Ujian Sebenarnya untuk Perdagangan AI: Bisakah Anda Membuktikan bahwa Jawaban Itu Layak Dibayar?
Layanan AI dapat memenuhi target latensinya, tetapi tetap memberikan jawaban yang salah.
Di sinilah perancangan SLA menjadi lebih rumit dalam perdagangan agen.
Konsep kontrak SLA dari Kite mengangkat pertanyaan penting: bagaimana Anda mendefinisikan keberhasilan penyediaan layanan ketika hasilnya sendiri memerlukan penilaian?
Untuk metrik yang dapat diukur seperti waktu aktif dan waktu respons, aturannya bisa relatif jelas. Namun, jawaban yang dihasilkan AI menambahkan lapisan lain: akurasi faktual, relevansi, dan apakah respons tersebut benar-benar memenuhi permintaan pembeli.
Sebuah oracle dapat melaporkan bahwa layanan telah memenuhi target teknisnya. Bukti kriptografis dapat menetapkan klaim tertentu tentang bagaimana suatu komputasi dilakukan. Namun, keduanya tidak serta-merta membuktikan bahwa sebuah jawaban berguna atau benar.
Perbedaan itu penting ketika agen otonom membayar layanan tanpa ada manusia yang meninjau setiap hasil.
Bagian yang masih kurang adalah standar evaluasi yang dapat diverifikasi: kriteria keberhasilan yang didefinisikan dengan jelas, bukti yang dapat direproduksi jika memungkinkan, serta proses penyelesaian sengketa untuk kasus yang tidak dapat dinilai secara mekanis.
Agar perdagangan agen AI dapat berkembang, membayar sebuah jawaban hanyalah awalnya. Tantangan yang lebih besar adalah menyepakati apa sebenarnya arti jawaban yang berhasil.
Haruskah SLA layanan AI hanya mengukur kinerja teknis, atau juga mencakup standar kualitas jawaban yang dapat diverifikasi?
@KITE AI #KiteBBW $KITE
Layanan AI dapat memenuhi target latensinya, tetapi tetap memberikan jawaban yang salah.
Di sinilah perancangan SLA menjadi lebih rumit dalam perdagangan agen.
Konsep kontrak SLA dari Kite mengangkat pertanyaan penting: bagaimana Anda mendefinisikan keberhasilan penyediaan layanan ketika hasilnya sendiri memerlukan penilaian?
Untuk metrik yang dapat diukur seperti waktu aktif dan waktu respons, aturannya bisa relatif jelas. Namun, jawaban yang dihasilkan AI menambahkan lapisan lain: akurasi faktual, relevansi, dan apakah respons tersebut benar-benar memenuhi permintaan pembeli.
Sebuah oracle dapat melaporkan bahwa layanan telah memenuhi target teknisnya. Bukti kriptografis dapat menetapkan klaim tertentu tentang bagaimana suatu komputasi dilakukan. Namun, keduanya tidak serta-merta membuktikan bahwa sebuah jawaban berguna atau benar.
Perbedaan itu penting ketika agen otonom membayar layanan tanpa ada manusia yang meninjau setiap hasil.
Bagian yang masih kurang adalah standar evaluasi yang dapat diverifikasi: kriteria keberhasilan yang didefinisikan dengan jelas, bukti yang dapat direproduksi jika memungkinkan, serta proses penyelesaian sengketa untuk kasus yang tidak dapat dinilai secara mekanis.
Agar perdagangan agen AI dapat berkembang, membayar sebuah jawaban hanyalah awalnya. Tantangan yang lebih besar adalah menyepakati apa sebenarnya arti jawaban yang berhasil.
Haruskah SLA layanan AI hanya mengukur kinerja teknis, atau juga mencakup standar kualitas jawaban yang dapat diverifikasi?
@KITE AI #KiteBBW $KITE