การวิจัยล่าสุดพบว่าการประเมินเกณฑ์มาตรฐานขนาดใหญ่อาจซ่อนความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น การวิจัยร่วมกันดำเนินการโดยมหาวิทยาลัย Renmin ของจีนและสถาบันอื่น ๆ แสดงให้เห็นว่าข้อมูลชุดการทดสอบอาจเข้าสู่กระบวนการฝึกอบรมล่วงหน้าโดยไม่ตั้งใจส่งผลให้เกิดอันตรายที่ไม่คาดฝันต่อรูปแบบในการใช้งานจริง การค้นพบนี้นำเสนอความท้าทายที่ร้ายแรงต่อวิธีการประเมินโมเดลปัญญาประดิษฐ์ในปัจจุบัน
ทีมวิจัยแนะนำให้หลีกเลี่ยงปัญหาที่อาจเกิดขึ้นเหล่านี้ควรใช้เกณฑ์มาตรฐานหลายอย่างและแหล่งที่มาของข้อมูลการทดสอบควรได้รับการจัดเตรียมไว้อย่างชัดเจน วิธีการนี้ช่วยให้มั่นใจได้ถึงความน่าเชื่อถือของผลการประเมินและความสามารถในการวางนัยทั่วไปของแบบจำลอง การศึกษาตั้งข้อสังเกตว่าเกณฑ์มาตรฐานเดียวอาจทำให้โมเดลมีการใช้งานชุดข้อมูลที่เฉพาะเจาะจงมากเกินไปซึ่งมีผลต่อประสิทธิภาพในสถานการณ์อื่น ๆ
ในการทดสอบการจำลองนักวิจัยพบว่าเมื่อแบบจำลองได้สัมผัสกับข้อมูลมาตรฐานในช่วงก่อนการฝึกอบรมประสิทธิภาพของมันในชุดทดสอบที่สอดคล้องกันได้ดีขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ อย่างไรก็ตามการปรับปรุงนี้มาจากค่าใช้จ่ายของประสิทธิภาพการวัดประสิทธิภาพอื่น ๆ ซึ่งชี้ให้เห็นว่าแบบจำลองอาจสร้างการพึ่งพาในชุดข้อมูลเฉพาะ การค้นพบนี้เน้นความสำคัญของการประเมินความหลากหลายของวิธีการ
การศึกษาโดยเฉพาะอย่างยิ่งเน้นว่าการประเมินเกณฑ์มาตรฐานของแบบจำลองขนาดใหญ่นั้นต้องการความโปร่งใสและความหลากหลายมากขึ้น นักวิจัยเรียกร้องรายละเอียดเกี่ยวกับแหล่งข้อมูลวิธีการทดสอบและข้อ จำกัด ที่อาจเกิดขึ้นเมื่อเผยแพร่ผลลัพธ์มาตรฐาน วิธีการนี้ไม่เพียง แต่ช่วยปรับปรุงการทำซ้ำของการศึกษา แต่ยังส่งเสริมการประเมินแบบจำลองที่ครอบคลุมมากขึ้น
การศึกษาครั้งนี้ให้การอ้างอิงที่สำคัญสำหรับการประเมินในอนาคตของแบบจำลองปัญญาประดิษฐ์ แนะนำให้ชุมชนการวิจัยพัฒนาโปรโตคอลการประเมินที่เข้มงวดมากขึ้นรวมถึงการใช้ชุดการทดสอบที่หลากหลายการใช้มาตรการแยกข้อมูลและการสร้างตัวชี้วัดประสิทธิภาพที่ครอบคลุมมากขึ้น มาตรการเหล่านี้จะช่วยให้มั่นใจถึงความน่าเชื่อถือและความปลอดภัยของโมเดลในแอพพลิเคชั่นในโลกแห่งความเป็นจริง
ด้วยการพัฒนาอย่างรวดเร็วของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์วิธีการประเมินแบบจำลองยังจำเป็นต้องมีการพัฒนาต่อไป การศึกษาครั้งนี้เตือนเราว่าในขณะที่มีประสิทธิภาพที่สูงขึ้นความเข้มงวดและความครอบคลุมของกระบวนการประเมินผลไม่สามารถเพิกเฉยได้ โดยการสร้างระบบการประเมินทางวิทยาศาสตร์และโปร่งใสมากขึ้นเท่านั้นเราสามารถมั่นใจได้ว่าเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์พัฒนาไปในทิศทางที่ปลอดภัยและเชื่อถือได้