هوش مصنوعی
هوش مصنوعی در اقتصاد

۳ روش برای آزمایش اثربخشی هوش مصنوعی

سرفصل‌های مقاله

بر کسی پوشیده نیست که هوش مصنوعی به سرعت خود را در زندگی روزمره ما قرار داده است. ChatGPT تنها در مدت پنج روز یک میلیون کاربر به دست آورد، فست فودهای زنجیره‌ای از هوش مصنوعی برای دریافت سفارشات استفاده می‌کنند و الکسیس اوهانیان، یکی از بنیانگذاران Reddit، انقلاب هوش مصنوعی آینده را «بزرگتر از گوشی هوشمند» خواند. اما اثربخشی هوش مصنوعی تا چه اندازه است؟

در حالی که در ماه‌های اخیر سروصدا در مورد هوش مصنوعی افزایش یافته است، راه‌حل‌های فعال‌شده با هوش مصنوعی بسیار طولانی‌تر بوده‌اند، از جمله بسیاری از آنها که بخش‌های حقوقی شرکت‌ها را هدف قرار می‌دهند.

تا به حال مطالب زیادی در مورد چگونگی ساخت، بلوغ و بهره‌مندی شرکت‌ها از هوش مصنوعی نوشته شده است. اما هنگامی که یک بخش حقوقی شرکتی هوش مصنوعی را پیاده سازی کرد،کارش تمام نمی‌شود. در عوض، تیم‌های حقوقی باید بتوانند از کارآمد بودن هوش مصنوعی که پیاده سازی کرده‌اند اطمینان حاصل کنند. با در نظر گرفتن این موضوع، بیایید به سه روش برای آزمایش اثربخشی هوش مصنوعی بپردازیم.

سه روش برای آزمایش اثربخشی هوش مصنوعی

هوش مصنوعی
اثربخشی هوش مصنوعی

پذیرش

از آنجایی که هوش مصنوعی با داده‌های بیشتر، بهتر عمل می‌کند، ایجاد انگیزه برای پذیرش، کلید اثربخشی هوش مصنوعی است. کاری کنید تا کارمندان را تشویق کند تا از یک ابزار جدید بیشترین بهره را ببرند. با قرار دادن هوش مصنوعی در یک زمینه رقابتی، روحیه رقابتی افراد ظاهر می‌شود و احتمالاً پذیرش با اشتیاق بسیار بیشتری پذیرفته می‌شود.

برای مثال، یک تیم حقوقی می‌تواند اثربخشی هوش مصنوعی خود را با دادن مجموعه‌ای از فاکتورها به تیمی که به ابزار دسترسی دارد و مجموعه‌ای از فاکتورها را به یک تیم بدون آن آزمایش کند. در ابتدا، بسیاری از کاربران ممکن است به دنبال شکست دادن هوش مصنوعی باشند. اما با گذشت زمان، این احتمال وجود دارد که افراد بیشتری بخواهند در تیم بررسی که توسط این فناوری پشتیبانی می‌شود، حضور داشته باشند. با بازی‌سازی این تجربه، تیم‌های داخلی می‌توانند در اطراف ابزار سر و صدا ایجاد کنند، مردم را در مورد امتحان آن هیجان زده کنند و در نهایت هم خرید و هم پذیرش را تحریک کنند.

اجرای هوش مصنوعی در پشت صحنه

با وجود تمام تلاش‌های شما، احتمالاً شک و تردید در مورد نرم‌افزارهای مجهز به هوش مصنوعی ادامه خواهد داشت. این مورد به ویژه با توجه به اینکه هوش مصنوعی قطعی نیست بلکه احتمالی است، بیشتر می‌شود. وقتی کارشناسان به نرم‌افزارهایی با خروجی سیاه و سفید بسیار عادت می‌کنند، تمایل دارند بر روی اشتباهات هوش مصنوعی تمرکز کنند. یک راه برای جلوگیری از این مشکل این است که ابتدا هوش مصنوعی را در پشت صحنه در نظر بگیرید.

