ចម្លើយខ្លី៖ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) អាចមានភាពត្រឹមត្រូវខ្ពស់លើកិច្ចការតូចចង្អៀត និងបានកំណត់យ៉ាងល្អ ជាមួយនឹងការពិតច្បាស់លាស់ ប៉ុន្តែ “ភាពត្រឹមត្រូវ” មិនមែនជាពិន្ទុតែមួយដែលអ្នកអាចទុកចិត្តបានជាសកលនោះទេ។ វាមានសុពលភាពលុះត្រាតែកិច្ចការ ទិន្នន័យ និងរង្វាស់ស្របនឹងការកំណត់ប្រតិបត្តិការ។ នៅពេលដែលធាតុចូលរសាត់បាត់ ឬកិច្ចការក្លាយជាបើកចំហ កំហុស និងការយល់ច្រឡំដោយទំនុកចិត្តកើនឡើង។
ចំណុចសំខាន់ៗ៖
ភាពសមស្របនៃភារកិច្ច៖ កំណត់ការងារឲ្យបានច្បាស់លាស់ ដើម្បីឱ្យពាក្យ «ត្រឹមត្រូវ» និង «ខុស» អាចសាកល្បងបាន។
ជម្រើសរង្វាស់៖ ផ្គូផ្គងរង្វាស់វាយតម្លៃទៅនឹងផលវិបាកជាក់ស្តែង មិនមែនប្រពៃណី ឬភាពងាយស្រួលនោះទេ។
ការធ្វើតេស្តភាពពិត៖ ប្រើប្រាស់ទិន្នន័យតំណាង ទិន្នន័យរំខាន និងការធ្វើតេស្តភាពតានតឹងក្រៅការចែកចាយ។
ការក្រិតតាមខ្នាត៖ វាស់ស្ទង់ថាតើទំនុកចិត្តស្របនឹងភាពត្រឹមត្រូវឬអត់ ជាពិសេសសម្រាប់កម្រិតកំណត់។
ការត្រួតពិនិត្យវដ្តជីវិត៖ វាយតម្លៃឡើងវិញជាបន្តបន្ទាប់ នៅពេលដែលអ្នកប្រើប្រាស់ ទិន្នន័យ និងបរិស្ថានប្រែប្រួលទៅតាមពេលវេលា។
អត្ថបទដែលអ្នកប្រហែលជាចង់អានបន្ទាប់ពីអត្ថបទនេះ៖
🔗 របៀបរៀន AI មួយជំហានម្តងៗ
ផែនទីបង្ហាញផ្លូវសម្រាប់អ្នកចាប់ផ្តើមដំបូង ដើម្បីចាប់ផ្តើមរៀន AI ដោយទំនុកចិត្ត។.
🔗 របៀបដែល AI រកឃើញភាពមិនប្រក្រតីនៅក្នុងទិន្នន័យ
ពន្យល់ពីវិធីសាស្ត្រដែល AI ប្រើដើម្បីសម្គាល់លំនាំមិនធម្មតាដោយស្វ័យប្រវត្តិ។.
🔗 ហេតុអ្វីបានជា AI អាចបង្កគ្រោះថ្នាក់ដល់សង្គម
គ្របដណ្តប់លើហានិភ័យដូចជាភាពលំអៀង ផលប៉ះពាល់ការងារ និងកង្វល់អំពីភាពឯកជន។.
🔗 តើសំណុំទិន្នន័យ AI ជាអ្វី ហើយហេតុអ្វីបានជាវាសំខាន់
កំណត់សំណុំទិន្នន័យ និងរបៀបដែលពួកគេបណ្តុះបណ្តាល និងវាយតម្លៃគំរូ AI។.
១) ដូច្នេះ… តើ AI មានភាពត្រឹមត្រូវប៉ុណ្ណា?🧠✅
បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) អាចមាន ខ្ពស់ នៅក្នុងកិច្ចការតូចចង្អៀត និងបានកំណត់យ៉ាងច្បាស់លាស់ - ជាពិសេសនៅពេលដែល "ចម្លើយត្រឹមត្រូវ" មានភាពច្បាស់លាស់ និងងាយស្រួលរកពិន្ទុ។
ប៉ុន្តែនៅក្នុងកិច្ចការបើកចំហ (ជាពិសេស AI ដែលបង្កើតថ្មី ដូចជា chatbots) “ភាពត្រឹមត្រូវ” ក្លាយជារអិលយ៉ាងលឿនពីព្រោះ៖
-
អាចមាន ចម្លើយដែលអាចទទួលយកបានច្រើន
-
លទ្ធផលអាចមានភាពរលូន ប៉ុន្តែ មិនមានមូលដ្ឋានលើការពិតទេ
-
ម៉ូដែលនេះអាចត្រូវបានលៃតម្រូវសម្រាប់អារម្មណ៍ "មានប្រយោជន៍" មិនមែនភាពត្រឹមត្រូវតឹងរ៉ឹងទេ។
-
ពិភពលោកកំពុងផ្លាស់ប្តូរ ហើយប្រព័ន្ធនានាអាចយឺតយ៉ាវជាងការពិត
គំរូផ្លូវចិត្តដ៏មានប្រយោជន៍មួយ៖ ភាពត្រឹមត្រូវមិនមែនជាលក្ខណៈសម្បត្តិដែលអ្នក «មាន» នោះទេ។ វាជាលក្ខណៈសម្បត្តិដែលអ្នក «រកបាន» សម្រាប់កិច្ចការជាក់លាក់មួយ នៅក្នុងបរិយាកាសជាក់លាក់មួយ ជាមួយនឹងការរៀបចំការវាស់វែងជាក់លាក់មួយ។ នោះហើយជាមូលហេតុដែលការណែនាំដ៏ម៉ឺងម៉ាត់ចាត់ទុកការវាយតម្លៃជាសកម្មភាពវដ្តជីវិត - មិនមែនជាពេលវេលាដែលមានតែក្នុងតារាងពិន្ទុម្តងម្កាលនោះទេ។ [1]
២) ភាពត្រឹមត្រូវមិនមែនជារឿងមួយទេ - វាជាគ្រួសារចម្រុះទាំងមូល 👨👩👧👦📏
នៅពេលដែលមនុស្សនិយាយថា "ភាពត្រឹមត្រូវ" ពួកគេអាចចង់សំដៅលើចំណុចណាមួយទាំងនេះ (ហើយជារឿយៗពួកគេចង់សំដៅលើ ចំណុចពីរក្នុងពេលតែមួយ ដោយមិនដឹងខ្លួន)៖
-
ភាពត្រឹមត្រូវ៖ តើវាបានបង្កើតស្លាក/ចម្លើយត្រឹមត្រូវដែរឬទេ?
-
ភាពជាក់លាក់ ទល់នឹង ការចងចាំ៖ តើវាជៀសវាងការជូនដំណឹងមិនពិត ឬវាចាប់បានអ្វីៗទាំងអស់?
-
ការក្រិតតាមខ្នាត៖ នៅពេលដែលវានិយាយថា "ខ្ញុំប្រាកដ 90%" តើវាពិតជាត្រឹមត្រូវប្រហែល 90% នៃពេលវេលាមែនទេ? [3]
-
ភាពរឹងមាំ៖ តើវានៅតែដំណើរការទេ នៅពេលដែលធាតុចូលផ្លាស់ប្តូរបន្តិច (សំឡេងរំខាន ឃ្លាថ្មី ប្រភពថ្មី ប្រជាសាស្ត្រថ្មី)?
