โมเดลเคยผ่านการทดสอบ แต่ข้อมูลผู้ใช้เปลี่ยนจนประสิทธิภาพบางกลุ่มลดลง ทีมควรทำอย่างไร
กติดตามผลหลังใช้งาน ตรวจ drift รายกลุ่ม และปรับหรือหยุดใช้เมื่อความเสี่ยงเกินเกณฑ์
ขอ้างผลทดสอบเดิมตลอดไป
ควัดเฉพาะจำนวนคำขอ
งลบข้อมูลกลุ่มที่ผลต่ำ
เฉลยอธิบาย
ความน่าเชื่อถือของ AI ต้องถูกติดตามและจัดการต่อเนื่องหลังปรับใช้ สอดคล้อง ACM Code of Ethics เรื่องประโยชน์สาธารณะ การหลีกเลี่ยงอันตราย ความซื่อสัตย์ ความเป็นส่วนตัว ความปลอดภัย และคุณภาพวิชาชีพ แหล่งทางการ: https://www.acm.org/binaries/content/assets/about/acm-code-of-ethics-and-professional-conduct.pdf ; https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework