Проверяем качество ИИ без сложной математики

Представьте, что ваша команда только что получила доступ к новейшей AI-модели или внедрила умный чат-бот. Коллеги в восторге от точности, скорости и функциональности инструмента. Но как понять, насколько он действительно хорош?

Стоит попытаться разобраться, и вы утонете в дебрях специальных терминов: F1-score, perplexity, BLEU, энтропия. Кажется, оценить качество искусственного интеллекта могут только учёные с дипломом в области data science. Но так ли это?

К счастью, нет. Есть и другой путь - прагматичный и понятный, основанный на здравом смысле и наблюдательности. Вы не обязаны разбираться в сложной математике, чтобы отличить полезный инструмент от сырой игрушки.

В этой статье мы разберем пять практических методов, которые позволят вам, как руководителю, разработчику или просто вдумчивому пользователю, провести аудит качества ИИ. Вы научитесь проверять его на логику, стабильность и практическую пользу, задавая правильные вопросы и наблюдая за поведением системы. 

Начнем проверять - без формул и страха. Приятного прочтения!