Lyhyt vastaus: Tekoälymallien arvioimiseksi hyvin aloita määrittelemällä, miltä "hyvä" näyttää todellisen käyttäjän ja käsillä olevan päätöksen kannalta. Rakenna sitten toistettavia arviointeja edustavan datan, tiukan vuotojenhallinnan ja useiden mittareiden avulla. Lisää stressi-, vinouma- ja turvallisuustarkistuksia, ja aina kun jokin muuttuu (data, kehotteet, käytäntö), suorita valjaat uudelleen ja jatka seurantaa julkaisun jälkeen.
Keskeiset tiedot:
Onnistumiskriteerit : Määrittele käyttäjät, päätökset, rajoitukset ja pahimman mahdollisen epäonnistumisen mahdollisuudet ennen mittareiden valitsemista.
Toistettavuus : Rakenna arviointijärjestelmä, joka suorittaa vertailukelpoiset testit uudelleen jokaisen muutoksen yhteydessä.
Tietohygienia : Pidä jaot vakaana, estä kaksoiskappaleet ja ominaisuusvuodot varhaisessa vaiheessa.
Luottamustarkistukset : Stressitestaa luotettavuutta, oikeudenmukaisuusviipaleita ja LLM:n turvallisuuskäyttäytymistä selkeillä arviointimalleilla.
Elinkaarikuri : Toteuta vaiheittain, seuraa poikkeamia ja häiriöitä sekä dokumentoi tunnetut puutteet.
Artikkelit, joita saatat haluta lukea tämän jälkeen:
🔗 Mitä on tekoälyn etiikka
Tutustu tekoälyn vastuullista suunnittelua, käyttöä ja hallintaa ohjaaviin periaatteisiin.
🔗 Mitä on tekoälyn vinouma
Opi, miten vinoutunut data vääristää tekoälyn päätöksiä ja tuloksia.
🔗 Mitä on tekoälyn skaalautuvuus
Ymmärrä tekoälyjärjestelmien skaalaaminen suorituskyvyn, kustannusten ja luotettavuuden suhteen.
🔗 Mikä on tekoäly
Selkeä yleiskatsaus tekoälyyn, sen tyyppeihin ja käyttötarkoituksiin käytännössä.
1) Aloita epähohdokkaalla "hyvän" määritelmällä
Ennen mittareita, ennen raporttinäkymiä, ennen vertailuarvojen muuttumista – päätä, miltä menestys näyttää.
Selvennä:
-
Käyttäjä: sisäinen analyytikko, asiakas, kliinikko, kuljettaja, väsynyt tukihenkilö kello 16…
-
Päätös: lainan hyväksyminen, petoksen merkitseminen, sisällön ehdottaminen, muistiinpanojen yhteenveto
-
Merkittävimmät epäonnistumiset:
-
Väärät positiiviset (ärsyttävät) vs. väärät negatiiviset (vaaralliset)
-
-
Rajoitukset: viive, pyyntökohtainen hinta, tietosuojasäännöt, selitettävyysvaatimukset, saavutettavuus
Tässä vaiheessa tiimit ajautuvat optimoimaan "kauniin mittarin" perusteella "merkityksellisen lopputuloksen" sijaan. Tätä tapahtuu paljon. Ihan kuin... paljon.
Vankka tapa pitää tämä riskitietoisena (eikä fiiliksiin perustuvana) on rajata testaus luotettavuuden ja elinkaaririskien hallinnan ympärille, kuten NIST tekee tekoälyn riskienhallintakehyksessä (AI RMF 1.0) [1].
