Ga cikakken bayani mai laushi game da labarin “Why AI leaderboards are inaccurate and how to fix them” da aka rubuta ta Jami’ar Michigan a ranar 29 ga Yuli, 2025, da karfe 16:10, kamar yadda aka bukata a Hausa:
Sabbin Hanyoyi: Dalilin Da Ya Sa Jerin Fa’idodin AI Ba Su Daidaici, da Yadda Za A Gyara Su
Wani sabon bincike daga Jami’ar Michigan, wanda aka fitar a ranar 29 ga Yuli, 2025, ya nuna cewa jerin fa’idodin da ake yi wa manyan tsarin bayanan damuwa (AI) ba su daidaici, tare da bayar da hanyoyi na yadda za a inganta su.
A yayin da ake samun ci gaba cikin sauri a fannin fasahar AI, an samar da jerin fa’idodi da yawa don ba da damar masu bincike da masu amfani su kwatanta tsarin AI daban-daban a kan ayyuka da dama. Duk da haka, wannan binciken na Jami’ar Michigan ya gano cewa waɗannan jerin sunadarai na iya zama masu yaudara, wanda ke haifar da rashin fahimta game da ainihin ƙarfin da iyakar waɗannan tsarin.
Babban dalilin rashin daidaicin wadannan jerin, a cewar masu binciken, shine ƙananan hanyoyin da ake amfani da su wajen gwaji. Sau da yawa, ana gwada tsarin AI a kan ƙayyadaddun bayanai ko ayyuka kawai, ba tare da la’akari da yadda za su yi aiki ba a cikin yanayi na gaske wanda ke da rikitarwa da kuma bambancin gaske. Wannan yana nufin cewa tsarin da ke kan gaba a kan jerin fa’idodin zai iya kasancewa yana da matsaloli idan aka fuskanci sabbin yanayi ko bayanai.
Bugu da ƙari, masu binciken sun yi nuni da cewa akwai yawaitar hanyoyin kimanta nasara daban-daban. Kowace kungiya ko bincike na iya amfani da nasa hanyar tantancewa, wanda ke sa kwatantawa ta zama mai wahala. Rabin damuwa ya fi wuya a kwatanta idan ba a yi amfani da ma’auni guda ɗaya ba.
Wani batu da ya fi damuwa shine ƙarancin bayar da bayanai game da hanyoyin da aka bi wajen horar da tsarin AI. Rashin sanin irin bayanan da aka yi amfani da su, da yadda aka tsara su, da kuma hanyoyin horarwa, yana hana masu amfani da masu bincike fahimtar ainihin dalilin da yasa wani tsarin ya yi kyau ko kuma ya kasa.
Yadda Za A Gyara Wadannan Matsaloli:
Binciken ya ba da shawarwari masu amfani don inganta daidaicin jerin fa’idodin AI:
- Sarrafa Cibiyoyin Gwaji: Ya kamata a samar da wuraren gwaji daidai gwargwado, inda za a gwada tsarin AI a kan nau’o’i daban-daban na bayanai da kuma aikace-aikace masu alaƙa da juna. Hakan zai samar da cikakkiyar fahimtar aikin su.
- Ma’auni Na Gaba ɗaya: Dole ne a samar da ma’auni na kimanta nasara wanda zai zama amfani ga kowa, wanda zai baiwa masu bincike damar kwatanta tsarin AI a tsawon lokaci da kuma tsakanin wurare daban-daban.
- Bude Hanyoyin: Masu bincike da masu samar da tsarin AI yakamata su kasance masu bayar da cikakkun bayanai game da hanyoyin horarwa, bayanan da aka yi amfani da su, da kuma iyakokin tsarin. Wannan zai taimaka wajen samar da ingantaccen kwatantawa da kuma fahimta.
- Mahimmancin Kimanin Yanayi: Ya kamata a fi ba da fifiko ga kimanta yadda tsarin AI ke aiki a cikin yanayi na gaske, maimakon kawai a kan gwaje-gwajen da aka tsara a cikin laboratory.
A ƙarshe, binciken Jami’ar Michigan ya yi kira ga masu bincike da masu samar da fasahar AI su yi tunani sosai game da hanyoyin da suke amfani da su wajen kimanta da kuma bayar da fa’idodin tsarin AI. Ta hanyar aiwatar da waɗannan shawarwari, za a iya samar da hanyoyi mafi inganci da amintattu don gano da kuma inganta mafi kyawun tsarin AI.
Why AI leaderboards are inaccurate and how to fix them
AI ta bayar da labari.
An yi amfani da tambayar mai zuwa don samar da amsa daga Google Gemini:
‘Why AI leaderboards are inaccurate and how to fix them’ an rubuta ta University of Michigan a 2025-07-29 16:10. Da fatan za a rubuta cikakken bayani mai laushi. Da fatan za a amsa a cikin Hausa tare da labarin kawai.