳລັບ "ຄວາມເປັນປະໂຫຍດ" ແທນທີ່ຈະເປັນຄວາມຖືກຕ້ອງຢ່າງເຂັ້ມງວດ. ອາການຫຼອນຈະມີຄວາມສ່ຽງໂດຍສະເພາະເມື່ອຜົນຜະລິດມາຮອດດ້ວຍຄວາມໝັ້ນໃຈສູງ. ສຳລັບກໍລະນີການນຳໃຊ້ຕົວຈິງ, ການນຳໃຊ້ເອກະສານທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້ບວກກັບຂັ້ນຕອນການຢັ້ງຢືນຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນເນື້ອຫາທີ່ປອມແປງ.
ການທົດສອບສຳລັບການປ່ຽນແປງການແຈກຢາຍ ແລະ ການປ້ອນຂໍ້ມູນອອກຈາກການແຈກຢາຍ
ມາດຕະຖານໃນການແຈກຢາຍສາມາດເວົ້າເກີນຈິງກ່ຽວກັບປະສິດທິພາບເມື່ອໂລກມີການປ່ຽນແປງ. ທົດສອບດ້ວຍຖ້ອຍຄຳທີ່ຜິດປົກກະຕິ, ການພິມຜິດ, ການປ້ອນຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຊັດເຈນ, ໄລຍະເວລາໃໝ່, ແລະ ໝວດໝູ່ໃໝ່ເພື່ອເບິ່ງວ່າລະບົບລົ້ມເຫຼວຢູ່ໃສ. ມາດຕະຖານເຊັ່ນ WILDS ແມ່ນສ້າງຂຶ້ນໂດຍອີງໃສ່ແນວຄວາມຄິດນີ້: ປະສິດທິພາບສາມາດຫຼຸດລົງຢ່າງໄວວາເມື່ອຂໍ້ມູນມີການປ່ຽນແປງ. ຖືວ່າການທົດສອບຄວາມຄຽດເປັນສ່ວນຫຼັກຂອງການປະເມີນຜົນ, ບໍ່ແມ່ນສິ່ງທີ່ດີທີ່ຈະມີ.
ເຮັດໃຫ້ລະບົບ AI ມີຄວາມຖືກຕ້ອງຫຼາຍຂຶ້ນຕາມການເວລາ
ປັບປຸງຂໍ້ມູນ ແລະ ການທົດສອບໂດຍການຂະຫຍາຍກໍລະນີຂອບ, ການດຸ່ນດ່ຽງສະຖານະການທີ່ຫາຍາກແຕ່ສຳຄັນ, ແລະ ຮັກສາ "ຊຸດຄຳ" ທີ່ສະທ້ອນເຖິງຄວາມເຈັບປວດຂອງຜູ້ໃຊ້ຕົວຈິງ. ສຳລັບວຽກງານຕົວຈິງ, ໃຫ້ເພີ່ມພື້ນຖານ ແລະ ການກວດສອບແທນທີ່ຈະຫວັງວ່າຮູບແບບຈະເຮັດວຽກ. ດຳເນີນການປະເມີນຜົນໃນທຸກໆການປ່ຽນແປງທີ່ມີຄວາມໝາຍ, ສັງເກດເບິ່ງການຖົດຖອຍ, ແລະ ຕິດຕາມກວດກາໃນການຜະລິດເພື່ອຫາຄວາມວຸ້ນວາຍ. ພ້ອມທັງປະເມີນການງົດອອກສຽງເພື່ອວ່າ "ຂ້ອຍບໍ່ຮູ້" ຈະບໍ່ຖືກລົງໂທດໃຫ້ຄາດເດົາຢ່າງໝັ້ນໃຈ.
ເອກະສານອ້າງອີງ
[1] NIST AI RMF 1.0 (NIST AI 100-1): ຂອບການເຮັດວຽກຕົວຈິງສຳລັບການກຳນົດ, ການປະເມີນ ແລະ ການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງຂອງ AI ຕະຫຼອດວົງຈອນຊີວິດທັງໝົດ. ອ່ານຕື່ມ
[2] ໂປຣໄຟລ໌ AI ລຸ້ນສ້າງຂອງ NIST (NIST AI 600-1): ໂປຣໄຟລ໌ຄູ່ກັບ AI RMF ທີ່ສຸມໃສ່ການພິຈາລະນາຄວາມສ່ຽງສະເພາະກັບລະບົບ AI ລຸ້ນສ້າງ. ອ່ານຕື່ມ
[3] Guo et al. (2017) - ການວັດແທກເຄືອຂ່າຍປະສາດທີ່ທັນສະໄໝ: ເອກະສານພື້ນຖານທີ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າເຄືອຂ່າຍປະສາດທີ່ທັນສະໄໝສາມາດຖືກວັດແທກຜິດໄດ້ແນວໃດ ແລະ ວິທີການປັບປຸງການວັດແທກໄດ້. ອ່ານຕື່ມ
[4] Koh et al. (2021) - ມາດຕະຖານ WILDS: ຊຸດມາດຕະຖານທີ່ຖືກອອກແບບມາເພື່ອທົດສອບປະສິດທິພາບຂອງຮູບແບບພາຍໃຕ້ການປ່ຽນແປງການແຈກຢາຍໃນໂລກຕົວຈິງ. ອ່ານຕື່ມ
[5] Liang et al. (2023) - HELM (ການປະເມີນຜົນແບບຈຳລອງພາສາແບບລວມ): ຂອບການເຮັດວຽກສຳລັບການປະເມີນຮູບແບບພາສາໃນທົ່ວສະຖານະການ ແລະ ຕົວຊີ້ວັດເພື່ອສະແດງໃຫ້ເຫັນການແລກປ່ຽນທີ່ແທ້ຈິງ. ອ່ານຕື່ມ