İşletmeler yapay zeka uygulamalarının başarısını nasıl ölçebilir?

Yapay zeka – üretici yapay zeka, özellikle – kasabanın konuşmasıdır. ChatGPT gibi uygulamalar ve LaMDA çalışma ve teknolojiyle etkileşim biçimimizde devrim yaratma potansiyeline sahip, sektörler genelinde şok dalgaları gönderdik.

Yapay zekayı geleneksel yazılımdan ayıran temel bir özellik, onun deterministik olmayan doğasıdır. Aynı girdiyle bile, farklı bilgi işlem turları farklı sonuçlar üretir. Bu özellik, yapay zekanın heyecan verici teknolojik potansiyeline önemli ölçüde katkıda bulunurken, özellikle yapay zeka tabanlı uygulamaların etkinliğinin ölçülmesinde zorluklar da ortaya çıkarıyor.

Aşağıda, bu zorlukların inceliklerinden bazılarının yanı sıra stratejik Ar-Ge yönetiminin bunları çözmeye yaklaşabileceği bazı yollar bulunmaktadır.

AI uygulamalarının doğası

Tekrarın ve tahmin edilebilirliğin hem beklenen hem de işlevsellik açısından çok önemli olduğu geleneksel yazılım sistemlerinin aksine, AI uygulamalarının deterministik olmayan doğası, aynı girdilerden tutarlı, öngörülebilir sonuçlar üretmedikleri anlamına gelir. Onlar da yapmamalı – ChatGPT, her seferinde yeni bir şey yerine aynı komut dosyasıyla yazılmış yanıtları tekrar tekrar tükürürse bu kadar büyük bir sıçrama yapmaz.

Bu öngörülemezlik, kullanılan algoritmalardan kaynaklanmaktadır. makine öğrenme Ve derin öğrenme, istatistiksel modellere ve karmaşık sinir ağlarına dayanan. Bu yapay zeka sistemleri, sürekli olarak verilerden öğrenmek ve bilgiye dayalı kararlar vermek üzere tasarlanmıştır; bu da bağlama, eğitim girdisine ve model yapılandırmalarına göre değişen çıktılara yol açar.

Başarıyı ölçmenin zorluğu

Olasılıksal sonuçları, belirsizlik için programlanmış algoritmaları ve istatistiksel modellere güvenmeleri ile AI uygulamaları, önceden belirlenmiş beklentilere dayalı net bir başarı ölçüsü tanımlamayı zorlaştırır. Başka bir deyişle, yapay zeka özünde insan zihnine benzer şekillerde düşünebilir, öğrenebilir ve yaratabilir… ama onun doğru düşündüğünü nasıl bilebiliriz?

Diğer bir kritik komplikasyon, veri kalitesi ve çeşitliliğinin etkisidir. AI modelleri, büyük ölçüde üzerinde eğitildikleri verilerin kalitesine, alaka düzeyine ve çeşitliliğine, yani “öğrendikleri” bilgilere güvenir. Bu uygulamaların başarılı olması için uç durumlar da dahil olmak üzere çok çeşitli senaryoları kapsayan temsili veriler üzerinde eğitilmeleri gerekir. Eğitim verilerinin yeterliliğini ve doğru temsilini değerlendirmek, bir yapay zeka uygulamasının genel başarısını belirlemek için çok önemli hale gelir. Bununla birlikte, AI’nın göreceli yeniliği ve kullandığı verilerin kalitesi ve çeşitliliği için henüz belirlenmemiş standartlar göz önüne alındığında, sonuçların kalitesi uygulamalar arasında büyük ölçüde dalgalanmaktadır.

Ancak bazen, etki the insan zihin – daha spesifik olarak, bağlamsal yorumlama ve insan önyargısı – bu, yapay zekada başarıyı ölçmeyi zorlaştırır. AI araçları genellikle bu insan değerlendirmesini gerektirir çünkü bu uygulamaların farklı durumlara, kullanıcı önyargılarına ve diğer öznel faktörlere uyum sağlaması gerekir.

