एआई निर्णय लेना

निर्णय के चरणों को अलग करें. पहचानें कि क्या देखा गया है, मॉडल क्या अनुमान लगाता है, कौन सा नियम उस अनुमान को कार्रवाई में बदलता है, और परिणाम के लिए कौन जवाबदेह है। इससे मॉडल से स्वतंत्र रूप से साक्ष्य या नीति को चुनौती देना संभव हो जाता है। त्रुटि दिशाओं और स्थगित करने के विकल्प दोनों का मूल्यांकन करें। एक गलत अलार्म समीक्षा कार्य का कारण बन सकता है; एक छूटी हुई घटना किसी समस्या को अनसुलझा छोड़ सकती है। उपयुक्त सीमा उन परिणामों, क्षमता और स्कोर की विश्वसनीयता पर निर्भर करती है। विचार करें कि कार्रवाई बाद में डेटा को कैसे बदलती है। यदि कोई सिस्टम केवल अपने द्वारा चुने गए मामलों के परिणामों को रिकॉर्ड करता है, तो भविष्य का प्रशिक्षण डेटा उसके अपने पिछले विकल्पों को प्रतिबिंबित कर सकता है। बेहतर निर्णयों के बजाय बदले हुए माप से स्पष्ट सुधार हो सकता है। परिणामी निर्णयों के लिए, उचित विशेषज्ञ निरीक्षण, वास्तविक साक्ष्य पर आधारित स्पष्टीकरण और गलतियों को सुधारने का तरीका बनाए रखें। एक सामान्य मॉडल विश्वास कथन किसी लागू नीति या किसी व्यक्ति के परिणाम पर सवाल उठाने के अधिकार का विकल्प नहीं है। उन परिस्थितियों में संपूर्ण वर्कफ़्लो का परीक्षण करें जहां इसका उपयोग किया जाएगा।