-
ភាពជឿជាក់៖ តើវាមានឥរិយាបទជាប់លាប់ក្រោមលក្ខខណ្ឌដែលរំពឹងទុកដែរឬទេ?
-
ភាពពិត / ការពិត (បញ្ញាសិប្បនិម្មិតបង្កើត)៖ តើវាកំពុងបង្កើតរឿង (បំភាន់ភ្នែក) ក្នុងសម្លេងដែលមានទំនុកចិត្តដែរឬទេ? [2]
នេះក៏ជាមូលហេតុដែលក្របខ័ណ្ឌផ្តោតលើទំនុកចិត្តមិនចាត់ទុក "ភាពត្រឹមត្រូវ" ជារង្វាស់វីរបុរសទោល។ ពួកគេនិយាយអំពី សុពលភាព ភាពជឿជាក់ សុវត្ថិភាព តម្លាភាព ភាពរឹងមាំ ភាពយុត្តិធម៌ និងច្រើនទៀត ជាបាច់ - ពីព្រោះអ្នកអាច "បង្កើនប្រសិទ្ធភាព" មួយ ហើយបំបែកមួយទៀតដោយចៃដន្យ។ [1]
3) តើអ្វីទៅដែលធ្វើឲ្យមានកំណែល្អនៃការវាស់វែង «តើ AI មានភាពត្រឹមត្រូវប៉ុណ្ណា?» 🧪🔍
នេះជាបញ្ជីត្រួតពិនិត្យ “កំណែល្អ” (បញ្ជីដែលមនុស្សរំលង… ហើយស្ដាយក្រោយ)៖
✅ និយមន័យភារកិច្ចច្បាស់លាស់ (ហៅកាត់ថា៖ ធ្វើឱ្យវាអាចសាកល្បងបាន)
-
«សង្ខេប» គឺមិនច្បាស់លាស់។.
-
«សង្ខេបជា ៥ ចំណុច រួមបញ្ចូលលេខជាក់ស្តែងចំនួន ៣ ពីប្រភព ហើយកុំបង្កើតការដកស្រង់» អាចសាកល្បងបាន។.
✅ ទិន្នន័យតេស្តតំណាង (ហៅកាត់ថា៖ បញ្ឈប់ការដាក់ពិន្ទុលើរបៀបងាយស្រួល)
ប្រសិនបើសំណុំតេស្តរបស់អ្នកស្អាតពេក ភាពត្រឹមត្រូវនឹងមើលទៅក្លែងក្លាយ។ អ្នកប្រើប្រាស់ពិតប្រាកដនាំមកនូវកំហុសវាយអក្សរ ករណីគែមចម្លែកៗ និងថាមពល "ខ្ញុំបានសរសេរនេះនៅលើទូរស័ព្ទរបស់ខ្ញុំនៅម៉ោង 2 ព្រឹក"។.
✅ ម៉ែត្រដែលត្រូវគ្នានឹងហានិភ័យ
ការចាត់ថ្នាក់ខុសនៃ meme មិនដូចគ្នានឹងការចាត់ថ្នាក់ខុសនៃការព្រមានផ្នែកវេជ្ជសាស្ត្រនោះទេ។ អ្នកមិនជ្រើសរើសរង្វាស់ដោយផ្អែកលើប្រពៃណីទេ - អ្នកជ្រើសរើសវាដោយផ្អែកលើផលវិបាក។ [1]
✅ ការធ្វើតេស្តក្រៅការចែកចាយ (ហៅកាត់ថា “តើមានអ្វីកើតឡើងនៅពេលដែលការពិតលេចឡើង?”)
សាកល្បងប្រើឃ្លាចម្លែកៗ ការបញ្ចូលមិនច្បាស់លាស់ ការជំរុញផ្ទុយ ប្រភេទថ្មី រយៈពេលថ្មី។ នេះជារឿងសំខាន់ ពីព្រោះ ការផ្លាស់ប្តូរការចែកចាយ គឺជាវិធីបុរាណមួយដែលបង្ហាញពីការផ្លាស់ប្តូររូបរាងនៅក្នុងផលិតកម្ម។ [4]
✅ ការវាយតម្លៃជាបន្តបន្ទាប់ (ហៅកាត់ថា៖ ភាពត្រឹមត្រូវមិនមែនជាមុខងារ "កំណត់វាហើយភ្លេចវាចោល")
ប្រព័ន្ធប្រែប្រួល។ អ្នកប្រើប្រាស់ផ្លាស់ប្តូរ។ ទិន្នន័យផ្លាស់ប្តូរ។ គំរូ "ដ៏អស្ចារ្យ" របស់អ្នកធ្លាក់ចុះយ៉ាងស្ងាត់ៗ - លុះត្រាតែអ្នកវាស់វែងវាជាបន្តបន្ទាប់។ [1]
គំរូតូចមួយក្នុងពិភពពិតដែលអ្នកនឹងស្គាល់៖ ក្រុមនានាច្រើនតែបញ្ជូនជាមួយនឹង “ភាពត្រឹមត្រូវនៃការបង្ហាញ” ដ៏ខ្លាំង បន្ទាប់មករកឃើញថា របៀបបរាជ័យពិតប្រាកដរបស់ពួកគេមិនមែនជា “ ចម្លើយខុស” ទេ… វាគឺ “ចម្លើយខុសដែលបានផ្តល់ដោយមានទំនុកចិត្ត ក្នុងទ្រង់ទ្រាយធំ”។ នោះជាបញ្ហារចនាការវាយតម្លៃ មិនមែនគ្រាន់តែជាបញ្ហាគំរូនោះទេ។
៤) កន្លែងដែល AI ជាធម្មតាមានភាពត្រឹមត្រូវខ្ពស់ (និងមូលហេតុ) 📈🛠️
បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ច្រើនតែភ្លឺស្វាងនៅពេលដែលបញ្ហាគឺ៖
-
តូចចង្អៀត
-
មានស្លាកសញ្ញាល្អ
-
មានស្ថេរភាពតាមពេលវេលា
-
ស្រដៀងគ្នានឹងការចែកចាយការបណ្តុះបណ្តាល
-
ងាយស្រួលរកពិន្ទុដោយស្វ័យប្រវត្តិ
ឧទាហរណ៍៖
-
តម្រងសារឥតបានការ
-
ការស្រង់ឯកសារក្នុងប្លង់ស្របគ្នា
-
រង្វិលជុំចំណាត់ថ្នាក់/អនុសាសន៍ជាមួយនឹងសញ្ញាមតិកែលម្អជាច្រើន។
-
ភារកិច្ចចាត់ថ្នាក់ចក្ខុវិស័យជាច្រើននៅក្នុងការកំណត់ដែលបានគ្រប់គ្រង
មហាអំណាចដ៏គួរឱ្យធុញទ្រាន់នៅពីក្រោយជ័យជម្នះជាច្រើនទាំងនេះ៖ ការពិតច្បាស់លាស់ + ឧទាហរណ៍ពាក់ព័ន្ធជាច្រើន។ មិនទាក់ទាញទេ - មានប្រសិទ្ធភាពខ្លាំង។
៥) កន្លែងដែលភាពត្រឹមត្រូវនៃ AI ជារឿយៗបរាជ័យ 😬🧯
នេះជាផ្នែកដែលមនុស្សមានអារម្មណ៍នៅក្នុងឆ្អឹងរបស់ពួកគេ។.