Buna göre, bu bağlamda başarıyı ölçmek, kolayca ölçülemeyen kullanıcı memnuniyetini, sübjektif değerlendirmeleri ve kullanıcıya özel sonuçları yakalamayı içerdiğinden karmaşık bir görev haline gelir.

Zorlukların üstesinden gelmek

Bu komplikasyonların arkasındaki arka planı anlamak, başarı değerlendirmesini iyileştirmek ve yapay zeka araçlarının daha iyi çalışmasını sağlamak için gereken stratejileri bulmanın ilk adımıdır. İşte size yardımcı olabilecek üç strateji:

1. Olasılığa dayalı başarı ölçütlerini tanımlayın

Yapay zeka uygulama sonuçlarındaki doğal belirsizlik göz önüne alındığında, başarılarını değerlendirmekle görevli olanlar, olasılıksal sonuçları yakalamak için özel olarak tasarlanmış tamamen yeni ölçümler bulmalıdır. Geleneksel yazılım sistemleri için anlamlı olabilecek başarı modelleri, yapay zeka araç yapılandırmalarıyla tamamen uyumsuzdur.

Yalnızca doğruluk veya kesinlik gibi deterministik performans ölçümlerine odaklanmak yerine, güven aralıkları veya olasılık dağılımları gibi olasılıksal ölçümleri (belirli parametreler dahilinde farklı sonuçların olasılığını değerlendiren istatistiksel ölçümler) dahil etmek, daha kapsamlı bir başarı tablosu sağlayabilir.

2. Daha sağlam doğrulama ve değerlendirme

Yapay zeka uygulamaları için titiz doğrulama ve değerlendirme çerçeveleri oluşturmak çok önemlidir. Bu, kapsamlı testleri, ilgili örnek veri kümelerine karşı kıyaslamayı ve değişen koşullar altında sistemin performansını değerlendirmek için duyarlılık analizleri yapmayı içerir. Gelişen veri kalıplarına uyum sağlamak için modelleri düzenli olarak güncellemek ve yeniden eğitmek, doğruluğun ve güvenilirliğin korunmasına yardımcı olur.

3. Kullanıcı merkezli değerlendirme

AI başarısı yalnızca algoritmanın sınırları içinde mevcut değildir. Çıktıların onları alanların bakış açısından etkinliği de eşit derecede önemlidir.

Bu nedenle, özellikle tüketiciye dönük araçlar için AI uygulamalarının başarısını ölçerken kullanıcı geri bildirimlerini ve öznel değerlendirmeleri dahil etmek çok önemlidir. Anketler, kullanıcı çalışmaları ve niteliksel değerlendirmeler yoluyla bilgi toplamak, kullanıcı memnuniyeti, güven ve algılanan fayda hakkında değerli bilgiler sağlayabilir. Objektif performans ölçümlerini kullanıcı merkezli çıktı değerlendirmeleriyle dengelemek, daha bütüncül bir başarı görüşü sağlayacaktır.

Başarı için değerlendirin

Herhangi bir yapay zeka aracının başarısını ölçmek, çıktılarının olasılıksal doğasını kabul eden incelikli bir yaklaşım gerektirir. Herhangi bir kapasitede, özellikle Ar-Ge perspektifinden, yapay zeka yaratma ve ince ayar yapmaya dahil olanlar, bu doğal belirsizliğin ortaya çıkardığı zorlukları kabul etmelidir.

Sektör, yalnızca uygun olasılık ölçütlerini tanımlayarak, titiz doğrulama gerçekleştirerek ve kullanıcı merkezli değerlendirmeleri dahil ederek yapay zekanın heyecan verici, keşfedilmemiş sularında etkili bir şekilde gezinebilir.

Dima Dobrinsky, Panoply’de Ar-Ge Başkan Yardımcısıdır. SQream.