«Zehaztasuna» zer motatako IAz ari zaren, zer egiteko eskatzen diozun, zer datu ikusten dituen eta nola neurtzen duzun arrakastaren araberakoa da.
Jarraian, IAren zehaztasunaren azalpen praktikoa aurkituko duzu; tresnak, saltzaileak edo zure sistema epaitzeko erabil dezakezun zehaztasun mota.
Honen ondoren irakurri nahi izango dituzun artikuluak:
🔗 Nola ikasi IA pausoz pauso
Adimen artifiziala konfiantzaz ikasten hasteko bide-orri egokia hasiberrientzat.
🔗 Nola detektatzen ditu adimen artifizialak datuetan anomaliak
Adimen artifizialak automatikoki eredu ezohikoak detektatzeko erabiltzen dituen metodoak azaltzen ditu.
🔗 Zergatik izan daiteke IA txarra gizartearentzat
Alborapena, lanpostuen eragina eta pribatutasun kezkak bezalako arriskuak estaltzen ditu.
🔗 Zer den IA datu-multzo bat eta zergatik den garrantzitsua
Datu-multzoak definitzen ditu eta nola entrenatu eta ebaluatzen dituzten IA ereduak.
1) Beraz… Zenbaterainoko zehatza da IA? 🧠✅
oso izan daiteke zeregin estu eta ondo definituetan, batez ere "erantzun zuzena" argia eta puntuatzeko erraza denean.
Baina zeregin irekietan (batez ere IA sortzaileetan ), "zehaztasuna" azkar labaintzen da honako arrazoiengatik:
-
erantzun onargarri ugari egon daitezke
-
irteera arina izan daiteke, baina ez da egitateetan oinarrituta egon behar
-
eredua "laguntza" bibrazioetarako doituta egon daiteke, ez zuzentasun zorrotzerako
-
Mundua aldatzen da, eta sistemak errealitatearen atzean geratu daitezke
Buruko eredu erabilgarria: zehaztasuna ez da “daukazun” propietate bat. Zeregin zehatz baterako, ingurune zehatz batean, neurketa-konfigurazio zehatz batekin “irabazten” duzun propietate bat da . Horregatik, gidalerro serioek ebaluazioa bizitza-zikloko jarduera gisa hartzen dute, ez behin-behineko markagailuko une gisa. [1]
2) Zehaztasuna ez da gauza bakarra - familia oso bat da 👨👩👧👦📏
Jendeak “zehaztasuna” esaten duenean, hauetako edozein esan nahi izan dezake (eta askotan bi esan nahi dituzte aldi berean, konturatu gabe):
-
Zuzentasuna : etiketa/erantzun zuzena eman al du?
-
Zehaztasuna vs. gogorarazpena : alarma faltsuak saihestu al ditu, ala dena harrapatu al du?
-
Kalibrazioa : “% 90ean ziur nago” esaten duenean, benetan zuzena al da denboraren % 90ean? [3]
-
Sendotasuna : oraindik funtzionatzen al du sarrerak apur bat aldatzen direnean (zarata, esaldi berriak, iturri berriak, demografia berriak)?
-
Fidagarritasuna : espero diren baldintzetan modu koherentean jokatzen al du?
-
Egiazkotasuna / faktualitatea (IA sortzailea): gauzak asmatzen ari al da (haluzinatzen) tonu ziur batean? [2]
Horregatik ere ez dute konfiantzan oinarritutako esparruek "zehaztasuna" metrika heroiko bakar gisa hartzen. Baliozkotasunaz, fidagarritasunaz, segurtasunaz, gardentasunaz, sendotasunaz, bidezkotasunaz eta gehiagoz multzo gisa - bat "optimizatu" dezakezulako eta beste bat nahi gabe hautsi. [1]
3) Zerk egiten du "Zenbaterainoko zehaztasuna da IA" neurtzeko bertsio ona? 🧪🔍
Hona hemen "bertsio onaren" kontrol-zerrenda (jendeak saltatzen duena... eta gero damutzen dena):
✅ Zereginaren definizio argia (hau da: probagarria egin)
-
«Laburbildu» lausoa da.
-
«Laburbildu 5 puntutan, sartu iturriko 3 zenbaki zehatz eta ez asmatu aipamenik» egiaztatzeko modukoa da.
✅ Proba-datu adierazgarriak (hau da: utzi kalifikazioa modu errazean)
Zure proba multzoa oso garbia bada, zehaztasuna itxura txarra izango du. Benetako erabiltzaileek akats ortografikoak, kasu arraroak eta "hau telefonoan idatzi dut goizeko 2etan" energia ekartzen dituzte.