ការយល់ច្រឡំនៅក្នុង AI ជំនាន់ថ្មី 🗣️🌪️
LLMs អាចបង្កើត ដែលអាចទុកចិត្តបាន ប៉ុន្តែមិនពិត - ហើយផ្នែក "អាចទុកចិត្តបាន" គឺជាមូលហេតុដែលវាមានគ្រោះថ្នាក់។ នោះហើយជាហេតុផលមួយដែលការណែនាំអំពីហានិភ័យ AI ដែលបង្កើតថ្មីដាក់ទម្ងន់ច្រើនលើ មូលដ្ឋាន ឯកសារ និងការវាស់វែង ជាជាងការបង្ហាញដោយផ្អែកលើ vibes។ [2]
ការផ្លាស់ប្តូរការចែកចាយ🧳➡️🏠
គំរូដែលបានហ្វឹកហាត់លើបរិស្ថានមួយអាចជំពប់ដួលនៅក្នុងបរិស្ថានមួយផ្សេងទៀត៖ ភាសាអ្នកប្រើប្រាស់ផ្សេងគ្នា កាតាឡុកផលិតផលផ្សេងគ្នា បទដ្ឋានតំបន់ផ្សេងគ្នា និងរយៈពេលខុសគ្នា។ ស្តង់ដារដូចជា WILDS មានជាមូលដ្ឋានដើម្បីស្រែកថា “ដំណើរការក្នុងការចែកចាយអាចបំផ្លើសយ៉ាងខ្លាំងនូវដំណើរការក្នុងពិភពពិត”។ [4]
ការលើកទឹកចិត្តដែលផ្តល់រង្វាន់ដល់ការទស្សន៍ទាយដោយទំនុកចិត្ត 🏆🤥
ការរៀបចំខ្លះផ្តល់រង្វាន់ដោយចៃដន្យដល់ឥរិយាបថ "តែងតែឆ្លើយ" ជំនួសឱ្យ "ឆ្លើយតែនៅពេលដែលអ្នកដឹង"។ ដូច្នេះប្រព័ន្ធរៀន ស្តាប់ ត្រឹមត្រូវជំនួសឱ្យ ការ ត្រឹមត្រូវ។ នេះជាមូលហេតុដែលការវាយតម្លៃត្រូវរួមបញ្ចូលឥរិយាបថមិនប្រាកដប្រជា / ការមិនអើពើ - មិនមែនគ្រាន់តែអត្រាចម្លើយឆៅនោះទេ។ [2]
ឧប្បត្តិហេតុ និងការបរាជ័យក្នុងប្រតិបត្តិការក្នុងពិភពពិត 🚨
សូម្បីតែគំរូដ៏រឹងមាំមួយក៏អាចបរាជ័យក្នុងនាមជាប្រព័ន្ធមួយដែរ៖ ការទាញយកមិនបានល្អ ទិន្នន័យហួសសម័យ របាំងការពារខូច ឬលំហូរការងារដែលបញ្ជូនគំរូដោយស្ងាត់ៗជុំវិញការត្រួតពិនិត្យសុវត្ថិភាព។ ការណែនាំទំនើបកំណត់ភាពត្រឹមត្រូវជាផ្នែកមួយនៃ ភាពជឿជាក់នៃប្រព័ន្ធមិនមែនគ្រាន់តែជាពិន្ទុគំរូនោះទេ។ [1]
៦) មហាអំណាចដែលមើលស្រាល៖ ការក្រិតតាមខ្នាត (ហៅម្យ៉ាងទៀតថា "ការដឹងអ្វីដែលអ្នកមិនដឹង") 🎚️🧠
សូម្បីតែពេលដែលម៉ូដែលពីរមាន "ភាពត្រឹមត្រូវ" ដូចគ្នាក៏ដោយ ក៏ម៉ូដែលមួយអាចមានសុវត្ថិភាពជាងព្រោះវា៖
-
បង្ហាញភាពមិនប្រាកដប្រជាឱ្យបានត្រឹមត្រូវ
-
ជៀសវាងចម្លើយខុសដែលមានទំនុកចិត្តខ្លាំងពេក
-
ផ្តល់នូវប្រូបាប៊ីលីតេដែលស្របនឹងការពិត
ការក្រិតតាមខ្នាតមិនមែនគ្រាន់តែជាការសិក្សាប៉ុណ្ណោះទេ - វាជាអ្វីដែលធ្វើឱ្យទំនុកចិត្ត អាចអនុវត្តបាន។ ការរកឃើញបុរាណមួយនៅក្នុងបណ្តាញសរសៃប្រសាទទំនើបគឺថាពិន្ទុទំនុកចិត្តអាចត្រូវបាន មិនត្រឹមត្រូវ ជាមួយនឹងភាពត្រឹមត្រូវពិតប្រាកដលុះត្រាតែអ្នកក្រិតតាមខ្នាត ឬវាស់វែងវាយ៉ាងច្បាស់លាស់។ [3]
ប្រសិនបើបំពង់បង្ហូររបស់អ្នកប្រើកម្រិតដូចជា "អនុម័តដោយស្វ័យប្រវត្តិលើសពី 0.9" ការក្រិតតាមខ្នាតគឺជាភាពខុសគ្នារវាង "ស្វ័យប្រវត្តិកម្ម" និង "ភាពវឹកវរដោយស្វ័យប្រវត្តិ"។
៧) របៀបដែលភាពត្រឹមត្រូវនៃ AI ត្រូវបានវាយតម្លៃសម្រាប់ប្រភេទ AI ផ្សេងៗគ្នា 🧩📚
សម្រាប់គំរូព្យាករណ៍បុរាណ (ចំណាត់ថ្នាក់/តំរែតំរង់) 📊
សូចនាករទូទៅ៖
-
ភាពត្រឹមត្រូវ, ភាពជាក់លាក់, ការរំលឹកឡើងវិញ, F1
-
ROC-AUC / PR-AUC (ជារឿយៗល្អជាងសម្រាប់បញ្ហាអតុល្យភាព)
-
ការត្រួតពិនិត្យការក្រិតតាមខ្នាត (ខ្សែកោងភាពជឿជាក់ ការគិតបែបកំហុសក្រិតតាមខ្នាតដែលរំពឹងទុក) [3]
សម្រាប់គំរូភាសា និងជំនួយការ 💬
ការវាយតម្លៃមានទិដ្ឋភាពច្រើន៖
-
ភាពត្រឹមត្រូវ (កន្លែងដែលភារកិច្ចមានលក្ខខណ្ឌនៃសេចក្តីពិត)
-
ការធ្វើតាមការណែនាំ
-
ឥរិយាបថសុវត្ថិភាព និង ការបដិសេធ (ការបដិសេធដ៏ល្អគឺពិបាកចម្លែក)
-
វិន័យនៃការដកស្រង់/មូលដ្ឋានជាក់ស្តែង (នៅពេលដែលករណីប្រើប្រាស់របស់អ្នកត្រូវការវា)
-
ភាពរឹងមាំនៅទូទាំងការជំរុញ និងរចនាប័ទ្មអ្នកប្រើប្រាស់
ការរួមចំណែកដ៏សំខាន់មួយនៃការគិតបែបវាយតម្លៃ “រួម” គឺការធ្វើឱ្យចំណុចនេះច្បាស់លាស់៖ អ្នកត្រូវការរង្វាស់ច្រើននៅទូទាំងសេណារីយ៉ូច្រើន ពីព្រោះការសម្របសម្រួលគឺជារឿងពិត។ [5]
សម្រាប់ប្រព័ន្ធដែលបង្កើតឡើងនៅលើ LLMs (លំហូរការងារ ភ្នាក់ងារ ការទាញយក) 🧰
ឥឡូវនេះអ្នកកំពុងវាយតម្លៃបំពង់បង្ហូរទាំងមូល៖
-
គុណភាពនៃការទាញយក (តើវាទាញយកព័ត៌មានត្រឹមត្រូវទេ?)
