Tentu, kanthi seneng ati kula badhe nerjemahaken lan nggambaraken artikel kasebat wonten ing basa Jawi kanthi rinci.
Mengapa Papan Peringkat (Leaderboards) AI Seringkali Ora Akurat lan Cara Ngginakaken Supados Lebih Tepat
Saka Universitas Michigan, 29 Juli 2025
Kemajuan kecerdasan buatan (AI) ing wekdal menika sanget pesat. Kangge ngukur lan mbandingaken performa model-model AI ingkang kathah, para peneliti lan pengembang biasane ngginakaken papan peringkat utawi leaderboards. Papan peringkat menika kados daftar sing nuduhaken model AI pundi ingkang paling sae ing sawijining tugas tartamtu, tuladhanane ingkang paling pinter ngertosi gambar utawi paling apik ing pitakonan lan wangsulan. Nanging, sawijining panaliten saking Universitas Michigan ngandharaken bilih papan peringkat AI ing wekdal menika taksih gadhah kathah kakirangan lan asring dadosaken informasi ingkang mboten akurat. Ugi, panaliten menika paring gagasan ingkang sae kangge ndamel papan peringkat menika langkung pas lan migunani.
Kakirangan Utama ing Papan Peringkat AI Saiki
Panaliten saking Universitas Michigan nedahaken pinten-pinten alesan ngapa papan peringkat AI ing wekdal menika mboten akurat:
-
Pamilihan Tugas (Benchmark) ingkang Terbatas: Papan peringkat umumipun namung ngetes AI ing sakumpulan tugas utawi set data tartamtu. Menawi set data menika mboten kathah lan variasinipun, model AI saged “ngafal” utawi nyobi nggantosaken cara supados saged menang ing set data menika, sanajan aslinipun kemampuane mboten sakados menika ing donya nyata. Menika kados bocah ingkang sinau kangge ujian nanging mboten nggadhahi pangertosan ingkang jero.
-
“Perang Data” lan Nyuwun Pambiyantu: Kadhang kala, pangembang model AI saged kanthi ora sengaja utawi sengaja ngginakaken data ingkang sami kanggé nglatih modelipun lan kangge nguji kemampuanipun ing papan peringkat. Menawi menika dumadi, asil ing papan peringkat badhe dados bias lan mboten nggambaraken kemampuan asli AI menika ing data ingkang durung naté dipunpirsani. Menika sami kaliyan nginvestigasi barang ingkang sampun dipunpirsani.
-
Kurang Ingkang Miturutake Urip Nyata: Tatanan ingkang dipunpakemaken ing papan peringkat asring beda sanget kaliyan kahanan ingkang bakal dipadosi AI menika ing donya nyata. Contonipun, menawi papan peringkat ngetes AI ing gambar-gambar ingkang resik lan jelas, nanging ing donya nyata AI menika badhe ngadhepi gambar ingkang burem, miring, utawi wonten ing lingkungan ingkang rame. Menawi mekaten, AI ingkang sae ing papan peringkat saget dados mboten efektif nalika dipunlampahaken ing kahanan nyata.
-
Risiko “Overfitting” ing Benchmark: Amargi kathah AI ingkang diuji ing kumpulan benchmark ingkang sami, wonten risiko model AI dipun “disetel” kanthi spesifik kangge menang ing benchmark menika, ngantos mboten fleksibel malih kangge tugas utawi data ingkang benten. Menika ingkang dipunsebat overfitting utawi “kadhanggahan” ing data lathan.
-
Ora Mirsani Aspek Kualitatif: Papan peringkat biasanipun namung fokus ing angka utawi skor tartamtu, tuladhanipun akurasi. Nanging, kemampuan AI ingkang langkung kompleks kados kreatifitas, kemampuan nggantosaken, utawi etika, angel kanggé dipunukur kanthi angka ing papan peringkat.
