Baze podataka više nisu dovoljno jamstvo uspjeha umjetne inteligencije; korporacije danas traže dokaz da njihovi agenti donose ispravne odluke kroz složene, višekoračne zadatke.
„Potrebni su nam više ne samo ljudi u petlji, nego stručnjaci u petlji”, poručuje suosnivač HumanSignala Michael Malyuk, podsjećajući na rizike u zdravstvu i pravu gdje pogreške mogu biti skupe.
Što se sve mora ocjenjivati
- lanac zaključivanja i izbor alata
- višemodalni izlazi (tekst, kod, slike…)
- konzistentnost kroz više uzastopnih interakcija
Takve procjene zahtijevaju iste temeljne elemente kao klasično označavanje podataka:
• strukturirana sučelja za ljudsku prosudbu
• višestruko recenziranje i usklađivanje razlika
• ogromnu količinu domenskog znanja
• čvrste povratne petlje prema modelu
Nova rješenja
HumanSignal je u Label Studio Enterprise ugradio alate za:
- pregled cjelovitog traga rada agenta (korak po korak)
- interaktivno vrednovanje višestrukih replika u razgovoru
- „Agent Arenu” za usporedno testiranje različitih konfiguracija
- fleksibilne, programski definirane rubrike prilagođene svakoj struci
Pritiska i konkurencija
Trend su prepoznali i drugi. Labelbox je u kolovozu predstavio Evaluation Studio s naglaskom na rubrično ocjenjivanje, dok je tržište dodatno uzdrmano nakon što je Meta u lipnju uložila 14,3 milijarde dolara za 49 % udjela u Scale AI-u. Taj je potez izazvao odljev Scaleovih velikih klijenata, a HumanSignal tvrdi da je upravo u tom razdoblju osvojio više natječaja zahvaljujući zrelosti platforme i podršci korisnicima.
Što to znači za tvrtke
• Polazište je „ground truth”. Kvalitetne, višestruko provjerene oznake ostaju temelj svakog daljnjeg poboljšanja.
• Nadzor nije ocjenjivanje. Platforme za praćenje rada modela bilježe aktivnosti, ali ne mjere kvalitetu; potrebno je posebno okruženje za evaluaciju.
• Ista infrastruktura poslužuje dva ciklusa. Sustavi izvorno namijenjeni označavanju podataka mogu bezbolno poslužiti i za produkcijsku provjeru.
Zaključak: usko grlo više nije izgradnja modela, nego dokazivanje da su rezultati dovoljno dobri za visoko rizična područja. Tko to shvati na vrijeme, steći će prednost u utrci za pouzdanu primjenu umjetne inteligencije.