-
តក្កវិជ្ជាឧបករណ៍ (តើវាបានធ្វើតាមដំណើរការដែរឬទេ?)
-
គុណភាពទិន្នផល (តើវាត្រឹមត្រូវ និងមានប្រយោជន៍ទេ?)
-
របាំងការពារ (តើវាបានជៀសវាងឥរិយាបថប្រថុយប្រថានដែរឬទេ?)
-
ការតាមដាន (តើអ្នកចាប់បានកំហុសនៅក្នុងធម្មជាតិទេ?) [1]
ចំណុចខ្សោយនៅកន្លែងណាមួយអាចធ្វើឱ្យប្រព័ន្ធទាំងមូលមើលទៅ "មិនត្រឹមត្រូវ" ទោះបីជាម៉ូដែលមូលដ្ឋានល្អក៏ដោយ។.
៨) តារាងប្រៀបធៀប៖ វិធីជាក់ស្តែងដើម្បីវាយតម្លៃ “តើ AI មានភាពត្រឹមត្រូវប៉ុណ្ណា?” 🧾⚖️
| ឧបករណ៍ / វិធីសាស្រ្ត | ល្អបំផុតសម្រាប់ | អារម្មណ៍ថ្លៃដើម | ហេតុអ្វីបានជាវាដំណើរការ |
|---|---|---|---|
| ឈុតសាកល្បងករណីប្រើប្រាស់ | កម្មវិធី LLM + លក្ខណៈវិនិច្ឆ័យជោគជ័យផ្ទាល់ខ្លួន | សេរី | អ្នកសាកល្បង របស់អ្នក មិនមែនសាកល្បងតារាងពិន្ទុចៃដន្យទេ។ |
| ការគ្របដណ្តប់សេណារីយ៉ូពហុម៉ែត្រ | ការប្រៀបធៀបម៉ូដែលដោយមានការទទួលខុសត្រូវ | សេរី | អ្នកទទួលបាន "ទម្រង់" សមត្ថភាព មិនមែនលេខវេទមន្តតែមួយទេ។ [5] |
| ហានិភ័យវដ្តជីវិត + ផ្នត់គំនិតវាយតម្លៃ | ប្រព័ន្ធដែលមានហានិភ័យខ្ពស់ដែលត្រូវការភាពម៉ត់ចត់ | សេរី | ជំរុញអ្នកឱ្យកំណត់ វាស់វែង គ្រប់គ្រង និងតាមដានជាបន្តបន្ទាប់។ [1] |
| ការត្រួតពិនិត្យការក្រិតតាមខ្នាត | ប្រព័ន្ធណាមួយដែលប្រើកម្រិតទំនុកចិត្ត | សេរី | ផ្ទៀងផ្ទាត់ថាតើ "ប្រាកដ 90%" មានន័យអ្វីឬអត់។ [3] |
| បន្ទះពិនិត្យឡើងវិញដោយមនុស្ស | សុវត្ថិភាព សម្លេង ភាពខុសប្លែកគ្នា «តើរឿងនេះមានអារម្មណ៍ថាមានគ្រោះថ្នាក់ទេ?» | $$ | មនុស្សចាប់យកបរិបទ និងគ្រោះថ្នាក់ដែលម៉ែត្រស្វ័យប្រវត្តិខកខាន។. |
| ការតាមដានឧប្បត្តិហេតុ + រង្វិលជុំមតិប្រតិកម្ម | រៀនពីការបរាជ័យក្នុងពិភពពិត | សេរី | ការពិតមានវិក្កយបត្រ - ហើយទិន្នន័យផលិតកម្មបង្រៀនអ្នកលឿនជាងមតិ។ [1] |
ការសារភាពអំពីការធ្វើទ្រង់ទ្រាយ quirk៖ “Free-ish” កំពុងធ្វើការងារច្រើននៅទីនេះ ពីព្រោះការចំណាយពិតប្រាកដច្រើនតែជាម៉ោងរបស់មនុស្ស មិនមែនអាជ្ញាប័ណ្ណទេ 😅
៩) របៀបធ្វើឱ្យ AI កាន់តែត្រឹមត្រូវ (ឧបករណ៍វាស់ស្ទង់ជាក់ស្តែង) 🔧✨
ទិន្នន័យកាន់តែប្រសើរ និងការធ្វើតេស្តកាន់តែប្រសើរ 📦🧪
-
ពង្រីកករណីគែម
-
ធ្វើឱ្យមានតុល្យភាពរវាងសេណារីយ៉ូដ៏កម្រ ប៉ុន្តែសំខាន់
-
រក្សា "សំណុំមាស" ដែលតំណាងឱ្យការឈឺចាប់ពិតប្រាកដរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ (ហើយបន្តធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពវា)
មូលដ្ឋានគ្រឹះសម្រាប់កិច្ចការជាក់ស្តែង📚🔍
ប្រសិនបើអ្នកត្រូវការភាពជឿជាក់នៃការពិត សូមប្រើប្រព័ន្ធដែលទាញយកពីឯកសារដែលគួរឱ្យទុកចិត្ត ហើយឆ្លើយដោយផ្អែកលើឯកសារទាំងនោះ។ ការណែនាំអំពីហានិភ័យ AI ជាច្រើនផ្តោតលើ ឯកសារ ប្រភពដើម និងការរៀបចំការវាយតម្លៃ ដែលកាត់បន្ថយខ្លឹមសារដែលបង្កើតឡើង ជា ជាងគ្រាន់តែសង្ឃឹមថាគំរូ "មានឥរិយាបថ"។ [2]
រង្វិលជុំវាយតម្លៃកាន់តែរឹងមាំ 🔁
-
ដំណើរការការវាយតម្លៃលើការផ្លាស់ប្តូរដែលមានអត្ថន័យនីមួយៗ
-
ប្រយ័ត្នចំពោះការតំរែតំរង់
-
ការធ្វើតេស្តភាពតានតឹងសម្រាប់ការជម្រុញចម្លែក និងការបញ្ចូលព្យាបាទ
លើកទឹកចិត្តឱ្យមានឥរិយាបថត្រឹមត្រូវ🙏
-
កុំដាក់ទោសខ្លាំងពេកចំពោះពាក្យថា «ខ្ញុំមិនដឹង»
-
វាយតម្លៃគុណភាពនៃការមិនចូលរួម មិនមែនគ្រាន់តែអត្រានៃការឆ្លើយតបនោះទេ
-
ចូរចាត់ទុកទំនុកចិត្តជាអ្វីមួយដែលអ្នក វាស់វែង និងផ្ទៀងផ្ទាត់មិនមែនជាអ្វីមួយដែលអ្នកទទួលយកនៅលើអារម្មណ៍នោះទេ [3]
១០) ការពិនិត្យសុខភាពរហ័ស៖ ពេលណាអ្នកគួរទុកចិត្តលើភាពត្រឹមត្រូវនៃ AI? 🧭🤔
ទុកចិត្តវាបន្ថែមទៀតនៅពេល៖
-
ភារកិច្ចនេះតូចចង្អៀត និងអាចធ្វើម្តងទៀតបាន
-
លទ្ធផលអាចត្រូវបានផ្ទៀងផ្ទាត់ដោយស្វ័យប្រវត្តិ
-
ប្រព័ន្ធនេះត្រូវបានត្រួតពិនិត្យ និងធ្វើបច្ចុប្បន្នភាព
-
ទំនុកចិត្តត្រូវបានក្រិតតាមខ្នាត ហើយវាអាចអនុប្បវាទបាន [3]
ទុកចិត្តវាតិចនៅពេល៖
-
ហានិភ័យខ្ពស់ ហើយផលវិបាកគឺពិតប្រាកដ
-
សំណួរនេះគឺបើកចំហ (“ប្រាប់ខ្ញុំពីអ្វីៗគ្រប់យ៉ាងអំពី…”) 😵💫
-
គ្មានការចុះមូលដ្ឋាន គ្មានជំហានផ្ទៀងផ្ទាត់ គ្មានការពិនិត្យឡើងវិញដោយមនុស្សទេ
-
ប្រព័ន្ធនេះដំណើរការដោយទំនុកចិត្តតាមលំនាំដើម [2]
ពាក្យប្រៀបធៀបដែលមានចំណុចខ្វះខាតបន្តិចបន្តួច៖ ការពឹងផ្អែកលើ AI ដែលមិនទាន់បានផ្ទៀងផ្ទាត់សម្រាប់ការសម្រេចចិត្តដែលមានហានិភ័យខ្ពស់ គឺដូចជាការញ៉ាំស៊ូស៊ីដែលអង្គុយនៅក្រោមពន្លឺព្រះអាទិត្យ… វាប្រហែលជាល្អ ប៉ុន្តែក្រពះរបស់អ្នកកំពុងប្រថុយប្រថានដែលអ្នកមិនបានចុះឈ្មោះ។.