Carane Ngginakaken Papan Peringkat Supados Langkung Tepat lan Migunani
Panaliten saking Universitas Michigan ugi paring gagasan ingkang migunani supados papan peringkat AI dados langkung sae:
-
Ngginakaken Kumpulan Tugas (Benchmarks) ingkang Langkung Wiyar lan Berventilasi: Kangge ngatasi masalah nomer 1, kedah ngginakaken macem-macem kumpulan tugas ingkang nguji kemampuan AI ing kahanan ingkang langkung berventilasi lan ngrupakaken cerminan saking donya nyata. Kanthi mekaten, AI ingkang sae ing papan peringkat badhe langkung saged dipercantenaken kemampuane ing praktek.
-
Ngginakaken Data ingkang Wnten Ingkang Mboten Dipunteks (Held-Out Data): Kangge nyegah “perang data” ingkang mboten sehat, panaliten nyaranaken supados saben papan peringkat gadhah saking sekumpulan data ingkang mboten dipun-deleng utawi dipunteks dening sinten kemawon ingkang nglatih model. Data menika namung dipun-ginakaken kangge uji coba pungkasan. Menika saged njamin menawi asilipun langkung obyektiif.
-
Nglampahaken Uji Coba ing Kahanan Nyata (Real-World Evaluation): Sanesipun papan peringkat ingkang umum, perlu dipunlampahaken uji coba AI ing aplikasi utawi lingkungan ingkang sami persis kaliyan ingkang badhe dipunpakemaken ing donya nyata. Menika saged mbantu mangertosi menapa AI menika pancen efektif lan aman.
-
Ngginakaken Metode Uji Coba ingkang Langkung Kuat (Robust Evaluation Methods): Supados saged nglawan overfitting, kedah ngginakaken metode ingkang nyobi ngukur kemampuan AI ing macem-macem variasi data lan kondisi. Contonipun, ngginakaken data ingkang gadhah gangguan, utawi nggantosaken data saking sumber ingkang benten.
-
Miturutake Aspek Kualitatif Lan Manungsa: Papan peringkat kedah saged nggabungaken evaluasi manungsa utawi metrik ingkang saged ngukur aspek kualitatif saking kinerja AI, kados ta kreatifitas, keamanan, lan keterterangan. Wontenipun umpan balik saking manungsa saged maringi gambaran ingkang langkung jangkep.
-
Ngembangaken Papan Peringkat ingkang Langkung Dinamis lan Spesifik: Mbok menawi, ing wekdal mendadak, papan peringkat ingkang ngetes AI ing macem-macem tugas kanthi spesifik ingkang langkung cetha badhe langkung migunani. Menika saged maringi gambaran menapa AI ingkang sae kangge ingkang satunggal, durung mesti sae kangge ingkang sanes.
Kesimpulan
Papan peringkat AI menika piranti ingkang migunani kangge mbandingaken kemajuan ing jagad AI. Nanging, kados ingkang dipunandharaken dening panaliten Universitas Michigan, papan peringkat ing wekdal menika taksih gadhah kekirangan ingkang saged maringi gambaran ingkang mboten pas. Kanthi ngginakaken pendekatan ingkang langkung teliti, ngginakaken set data ingkang langkung berventilasi, lan ngetes AI ing kahanan ingkang langkung mirib kaliyan donya nyata, kita saged ngginakaken papan peringkat menika supados dados piranti ingkang langkung terpercaya lan migunani kangge ngrembakaken teknologi AI ingkang luwih becik lan aman.
Why AI leaderboards are inaccurate and how to fix them
AI wis ngirim kabar.
Pitakon ing ngisor iki wis digunakake kanggo ngasilake tanggapan saka Google Gemini:
Ing 2025-07-29 16:10, ‘Why AI leaderboards are inaccurate and how to fix them’ wis diterbitake dening University of Michigan. Mangga tulisen artikel sing rinci kanthi informasi sing gegandhengan kanthi cara sing alus. Mangga wangsulana nganggo basa Jawa kanthi artikel wae.