2) Mikä tekee tekoälymallien testausoppaasta hyvän version ✅
Vankalla testausmenetelmällä on muutamia ehdottomia puolia:
-
Edustavat tiedot (ei pelkästään puhtaat laboratoriotiedot)
-
Selkeät halkeamat vuotojen estolla (lisää siitä hetken kuluttua)
-
Perusviivat (yksinkertaiset mallit, jotka sinun tulisi voittaa - dummy-estimaattoreille on olemassa syynsä [4])
-
Useita mittareita (koska yksi numero valehtelee sinulle, kohteliaasti, päin naamaa)
-
Stressitestit (reunatapaukset, epätavalliset syötteet, kilpailevat skenaariot)
-
Ihmisen suorittamat tarkistussilmukat (erityisesti generatiivisten mallien kohdalla)
-
Seuranta lanseerauksen jälkeen (koska maailma muuttuu, tuoteputket katkeavat ja käyttäjät ovat… luovia [1])
Myös: hyvä lähestymistapa sisältää sen dokumentoinnin, mitä testasit, mitä et testannut ja mistä olet hermostunut. Tuo "mistä olen hermostunut" -osio tuntuu kiusalliselta – ja se on myös kohta, josta luottamus alkaa kasvaa.
Kaksi dokumentointimallia, jotka auttavat tiimejä pysymään johdonmukaisesti rehellisinä:
-
Mallikortit (mihin mallia käytetään, miten sitä arvioitiin, missä kohtaa se epäonnistuu) [2]
-
Tietoaineistojen datalehdet (mitä data on, miten se on kerätty, mihin sitä tulisi/ei tulisi käyttää) [3]
3) Työkalutodellisuus: mitä ihmiset käyttävät käytännössä 🧰
Työkalut ovat valinnaisia. Hyvät arviointitavat eivät ole.
Jos haluat pragmaattisen asetelman, useimmilla joukkueilla on lopulta kolme kategoriaa:
-
Kokeiden seuranta (ajot, konfiguroinnit, artefaktit)
-
Arviointivaljaat (toistettavat offline-testit + regressiopaketit)
-
Seuranta (ajoa muistuttavat signaalit, suorituskykyä mittaavat välittäjät, tapahtumahälytykset)
Esimerkkejä, joita näet paljon luonnossa (ei suosituksia, ja kyllä - ominaisuudet/hinnoittelun muutos): MLflow, Weights & Biases, Great Expectations, Evidently, Deepchecks, OpenAI Evals, TruLens, LangSmith.
Jos valitset tästä osiosta idean rakenna toistettavissa oleva arviointijärjestelmä . Haluat "paina nappia → saat vertailukelpoisia tuloksia", etkä "aja muistikirjaa uudelleen ja rukoile".
4) Rakenna oikea testijoukko (ja lopeta datan vuotaminen) 🚧
Järkyttävä määrä "hämmästyttäviä" malleja huijaa vahingossa.
Tavalliselle ML:lle
Muutama epäseksikäs sääntö, jotka pelastavat uraa:
-
Pidä juna-/validointi-/testausjaot vakaina (ja kirjoita jakologiikka muistiin)
-
Estä kaksoiskappaleet eri osioiden välillä (sama käyttäjä, sama dokumentti, sama tuote, lähes kaksoiskappaleet)
-
Tarkkaile ominaisuusvuotoja (tulevia tietoja hiipii "nykyisiin" ominaisuuksiin)
-
Käytä perusviivoja (valeestimaattoreita), jotta et juhli voittamista… ei mitään [4]
Vuodon määritelmä (nopea versio): mikä tahansa harjoittelussa/arvioinnissa oleva asia, joka antaa mallille pääsyn tietoihin, joita sillä ei olisi päätöksentekohetkellä. Se voi olla ilmeistä ("tuleva tunniste") tai hienovaraista ("tapahtuman jälkeinen aikaleimasäiliö").
LLM-tutkijoille ja generatiivisille malleille
Olet rakentamassa kehotteisiin ja käytäntöihin perustuvaa järjestelmää , etkä vain "mallia".
