Ai-referansepunkter

AI-referansepunkter

AI-referansepunkter er faste mål eller standarder brukt for å vurdere hvor godt et kunstig intelligens-system fungerer. De kan være datasett med kjente svar, konkrete målemetoder eller etablerte ytelsesnivåer som nye systemer sammenlignes mot. Slik sammenligning gjør det mulig å se om en modell er presis, robust og egnet til praktisk bruk. I praksis brukes referansepunkter for å oppdage feil, måle forbedringer og sikre at løsninger fungerer på tvers av ulike grupper og situasjoner. De er viktige for tillit, fordi et system som presterer bra mot gode referanser, gir større sikkerhet for brukerne. Uten klare referansepunkter blir det vanskelig å vite om en modell faktisk forbedrer behandling eller beslutninger. Valg av riktige referansepunkter krever at dataene er representative og frie for alvorlige skjevheter. Derfor må både tekniske eksperter og brukere være involvert i å utvikle og godkjenne disse målene, slik at systemene testes mot realistiske og relevante scenarier.