✅ Arriskuarekin bat datorren metrika bat
Meme bat gaizki sailkatzea ez da abisu mediko bat gaizki sailkatzearen berdina. Ez dituzu metrikak tradizioan oinarrituta aukeratzen - ondorioetan oinarrituta aukeratzen dituzu. [1]
✅ Banaketaz kanpoko probak (hau da: “zer gertatzen da errealitatea agertzen denean?”)
Saiatu esaldi arraroak, sarrera anbiguoak, aurkako gonbidapenak, kategoria berriak, denbora-tarte berriak. Honek garrantzia du, banaketa-aldaketa ekoizpenean aurpegi-plantazioa modelatzeko modu klasikoa baita. [4]
✅ Ebaluazio jarraitua (hau da: zehaztasuna ez da "konfiguratu eta ahaztu" funtzio bat)
Sistemek noraezean dabiltza. Erabiltzaileak aldatu egiten dira. Datuak aldatu egiten dira. Zure “eredu bikaina” isilik degradatzen da, etengabe neurtzen ez baduzu behintzat. [1]
Mundu errealeko eredu txiki bat ezagutuko duzu: taldeek askotan "demo zehaztasun" sendoarekin bidaltzen dituzte produktuak, eta gero deskubritzen dute beren benetako porrot modua ez "erantzun okerrak"... baizik eta "eskala handiz eta konfiantzaz emandako erantzun okerrak". Ebaluazio-diseinu arazo bat da, ez soilik eredu arazo bat.
4) Non den IA oso zehatza normalean (eta zergatik) 📈🛠️
IA distira egiten du arazoa honako hau denean:
-
estu
-
ondo etiketatuta
-
denboran zehar egonkorra
-
prestakuntza banaketaren antzekoa
-
erraz puntuatzen da automatikoki
Adibideak:
-
Spam iragazketa
-
Dokumentuen erauzketa diseinu koherenteetan
-
Sailkapen/gomendio begiztak feedback seinale askorekin
-
Ikusmen sailkapeneko zeregin asko ingurune kontrolatuetan
Garaipen hauetako askoren atzean dagoen superboterea aspergarria: egia argia + adibide garrantzitsu asko . Ez da liluragarria - oso eraginkorra.
5) IAren zehaztasuna askotan huts egiten den lekua 😬🧯
Hau da jendeak hezurretan sentitzen duen zatia.
Haluzinazioak IA generatiboan 🗣️🌪️
sinesgarria baina ez-faktuala sor dezakete - eta "sinesgarria" den zatia da, hain zuzen ere, arriskutsua den arrazoia. Hori da, hain zuzen ere, IA sortzailearen arriskuen gidalerroek hainbesteko garrantzia ematen diote oinarriari, dokumentazioari eta neurketari, bibrazioetan oinarritutako demoei baino gehiago. [2]
Banaketa aldaketa 🧳➡️🏠
Ingurune batean trebatutako eredu batek beste batean ere estropezu egin dezake: erabiltzaile-hizkuntza desberdina, produktu-katalogo desberdina, eskualde-arau desberdinak, denbora-tarte desberdina. WILDS bezalako erreferentziak funtsean oihu egiteko daude: "banaketa barruko errendimenduak izugarri handitu dezake benetako munduko errendimendua". [4]
Asmatzeko konfiantza saritzen duten pizgarriak 🏆🤥
Konfigurazio batzuek nahi gabe saritzen dute "erantzun beti" portaera "erantzun badakizunean bakarrik" beharrean. Beraz, sistemek zuzen entzuten izan . Horregatik ebaluazioak abstentzio/ziurgabetasun portaera barne hartu behar du - ez erantzun-tasa gordina soilik. [2]
Benetako gorabeherak eta eragiketa-hutsegiteak 🚨
Modelo sendo batek ere huts egin dezake sistema gisa: berreskurapen txarra, datu zaharkituak, babes-hesi hautsiak edo modeloa segurtasun-egiaztapenetatik isilean bideratzen duen lan-fluxua. Gida modernoek zehaztasuna sistemaren fidagarritasun , ez modeloaren puntuazio gisa soilik. [1]
6) Gutxietsitako superboterea: kalibrazioa (hau da, “ez dakizuna jakitea”) 🎚️🧠
Bi modelok “zehaztasun” bera dutenean ere, bat askoz seguruagoa izan daiteke, honako hauengatik:
-
ziurgabetasuna behar bezala adierazten du
-
gehiegizko konfiantzazko erantzun okerrak saihesten ditu
-
