ΕπόμενοΕπόμενος οδηγός
AI Trust and Safety Careers
Κοινωνία
ΟΔΗΓΟΣ Κοινωνίας
Βαθμονόμηση AI Trust
Βαθμονόμηση εμπιστοσύνης σημαίνει να βασίζεσαι σε ένα σύστημα τεχνητής νοημοσύνης ανάλογα με τα στοιχεία για το τι μπορεί να κάνει.
Ακούστε αυτόν τον οδηγόαφήγηση με AI · ~2 min
Σε αυτήν τη σελίδα2 λεπτά ανάγνωση
Επισκόπηση
Η υπερβολική εμπιστοσύνη μπορεί να κρύψει λάθη. πολύ λίγη μπορεί να αποτρέψει χρήσιμη βοήθεια. Ο στόχος είναι μια τεκμηριωμένη, αναθεωρήσιμη κρίση που συνδέεται με την εργασία και τις συνθήκες λειτουργίας.
Βασικά takeaways
- Βασίστε την εξάρτηση σε στοιχεία για συγκεκριμένες εργασίες.
- Αξιολογήστε την αυτοπεποίθηση αντί να την αποδεχτείτε στην ονομαστική της αξία.
- Μετρήστε τον τρόπο με τον οποίο οι χρήστες χρησιμοποιούν και παρακάμπτουν τις προτάσεις.
Βαθιά κατάδυση
Διακρίνετε τη στατιστική βαθμονόμηση από την εμπιστοσύνη ενός ατόμου. Μια βαθμονομημένη βαθμολογία πιθανότητας έχει μια εμπειρική σχέση με το πόσο συχνά οι προβλέψεις είναι σωστές σε συγκρίσιμες περιπτώσεις. Η ανθρώπινη εμπιστοσύνη εξαρτάται επίσης από τη σχεδίαση της διεπαφής, την προηγούμενη εμπειρία, τις εξηγήσεις και τις συνέπειες των λαθών. Η λεκτική εμπιστοσύνη ενός μοντέλου είναι ένα άλλο αποτέλεσμα προς αξιολόγηση. Μπορεί να ακούγεται βέβαιο χωρίς αξιόπιστα στοιχεία. Ακόμη και ένα στατιστικά βαθμονομημένο μοντέλο μπορεί να έχει κακή απόδοση και η καλή βαθμονόμηση σε ένα σύνολο δεδομένων δεν εγγυάται τη βαθμονόμηση μετά από μια αλλαγή στη γλώσσα, τον τομέα ή την εργασία. Δώστε στους χρήστες πληροφορίες που υποστηρίζουν ανεξάρτητο έλεγχο. Εμφανίστε πηγές, περιγράψτε σχετικούς περιορισμούς και διαχωρίστε τα επαληθευμένα αποτελέσματα από τα συναγόμενα συμπεράσματα. Αποφύγετε διακοσμητικά σήματα εμπιστοσύνης που υποδηλώνουν μεγαλύτερη ακρίβεια από ό,τι μετρήθηκε. Ελέγξτε τον τρόπο με τον οποίο οι άνθρωποι χρησιμοποιούν το σύστημα, συμπεριλαμβανομένου του εάν παρατηρούν σφάλματα και παρακάμπτουν κατάλληλα την άσκηση. Μετρήστε τόσο την υπερβολική εξάρτηση όσο και την περιττή απόρριψη. Ενημερώστε τις οδηγίες όταν αλλάζει η συμπεριφορά και διατηρήστε έναν απλό τρόπο αναφοράς σφαλμάτων ή ολοκλήρωσης της εργασίας χωρίς το μοντέλο.
04Δουλευμένο παράδειγμα
Ερμηνεύστε μια ζώνη πιθανοτήτων
Φανταστείτε 100 προβλέψεις με περίπου 80% πιθανότητα να είναι σωστές. Μόνο 55 είναι σωστές σε ένα αντιπροσωπευτικό δείγμα.
Η ομάδα έχει υπερβολική αυτοπεποίθηση στο πλαίσιο αυτής της αξιολόγησης. Το εμφανιζόμενο 80% δεν πρέπει να αντιμετωπίζεται ως καθιερωμένη αξιοπιστία.
Επαναλάβετε με αρκετά παραδείγματα σε εύρη πιθανοτήτων και σημαντικές υποομάδες προτού αλλάξετε τον τρόπο εμφάνισης των βαθμολογιών στους χρήστες.
