6 enkla metoder för att kvalitetssäkra AI-svar

Att använda artificiell intelligens (AI) för att generera svar på frågor, utföra uppgifter eller hjälpa till med beslutsfattande har blivit alltmer vanligt. Trots AI:s förmåga att bearbeta enorma mängder data och generera insiktsfulla svar, uppstår ibland frågor om tillförlitlighet. Hur kan vi säkerställa att den information AI:n genererar är korrekt, relevant och baserad på pålitliga källor? I detta inlägg kommer vi att utforska de metoder som den svenska AI-byrån Servai har använt för att kvalitetssäkra AI-svar och hur din organisation kan implementera liknande strategier i ert arbete med AI.

1. Informationsmängd: Grundsten för korrekta svar

En av de mest grundläggande faktorerna för att säkerställa tillförlitliga AI-svar är att AI:n har tillgång till tillräckligt med korrekt och relevant information. AI lär sig genom att analysera stora mängder data, och dess förmåga att ge exakta svar är direkt beroende av kvaliteten och mängden av den data den tränats på.

För att förbättra AI:s förmåga att ge tillförlitliga svar är det avgörande att mata den med data som är både omfattande och diversifierad. Detta innebär att inkludera information från olika källor och områden, vilket minskar risken för partiskhet och ökar chansen att AI:n kan hantera en mängd olika frågor korrekt.

Utöver detta är det viktigt att säkerställa att informationen som används är aktuell. Genom att regelbundet uppdatera AI:ns databas med ny information, kan man säkerställa att den är medveten om de senaste trenderna, forskningsresultaten och förändringarna i världen. Detta är särskilt viktigt inom områden som förändras snabbt, såsom medicin, teknik eller lagstiftning. 

På Servai väljer vi, tillsammans med kunden, ut vilka källor vi ska träna AI-modellen på. Vi vill alltid träna AI:n på en bred kunskapsbank med till exempel webbdata, FAQ och andra dokument och PDF:er. Läs mer här!

2. Prompt Engineering: Kontrollera AI:n

Prompt engineering är en teknik som innebär att man formulerar och strukturerar frågor eller uppgifter på ett sätt som styr AI:n mot att ge korrekta och relevanta svar. Genom att ge tydliga instruktioner om vad AI:n ska fokusera på och vilka begränsningar som gäller, kan man undvika att AI:n genererar svar som är spekulativa eller felaktiga.

Ett exempel på detta kan vara att instruera AI:n att endast använda data från verifierade källor eller att undvika att ge svar om den inte har tillräckligt med information för att göra en säker bedömning. På så sätt kan man minska risken för att AI:n hittar på eller ger ett ogrundat svar, och istället säkerställa att svaren är välgrundade och tillförlitliga.

I Servais AI-chattar ”prompt-engineerar” vi alltid AI:n till att ge ut information som kommer direkt från de källor som vi tränat den på. På så vis kan vi säkerställa att den inte hittar på någonting, eller att den ger ut felaktig information.

3. Ange källor: Transparens och ansvarstagande

En av de mest effektiva metoderna för att bygga förtroende för AI:s svar är att ange de källor som ligger till grund för den information AI:n presenterar. När AI:n kan visa varifrån den hämtat sitt material – till exempel genom att citera vetenskapliga artiklar, databaser eller andra auktoritativa källor – ger detta användaren möjlighet att granska och verifiera informationen självständigt.

Denna transparens bidrar inte bara till att öka förtroendet för AI:s svar, utan också till att utbilda användaren. Genom att ange källor blir det möjligt att förstå den bakomliggande logiken i AI:s resonemang och att identifiera eventuella fel eller brister i informationsflödet. Om en källa visar sig vara otillförlitlig, kan detta snabbt åtgärdas, vilket i sin tur förbättrar AI:ns framtida prestanda.

Att visa vilka källor AI:n har bedömt vara relevanta, visar att den bygger sina resonemang på något. I Servais AI-chattar kan användaren alltid se vilken källa AI:n bygger sitt svar på.

4. Löpande övervakning och utvärdering

Kvalitetssäkring av AI-svar är inte en statisk uppgift utan en pågående dynamisk process som kräver löpande övervakning och utvärdering. För att säkerställa att AI:n fortsätter att ge tillförlitliga svar är det viktigt att regelbundet granska och analysera dess prestanda. 

Genom att implementera ett system för kontinuerlig övervakning kan man snabbt identifiera och korrigera eventuella problem som uppstår. Detta kan inkludera allt från att upptäcka felaktiga svar till att anpassa AI:n till nya data eller förändringar i omvärlden. Regelbunden feedback från användare är också en ovärderlig resurs i detta sammanhang, eftersom det ger insikter i hur AI:n presterar i verkliga situationer och var förbättringar kan behöva göras.

Att aktivt involvera användare i kvalitetssäkringsprocessen är en viktig metod för att säkerställa att AI:n ger tillförlitliga och relevanta svar. Genom att uppmuntra användare att ge feedback på AI:s svar kan man samla in värdefull information om hur väl AI:n presterar och vilka områden som kan behöva förbättras.

Användarfeedback kan också fungera som en varningssignal för potentiella problem. Om flera användare rapporterar liknande fel eller brister i AI:s svar kan detta indikera ett underliggande problem i AI:s modell eller databas, vilket kan åtgärdas genom ytterligare träning eller att förbättra ”prompt-engineeringen”. På så sätt kan företag säkerställa att AI:n ständigt förbättras och att den fortsätter att möta användarnas behov.

5. Etisk AI: Att förhindra missbruk och skadliga effekter

När man utvecklar och använder AI är det viktigt att också ta hänsyn till de etiska aspekterna av AI:s beteende. AI-system kan, om de inte övervakas och styrs korrekt, generera svar som är skadliga, diskriminerande eller på annat sätt olämpliga.

För att motverka detta är det avgörande att implementera etiska riktlinjer och filter som styr AI:s beteende. Detta kan inkludera allt från att undvika att generera svar som är potentiellt stötande, till att säkerställa att AI:n inte förstärker fördomar eller partiskhet i de data den använder. Genom att sätta tydliga gränser, i promptet, för vad AI:n får och inte får göra, kan man säkerställa att den används på ett ansvarsfullt och etiskt försvarbart sätt.

6. En helhetssyn på kvalitetssäkring av AI-svar

Att säkerställa att AI-svar är korrekta, tillförlitliga och etiskt försvarbara är en komplex utmaning som kräver en utvecklad strategi. Genom att kombinera metoder som att tillhandahålla tillräckligt med högkvalitativ data, använda prompt engineering, ange källor, löpande övervaka AI:s prestanda, samla in användarfeedback, följa etiska riktlinjer och samarbeta med mänskliga experter, kan företag skapa AI-verktyg som inte bara är effektiva utan också förtjänar användarnas förtroende.

I en värld där AI spelar en allt större roll i allt från vardagliga beslut till globala frågor, är det avgörande att vi fortsätter att utveckla och förbättra våra metoder för kvalitetssäkring. Genom att ta en helhetssyn på denna utmaning kan vi säkerställa att AI verkligen blir ett verktyg för positiv förändring, som hjälper oss att bygga en mer informerad, rättvis och etiskt ansvarig framtid.

På Servai har vi redan tänkt på allt detta. Om ni vill spara tid och pengar rekommenderar jag starkt att ni tar kontakt med oss på Servai, så bokar vi in ett möte för att diskutera hur er verksamhet kan gynnas av en säker och robust AI-chatt.