Az utóbbi években a mesterséges intelligencia fejlődése a technológiai újítások középpontjába került, és az egyik izgalmas fejlemény az LLM-ek, azaz a nagynyelvű modellek alkalmazása különféle területeken. Az egyik ilyen alkalmazási terület az, amikor az LLM-eket bíróként használják, és feladatuk az, hogy különböző kritériumok alapján pontozzanak. Azonban felmerül a kérdés: mit is mérünk pontosan, amikor egy LLM bíró egy 1-től 5-ig terjedő skálán, vagy éppen párba állítva értékel?
Az ilyen jellegű értékelési rendszerek gyakran projekt-specifikusak, azaz a korrektség, hűség vagy teljesség kritériumai egy-egy adott projekthez igazodnak. Ha azonban nincsenek pontosan meghatározott feladat-specifikus definícióink, az értékelések könnyen eltávolodhatnak a valódi üzleti céloktól. Gondoljunk csak bele: egy marketing poszt lehet, hogy „hasznos”, de nem feltétlenül „teljes”, ha az értékelési szempontok nem megfelelően vannak meghatározva.
A LLM mint bíró (LAJ) alkalmazásával kapcsolatos vizsgálatok rámutattak, hogy az értékelési szempontok pontatlansága, valamint az alkalmazott sablonok jelentős változásokat okozhatnak az eredményekben. Az értékelés definíciója tehát központi szerepet játszik abban, hogy az AI alapú döntéshozatal mennyire lesz megbízható és releváns.
Az új technológiák bevezetése előtt fontos, hogy világosan meghatározzuk, mit is jelent az értékelés ezekben az új kontextusokban. Azok a szervezetek, amelyek hatékonyan szeretnék alkalmazni az LLM-eket, alaposan meg kell fontolják, hogyan definiálják az értékelési kritériumokat, hogy azok összhangban legyenek az üzleti célokkal. Csak így biztosítható, hogy a mesterséges intelligencia valóban az emberi döntéshozatal hasznos kiegészítője legyen, nem pedig öncélú technológiai újítás.