-
Luo kultainen joukko kehotteita (pieniä, korkealaatuisia, vakaita)
-
Lisää viimeaikaisia oikeita näytteitä (anonymisoituja + yksityisyyttä suojaavia)
-
Pidä ylläpitopakkaus : kirjoitusvirheet, slangi, epästandardi muotoilu, tyhjät syötteet, monikieliset yllätykset 🌍
Olen nähnyt käytännönläheisen asian tapahtuvan useammin kuin kerran: tiimi lähettää viestin "vahvalla" offline-pisteytyksellä, sitten asiakastuki sanoo: "Hienoa. Siitä puuttuu varmasti se yksi lause, jolla on merkitystä." Korjaus ei ollut "suurempi malli". Se oli parempia testikehotteita , selkeämpiä arviointimalleja ja regressio-ohjelmistopaketti, joka rankaisi juuri tästä epäonnistumistilaista. Yksinkertainen. Tehokas.
5) Offline-arviointi: mittarit, joilla on merkitystä 📏
Mittarit ovat ihan ok. Metrinen monokulttuuri ei ole.
Luokittelu (roskaposti, petos, tahallisuus, triage)
Käytä muutakin kuin tarkkuutta.
-
Tarkkuus, muistaminen, F1
-
Kynnysarvon hienosäätö (oletuskynnyksesi on harvoin "oikea" kustannuksillesi) [4]
-
Sekavuusmatriisit segmenteittäin (alue, laitetyyppi, käyttäjäkohortti)
Regressio (ennustaminen, hinnoittelu, pisteytys)
-
MAE / RMSE (valitse sen perusteella, miten haluat rangaista virheitä)
-
Kalibrointityyppiset tarkistukset, kun tuotoksia käytetään "pisteinä" (vastaavatko pisteet todellisuutta?)
Ranking-/suosittelujärjestelmät
-
NDCG, MAP, MRR
-
Leikkaa kyselytyypin mukaan (pää vs. häntä)
Konenäkö
-
mAP, IoU
-
Luokkakohtainen suorituskyky (harvinaisissa luokissa mallit nolostuttavat sinua)
Generatiiviset mallit (LLM)
Tässä kohtaa ihmiset alkavat… filosofoida 😵💫
Käytännön vaihtoehtoja, jotka toimivat oikeissa tiimeissä:
-
Ihmisen arviointi (paras signaali, hitain silmukka)
-
Parikohtainen mieltymys / voittosuhde (A vs. B on helpompi kuin absoluuttinen pisteytys)
-
Automatisoidut tekstimetriikat (käteviä joillekin tehtäville, harhaanjohtavia toisille)
-
Tehtäväpohjaiset tarkastukset: ”Poimiko se oikeat kentät?” ”Noudattiko se käytäntöjä?” ”Viittailiko se lähteitä tarvittaessa?”
Jos haluat strukturoidun ”monimetrisen, moniskenaarioista” koostuvan viitekehyksen, HELM on hyvä ankkuri: se vie arvioinnin nimenomaisesti tarkkuuden ulkopuolelle ja keskittyy esimerkiksi kalibrointiin, luotettavuuteen, harhaan/toksisuuteen ja tehokkuuden kompromisseihin [5].
Pieni sivuhuomautus: automatisoidut mittarit kirjoituslaadulle tuntuvat joskus voileivän punnitsemiselta. Ei se mitään ole, mutta… no niin 🥪
6) Kestävyystestaus: anna sen hikoilla vähän 🥵🧪
Jos mallisi toimii vain siisteillä syötteillä, se on pohjimmiltaan lasinen maljakko. Kaunis, hauras, kallis.
Testata:
-
Kohina: kirjoitusvirheet, puuttuvat arvot, epästandardi unicode, muotoiluhäiriöt
-
Jakelun muutos: uudet tuotekategoriat, uusi slangi, uudet anturit
-
Äärimmäiset arvot: vaihteluvälin ulkopuoliset numerot, jättimäiset hyötykuormat, tyhjät merkkijonot
-
”Kilpailevia” syötteitä, jotka eivät näytä harjoitusjoukoltasi, mutta näyttävät käyttäjiltä
LLM-tutkinnon suorittaneille sisällytä:
-
Nopeat pistosyritykset (ohjeet piilotettu käyttäjän sisältöön)
-
"Älä jätä aiempia ohjeita huomiotta" -mallit
-
Työkalujen käytön reunatapaukset (virheelliset URL-osoitteet, aikakatkaisut, osittaiset tulosteet)
Kestävyys on yksi niistä luotettavuusominaisuuksista, jotka kuulostavat abstrakteilta, kunnes kyseessä on tapahtumia. Sitten siitä tulee… hyvin konkreettista [1].
