كيف تضمن EBSCO دقة الذكاء الاصطناعي لديها
تُجري EBSCO تقييمات منتظمة لجودة استجابات الذكاء الاصطناعي لضمان الالتزام بمعايير الجودة وعدم تدهورها مع مرور الوقت. في كل مرحلة من مراحل سلسلة عمل الذكاء الاصطناعي، يمكن قياس الجودة، واتخاذ خطوات لتحسينها، أو حدوث أخطاء غير مقصودة قد تؤدي إلى انخفاضها. لهذا السبب، من الضروري تقييم الجودة في كل مرحلة، إلى جانب مؤشرات أخرى مثل الانحياز، والتكلفة، والأثر البيئي، والمساواة، وغيرها، بشكل منتظم، مع الالتزام بالشفافية في كيفية إجراء هذه التقييمات.
نستخدم التقنيات التالية لضمان جودة مخرجات ميزات الذكاء الاصطناعي.
التوليد المعزز بالاسترجاع (Retrieval-Augmented Generation - RAG)
تم بناء الذكاء الاصطناعي على أساس من المحتوى الموثوق، مما يقلل بشكل كبير من حدوث ما يُعرف بـ"الهلوسات" – وهي الحالات التي ينتج فيها الذكاء الاصطناعي معلومات غير دقيقة أو غير مستندة إلى مصادر صحيحة.
من خلال استناد استجابات الذكاء الاصطناعي إلى معلومات موثوقة وشاملة، يصبح أكثر قدرة على تقديم مخرجات دقيقة وسياقية وموثوقة. يضمن هذا النهج أن يتمكن المستخدمون من الوثوق بشكل أكبر في المعلومات المقدمة.
ويشمل ذلك تقييمات على مستوى النظام مثل: زمن الاستجابة (مدى بطء الذكاء الاصطناعي في إتمام مهامه)، مدة التشغيل أو التوقف (مدى موثوقية النظام عند الحاجة إلى استخدامه)، الكفاءة من حيث التكلفة والأثر البيئي (الالتزام بالمسؤولية تجاه الاقتصاد وحماية الكوكب)، معايير الأمان والخصوصية، ومراجعة الأوامر من قبل الزملاء (للمساعدة في تقليل التحيزات)، وضبط مستوى "الحرارة" (وهو ما يُشبه حد الثقة في استجابات الذكاء الاصطناعي)، وبالإضافة إلى العديد من الضوابط الأخرى على مستوى النظام لضمان تقديم أداء موثوق وآمن ومسؤول.
مراجعة دقيقة من قِبل أمناء المكتبات والخبراء المتخصصين (SMEs)
تخضع مميزات الذكاء الاصطناعي لدينا لاختبارات دقيقة ومراجعات شاملة من قبل مجموعة متنوعة من المستخدمين، بما في ذلك الباحثين وأمناء المكتبات والأكاديميين، وذلك لضمان فعاليتها وتكاملها المسؤول ضمن عملية البحث العلمي.
تساعدنا هذه العملية الشاملة للاختبار على جمع ملاحظات قيّمة وتحسين كل ميزة بما يضمن تلبية أعلى معايير الدقة وسهولة الاستخدام والمسؤولية الأخلاقية.
من خلال إشراك المستخدمين النهائيين في جميع مراحل التطوير، نضمن أن أدوات الذكاء الاصطناعي لدينا تدعم بالفعل مسيرة البحث الأكاديمي وتعززها، من خلال تقديم رؤى وكفاءات تحترم تعقيد العملية البحثية ونزاهتها.
هذا الالتزام بالذكاء الاصطناعي المسؤول يضمن توافق تقنياتنا مع احتياجات وتوقعات المجتمع الأكاديمي، مما يعزز الثقة والمصداقية في كل خطوة.
اطّلع على خبراتنا في هذا المجال
نموذج تقييم لاستجابات الذكاء الاصطناعي
فيما يلي نموذج لمعيار تقييم تستخدمه إيبسكو لقياس جودة استجابات الذكاء الاصطناعي:
- الحداثة: هل المعلومات الواردة في المعلومة (Insight) حديثة وليست قديمة؟
- النبرة: هل تتماشى نبرة المعلومات في المعلومة مع نبرة المقال الأصلي؟
- المصطلحات: هل تتطابق المصطلحات المستخدمة في المعلومة (Insight) مع تلك الواردة في المقال؟
- الدقة: هل المعلومات المقدمة في المعلومة دقيقة وتعكس التفاصيل الواردة في المقال بشكل صحيح؟
- الموضوعية: هل تغطي المعلومة (Insight) الموضوعات الرئيسية الواردة في المقال؟
- الفائدة: هل كانت المعلومة مفيدة كمحتوى مكمل للملخص و/أو البحث؟
لطالما التزمت EBSCO بتقديم بيانات عالية الجودة وموثوقة، ولا يختلف الأمر عندما يتعلق الأمر بجودة الذكاء الاصطناعي.
ابقَ على اطلاع بكل ما هو جديد
تواصل معنا لمعرفة المزيد حول الذكاء الاصطناعي في EBSCO، أو للتسجيل في برامج النسخة التجريبية الخاصة بالذكاء الاصطناعي، أو للتعاون معنا في مبادرات البحث والتطوير.