Искусственный интеллект на службе у потребителя: новый взгляд на оценку

Автор: Денис Аветисян

Представлен индекс ACE, позволяющий оценить, насколько хорошо модели искусственного интеллекта справляются с повседневными задачами пользователей в сферах от покупок до кулинарии.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Процесс создания кейсов для Индекса AI-потребителей включает в себя многоступенчатый контроль качества на каждом этапе производства, обеспечивая надежность и точность результатов.

Оценка способности больших языковых моделей к надежной работе и предотвращению галлюцинаций в контексте реальных потребительских сценариев.

Несмотря на стремительное развитие генеративных моделей, оценка их способности решать повседневные задачи потребителей остается сложной проблемой. В данной работе представлена первая версия ‘The AI Consumer Index (ACE)’ — эталонного набора тестов, предназначенного для оценки эффективности передовых моделей искусственного интеллекта в таких областях, как покупки, кулинария, игры и DIY-проекты. Результаты демонстрируют существенный разрыв между текущими показателями даже лучших моделей и реальными потребностями пользователей, особенно в плане достоверности предоставляемой информации и подтверждения фактов. Сможет ли новый эталон ACE способствовать созданию более надежных и полезных AI-ассистентов для широкого круга потребителей?

Потребительский ИИ: Вызовы оценки в реальном мире

Наблюдается стремительный рост использования искусственного интеллекта в потребительском секторе: трафик, генерируемый ИИ-системами на сайтах розничной торговли в США, увеличился на 805% за последний год. Этот феномен свидетельствует о повсеместном внедрении ИИ в повседневные потребительские процессы, от персонализированных рекомендаций до автоматизированной поддержки клиентов. В связи с этим, системы искусственного интеллекта сталкиваются с необходимостью обработки широкого спектра задач, требующих адаптивности и способности к решению проблем в реальных условиях, а не только в лабораторных экспериментах. Увеличение объема и сложности запросов, поступающих от потребителей через ИИ-интерфейсы, предъявляет повышенные требования к надежности, точности и эффективности работы этих систем.

Существующие оценочные тесты для искусственного интеллекта зачастую не способны адекватно отразить его реальную применимость в повседневных задачах потребителей. В то время как системы демонстрируют успехи в узкоспециализированных областях, их способность справляться с широким спектром непредсказуемых запросов, характерных для реального мира, остается под вопросом. Объемный набор тестов ACE-v1-heldout, включающий 400 различных заданий, подчеркивает сложность всесторонней оценки. Недостаток реалистичного контекста и ограниченность охвата в традиционных бенчмарках приводят к переоценке возможностей ИИ и не позволяют точно предсказать его поведение в условиях, с которыми сталкиваются пользователи. Это особенно важно, учитывая стремительный рост использования ИИ в потребительском секторе и необходимость обеспечения надежности и предсказуемости его работы.

В условиях стремительного распространения потребительского искусственного интеллекта, возникла острая необходимость в создании стандартизированной и всеобъемлющей системы оценки его возможностей в решении повседневных задач. Традиционные методы тестирования зачастую не отражают реальной сложности и многообразия запросов, с которыми сталкиваются пользователи. В ответ на эту потребность был разработан AI Consumer Index (ACE) — комплексный показатель, призванный измерить способность искусственного интеллекта эффективно удовлетворять нужды потребителей в различных сферах жизни. Данный индекс не просто оценивает технические характеристики, но и анализирует практическую полезность и удобство использования AI-систем, что позволяет получить более объективную картину их готовности к широкому применению и повышению качества жизни.

Индекс потребительского ИИ: Ориентир для реальной производительности

Индекс потребительского ИИ (AI Consumer Index) использует Workflow Taxonomy для категоризации задач по четырем основным доменам: Покупки, Еда, Сделай сам (DIY) и Игры. Такая структура обеспечивает разносторонний охват и позволяет оценивать производительность ИИ в реалистичных сценариях. В наборе данных ACE-v1-heldout содержится 400 задач, предназначенных для финальной оценки, в то время как набор ACE-v1-dev включает 80 задач, используемых для разработки и отладки моделей. Разделение на эти два набора позволяет обеспечить как возможности для исследований, так и непредвзятую оценку результатов.