7) Puolueellisuus, oikeudenmukaisuus ja kenelle se toimii ⚖️
Malli voi olla kokonaisuudessaan "tarkka", mutta samalla jatkuvasti huonompi tietyille ryhmille. Se ei ole pieni vika. Se on tuote- ja luottamusongelma.
Käytännön vaiheet:
-
Arvioi suorituskykyä merkityksellisten segmenttien (laillisesti/eettisesti asianmukaista mitata)
-
Vertaa virheprosentteja ja kalibrointia ryhmien välillä
-
Testaa välityspalvelimen ominaisuuksia (postinumero, laitetyyppi, kieli), jotka voivat koodata arkaluonteisia ominaisuuksia
Jos et dokumentoi tätä jossain, pyydät pohjimmiltaan tulevaisuuttasi hyödyntävää henkilöä korjaamaan luottamuskriisiä ilman karttaa. Mallikortit ovat vankka paikka tälle [2], ja NIST:n luotettavuuskehys antaa sinulle vahvan tarkistuslistan siitä, mitä "hyvän" tulisi edes sisältää [1].
8) Turvallisuustestaus (erityisesti oikeustieteen maistereille) 🛡️
Jos mallisi pystyy tuottamaan sisältöä, testaat muutakin kuin tarkkuutta. Testaat käyttäytymistä.
Sisällytä testit seuraaville:
-
Kielletty sisällön luominen (käytäntörikkomukset)
-
Tietosuojavuoto (kaikuuko siinä salaisuuksia?)
-
Hallusinaatiot korkean riskin alueilla
-
Liiallinen kieltäytyminen (malli kieltäytyy normaaleista pyynnöistä)
-
Myrkyllisyys ja häirintä
-
Tietojen suodatusyritykset nopealla injektiolla
Maadoitettu lähestymistapa on: määrittele käytäntösäännöt → luo testikehotteet → pisteytä tulokset ihmisen ja automatisoidun tarkastuksen avulla → suorita se joka kerta, kun jokin muuttuu. Tämä "joka kerta" -osa on vuokra.
Tämä sopii täydellisesti elinkaaririskin ajattelutapaan: hallitse, kartoita konteksti, mittaa, hallinnoi, toista [1].
9) Verkkotestaus: vaiheittaiset käyttöönotot (missä totuus asuu) 🚀
Offline-testit ovat välttämättömiä. Verkossa tapahtuva altistuminen on se kohta, jossa todellisuus paljastuu mutaisissa kengissä.
Sinun ei tarvitse olla hienostunut. Sinun tarvitsee vain olla kurinalainen:
-
Suorita varjotilassa ( malli suoritetaan, ei vaikuta käyttäjiin)
-
Asteittainen käyttöönotto (ensin pieni liikenne, laajenna, jos liikennettä on paljon)
-
Seuraa tuloksia ja tapahtumia (valituksia, eskaloitumisia, käytäntöjen puutteita)
Vaikka et saisi välittömiä tunnisteita, voit seurata välityspalvelimen signaaleja ja toiminnan kuntoa (latenssi, vikaantumisasteet, kustannukset). Tärkeintä on, että haluat hallitun tavan havaita viat ennen kuin koko käyttäjäkuntasi tekee niin [1].
