AI Shift Academy（#シフアカ）

TECH BLOG「LLM-as-a-Judgeにまつわるバイアスまとめ」はこちらから。

今回は「AIの評価」評価における課題についてお話しています。

特にLLMの性能評価における信頼性の問題を深掘りします。

今回の放送では、AI評価者や人間に内在し、結果を歪める「バイアス」の体系的な分析から始めます。

さらに、評価データが学習データに混入する「データ汚染」が如何にベンチマークを無意味にするか、そして評価AIの癖に最適化し実用性を損なう「ジャッジへの過適応」の危険性を指摘。

問題設定自体の誤りや環境依存性といった、スコアの再現性を揺るがす要因も解説。AIの能力を正しく見極める上で、開発者や研究者が直面する深刻な課題を論じます。

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