errealitatearekin bat datozen probabilitateak ematen ditu
ekintzaile bihurtzen duena da . Sare neuronal modernoetan aurkikuntza klasiko bat da konfiantza puntuazioa deslerrokatu , berariaz kalibratu edo neurtu ezean. [3]
Zure bideratzeak "0,9tik gorako auto-baimena" bezalako atalaseak erabiltzen baditu, kalibrazioa da "automatizazioaren" eta "kaos automatizatuaren" arteko aldea
7) Nola ebaluatzen den IAren zehaztasuna IA mota desberdinetarako 🧩📚
Iragarpen eredu klasikoetarako (sailkapena/erregresioa) 📊
Metrika arruntak:
-
Zehaztasuna, doitasuna, berreskurapena, F1
-
ROC-AUC / PR-AUC (askotan hobea arazo desorekatuetarako)
-
Kalibrazio-egiaztapenak (fidagarritasun-kurbak, kalibrazio-errorearen pentsamendu-estiloa) [3]
Hizkuntza-eredu eta laguntzaileentzat 💬
Ebaluazioa dimentsio anitzekoa bihurtzen da:
-
zuzentasuna (zereginak egia-baldintza bat duenean)
-
argibideei jarraitzea
-
segurtasun eta uko egiteko portaera (uko onak arraro zailak dira)
-
oinarri faktualak / aipamen diziplina (zure erabilera kasuak behar duenean)
-
sendotasuna gonbiteetan eta erabiltzaile estiloetan
"Ebaluazio holistikoaren" ekarpen handienetako bat puntu hau esplizituki azaltzea da: hainbat neurketa behar dituzu hainbat eszenatokitan, orekak benetakoak baitira. [5]
LLMetan oinarritutako sistemetarako (lan-fluxuak, agenteak, berreskurapena) 🧰
Orain, prozesu osoa ebaluatzen ari zara:
-
Berreskuratze kalitatea (informazio egokia lortu al du?)
-
tresnaren logika (prozesua jarraitu al du?)
-
irteeraren kalitatea (zuzena eta erabilgarria al da?)
-
babes-hesiak (jokabide arriskutsuak saihestu al zituen?)
-
monitorizazioa (akatsak harrapatu al dituzu naturan?) [1]
Edozein lekutan dagoen lotura ahul batek sistema osoa "zehaztugabea" iruditu dezake, oinarrizko eredua egokia izan arren.
8) Konparazio taula: "Zenbaterainoko zehaztasuna da IA?" ebaluatzeko modu praktikoak 🧾⚖️
| Tresna / ikuspegia | Onena honetarako | Kostu giroa | Zergatik funtzionatzen duen |
|---|---|---|---|
| Erabilera kasuen proba multzoak | LLM aplikazioak + arrakasta irizpide pertsonalizatuak | Doako itxurakoa | Zure probatzen duzu , ez ausazko sailkapen-taula bat. |
| Metrika anitzeko eszenatoki-estaldura | Modeloak arduraz alderatzea | Doako itxurakoa | Gaitasun “profil” bat lortzen duzu, ez zenbaki magiko bakar bat. [5] |
| Bizi-zikloko arriskua + ebaluazio mentalitatea | Zorroztasuna behar duten arrisku handiko sistemek | Doako itxurakoa | Etengabe definitzera, neurtzera, kudeatzera eta monitorizatzera bultzatzen zaitu. [1] |
| Kalibrazio-egiaztapenak | Konfiantza-atalaseak erabiltzen dituen edozein sistema | Doako itxurakoa | "% 90 ziur" horrek zerbait esan nahi duen egiaztatzen du. [3] |
| Giza berrikuspen panelak | Segurtasuna, tonua, ñabardurak, "kaltegarria iruditzen al zaizu hau?" | $$ | Gizakiek testuingurua eta neurketa automatizatuek ahazten dituzten kalteak hautematen dituzte. |
| Intzidenteen jarraipena + feedback begiztak | Benetako munduko porrotetatik ikasten | Doako itxurakoa | Errealitateak ordainagiriak ditu - eta ekoizpen datuek iritziek baino azkarrago irakasten dizute. [1] |
Formatuaren bitxikeriaren aitorpena: "Doako" estiloak lan handia egiten ari da hemen, benetako kostua askotan pertsona-orduak direlako, ez lizentziak 😅
9) Nola egin IA zehatzagoa (palanka praktikoak) 🔧✨
Datu hobeak eta proba hobeak 📦🧪
-
Zabaldu ertzeko kasuak
-
Orekatu egoera arraro baina kritikoak
-
Erabiltzailearen benetako mina adierazten duen "urrezko multzo" bat mantendu (eta eguneratu etengabe)
