Je kunt AI-resultaten consistent beoordelen als je evaluatie beschouwt als een meetsysteem, en niet als een beoordeling op basis van een onderbuikgevoel. Dat betekent dat je in meetbare termen definieert wat \u201cgoed\u201d inhoudt, beoordelaars traint aan de hand van voorbeelden en meningsverschillen in de gaten houdt, net zoals een kwaliteitscontroleteam fouten in de gaten houdt.<\/p>\n
Consistentie betekent niet dat iedereen elke keer hetzelfde cijfer geeft. Het betekent dat twee onafhankelijke beoordelaars om dezelfde redenen tot vergelijkbare scores komen voor dezelfde output, en dat je de resterende verschillen kunt verklaren.<\/p>\n
Voordat je aan een rubriek begint, moet je eerst drie basisprincipes vastleggen waarmee je ruis snel kunt verminderen:<\/p>\n
Als de use case niet vastligt, zullen beoordelaars ongemerkt verschillende doelstellingen beoordelen. De ene beoordeelt \u201cnuttigheid\u201d, de andere \u201cveiligheid\u201d, en je gegevens worden dan brandstof voor discussies.<\/p>\n
Een goede rubriek probeert niet alles te omvatten. Ze selecteert een aantal aspecten die voor de opdracht van belang zijn, met voor elk aspect duidelijke referentiepunten die aangeven hoe een 1, een 3 en een 5 eruitzien.<\/p>\n\t\t