Αυτό που δείχνει
Οι επινοημένες μετρήσεις απεικονίζουν την αξιολόγηση βαθμονόμησης και την εξάρτησή της από το δείγμα αξιολόγησης.
Υλοποίηση σε πραγματικό κόσμο
Συγκρίνετε τις προβλεπόμενες ζώνες πιθανοτήτων με τα παρατηρούμενα αποτελέσματα σε παραδείγματα που έχουν κρατηθεί.
Δείξτε ένα απόσπασμα υποστηρικτικής πηγής δίπλα σε μια απάντηση που χρειάζεται επαλήθευση.
Κάνοντάς το στην πράξη
Γιατί έχει σημασία
- Κίνδυνος και ασφάλεια. Οι καταστροφικές και οι καθημερινές βλάβες της τεχνητής νοημοσύνης εξαρτώνται από το ποιος κατανοεί τους κινδύνους και ποιος μπορεί να δράσει.
- Σαφέστερες αποφάσεις. Ο δημόσιος και επαγγελματικός γραμματισμός διαμορφώνει εάν είναι πολιτικά δυνατή η ισχυρή πολιτική ασφάλειας.
- Κόβοντας τη διαφημιστική εκστρατεία. Οι σαφείς εξηγήσεις μειώνουν τη λήψη από διαφημιστική εκστρατεία, εργαστηριακές σχέσεις δημοσίων σχέσεων και αόριστες θεατρικές ηθικές.
Προσέξτε
- Αντιμετώπιση του υπαρξιακού κινδύνου ως ενώσεις επιστημονικής φαντασίας και ικανότητας.
- Συγχέοντας την ασφάλεια του προϊόντος της επιφάνειας με την ευθυγράμμιση υπό υψηλή αυτονομία.
- Αφήνοντας μη αγγλικά και μη εξειδικευμένα είδη κοινού με πηγές μόνο χαμηλής ποιότητας.
Επόμενα βήματα
- Ξεχωρίστε τους κινδύνους βλαβών, κακής χρήσης και απώλειας ελέγχου / κακής ευθυγράμμισης του προϊόντος.
- Ρωτήστε ποια στοιχεία θα άλλαζαν την άποψή σας για τα χρονοδιαγράμματα και τη σοβαρότητα.
- Προτιμήστε τις πρωτογενείς πηγές και τις συγκεκριμένες αξιολογήσεις έναντι των ισχυρισμών μάρκετινγκ.
- Προσδιορίστε ένα μονοπάτι δράσης: καριέρα, πολιτική, χρηματοδότηση ή δεξιότητες — όχι μόνο ευαισθητοποίηση.
Πηγές και περαιτέρω ανάγνωση
- Jiang and colleaguesΠώς μπορούμε να γνωρίζουμε πότε γνωρίζουν τα γλωσσικά μοντέλα;
Συνεχίστε την εξερεύνηση
Δωρεάν ενημερωτικό δελτίο
Λάβετε την καθημερινή ενημέρωση AI
Τρία επαληθευμένα νέα AI κάθε πρωί της εβδομάδας, γραμμένα σε απλή αγγλική. Δωρεάν για πάντα, χωρίς διαφημίσεις.
Ένα email κάθε εργάσιμη ημέρα. Κατάργηση συνδρομής με ένα κλικ. Δεν πουλάμε ή μοιραζόμαστε ποτέ τη διεύθυνσή σας.
Δοκιμάστε τον εαυτό σας
Take the AI Trust Calibration quiz
Άμεση ανάδραση σε κάθε απάντηση, και πιστοποιητικό με επαληθεύσιμο ID μόλις περάσετε το μάθημα.
Υποστηρίξτε τη δωρεάν εκπαίδευση AI. AI Understanding είναι μια μη κερδοσκοπική οργάνωση 501(c)(3) — χωρίς διαφημίσεις, χωρίς τοίχο πληρωμής, ποτέ. Κάντε μια δωρεά
Συχνές ερωτήσεις
Μια σίγουρη εξήγηση κάνει μια απάντηση πιο αξιόπιστη;
Όχι από μόνο του. Ελέγξτε τα στοιχεία του και τη μετρημένη αξιοπιστία του συστήματος για τέτοιου είδους εργασίες.
Συνέχισε να μαθαίνεις
Σχετικοί οδηγοί
Επιλέχθηκαν περισσότεροι οδηγοί για αυτό το θέμα