InfoQ
·
播客：如果无法测试，就不要部署：人工智能开发的新规则？
💡
原文英文，约3500词，阅读约需13分钟。
📝
内容提要
马格达莱娜·皮卡里耶洛重新定义了人工智能的思维方式，强调商业影响和成果。她主张评估系统应不仅关注准确性，还需展示实际商业价值，并通过持续反馈进行迭代开发，以实现最佳应用。
🎯
关键要点
-
马格达莱娜·皮卡里耶洛重新定义了人工智能的思维方式，强调商业影响和成果。
-
她主张评估系统应不仅关注准确性，还需展示实际商业价值。
-
倡导通过持续反馈进行迭代开发，以实现最佳应用。
-
需要改变思维方式，从二元思维转向考虑渐进性和演变。
-
在生成式人工智能中，缺乏明确的真相，导致难以调试和验证。
-
成功的关键在于从用户的角度出发，理解他们的期望。
-
使用覆盖矩阵来识别不同问题类型的业务影响。
-
关注解决特定问题的商业价值，而不仅仅是准确性。
-
测试和评估应快速迭代，以适应不断变化的数据和模型。
-
观察用户与应用程序的互动，而不是仅仅关注黑箱模型本身。
-
将商业关键绩效指标转化为代码是开发者面临的挑战。
❓
延伸问答
马格达莱娜·皮卡里耶洛对人工智能的思维方式有何新定义？
她重新定义了人工智能的思维方式，强调商业影响和成果，而不仅仅是算法和指标。
评估人工智能系统时，除了准确性外，还应关注哪些方面？
应关注实际的商业价值和用户期望，以确保系统能够解决实际问题。
如何通过持续反馈实现人工智能的最佳应用？
通过迭代开发和快速测试，结合用户反馈，调整系统以适应不断变化的数据和需求。
在生成式人工智能中，缺乏明确真相会导致什么问题？
这会导致难以调试和验证，因为无法确定系统输出的准确性和原因。
如何将商业关键绩效指标转化为代码？
开发者需要将业务需求和指标转化为可量化的测试用例，以确保系统满足商业目标。
使用覆盖矩阵有什么好处？
覆盖矩阵可以帮助识别不同问题类型的业务影响，从而优先处理最重要的测试用例。
➡️
