Kaynak-izlenebilir veri
Belge, sayfa, bölüm veya kayıt kökeni işleme sırasında korunur. Sonuç, dayandığı gerçek parçaya geri götürebilir.
DOĞRULANABİLİR YAPAY ZEKÂ
Sonucu üretmek kadar neden üretildiğini göstermek.
Bilgi yoğun ve uzman denetimi gerektiren süreçler için; model çıktısını kaynağa bağlayan, belirsizliği görünür kılan ve insan kararını sistemin içinde tutan yapay zekâ hatları kuruyoruz.
SİSTEM MİMARİSİ
Doğrulanabilirlik dört bağlı katmanda kurulur.
Yalnızca cevabın sonunda kaynak göstermek yeterli değildir. Kaynak kökeni, çıkarım, insan kararı ve ölçüm birbiriyle konuşmalıdır.
İncelenebilir çıkarım
Önemli iddia ve yapılandırılmış alanlar kanıtlarıyla birlikte gösterilir; kullanıcı yalnız akıcı bir sonuçla baş başa kalmaz.
İnsan karar kapısı
Sistem önerir. Alan uzmanı onaylar, düzeltir veya reddeder. Yetki ve sorumluluk, arayüzün dışında bırakılmaz.
Ölçüm ve yayın kapısı
Değerlendirme verisi, hata sınıfları ve sürüm kayıtlarıyla değişikliklerin davranışa etkisi tekrar sınanabilir.
TESLİMATLAR
İyi görünen bir ekranın ötesinde, işletilebilir bir kalite döngüsü.
Kesin teslimat listesi kullanım senaryosu, veri ve entegrasyon sınırları görüldükten sonra belirlenir. Bir doğrulanabilir AI hattı aşağıdaki parçaları içerebilir.
- 01
Kaynak, işleme, model/kural, insan onayı ve çıktı ilişkisini gösteren mimari
- 02
Kullanım senaryosuna göre yapılandırılmış çıkarım veya kaynaklı yanıt akışı
- 03
İnceleme, düzeltme, onay ve geri bildirim adımları
- 04
Kaynak yokluğu, düşük güven ve kapsam dışı sorular için tanımlı sistem davranışı
- 05
Uzman katkısıyla hazırlanan değerlendirme örnekleri ve kritik hata sınıfları
- 06
Tekrarlanabilir test koşuları, sürüm kayıtları ve kalite görünürlüğü
KALİTE MODELİ
Ölçüm, kullanım senaryosunun riskine göre seçilir.
Bütün sistemleri tek bir genel doğruluk yüzdesiyle değerlendirmeyiz. Kritik davranışları ayrı göstergeler ve hata sınıflarıyla izleriz.
Kaynakla destek
Çıktıdaki önemli iddiaların sunulan kaynakla desteklenip desteklenmediği ve kaynakla çelişip çelişmediği incelenebilir.
Çekimser kalma
Yeterli kaynak bulunmadığında veya güven eşiği karşılanmadığında sistemin uyarma ya da durma davranışı sınanabilir.
Uzman inceleme yükü
Çıktının ne kadar düzeltme gerektirdiği, kritik hata türleri ve onay sürecinin iş akışına etkisi birlikte görülebilir.
SINIRLAR
Modelin yapmaması gereken işi de tasarlarız.
Her kullanım senaryosu üretken modele uygun değildir. Kritik hesapları gerektiğinde deterministik kurallara ayırır; otomatik karar yerine insan onayı gerektiren noktaları açıkça tanımlarız.
Kaynak bulunamadığındaVarsayım üretmek yerine uyar veya çekimser kalır.
Yetki alanı aşıldığındaİşlemi uygun kullanıcıya veya inceleme adımına yönlendirir.
Kritik kural gerektiğindeSonucu test edilebilir kural bileşenine bırakır.
DOĞRU BAŞLANGIÇ
Önce senaryoyu ve ölçüm temelini netleştirmek mi gerekiyor?
AI dönüşüm değerlendirmesi, veri hazırlığını, insan onayını ve pilot giriş koşullarını mühendislik başlamadan önce karar verilebilir hâle getirir.
Bir sonraki adım
Yapay zekâ ihtiyacınızı
doğrulanabilir bir sisteme dönüştürelim.
Belge, kurum bilgisi veya LLM altyapısı odağındaki projenizi paylaşın.
E-POSTAinfo@baysubar.com