Faktualitatezko zereginetarako oinarriak 📚🔍
Fidagarritasun faktuala behar baduzu, erabili dokumentu fidagarrietatik ateratzen diren eta horietan oinarrituta erantzuten duten sistemak. IA sortzailearen arriskuen gidalerro askok dokumentazioan, jatorrian eta ebaluazio konfigurazioetan jartzen dute arreta, asmatutako edukia murrizteko, ereduak "portatzea" espero baino. [2]
Ebaluazio-zirkuitu sendoagoak 🔁
-
Egin ebaluazioak aldaketa esanguratsu guztietan
-
Atzerakadak kontuan hartu
-
Estres proba eskaera arraroetarako eta sarrera gaiztoetarako
Sustatu portaera kalibratua 🙏
-
Ez zigortu gogorregi “Ez dakit” esatea
-
Abstentzioaren kalitatea ebaluatu, ez erantzun-tasa bakarrik
-
Hartu konfiantza neurtu eta balioztatzen , ez bibrazioen arabera onartzen duzun zerbait bezala [3]
10) Instintuei buruzko azterketa azkar bat: noiz fidatu behar zara IAren zehaztasunean? 🧭🤔
Fidatu gehiago honako hauetan:
-
zeregina estua eta errepikagarria da
-
irteerak automatikoki egiaztatu daitezke
-
sistema monitorizatu eta eguneratzen da
-
konfiantza kalibratuta dago, eta abstenitu egin daiteke [3]
Fidatu gutxiago honako hauetan:
-
arriskuak handiak dira eta ondorioak errealak dira
-
galdera irekia da (“kontatu dena…”) 😵💫
-
ez dago lurreratzerik, ez dago egiaztapen-urratsik, ez dago gizakiaren berrikuspenik
-
sistemak konfiantzaz jokatzen du lehenespenez [2]
Metafora apur bat akastuna: erabaki garrantzitsuetarako egiaztatu gabeko IAren menpe egotea eguzkitan egon den sushi jatea bezalakoa da... ondo egon daiteke, baina zure urdaila zuk sinatu ez duzun apustu bat egiten ari da.
11) Amaierako oharrak eta laburpen azkarra 🧃✅
Beraz, zenbaterainoko zehaztasuna da IA?
IA izugarri zehatza izan daiteke, baina zeregin zehatz bati, neurketa-metodo bati eta hedatzen den inguruneari dagokionez . Eta IA sortzailearentzat, "zehaztasuna" askotan puntuazio bakar bati buruzkoa ez da hainbeste, eta gehiago sistemaren diseinu fidagarri : oinarria, kalibrazioa, estaldura, monitorizazioa eta ebaluazio zintzoa. [1][2][5]
Laburpen azkarra 🎯
-
«Zehaztasuna» ez da puntuazio bakarra - zuzentasuna, kalibrazioa, sendotasuna, fidagarritasuna eta (IA sortzailearentzat) egiazkotasuna da. [1][2][3]
-
Erreferentziazko puntuek laguntzen dute, baina erabilera kasuen ebaluazioak zintzo mantentzen zaitu. [5]
-
Fidagarritasun faktikoa behar baduzu, gehitu oinarriak + egiaztapen urratsak + ebaluatu abstentzioa. [2]
-
Bizi-zikloaren ebaluazioa helduen ikuspegia da... sailkapen-taularen pantaila-argazki bat baino zirraragarriagoa ez bada ere. [1]
Erreferentziak
[1] NIST AI RMF 1.0 (NIST AI 100-1): Bizitza-ziklo osoan zehar IA arriskuak identifikatu, ebaluatu eta kudeatzeko esparru praktikoa. Irakurri gehiago
[2] NIST Generative AI Profile (NIST AI 600-1): IA RMFren lagungarri den profila, IA generatiboko sistemen arrisku-kontuetan oinarritua. Irakurri gehiago
[3] Guo et al. (2017) - Sare Neuronal Modernoen Kalibrazioa: Sare neuronal modernoak nola gaizki kalibratu daitezkeen eta kalibrazioa nola hobetu daitekeen erakusten duen oinarrizko artikulua. Irakurri gehiago
[4] Koh et al. (2021) - WILDS erreferentzia: Mundu errealeko banaketa-aldaketen pean ereduen errendimendua probatzeko diseinatutako erreferentzia-multzoa. Irakurri gehiago
[5] Liang et al. (2023) - HELM (Hizkuntza Ereduen Ebaluazio Holistikoa): Hizkuntza-ereduak eszenatoki eta metriken artean ebaluatzeko esparrua, benetako konpromisoak azaleratzeko. Irakurri gehiago