Come misurare la qualità degli output dell’AI: eval e calibrazione
Valutare la qualità degli output dell’intelligenza artificiale
Misurare la qualità delle risposte generate dall’intelligenza artificiale è una fase essenziale per verificare l’affidabilità dei sistemi e migliorarne le prestazioni. L’analisi può essere organizzata secondo quattro livelli di maturità.
Dai fallimenti reali ai casi di valutazione
Il percorso parte dalla costruzione di casi di test basati su fallimenti reali. In questo modo la valutazione si concentra sui problemi effettivamente riscontrati negli output e consente di rendere più concreto il controllo del sistema.
Il modello giudice e la calibrazione
Un ulteriore passaggio riguarda l’impiego di un modello di intelligenza artificiale come giudice della qualità delle risposte. Per ottenere valutazioni attendibili è necessario calibrare questo modello, così da verificare la coerenza dei suoi giudizi e ridurre il rischio di misurazioni poco affidabili.
Un tema rilevante anche per gli obblighi europei
La definizione di procedure strutturate per valutare gli output assume ulteriore importanza alla luce degli obblighi europei in materia di intelligenza artificiale. La maturità del processo di eval diventa quindi un elemento utile per documentare e governare la qualità dei sistemi.