១១) កំណត់ចំណាំបិទ និងសេចក្តីសង្ខេបរហ័ស 🧃✅
ដូច្នេះ តើ AI មានភាពត្រឹមត្រូវប៉ុណ្ណា?
AI អាចមានភាពត្រឹមត្រូវមិនគួរឱ្យជឿ - ប៉ុន្តែ ទាក់ទងតែនឹងភារកិច្ចដែលបានកំណត់ វិធីសាស្ត្រវាស់វែង និងបរិស្ថានដែលវាត្រូវបានដាក់ពង្រាយប៉ុណ្ណោះ។ ហើយសម្រាប់ AI ដែលអាចបង្កើតបាន “ភាពត្រឹមត្រូវ” ជារឿយៗមិនសូវទាក់ទងនឹងពិន្ទុតែមួយទេ ប៉ុន្តែទាក់ទងនឹង ការរចនាប្រព័ន្ធដែលអាចទុកចិត្តបាន៖ ការតោងដី ការក្រិតតាមខ្នាត ការគ្របដណ្តប់ ការត្រួតពិនិត្យ និងការវាយតម្លៃដោយស្មោះត្រង់។ [1][2][5]
សេចក្តីសង្ខេបរហ័ស 🎯
-
“ភាពត្រឹមត្រូវ” មិនមែនជាពិន្ទុតែមួយទេ - វាគឺជាភាពត្រឹមត្រូវ ការក្រិតតាមខ្នាត ភាពរឹងមាំ ភាពជឿជាក់ និង (សម្រាប់ AI ជំនាន់ថ្មី) នៃការពិត។ [1][2][3]
-
ស្តង់ដារជួយបានច្រើន ប៉ុន្តែ ការវាយតម្លៃករណីប្រើប្រាស់ ធ្វើឲ្យអ្នកមានភាពស្មោះត្រង់។ [5]
-
ប្រសិនបើអ្នកត្រូវការភាពជឿជាក់នៃការពិត សូមបន្ថែមមូលដ្ឋាន + ជំហានផ្ទៀងផ្ទាត់ + វាយតម្លៃការអនុប្បវាទ។ [2]
-
ការវាយតម្លៃវដ្តជីវិតគឺជាវិធីសាស្រ្តសម្រាប់មនុស្សពេញវ័យ... ទោះបីជាវាមិនសូវគួរឱ្យរំភើបដូចរូបថតអេក្រង់តារាងពិន្ទុក៏ដោយ។ [1]
ឧទាហរណ៍ក្នុងពិភពពិត៖ ការវាស់ស្ទង់ជំនួយការតម្រៀបជំនួយ AI
សេណារីយ៉ូ
ស្រមៃមើលក្រុមហ៊ុន SaaS តូចមួយចង់ប្រើ AI ដើម្បីតម្រៀបសំបុត្រគាំទ្រចូលជាបួនជួរ៖
ការគិតថ្លៃ
បញ្ហាចូលគណនី
របាយការណ៍កំហុស
សំណើសុំមុខងារ
ក្រុមហ៊ុន មិន អនុញ្ញាតឱ្យ AI ឆ្លើយតបទៅអតិថិជនដោយផ្ទាល់ទេ។ ការងាររបស់វាតូចចង្អៀតជាង៖ អានសំបុត្រ ជ្រើសរើសជួរត្រឹមត្រូវ ផ្តល់ពិន្ទុទំនុកចិត្ត និងដាក់ទង់សម្គាល់អ្វីដែលមិនប្រាកដប្រជាសម្រាប់ការពិនិត្យឡើងវិញដោយមនុស្ស។
នោះធ្វើឱ្យបញ្ហាភាពត្រឹមត្រូវកាន់តែងាយស្រួលក្នុងការសាកល្បង។ មានជួរ "ត្រឹមត្រូវ" ច្បាស់លាស់ មនុស្សអាចពិនិត្យមើលកំហុស ហើយក្រុមអាចវាស់វែងថាតើ AI កំពុងជួយឬអត់ ជំនួសឱ្យការគ្រាន់តែស្តាប់ទៅមានប្រយោជន៍។.
អ្វីដែលជំនួយការត្រូវការ
ដើម្បីសាកល្បងវាឱ្យបានត្រឹមត្រូវ ក្រុមការងាររៀបចំ៖
សំណុំតេស្តដែលមានស្លាកសញ្ញាចំនួន 100 សន្លឹកសម្រាប់គាំទ្រពិតប្រាកដ ឬប្រាកដនិយម
ជួរត្រឹមត្រូវសម្រាប់សំបុត្រនីមួយៗ ដែលត្រូវបានយល់ព្រមដោយអ្នកវាយតម្លៃជាមនុស្ស
គោលការណ៍ខ្លីមួយដែលពន្យល់អំពីអ្វីដែលជាកម្មសិទ្ធិរបស់ជួរនីមួយៗ
ច្បាប់មួយដែលជំនួយការត្រូវតែនិយាយថា "ត្រូវការការពិនិត្យឡើងវិញដោយមនុស្ស" នៅពេលដែលទំនុកចិត្តទាប
សន្លឹកតាមដានសាមញ្ញមួយដែលមាន៖ លេខសម្គាល់សំបុត្រ ជួរ AI ជួរមនុស្ស ពិន្ទុទំនុកចិត្ត លទ្ធផលពិនិត្យ និងពេលវេលាដែលបានចំណាយ
ឧទាហរណ៍នៃការណែនាំ
អ្នកគឺជាជំនួយការតម្រៀបជំនួយ។ សូមអានសាររបស់អតិថិជន ហើយចាត់តាំងវាទៅជួរមួយ៖ ការគិតប្រាក់ បញ្ហាចូល របាយការណ៍កំហុស សំណើមុខងារ ឬត្រូវការការពិនិត្យឡើងវិញដោយមនុស្ស។.