10) Käyttöönoton jälkeinen valvonta: ajautuminen, hajoaminen ja hiljainen vikaantuminen 📉👀
Testaamasi malli ei ole se malli, jonka kanssa lopulta elät. Data muuttuu. Käyttäjät muuttuvat. Maailma muuttuu. Putki katkeaa kello 2 yöllä. Tiedäthän, miten se menee…
Näyttö:
-
Syötetietojen drift (kaaviomuutokset, puuttuvat tiedot, jakauman muutokset)
-
Tulosvaihtelut (luokkatasapainon muutokset, pistemäärän muutokset)
-
Suorituskykyä mittaavat editorit (koska tunnisteiden viiveet ovat todellisia)
-
Palautesignaalit (peukalo alas, uudelleenmuokkaukset, eskaloinnit)
-
Segmenttitason regressiot (hiljaiset tappajat)
Ja aseta hälytyskynnykset, jotka eivät ole liian nykiviä. Jatkuvasti huutava näyttö jätetään huomiotta – kuten kaupungin auton hälytin.
Tämä ”seuraa + paranna ajan myötä” -silmukka ei ole valinnainen, jos luotettavuus on sinulle tärkeää [1].
11) Käytännöllinen työnkulku, jonka voit kopioida 🧩
Tässä on yksinkertainen skaalautuva silmukka:
-
Määrittele onnistumis- ja epäonnistumistilat (mukaan lukien kustannukset/latenssi/turvallisuus) [1]
-
Luo tietojoukkoja:
-
kultainen setti
-
reunakotelopakkaus
-
viimeaikaiset oikeat näytteet (yksityisyyssuojattu)
-
-
Valitse mittarit:
-
tehtävän mittarit (F1, MAE, voittoprosentti) [4][5]
-
turvallisuusmittarit (käytännön läpäisyprosentti) [1][5]
-
operatiiviset mittarit (latenssi, kustannukset)
-
-
Rakenna arviointivaljaat (toimii jokaisen mallin/kehotteen muutoksen yhteydessä) [4][5]
-
Lisää stressitestejä + kilpailevia testejä [1][5]
-
Otoksen ihmisen tekemä arviointi (erityisesti LLM-tulosten osalta) [5]
-
Toimitus varjoversiona + vaiheittainen käyttöönotto [1]
-
Seuranta + hälytys + uudelleenkoulutus kurinalaisesti [1]
-
Dokumentin tulokset mallikorttityylisessä kirjoitusmuodossa [2][3]
Koulutus on hohdokasta. Testaaminen maksaa itsensä takaisin.
12) Loppusanat + lyhyt kertaus 🧠✨
Jos muistat vain muutaman asian tekoälymallien testaamisesta :
-
Käytä edustavia testituloksia ja vältä vuotoja [4]
-
Valitse useita todellisiin tuloksiin liittyviä mittareita [4][5]
-
Oikeustieteen maisteriohjelmien kohdalla nojaudutaan ihmisen suorittamaan arviointiin ja voittoprosenttiin perustuviin vertailuihin [5]
-
Testin kestävyys - epätavalliset syötteet ovat naamioituja normaaleja syötteitä [1]
-
Rullaa turvallisesti ulos ja seuraa tilannetta, koska mallit ajautuvat ja putkistot katkeavat [1]
-
Dokumentoi, mitä testasit ja mitä et (epämukavaa, mutta tehokasta) [2][3]
Testaaminen ei ole vain "todistaa sen toimivuus". Se on "selvittää, miten se epäonnistuu ennen kuin käyttäjät tekevät niin". Ja kyllä, se on vähemmän seksikästä - mutta se on se osa, joka pitää järjestelmäsi pystyssä, kun asiat horjuvat... 🧱🙂
Usein kysytyt kysymykset
Paras tapa testata tekoälymalleja, jotta ne vastaavat todellisia käyttäjien tarpeita
Aloita määrittelemällä "hyvä" todellisen käyttäjän ja mallin tukeman päätöksen kannalta, äläkä pelkästään tulostaulukon mittarin perusteella. Tunnista kustannuksiltaan korkeimmat vikatilat (väärät positiiviset vs. väärät negatiiviset) ja määritä selkeät rajoitukset, kuten viive, kustannukset, yksityisyys ja selitettävyys. Valitse sitten mittarit ja testitapaukset, jotka heijastavat näitä tuloksia. Tämä estää sinua optimoimasta "kaunista mittaria", joka ei koskaan johda parempaan tuotteeseen.
