Критические вопросы для оценки AI-систем
Критические вопросы для оценки AI-систем
При анализе заявлений об успехах AI необходимо задавать шесть критических вопросов: что именно сделала система, насколько общим является результат, можно ли протестировать на своих примерах, насколько система превосходит людей (и каких именно), насколько это приближает к настоящему AI, и насколько робастна система к новым данным. Эти вопросы помогают отделить реальные достижения от маркетинговой шумихи и понять практическую ценность системы.
Связи
- Нарративная экономика как линза для понимания событий — Критические вопросы помогают отделить реальность от маркетинговых нарративов в AI
- Шесть ключевых областей GenAI разработки — LLMOps (тестирование, мониторинг) воплощает вопросы о робастности и работе на новых данных
- Научный прорыв может изменить экономику AI — Вопрос о приближении к настоящему AI — ключ к пониманию потенциала прорывов
Источник: Telegram, 2020-01-14
Связанные заметки
Модели приближаются к потолку стандартных бенчмарков
#AI#benchmarking#evaluation
Бенчмарки AI-моделей не всегда надёжны
#AI#evaluation#benchmarks
AI-генерированные отчёты требуют критического мышления
#AI#critical-thinking#consulting
Углубление понимания через критический анализ и генерацию вопросов
#learning#critical-thinking#AI
Овертренировка на бенчмарках как аналог спортивного программирования
#AI#learning#evaluation
Исследуйте больше связей
Эта заметка — часть сети из 2,369 взаимосвязанных идей. Откройте для себя неожиданные связи в интерактивном графе знаний.
Открыть граф знаний