Wert In KI Wurde Bisher In Geschwindigkeit Und Genauigkeit Gemessen. Keine Dieser Beiden Metriken Erfasst, Ob Sie Sie Tatsächlich Kennt.
Die dominanten Metriken zur Bewertung des KI-Werts — Antwortgeschwindigkeit, Genauigkeit der Ausgabe — sind real, messbar und echt nützlich, um Systeme bei den Aufgaben zu vergleichen, für die diese Metriken entwickelt wurden. Sie schweigen auch zu einer völlig anderen Frage: ob das System tatsächlich etwas Bestimmtes und Wahres über die individuelle Person weiß, der es dient.
Ein System kann bei jeder gestellten Aufgabe extrem schnell und extrem genau sein, während es im Wesentlichen nichts Dauerhaftes über die Person hinter diesen Aufgaben weiß — weil Geschwindigkeit und Genauigkeit Eigenschaften einzelner Interaktionen sind, jeweils einzeln bewertet, während jemanden zu kennen eine Eigenschaft ist, die nur aus einer kontinuierlichen Beziehung über viele Interaktionen hinweg entsteht, was die Standardmetriken nie zu erfassen gebaut waren.
Diese Lücke erklärt, warum ein System bei jedem konventionellen Maßstab gut abschneiden kann und sich für die Person, die es nutzt, trotzdem generisch, ersetzbar oder seltsam unpersönlich anfühlt — die Metriken maßen die richtigen Dinge für eine andere Art von Wert als die, die tatsächlich fehlt, und ein hoher Wert bei ihnen sagt nichts darüber aus, ob das fehlende Stück adressiert wurde.
Geschwindigkeit und Genauigkeit bleiben echt notwendig. Sie sind einfach nicht die Achse, die erfasst, ob eine KI die Person, die sie nutzt, tatsächlich kennt — das ist eine eigenständige Art von Wert, derzeit größtenteils ungemessen, und größtenteils nicht geliefert von Systemen, die rein gegen die Metriken optimiert sind, die es sind.
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Momar Lissa Ndiaye („MLN") ist Gründer & CEO von weyoga Inc., einer Delaware-Gesellschaft. — weyoga.ai · mln@weyoga.ai