- AIテストの主な目標は、安全で責任ある高品質なAI体験を提供し、ユーザーに価値を提供すること
- Gen AIは確率的であり、予測可能でないため、テストと品質保証が複雑になる
- AIシステムの品質テスト戦略は、人々、プロセス、技術に重点を置いて構築される
- データ収集が品質の基盤であり、高品質かつ多様な人間データセットが重要
- 連続的な評価は重要であり、人間の判断が必要な要素もある
- Red TeamingはAI開発の重要な側面であり、攻撃者のように考えてモデルをテストする
- AIシステムの継続的なテストと微調整は高いレベルのパフォーマンスを維持するために不可欠
- 組織は包括的なAIトレーニングとテストプログラムを導入する方法を考えるべき
- 品質とリスクフレームワークを開始し、テスト手順をSDLCに組み込む
- モデルを最適化し、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、実世界での継続的なテストを実施する
上記の記事から、AIアプリケーションの開発とテストにおける重要なポイントが共有されています。AIシステムの安全性と品質を確保するためには、適切なデータ収集、継続的な評価、Red Teamingなどの手法が重要です。ユーザーエクスペリエンスを向上させるためには、リアルワールドでのテストが不可欠です。包括的なAIトレーニングとテストプログラムを導入するには、品質とリスクフレームワークの策定やSDLCへの手順の組み込みが重要です。
元記事: https://www.applause.com/blog/the-path-to-exceptional-ai-apps/