VentureBeat 2023/8/21 00:20:00(JST)
人工知能（AI）の中でも特に生成型AIは注目を集めています。ChatGPTやLaMDAなどのアプリケーションは、私たちの働き方や技術とのやり取りの方法を革新する可能性を持っています。AIの非決定論的な性質は、同じ入力でも異なる結果を生み出すことを意味します。これはAIの技術的な可能性に大きく貢献していますが、AIベースのアプリケーションの効果を測定する際にも課題を提起します。
AIアプリケーションの非決定論的な性質は、統計モデルや複雑なニューラルネットワークに依存する機械学習や深層学習のアルゴリズムに起因しています。これらのAIシステムはデータから学習し、情報に基づいた意思決定を行うため、文脈、トレーニングデータ、モデルの設定によって異なる出力が生じます。
AIアプリケーションの成功を定義することは困難であり、確定的な期待に基づいた明確な成功の尺度を定めることが難しいです。また、データの品質と多様性も重要な要素です。AIモデルは、トレーニングに使用されるデータの品質、関連性、多様性に大きく依存しています。さらに、人間の解釈やバイアスも成功の測定を複雑にします。
要約：
人工知能（AI）の中でも生成型AIが注目されている。AIアプリケーションは非決定論的な性質を持ち、同じ入力でも異なる結果を生み出す。これはAIの技術的な可能性を高める一方で、効果の測定に課題を提起する。AIアプリケーションの成功を定義することは困難であり、データの品質と多様性も重要な要素である。また、人間の解釈やバイアスも成功の測定を複雑にする。
“AIアプリケーションの成功を定義することは困難であり、確定的な期待に基づいた明確な成功の尺度を定めることが難しい。AIモデルは、トレーニングに使用されるデータの品質、関連性、多様性に大きく依存している。人間の解釈やバイアスも成功の測定を複雑にする。”
(※本記事はAIによって自動的に要約されています。正確な情報は引用元の記事をご覧ください。)
(※画像はAIによって自動で生成されており、引用元とは関係ありません。)
引用元の記事：How businesses can measure the success of AI applications.