Onnistumiskriteerien määrittely ennen arviointimittarien valintaa
Kirjoita ylös kuka käyttäjä on, mitä päätöstä mallin on tarkoitus tukea ja miltä "pahimman mahdollisen epäonnistumisen" pitäisi näyttää tuotannossa. Lisää toiminnallisia rajoituksia, kuten hyväksyttävä viive ja pyyntökohtainen hinta, sekä hallintotarpeita, kuten tietosuojasäännöt ja turvallisuuskäytännöt. Kun nämä ovat selkeitä, mittareista tulee tapa mitata oikeita asioita. Ilman tätä viitekehystä tiimit pyrkivät optimoimaan sitä, mikä on helpointa mitata.
Tietovuotojen ja tahattoman huijaamisen estäminen mallin arvioinnissa
Pidä juna-/validointi-/testausjakaumat vakaina ja dokumentoi jako-logiikka, jotta tulokset pysyvät toistettavissa. Estä aktiivisesti kaksoiskappaleet ja lähes kaksoiskappaleet eri jako-osuuksien välillä (sama käyttäjä, dokumentti, tuote tai toistuvat mallit). Tarkkaile ominaisuusvuotoja, joissa "tulevaa" tietoa lipsahtaa syötteisiin aikaleimojen tai tapahtuman jälkeisten kenttien kautta. Vahva perustaso (myös näennäisestimaattorit) auttaa huomaamaan, milloin juhlistat kohinaa.
Mitä arviointijärjestelmän tulisi sisältää, jotta testit pysyvät toistettavissa muutosten jälkeen
Käytännönläheinen valjastejärjestelmä suorittaa uudelleen vertailukelpoisia testejä jokaiselle mallille, kehotteelle tai käytäntömuutokselle käyttäen samoja tietojoukkoja ja pisteytyssääntöjä. Se sisältää tyypillisesti regressiopaketin, selkeät mittareiden koontinäytöt sekä tallennetut konfiguraatiot ja artefaktit jäljitettävyyttä varten. LLM-järjestelmissä se tarvitsee myös vakaan "kultaisen joukon" kehotteita sekä reunatapauspaketin. Tavoitteena on "paina nappia → vertailukelpoiset tulokset", ei "aja muistikirja uudelleen ja rukoile"
Mittarit tekoälymallien testaamiseen tarkkuuden ulkopuolella
Käytä useita mittareita, koska yksi luku voi peittää tärkeitä kompromisseja. Luokittelua varten yhdistä tarkkuus/palautus/F1 kynnysarvon viritykseen ja sekaannusmatriiseihin segmenteittäin. Regressiota varten valitse MAE tai RMSE sen mukaan, miten haluat rangaista virheitä, ja lisää kalibrointityyppisiä tarkistuksia, kun tulosteet toimivat kuten pisteet. Sijoittamista varten käytä NDCG/MAP/MRR-kyselyitä ja lohkomiskyselyitä pää- vs. häntä -kyselyiden avulla epätasaisen suorituskyvyn havaitsemiseksi.
LLM-tulosten arviointi, kun automatisoidut mittarit jäävät vajaiksi
Käsittele sitä kehotteisiin ja käytäntöihin perustuvana järjestelmänä ja pisteytä käyttäytymistä, äläkä pelkästään tekstin samankaltaisuutta. Monet tiimit yhdistävät ihmisen tekemän arvioinnin parittaiseen mieltymykseen (A/B-voittoprosentti) sekä tehtäväpohjaisiin tarkistuksiin, kuten "poimiko se oikeat kentät" tai "noudattiko se käytäntöjä". Automaattiset tekstimittaukset voivat auttaa rajoitetuissa tapauksissa, mutta ne usein jättävät huomiotta sen, mikä käyttäjille on tärkeää. Selkeät arviointimatriisit ja regressioanalyysisarja ovat yleensä tärkeämpiä kuin yksi pisteytys.