برای مثال، مجموعه‌ای از فاکتورهای شرکت حقوقی را که بازبین‌های انسانی قبلاً بررسی کرده‌اند، توسط هوش مصنوعی بررسی کنید. سرعت و دقت فرآیند مبتنی بر هوش مصنوعی را در مقابل فرآیند دستی اندازه‌گیری کنید. این احتمال وجود دارد که هوش مصنوعی سریع‌تر باشد و حتی ممکن است اشتباهات صورت‌حساب‌هایی را که انسان‌ها در ابتدا متوجه آن نشده‌اند پیدا کند.

این یک رویکرد مؤثر است زیرا جدول را تغییر می‌دهد: به جای اینکه انسان‌ها کار هوش مصنوعی را بررسی کنند، هوش مصنوعی می‌تواند کار انسان‌ها را بررسی کند. اجرای هوش مصنوعی در پس‌زمینه می‌تواند اثربخشی هوش مصنوعی را اثبات کند، و سپس می‌تواند با صاحب فرآیند به اشتراک گذاشته شود. بنابراین، وقتی هوش مصنوعی به کاربران معرفی می‌شود، آن‌ها می‌توانند ارزش آن را سریع‌تر ببینند و ممکن است مشتاق‌تر شوند.

استفاده از نرم افزار فرآیند کار

در نهایت، نرم افزار فرآیند برای درک اینکه چگونه و تا چه حد یک راه حل هوش مصنوعی کارایی را بهبود می‌بخشد، بسیار ارزشمند است. نرم افزار فرآیند مانند یک دستگاه اشعه ایکس به جریان کار افراد وارد می‌شود.

نرم افزار فرآیند برای نظارت بر کارایی گردش کار و شناسایی مناطق بالقوه برای بهبود عالی است. به عنوان مثال، فرآیندی را می‌توان برای تعیین میزان زمانی که وکلای شرکت بر روی پلتفرم‌های اصلی و عملیاتی در مقابل راه‌حل‌های دیگر مانند اکسل صرف می‌کنند، استفاده کرد. همچنین می‌تواند مفید باشد که ببینید تیم‌های حقوقی چقدر زمان می‌برند تا اقدامات خاصی را انجام دهند.

اگر این کار مزاحم به نظر می‌رسد، فقط آن را روی نمونه‌ای از کاربران انجام دهید. نکته این است که بتوانیم با استفاده از KPIهای مشخص، نحوه نگاه گردش کار افراد را قبل و بعد از پیاده‌سازی راه حل فعال شده با هوش مصنوعی شناسایی کنیم. داشتن داده‌هایی برای نشان دادن اینکه چگونه و کجا اثربخشی هوش مصنوعی بالا است، می‌تواند در تشویق به پذیرش و در نتیجه اصلاح ابزار مفید باشد.

جمع‌بندی

در حالی که سر و صدای زیادی در مورد هوش مصنوعی وجود دارد، راه حل هوش مصنوعی ارائه نکنید. در عوض، استراتژیک باشید و انتظارات را به درستی تعیین کنید. از آنجایی که هوش مصنوعی قطعی نیست، منحنی یادگیری وجود خواهد داشت. در طول این مدت، بررسی و ارزیابی اینکه آیا راه حل در جهتی است که شما امیدوار بودید، بسیار مهم است.

راه‌های زیادی برای آزمایش اثربخشی هوش مصنوعی و در عین حال ایجاد اشتیاق و خرید در کاربر وجود دارد. آن را به یک بازی تبدیل کنید، شاخص‌های کلیدی عملکرد را بسنجید و مهمتر از همه، در مورد اینکه اوضاع چگونه پیش می‌رود صادق باشید.

شما هم همین حالا می‌توانید از هوش مصنوعی مولد با زبان فارسی استفاده کنید. زیگپ اولین دستیار هوش مصنوعی مولد ایرانی است. پس تا دیر شده نشده شما هم اپلیکیشن زیگپ را دانلود کنید و وارد دنیای هوش مصنوعی شوید. در ضمن با زیگپ می‌توانید به آسانی و با زبان فارسی از ChatGPT و سرویس تبدیل متن به تصویر لئوناردو استفاده کنید.

نوید رضایی
نوید رضایی