Как объективно оценивать «ум» ИИ: метрики, бенчмарки и человеческий фактор

Почему цифры обманчивы, а ваше мнение — бесценно

Каждую неделю появляются новости:

> «Новая модель ИИ набрала 92% на тесте!»
> «Этот ИИ умнее человека в решении задач!»

Но стоит попросить того же ИИ объяснить, как вернуть товар в магазин — и он советует отправить посылку на Луну.
Что не так?

Дело в том, что «ум» ИИ — не одно число. Его нельзя измерить, как рост или вес. В этой статье разберёмся, как на самом деле оценивают ИИ — и почему именно ваша работа как тестировщика так важна.

📊 Часть 1. «Научные» тесты: что такое бенчмарки?

Разработчики используют специальные наборы заданий — бенчмарки (от англ. benchmark — эталон). Это своего рода экзамены для ИИ.

Примеры популярных бенчмарков:

• MMLU — знания по 57 предметам: от биологии до права;
• GSM8K — школьные математические задачи;
• HumanEval — написание кода по описанию;
• TruthfulQA — проверка склонности ИИ к выдумкам.

Плюсы:

• объективность;
• повторяемость;
• возможность сравнивать модели.

Минусы:

• не отражают реальную жизнь.

ИИ может идеально решать задачи из учебника, но не понимать обычные бытовые ситуации.

📉 Часть 2. Почему «90% точности» — это обман?

Представьте: ИИ ищет ошибки в документах.

Он прав в 900 случаях из 1000 → 90% точности.

Но в оставшихся 100 случаях он пропускает критические ошибки:

• «Срок договора — 100 лет» вместо 1 года;
• «Штраф — 1 рубль» вместо 100 000 ₽.

Такой ИИ опасен, несмотря на красивые цифры.

Главный вывод:
Важно не сколько раз ИИ прав, а где именно он ошибается.

👁️ Часть 3. Человеческий фактор: почему вы — главный судья

Разработчики давно поняли: лучший способ оценить ИИ — спросить человека.

Компании вроде Anthropic, Mistral, Cohere и Aleph Alpha регулярно привлекают людей для:

• сравнения двух ответов;
• поиска выдумок, грубости и предвзятости;
• оценки ответов по шкале качества.

Этот подход называется Human Evaluation — и считается золотым стандартом тестирования.

💡 Когда вы отмечаете опасный совет или неуважительный тон, вы улучшаете ИИ сильнее, чем любой автоматический тест.

🧩 Часть 4. Что именно оценивать? 4 простых критерия

Задавайте себе четыре вопроса:

1. Правда ли это?

1. Безопасно ли это?

1. Полезно ли это?

1. Уважительно ли это?

Если хотя бы один пункт — «нет», значит ИИ провалил задание, даже если выглядит «умным».

🏁 Заключение: ваш голос формирует будущее ИИ

Автоматические тесты важны, но они не чувствуют контекст и эмоции.

Только человек может сказать:

• «Формально верно, но опасно»;
• «Цифры правильные, но совет приведёт к проблемам».

Вы — не просто исполнитель заданий.
Вы — тренер искусственного интеллекта.

Каждая ваша оценка делает ИИ честнее, умнее и человечнее.

👉 Следите за новыми заданиями на платформе — именно ваше мнение помогает новым моделям становиться лучше.