ប្រើប្រាស់ការចេញវិក្កយបត្រសម្រាប់វិក្កយបត្រ ការសងប្រាក់វិញ ការបរាជ័យក្នុងការទូទាត់ ការផ្លាស់ប្តូរផែនការ និងសំណួរអំពីការជាវ។.
ប្រើបញ្ហាចូលសម្រាប់ការកំណត់ពាក្យសម្ងាត់ឡើងវិញ ការចូលប្រើគណនី ការផ្ទៀងផ្ទាត់ពីរកត្តា គណនីជាប់សោ ឬបញ្ហាផ្ទៀងផ្ទាត់អ៊ីមែល។.
ប្រើប្រាស់របាយការណ៍កំហុសសម្រាប់មុខងារដែលខូច សារកំហុស ទិន្នន័យដែលបាត់ ការគាំង ឬឥរិយាបថដែលមិនត្រូវគ្នានឹងឯកសារផលិតផល។.
ប្រើប្រាស់សំណើរមុខងារ នៅពេលអតិថិជនកំពុងស្នើសុំសមត្ថភាពថ្មី ការរួមបញ្ចូល ការកំណត់ ឬការកែលម្អដំណើរការការងារ។.
ប្រសិនបើសារមានភាពមិនច្បាស់លាស់ មានបញ្ហាច្រើនជាងមួយ ឬអាចប៉ះពាល់ដល់សុវត្ថិភាព ឬភាពឯកជន សូមជ្រើសរើស ត្រូវការការត្រួតពិនិត្យដោយមនុស្ស។.
ត្រឡប់៖ ជួរ ទំនុកចិត្តពី 0 ដល់ 100 ហេតុផលមួយប្រយោគ និងថាតើមនុស្សគួរពិនិត្យមើលវាឬអត់។.
របៀបសាកល្បងវា
ចាប់ផ្តើមជាមួយ "សំណុំមាស" តូចមួយមុនពេលទុកចិត្តលើប្រព័ន្ធនៅក្នុងផលិតកម្ម។.
ឧទាហរណ៍៖
សំបុត្របង់ប្រាក់ចំនួន ២០ សន្លឹក
សំបុត្រចូលចំនួន ២០
របាយការណ៍កំហុសចំនួន ២០
សំណើសុំមុខងារចំនួន ២០
សំបុត្រចំនួន ២០ ដែលមានភាពច្របូកច្របល់ ឬមិនច្បាស់លាស់
បន្ទាប់មកដំណើរការជំនួយការលើសំបុត្រទាំង 100 ហើយប្រៀបធៀបជួរដែលបានជ្រើសរើសរបស់វាជាមួយនឹងជួរដែលមនុស្សអនុម័ត។.
ការត្រួតពិនិត្យដែលមានប្រយោជន៍រួមមាន៖
ភាពត្រឹមត្រូវរួម៖ តើមានសំបុត្រប៉ុន្មានសន្លឹកដែលបានទៅដល់ជួរត្រឹមត្រូវ?
ភាពជាក់លាក់តាមជួរ៖ នៅពេលដែល AI និយាយថា "ការចេញវិក្កយបត្រ" តើវាចេញវិក្កយបត្រញឹកញាប់ប៉ុណ្ណា?
រំលឹកឡើងវិញតាមជួរ៖ តើវាចាប់បានសំបុត្រគិតលុយពិតប្រាកដប៉ុន្មាន?
គុណភាពនៃការកើនឡើង៖ តើវាបានផ្ញើសំបុត្រដែលច្របូកច្របល់ទៅការពិនិត្យដោយមនុស្សបានត្រឹមត្រូវដែរឬទេ?
ការក្រិតតាមខ្នាត៖ នៅពេលដែលវានិយាយថាមានទំនុកចិត្ត 90% ឬខ្ពស់ជាងនេះ តើវាត្រឹមត្រូវភាគច្រើននៃពេលវេលាទេ?
លទ្ធផល
លទ្ធផលជាឧទាហរណ៍៖ ផ្អែកលើពេលវេលាសម្រាប់សំបុត្រគំរូចំនួន 100 មុន និងក្រោយពេលប្រើប្រាស់លំហូរការងារនេះ។.
មុនពេលប្រើប្រាស់ជំនួយការ អ្នកដឹកនាំផ្នែកជំនួយបានចំណាយពេលប្រហែល 2 នាទី 30 វិនាទីក្នុងមួយសំបុត្រ ដើម្បីអាន និងបញ្ជូនសំបុត្រដោយដៃ។ សម្រាប់សំបុត្រចំនួន 100 នោះគឺប្រហែល 250 នាទី នៃការងារជ្រើសរើស។
បន្ទាប់ពីប្រើប្រាស់ជំនួយការរួច ប្រធានផ្នែកជំនួយបានពិនិត្យមើលតែជម្រើសជួររបស់ AI ហើយបានពិនិត្យមើលករណីដែលមានទំនុកចិត្តទាប។ ពេលវេលាពិនិត្យបានធ្លាក់ចុះមកត្រឹមប្រហែល 55 វិនាទីក្នុងមួយសំបុត្រឬប្រហែល 92 នាទី សម្រាប់សំបុត្រ 100។
នោះគឺជាការសន្សំដែលបានប៉ាន់ប្រមាណចំនួន 158 នាទីសម្រាប់សំបុត្រ 100 សន្លឹកឬ ពេលវេលាជ្រើសរើសតិចជាងប្រហែល 63%។
ភាពត្រឹមត្រូវលើសំណុំតេស្ត 100 សន្លឹកប្រឌិតមើលទៅដូចនេះ៖
ភាពត្រឹមត្រូវនៃជួរសរុប៖ សំបុត្រត្រឹមត្រូវ ៨៧/១០០
សំបុត្រដែលមានទំនុកចិត្តខ្ពស់លើសពី 85%៖ សំបុត្រចំនួន 61
ភាពត្រឹមត្រូវលើសំបុត្រដែលមានទំនុកចិត្តខ្ពស់៖ ត្រឹមត្រូវ 58/61
សំបុត្រត្រូវបានផ្ញើទៅការពិនិត្យដោយមនុស្ស៖ សំបុត្រចំនួន 18
សំបុត្រមិនច្បាស់លាស់ត្រូវបានបង្កើនយ៉ាងត្រឹមត្រូវ៖ 15/20
ព័ត៌មានលម្អិតសំខាន់មិនមែនគ្រាន់តែជាភាពត្រឹមត្រូវ 87% នោះទេ។ លទ្ធផលដែលមានសុវត្ថិភាពជាងនេះទៅទៀតនោះគឺថា ជំនួយការមាន ភាពត្រឹមត្រូវជាងមុននៅពេលដែលមានទំនុកចិត្ត ហើយបានរុញករណីមិនច្បាស់លាស់ជាច្រើនទៅមនុស្សជំនួសឱ្យការទាយ។ នោះគឺជាភាពខុសគ្នារវាងស្វ័យប្រវត្តិកម្មដែលមានប្រយោជន៍ និងភាពមិនសមហេតុផលដែលមានទំនុកចិត្ត។
អ្វីដែលអាចខុសបាន
កំហុសទូទៅបំផុតគឺការសាកល្បងតែឧទាហរណ៍ស្អាតប៉ុណ្ណោះ។ សំបុត្រពិតប្រាកដមានភាពច្របូកច្របល់។ អតិថិជនអាចសរសេរថា៖ “ខ្ញុំត្រូវបានគិតប្រាក់ពីរដង ហើយឥឡូវនេះខ្ញុំមិនអាចចូលបានទេ”។ នោះអាចជាការគិតប្រាក់ បញ្ហាចូល ឬត្រូវការការពិនិត្យឡើងវិញដោយមនុស្ស អាស្រ័យលើដំណើរការរបស់ក្រុមហ៊ុន។.
