Orang sering kali salah paham antara skor kepercayaan dan verifikasi sebenarnya. Sebuah model AI yang memberikan skor kepercayaan tinggi tidak berarti itu benar—itu hanya berarti model tersebut menganggapnya benar, yang berbeda.
Pengubah permainan yang sebenarnya? Konsensus model independen. Alih-alih mempercayai output satu model secara langsung, Anda menjalankannya melalui beberapa model untuk memvalidasi hasilnya. Ketika verifikasi menjadi eksternal dan terdistribusi daripada bersifat self-referensial, Anda secara fundamental mengubah arti dari verifikasi.
Ini adalah pergeseran dari mengandalkan kepastian satu sumber menjadi membangun kepercayaan melalui konsensus independen. Di situlah keamanan dan keandalan sebenarnya berasal dalam sistem AI.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
8 Suka
Hadiah
8
4
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
CountdownToBroke
· 01-14 21:53
Wah, confidence score itu cuma kepuasan diri AI sendiri, sama sekali nggak bisa dipakai buat ngecek apa-apa
Lihat AsliBalas0
GweiWatcher
· 01-14 21:50
Haha, skor tinggi dari satu model saja sebenarnya tidak banyak gunanya, itu hanya menurut penilaian sendiri
Konsensus multi-model adalah hal yang sebenarnya, agar bisa menyingkirkan permainan verifikasi diri sendiri
Lihat AsliBalas0
SleepyValidator
· 01-14 21:50
Ini benar-benar tidak masuk akal, skor kepercayaan model tunggal benar-benar dianggap sebagai kebenaran? Singkatnya, itu sama saja dengan memberi nilai pada diri sendiri
Lihat AsliBalas0
CommunityLurker
· 01-14 21:39
ngl ini adalah masalah umum AI, kepercayaan diri yang tinggi tidak sama dengan tingkat akurasi yang tinggi, diperlukan beberapa model saling memverifikasi agar lebih dapat diandalkan
Orang sering kali salah paham antara skor kepercayaan dan verifikasi sebenarnya. Sebuah model AI yang memberikan skor kepercayaan tinggi tidak berarti itu benar—itu hanya berarti model tersebut menganggapnya benar, yang berbeda.
Pengubah permainan yang sebenarnya? Konsensus model independen. Alih-alih mempercayai output satu model secara langsung, Anda menjalankannya melalui beberapa model untuk memvalidasi hasilnya. Ketika verifikasi menjadi eksternal dan terdistribusi daripada bersifat self-referensial, Anda secara fundamental mengubah arti dari verifikasi.
Ini adalah pergeseran dari mengandalkan kepastian satu sumber menjadi membangun kepercayaan melalui konsensus independen. Di situlah keamanan dan keandalan sebenarnya berasal dalam sistem AI.