BAĞIMSIZ AI DEĞERLENDİRME
AI sisteminiz yüksek skor alıyor olabilir. Peki doğru şeyi mi ölçüyorsunuz?
İki AI sistemi düşünün. İkisi de %95 doğruluk raporluyor. Matematiksel skor aynı olabilir. Operasyonel sonuç aynı değildir.
Bir metrik, iş kararının kendisi değildir.
Canbek, AI sisteminizin başarı iddiasını kullanım amacı, test yapısı, hata örüntüleri ve karar etkisi açısından bağımsız olarak sınar.
Temsilî değerlendirme örneği Gerçek müşteri veya proje sonucu değildir.
KARAR ÖNCE
Metrik seçimini model değil, problem belirlemeli.
Accuracy, precision, recall, F1, MCC ve AUC gibi klasik metriklerle exact match, faithfulness, context recall, factuality, task completion ve human preference gibi değerlendirme ölçütleri evrensel olarak tek bir “en iyi” seçenek oluşturmaz.
Vermeye çalıştığınız karar için hangi hata ve başarı bilgisini görmeniz gerekiyor?
RAG
Son cevap skoru tek başına sistem teşhisi değildir.
AGENT
Agent’ın iyi cevap vermesi ile doğru eylem yapması aynı değerlendirme problemi değildir.
Görevin tamamlanması, araç seçimi, parametre doğruluğu, eylem sırası, durum yönetimi, yetki sınırı, insana yönlendirme ve toparlanma ayrı değerlendirme soruları doğurabilir.
TEMEL ÇİZGİ
AI sistemini yalnızca kendisiyle karşılaştırmayın.
Yeni sistem neye göre daha iyi? Mevcut insan süreci, kural tabanlı yöntem, önceki model, basit arama veya hiçbir şey yapmama seçeneği uygun bir temel çizgi olabilir.
Temel çizgi olmadan iyileşme iddiası, yalnızca yeni sistemin skorunu tekrar eder.
DEĞERLENDİRME DİLİMLERİ
Ortalama skor kritik hatayı gizleyebilir.
Ürün, kullanıcı, dil, belge türü, risk seviyesi, giriş uzunluğu, veri yeniliği veya operasyonel durum açısından ayrı dilimler gerekebilir.
Sistem genel olarak iyi görünürken en kritik kullanım grubunda başarısız olabilir.
DEĞERLENDİRME VE KABUL İNCELEMESİ
2–3 haftalık odaklı bir başlangıç.
Tek bir kullanım senaryosu veya kritik karar için mevcut değerlendirme yapısı bağımsız olarak incelenir. Süre kapsam, veri erişimi ve test hazırlığına göre teyit edilir.
TESLİMATLAR
Skor tablosundan daha fazlası.
Karar, kullanım ve hata modeli
Değerlendirmenin hangi soruya cevap verdiğini ve hangi sistem sınırını kapsadığını açıklar.
Senaryo, veri dilimi ve temel çizgi
Temsil gücünü, kritik köşe durumlarını ve karşılaştırma mantığını görünür kılar.
Metrik ve hata örüntüsü analizi
Tekil örnekleri, sistematik hata biçimlerini, belirsizlikleri ve kanıt sınırlarını birlikte gösterir.
Kabul ölçütleri ve sonraki adımlar
Üretime geçiş, sınırlı kullanım, düzeltme veya yeniden değerlendirme koşullarını tanımlar.
DEĞİŞİKLİK VE REGRESYON
Bir kez iyi ölçmek kalıcı güvence sağlamaz.
Model, prompt, retrieval yöntemi, veri kaynağı, araç yetkisi veya iş akışı değiştiğinde önceki kabul sonucu geçerliliğini kaybedebilir. Hangi değişikliğin hangi testleri yeniden çalıştıracağını belirlemek değerlendirme tasarımının parçasıdır.
BAĞIMSIZLIK SINIRI
Değerlendirme, sonucu savunmak için kurulmaz.
Canbek mevcut iddiayı doğrulamayı değil, kanıtın ne söylediğini sınamayı amaçlar. Sonuç “kabul” kadar “sınırlı kullan”, “yeniden test et” veya “durdur” da olabilir.
BU HİZMET NE DEĞİLDİR?
Tek bir benchmark skoru üretme hizmeti değildir.
- Yalnızca metrik isimleri seçip dashboard kurmak değildir.
- Test verisini üretim kullanımını temsil ediyormuş gibi varsaymaz.
- Tedarikçi iddiasını bağımsız kanıt yerine kabul etmez.
- Hukuki uygunluk görüşü veya sertifikasyon değildir.
NEDEN CANBEK?
Ölçüm araştırmasını üretim sistemi deneyimiyle birleştirir.
Makine öğrenmesi performans ölçüleri üzerine akademik çalışma; veri seti, etiketleme ve model karşılaştırma koordinasyonu; aylık 2.000’den fazla kat planını işleyen üretim otomasyonu ve mimari karar deneyimi aynı değerlendirme yaklaşımında birleşir.
İLK ADIM
Önce veremediğiniz kararı anlatın.
Mevcut skorları, test yaklaşımını ve kullanım senaryosunu kamuya açık olmayan ayrıntıları paylaşmadan özetleyin. Uygunluk varsa incelemenin sınırı ve gerekli girdiler netleştirilir.