ហានិភ័យផ្សេងទៀតរួមមាន៖
ការប្រើប្រាស់សំបុត្រចាស់ៗដែលលែងត្រូវគ្នានឹងផលិតផលទៀតហើយ
ការអនុញ្ញាតឱ្យ AI បង្កើតច្បាប់គោលនយោបាយដែលមិនមាននៅក្នុងសៀវភៅណែនាំជំនួយ
ការចាត់ទុកពិន្ទុទំនុកចិត្តថាអាចទុកចិត្តបានដោយមិនចាំបាច់ពិនិត្យមើលការក្រិតតាមខ្នាត
វាស់ស្ទង់តែភាពត្រឹមត្រូវរួម និងខកខានដំណើរការមិនល្អនៅលើជួរមួយ
ដាក់ទណ្ឌកម្មយ៉ាងធ្ងន់ធ្ងរដល់ថ្នាក់ដែលជំនួយការចាប់ផ្តើមទាយថា “ត្រូវការការពិនិត្យឡើងវិញពីមនុស្ស”
ការធ្វើតេស្តល្អគួរតែផ្តល់រង្វាន់ដល់ការកើនឡើងត្រឹមត្រូវ។ សម្រាប់លំហូរការងារអាជីវកម្មជាច្រើន “ខ្ញុំមិនប្រាកដទេ” មិនមែនជាការបរាជ័យទេ។ វាគឺជាមុខងារសុវត្ថិភាព។.
សម្ភារៈសិក្សាជាក់ស្តែង
វិធីល្អបំផុតដើម្បីឆ្លើយសំណួរថា "តើ AI មានភាពត្រឹមត្រូវប៉ុណ្ណា?" គឺត្រូវឈប់សួរវាជាសង្ខេប។ ជ្រើសរើសកិច្ចការមួយ បង្កើតសំណុំតេស្តតូចមួយ កំណត់អ្វីដែលត្រូវបានចាត់ទុកថាត្រឹមត្រូវ វាស់ស្ទង់កំហុសតាមប្រភេទ និងពិនិត្យមើលថាតើ AI ដឹងពេលណាត្រូវប្រគល់ការងារទៅមនុស្សម្នាក់វិញឬអត់។ វាផ្តល់ឱ្យអ្នកនូវចំនួនភាពត្រឹមត្រូវជាក់លាក់ដែលអ្នកអាចកែលម្អបាន - មិនមែនគ្រាន់តែជាពិន្ទុស្តង់ដារដែលបានកែលម្អនោះទេ។.
សំណួរដែលសួរញឹកញាប់
ភាពត្រឹមត្រូវនៃ AI ក្នុងការដាក់ពង្រាយជាក់ស្តែង
បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) អាចមានភាពត្រឹមត្រូវខ្លាំង នៅពេលដែលភារកិច្ចមានលក្ខណៈតូចចង្អៀត កំណត់ច្បាស់លាស់ និងភ្ជាប់ទៅនឹងការពិតច្បាស់លាស់ដែលអ្នកអាចរកពិន្ទុបាន។ ក្នុងការប្រើប្រាស់ផលិតកម្ម “ភាពត្រឹមត្រូវ” អាស្រ័យលើថាតើទិន្នន័យវាយតម្លៃរបស់អ្នកឆ្លុះបញ្ចាំងពីធាតុចូលរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ដែលមានសំឡេងរំខាន និងលក្ខខណ្ឌដែលប្រព័ន្ធរបស់អ្នកនឹងជួបប្រទះនៅក្នុងវិស័យនេះឬអត់។ នៅពេលដែលភារកិច្ចកាន់តែបើកចំហ (ដូចជា chatbots) កំហុស និងការយល់ច្រឡំដោយទំនុកចិត្តលេចឡើងញឹកញាប់ជាងមុន លុះត្រាតែអ្នកបន្ថែមមូលដ្ឋាន ការផ្ទៀងផ្ទាត់ និងការត្រួតពិនិត្យ។.
ហេតុអ្វីបានជា “ភាពត្រឹមត្រូវ” មិនមែនជាពិន្ទុមួយដែលអ្នកអាចទុកចិត្តបាន?
មនុស្សប្រើពាក្យ «ភាពត្រឹមត្រូវ» ដើម្បីមានន័យខុសៗគ្នា៖ ភាពត្រឹមត្រូវ ភាពជាក់លាក់ ទល់នឹង ការចងចាំឡើងវិញ ការក្រិតតាមខ្នាត ភាពរឹងមាំ និង ភាពជឿជាក់។ គំរូមួយអាចមើលទៅល្អឥតខ្ចោះនៅលើសំណុំតេស្តស្អាត បន្ទាប់មកវាជំពប់ដួលនៅពេលដែលឃ្លាផ្លាស់ប្តូរ ទិន្នន័យរសាត់ ឬហានិភ័យផ្លាស់ប្តូរ។ ការវាយតម្លៃដែលផ្តោតលើទំនុកចិត្តប្រើរង្វាស់ និងសេណារីយ៉ូច្រើន ជាជាងចាត់ទុកលេខមួយជាសាលក្រមសកល។.
វិធីល្អបំផុតដើម្បីវាស់ស្ទង់ភាពត្រឹមត្រូវនៃ AI សម្រាប់កិច្ចការជាក់លាក់មួយ
ចាប់ផ្តើមដោយកំណត់ភារកិច្ច ដើម្បីឱ្យពាក្យ «ត្រឹមត្រូវ» និង «ខុស» អាចសាកល្បងបាន មិនមែនមិនច្បាស់លាស់ទេ។ ប្រើប្រាស់ទិន្នន័យសាកល្បងដែលតំណាង និងមានសំឡេងរំខាន ដែលឆ្លុះបញ្ចាំងពីអ្នកប្រើប្រាស់ពិតប្រាកដ និងករណីគែម។ ជ្រើសរើសម៉ែត្រដែលត្រូវគ្នានឹងផលវិបាក ជាពិសេសសម្រាប់ការសម្រេចចិត្តដែលមិនមានតុល្យភាព ឬមានហានិភ័យខ្ពស់។ បន្ទាប់មកបន្ថែមការធ្វើតេស្តភាពតានតឹងក្រៅការចែកចាយ ហើយបន្តវាយតម្លៃឡើងវិញតាមពេលវេលា នៅពេលដែលបរិស្ថានរបស់អ្នកវិវត្ត។.
របៀបដែលភាពជាក់លាក់ និងការចងចាំបង្កើតភាពត្រឹមត្រូវក្នុងការអនុវត្ត
ភាពជាក់លាក់ និងការហៅមកវិញ បង្ហាញពីការចំណាយលើការបរាជ័យផ្សេងៗគ្នា៖ ភាពជាក់លាក់សង្កត់ធ្ងន់លើការជៀសវាងការជូនដំណឹងមិនពិត ខណៈពេលដែលការហៅមកវិញសង្កត់ធ្ងន់លើការចាប់អ្វីៗគ្រប់យ៉ាង។ ប្រសិនបើអ្នកកំពុងត្រងសារឥតបានការ ការខកខានមួយចំនួនអាចទទួលយកបាន ប៉ុន្តែការខកខានវិជ្ជមានអាចធ្វើឱ្យអ្នកប្រើប្រាស់ខកចិត្ត។ នៅក្នុងការកំណត់ផ្សេងទៀត ការខកខានករណីកម្រ ប៉ុន្តែសំខាន់គឺសំខាន់ជាងការសម្គាល់បន្ថែម។ តុល្យភាពត្រឹមត្រូវអាស្រ័យលើអ្វីដែលជាការចំណាយ "ខុស" នៅក្នុងលំហូរការងាររបស់អ្នក។.