Mallin kestävyystestien suorittaminen, jotta se ei rikkoudu kohinaisilla syötteillä
Suorita mallille stressitesti kirjoitusvirheiden, puuttuvien arvojen, oudon muotoilun ja epästandardin unicoden varalta, koska todelliset käyttäjät ovat harvoin siistejä. Lisää jakauman muutostapauksia, kuten uusia kategorioita, slangia, sensoreita tai kielimalleja. Sisällytä ääriarvoja (tyhjät merkkijonot, valtavat hyötykuormat, alueen ulkopuoliset numerot) hauraan käyttäytymisen havaitsemiseksi. LLM-mallien tapauksessa testaa myös kehotteiden injektiomalleja ja työkalujen käyttövirheitä, kuten aikakatkaisuja tai osittaisia tulosteita.
Tarkistetaan puolueellisuutta ja oikeudenmukaisuutta eksymättä teoriaan
Arvioi suorituskykyä merkityksellisillä viipaleilla ja vertaa virheprosentteja ja kalibrointia ryhmien välillä, joissa sen mittaaminen on laillisesti ja eettisesti asianmukaista. Etsi sijaisominaisuuksia (kuten postinumero, laitetyyppi tai kieli), jotka voivat koodata arkaluontoisia piirteitä epäsuorasti. Malli voi näyttää "kaiken kaikkiaan tarkalta", mutta epäonnistua johdonmukaisesti tietyillä kohorteilla. Dokumentoi, mitä mittasit ja mitä et, jotta tulevat muutokset eivät hiljaa tuo regressioita uudelleen käyttöön.
Turvallisuus- ja suojaustestit sisällytetään generatiivisiin tekoäly- ja LLM-järjestelmiin
Testaa kiellettyjen sisältöjen luomista, yksityisyyden vuotamista, hallusinaatioita tärkeillä aloilla ja liiallisia kieltäytymisiä, joissa malli estää normaalit pyynnöt. Sisällytä nopea injektio ja tiedon vuotaminen, erityisesti silloin, kun järjestelmä käyttää työkaluja tai hakee sisältöä. Maadoitettu työnkulku on seuraava: määrittele käytäntösäännöt, rakenna testikehotteiden joukko, pisteytä sekä ihmisten että automaattisten tarkistusten avulla ja suorita se uudelleen aina, kun kehotteet, tiedot tai käytännöt muuttuvat. Johdonmukaisuus on maksamasi vuokra.
Tekoälymallien käyttöönotto ja seuranta julkaisun jälkeen ajautumisen ja häiriöiden havaitsemiseksi
Käytä vaiheittaisia käyttöönottomalleja, kuten varjotilaa ja asteittaisia liikenteen lisäyksiä, löytääksesi virheet ennen kuin koko käyttäjäkuntasi löytää ne. Seuraa syötteen ajautumista (kaavan muutokset, puutteet, jakauman muutokset) ja tulosteen ajautumista (pisteiden muutokset, luokkatasapainon muutokset) sekä toiminnan tilaa, kuten viivettä ja kustannuksia. Seuraa palautesignaaleja, kuten muokkauksia, eskaloitumisia ja valituksia, ja tarkkaile segmenttitason regressioita. Kun jokin muuttuu, suorita sama johtosarja uudelleen ja pidä jatkuvaa seurantaa.
Viitteet
[1] NIST - Tekoälyn riskienhallintakehys (AI RMF 1.0) (PDF)
[2] Mitchell ym. - ”Mallikortit malliraportointiin” (arXiv:1810.03993)
[3] Gebru ym. - ”Tietosheets for Datasets” (arXiv:1803.09010)
[4] scikit-learn - ”Mallin valinta ja arviointi” -dokumentaatio
[5] Liang ym. - ”Kielimallien kokonaisvaltainen arviointi” (arXiv:2211.09110)