
Оцінювання ШІ для відповідальних завдань
Як команди можуть застосовувати єдиний підхід для перевірки результатів роботи штучного інтелекту
Що всередині
Зрозумійте, чому довіра гальмує впровадження
Дізнайтеся, чому точність є перешкодою номер один для інвестицій у штучний інтелект і чому фінансовим, юридичним та дослідницьким командам потрібен спосіб перевіряти роботу штучного інтелекту до того, як вона вплине на прийняття рішення.
Застосовуйте підхід, створений для ретельної перевірки
Використовуйте три стовпи — точність, прозорість і нагляд — щоб оцінити, чи відповідає відповідь фактам, чи показує джерела та чи проходить перевірку людиною, перш ніж бути врахованою.
Визначте робочі процеси, пов'язані з ризиком
Визначте, де знаходиться відповідальність — від інвестиційних меморандумів і резюме контрактів до ринкових аналізів, — і встановіть належні контрольні точки для роботи, яка має витримувати перевірку.
Почніть із роботи, яку варто автоматизувати
Почніть із завдань, які постійно відкладаються на п'ятницю (трекерів ретельної перевірки, порівнянь контрактів і дослідницьких аналітичних довідок), а потім порівняйте результати роботи штучного інтелекту з прикладом, якому команда вже довіряє.
Підсумок
Робота, яка визначає важливі рішення, завжди мусила витримувати ретельну перевірку з боку керівників, інвесторів, аудиторів та юристів. Штучний інтелект підвищує ставки, синтезуючи відповіді з багатьох джерел одночасно.
Цей звіт пропонує командам концепцію довіри до результатів роботи штучного інтелекту через три стовпи: точність, прозорість і нагляд. Команди дізнаються, як перевіряти, чи відповідає відповідь вихідним фактам, простежувати кожне твердження до перевірюваного джерела та встановлювати чіткий момент затвердження людиною, перш ніж робота ляже в основу рішення, контракту чи звіту. Швидші результати все одно мають проходити таку саму перевірку, і цей посібник показує, як дотримуватися цього стандарту.