តើការក្រិតតាមខ្នាតជាអ្វី ហើយហេតុអ្វីបានជាវាសំខាន់សម្រាប់ភាពត្រឹមត្រូវ
ការក្រិតតាមខ្នាតពិនិត្យមើលថាតើទំនុកចិត្តរបស់គំរូត្រូវគ្នានឹងការពិតឬអត់ - នៅពេលដែលវានិយាយថា "ប្រាកដ 90%" តើវាត្រឹមត្រូវប្រហែល 90% នៃពេលវេលាដែរឬទេ? នេះជារឿងសំខាន់នៅពេលណាដែលអ្នកកំណត់កម្រិតដូចជាការអនុម័តដោយស្វ័យប្រវត្តិលើសពី 0.9។ គំរូពីរអាចមានភាពត្រឹមត្រូវស្រដៀងគ្នា ប៉ុន្តែគំរូដែលមានការក្រិតតាមខ្នាតល្អជាងគឺមានសុវត្ថិភាពជាង ពីព្រោះវាកាត់បន្ថយចម្លើយខុសដែលមានទំនុកចិត្តខ្លាំងពេក និងគាំទ្រឥរិយាបថមិនចូលរួមដ៏ឆ្លាតវៃជាងមុន។.
ភាពត្រឹមត្រូវនៃ AI ដែលបង្កើតបាន និងមូលហេតុដែលការយល់ច្រឡំកើតឡើង
បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) អាចបង្កើតអត្ថបទបានយ៉ាងស្ទាត់ជំនាញ និងអាចជឿទុកចិត្តបាន ទោះបីជាវាមិនមានមូលដ្ឋានលើការពិតក៏ដោយ។ ភាពត្រឹមត្រូវកាន់តែពិបាកក្នុងការកំណត់ ពីព្រោះការជំរុញជាច្រើនអនុញ្ញាតឱ្យមានចម្លើយដែលអាចទទួលយកបានច្រើន ហើយគំរូអាចត្រូវបានធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងសម្រាប់ "ប្រយោជន៍" ជាជាងភាពត្រឹមត្រូវយ៉ាងតឹងរ៉ឹង។ ការយល់ច្រឡំក្លាយជាហានិភ័យជាពិសេសនៅពេលដែលលទ្ធផលមកដល់ដោយមានទំនុកចិត្តខ្ពស់។ សម្រាប់ករណីប្រើប្រាស់ជាក់ស្តែង ការប្រើប្រាស់ឯកសារដែលគួរឱ្យទុកចិត្ត បូករួមទាំងជំហានផ្ទៀងផ្ទាត់ជួយកាត់បន្ថយខ្លឹមសារប្រឌិត។.
ការធ្វើតេស្តសម្រាប់ការផ្លាស់ប្តូរការចែកចាយ និងធាតុចូលក្រៅការចែកចាយ
ស្តង់ដារក្នុងការចែកចាយអាចបំផ្លើសដំណើរការនៅពេលដែលពិភពលោកផ្លាស់ប្តូរ។ សាកល្បងជាមួយនឹងឃ្លាមិនធម្មតា ការវាយអក្សរខុស ការបញ្ចូលមិនច្បាស់លាស់ រយៈពេលថ្មី និងប្រភេទថ្មី ដើម្បីមើលថាប្រព័ន្ធដួលរលំនៅកន្លែងណា។ ស្តង់ដារដូចជា WILDS ត្រូវបានបង្កើតឡើងជុំវិញគំនិតនេះ៖ ដំណើរការអាចធ្លាក់ចុះយ៉ាងខ្លាំងនៅពេលទិន្នន័យផ្លាស់ប្តូរ។ ចាត់ទុកការធ្វើតេស្តស្ត្រេសជាផ្នែកស្នូលនៃការវាយតម្លៃ មិនមែនជារឿងល្អដែលត្រូវមាននោះទេ។.
ធ្វើឱ្យប្រព័ន្ធ AI កាន់តែត្រឹមត្រូវតាមពេលវេលា
កែលម្អទិន្នន័យ និងការធ្វើតេស្តដោយពង្រីកករណីគែម ធ្វើឱ្យមានតុល្យភាពនៃសេណារីយ៉ូដ៏កម្រ ប៉ុន្តែសំខាន់ និងរក្សា "សំណុំមាស" ដែលឆ្លុះបញ្ចាំងពីការឈឺចាប់របស់អ្នកប្រើប្រាស់ពិតប្រាកដ។ សម្រាប់កិច្ចការជាក់ស្តែង សូមបន្ថែមមូលដ្ឋាន និងការផ្ទៀងផ្ទាត់ ជាជាងសង្ឃឹមថាគំរូនឹងមានដំណើរការ។ ដំណើរការការវាយតម្លៃលើការផ្លាស់ប្តូរដែលមានអត្ថន័យនីមួយៗ តាមដានការតំរែតំរង់ និងតាមដានការរសាត់នៅក្នុងផលិតកម្ម។ វាយតម្លៃការមិនអើពើផងដែរ ដើម្បីកុំឱ្យ "ខ្ញុំមិនដឹង" ត្រូវបានដាក់ទណ្ឌកម្មឱ្យទាយដោយទំនុកចិត្ត។.
ឯកសារយោង
[1] NIST AI RMF 1.0 (NIST AI 100-1): ក្របខ័ណ្ឌជាក់ស្តែងសម្រាប់កំណត់អត្តសញ្ញាណ វាយតម្លៃ និងគ្រប់គ្រងហានិភ័យ AI នៅទូទាំងវដ្តជីវិតពេញលេញ។ អានបន្ថែម
[2] ទម្រង់ AI បង្កើត NIST (NIST AI 600-1): ទម្រង់ដៃគូទៅនឹង AI RMF ផ្តោតលើការពិចារណាហានិភ័យជាក់លាក់ចំពោះប្រព័ន្ធ AI បង្កើត។ អានបន្ថែម
[3] Guo et al. (2017) - ការក្រិតតាមខ្នាតនៃបណ្តាញសរសៃប្រសាទទំនើប៖ ឯកសារមូលដ្ឋានដែលបង្ហាញពីរបៀបដែលបណ្តាញសរសៃប្រសាទទំនើបអាចត្រូវបានក្រិតតាមខ្នាតខុស និងរបៀបដែលការក្រិតតាមខ្នាតអាចត្រូវបានកែលម្អ។ អានបន្ថែម
[4] Koh et al. (2021) - ស្តង់ដារ WILDS៖ ឈុតស្តង់ដារដែលត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីសាកល្បងការអនុវត្តគំរូក្រោមការផ្លាស់ប្តូរការចែកចាយក្នុងពិភពពិត។ អានបន្ថែម
[5] Liang et al. (2023) - HELM (ការវាយតម្លៃបែបរួមនៃគំរូភាសា): ក្របខ័ណ្ឌសម្រាប់វាយតម្លៃគំរូភាសាឆ្លងកាត់សេណារីយ៉ូ និងរង្វាស់ដើម្បីបង្ហាញពីការសម្របសម្រួលពិតប្រាកដ។ អានបន្ថែម