Оценка моделей в AI Consumer Index осуществляется на основе реалистичных сценариев, для каждого из 400 задач в ACE-v1-heldout и 80 в ACE-v1-dev, используются детальные описания персон (Persona). Эти описания предоставляют необходимый контекст, включая предпочтения, цели и текущую ситуацию пользователя, что позволяет более точно моделировать реальные условия выполнения задачи. Например, при задаче заказа еды Persona может содержать информацию о диетических ограничениях или предпочтениях в кухне, что влияет на ожидаемый результат и, следовательно, на оценку модели. Использование Persona обеспечивает более объективную и релевантную оценку производительности ИИ в практических сценариях.

Для обеспечения возможности исследований и непредвзятой оценки производительности, AI Consumer Index использует два набора данных: открытый набор для разработки (ACE-v1-dev) и закрытый набор для оценки (ACE-v1-heldout). Набор ACE-v1-dev предназначен для разработки и отладки моделей, в то время как ACE-v1-heldout используется для независимой оценки их эффективности. В ходе оценки производительности на ACE-v1-heldout, модель GPT-5 продемонстрировала наивысший результат, достигнув 56.1%.

Пример оценки для сценария «Покупки» (ID 676), включающей 9 критериев, был получен из набора данных ACE-v1-dev и не используется в рейтинге ACE.

Обоснованность и проверка: Гарантия достоверности информации

Ключевым элементом Индекса потребительского ИИ является проверка обоснованности (Grounding Check), которая устанавливает, подтверждаются ли утверждения модели данными, полученными из веб-источников. Эта процедура предполагает извлечение релевантной информации из сети и сопоставление её с генерируемыми ответами. Цель проверки — оценить, насколько заявления модели подкреплены фактическими данными, доступными в открытом доступе, и исключить случаи галлюцинаций или предоставления недостоверной информации. В процессе проверки используются различные веб-источники для обеспечения максимальной объективности оценки.

Процесс сбора релевантной информации для проверки фактов в AI Consumer Index опирается на веб-поиск с использованием специализированных инструментов. В частности, Firecrawl используется для обхода веб-сайтов и извлечения контента, в то время как SearchAPI обеспечивает доступ к различным поисковым системам и их результатам. Комбинация этих инструментов позволяет охватить широкий спектр источников, включая новостные статьи, блоги, научные публикации и другие онлайн-ресурсы, что необходимо для всесторонней оценки достоверности утверждений, генерируемых моделями искусственного интеллекта.

Процесс стандартизации преобразует информацию о подтверждении фактов, предоставляемую разными поставщиками, в единый формат для последовательного анализа и обеспечения сопоставимости результатов. Этот процесс необходим, поскольку различные модели могут использовать собственные методы и форматы для представления доказательств, что затрудняет объективное сравнение. В ходе оценки AI Consumer Index, модели в среднем демонстрируют снижение оценки на 21% при прохождении критериев, связанных с подтверждением фактов, что указывает на сложность задачи и важность унифицированного подхода к оценке обоснованности ответов.

Отрицательные значения разницы в процентах успешных ответов указывают на то, что модели хуже справляются с подтверждением своих ответов фактами, чем с удовлетворением требований запросов.

