انجراف التقييم

أنظمة الذكاء الاصطناعي تتآكل في الإنتاج. هذا ليس عيباً في النماذج — بل نتيجة متوقعة لنشر أنظمة تعلّم آلي في بيئات لا تتوقف عن التغيّر. سلوك المستخدمين يتغيّر. والبيانات الواردة من المصدر تتغيّر. ومتطلبات العمل تتغيّر. ويبتعد توزيع استعلامات الإنتاج شيئاً فشيئاً عن التوزيع الذي قُيِّم النظام في مواجهته.

العطل ليس في الانجراف. العطل أن يكتشفه المستخدمون قبل أن تكتشفه أنت.

تُفرط معظم فرق الذكاء الاصطناعي المؤسسية في الاستثمار في التقييم قبل النشر، وتُقصّر في المراقبة المستمرة بعده. تدعو هذه الورقة إلى عكس هذا التوزيع تماماً: تقييم خفيف قبل النشر مقروناً بممارسة مراقبة صارمة ومستمرة، أجدى من تقييم شامل قبل النشر لا تتبعه أي مراقبة.

تصف هذه الورقة البيضاء البنية التحتية للتقييم التي يطبّقها Tenten AI على أنظمة الذكاء الاصطناعي الإنتاجية، والمقاييس التي تكشف التدهور بثبات قبل أن يلمسه المستخدم، والإيقاع التشغيلي للحفاظ على تغطية التقييم مع تطوّر بيئة الإنتاج.