โมเดลเคยผ่านการทดสอบ แต่ข้อมูลผู้ใช้เปลี่ยนจนประสิทธิภาพบางกลุ่มลดลง ทีมควรทำอย่างไร
กติดตามผลหลังใช้งาน ตรวจ drift รายกลุ่ม และปรับหรือหยุดใช้เมื่อความเสี่ยงเกินเกณฑ์
ขอ้างผลทดสอบเดิมตลอดไป และใช้เป็นเกณฑ์เดียวสำหรับการดำเนินงานของหน่วยงานทั้งหมด
ควัดเฉพาะจำนวนคำขอ โดยไม่ต้องพิจารณานโยบาย บทบาท หรือความเสี่ยงด้านข้อมูลเพิ่มเติม
งลบข้อมูลกลุ่มที่ผลต่ำ โดยถือว่าเป็นแนวทางหลักที่หน่วยงานควรใช้ในทุกกรณี
เฉลยอธิบาย
ความน่าเชื่อถือของ AI ต้องถูกติดตามและจัดการต่อเนื่องหลังปรับใช้ สอดคล้อง ACM Code of Ethics เรื่องประโยชน์สาธารณะ การหลีกเลี่ยงอันตราย ความซื่อสัตย์ ความเป็นส่วนตัว ความปลอดภัย และคุณภาพวิชาชีพ แหล่งทางการ:;