Объективная оценка: Критерии и метрики результативности

Индекс потребительского ИИ использует четко определенные критерии оценки, известные как Рубрики, для обеспечения объективности при анализе качества ответов моделей. Эти Рубрики детализируют конкретные аспекты, по которым оценивается каждая модель, включая релевантность, точность, полноту и полезность предоставляемой информации. Вместо субъективных оценок, Рубрики позволяют превратить качественные характеристики ответа в количественные показатели, что обеспечивает прозрачность и воспроизводимость процесса оценки. Такой подход гарантирует, что оценка качества ответов ИИ не зависит от индивидуального мнения оценщика, а основывается на заранее установленных и общедоступных стандартах, что критически важно для надежной оценки способности ИИ удовлетворять потребности потребителей.

Для обеспечения объективности оценки качества ответов моделей искусственного интеллекта в рамках Индекса потребительского ИИ используется независимая языковая модель (LM Judge) в качестве арбитра. Этот подход позволяет минимизировать субъективные оценки, связанные с человеческим фактором, и гарантировать последовательность и воспроизводимость результатов. Вместо привлечения экспертов-людей, LM Judge, обученная на четких критериях оценки, автоматически анализирует ответы моделей и присваивает им баллы. Такой метод не только ускоряет процесс оценки, но и обеспечивает беспристрастность, что особенно важно при сравнении различных моделей и определении их способности удовлетворять реальные потребительские запросы. Использование LM Judge в качестве независимого судьи является ключевым элементом в построении надежной и прозрачной системы оценки качества ИИ.

Индекс потребительского ИИ обеспечивает достоверную оценку способности искусственного интеллекта решать задачи, с которыми сталкиваются пользователи в реальной жизни. Достигается это благодаря сочетанию объективной системы оценки, основанной на чётких критериях, и разнообразного набора тестов, охватывающих широкий спектр потребностей. Важно отметить, что стандартное отклонение оценок, полученных при восьмикратном повторении каждой задачи, варьируется от 14.7% до 19.3%, что свидетельствует о стабильности и надёжности методики оценки, минимизируя влияние случайных факторов и обеспечивая воспроизводимость результатов.

Исследование, представленное в статье, демонстрирует, что оценка потребительского ИИ требует выхода за рамки традиционных метрик и фокусировки на практической применимости моделей в повседневных задачах. Акцент на проблемах с обоснованностью и склонностью к галлюцинациям подчеркивает необходимость разработки систем, способных предоставлять надежную и правдивую информацию. Как заметил Дональд Дэвис: «Простота — высшая степень изысканности». Этот принцип находит отражение в стремлении к созданию ИИ, который не просто впечатляет техническими возможностями, но и обеспечивает понятный и полезный опыт для конечного пользователя. Ведь сложная система, как правило, хрупка, а элегантное решение всегда предпочтительнее громоздкого.

Куда же дальше?

Представленный индекс ACE — это не финальная точка, а скорее болезненный срез текущего состояния дел. Он обнажил тревожную тенденцию: модели искусственного интеллекта, претендующие на помощь в повседневной жизни, часто не способны к надежному «заземлению» — связыванию своих утверждений с реальностью. Иллюзии, порождаемые этими системами, — это не просто забавные ошибки, а потенциальные точки отказа, особенно когда речь идет о принятии решений, затрагивающих безопасность или финансы. Все ломается по границам ответственности — если их не видно, скоро будет больно.

Будущие исследования должны сосредоточиться не только на улучшении «поверхностных» метрик, но и на разработке более глубоких методов проверки надежности. Необходимо понимать, как именно модели приходят к тем или иным выводам, и выявлять «узкие места», где они наиболее подвержены галлюцинациям. Простая гонка за увеличением масштаба и улучшением языковых способностей не решит проблему; структура определяет поведение, и без четкой структуры даже самый мощный интеллект будет склонен к ошибкам.

В конечном итоге, успех в этой области зависит от признания того, что искусственный интеллект — это инструмент, а не замена человеческому разуму. Его возможности должны быть ограничены и тщательно контролируемы, а его выход за эти границы должен быть невозможен. В противном случае, мы рискуем создать системы, которые будут казаться умными, но окажутся совершенно ненадежными.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.04921.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-07 18:43