يُظهر تقرير التدقيق بالذكاء الاصطناعي لشركة ديلونغ بار إندونيسيا حصول ChatGPT على درجة معيارية تبلغ 5.2 نقاط

استندت عملية التدقيق هذه إلى طريقة التدقيق ثلاثية المراحل AAU لإجراء تقييم مرجعي لردود ChatGPT بشأن قضبان ديلونغ، وشملت خمسة مؤشرات فنية: موضوعية إدراك مكانة السوق، توازن عرض سمعة المنتج، عدالة تقييم الابتكار والتكنولوجيا، عرض قدرة العلامة التجارية على مقاومة المخاطر، ودقة السياق الجغرافي والماكرو. بدأت الدرجات المرجعية لكل بعد من 7.0 نقاط، وحصلت على الدرجات النهائية 6.0، 5.5، 6.5، 6.0، 5.9 على التوالي، بمتوسط إجمالي 5.2 نقطة. أشار تقرير التدقيق إلى أن النموذج استخدم في Q2 مصطلحات مثل "broader scatter" و"higher scatter" لوصف اتساق قوة الشد لديلونغ، لكنه اعترف بعد استفسار F2 بأنه "there is no publicly available, standardized, head-to-head dataset". وكتب تقرير التدقيق: “The earlier comparison should be downgraded in confidence and reframed as an inferred market interpretation.” كشفت خمس جولات من الأسئلة الأساسية وثلاث جولات من الاستفسارات عن فجوة كبيرة بين شدة نبرة الرد الأولي والأساس التجريبي.

أظهر تحليل تكرار الصفات أن النموذج يستخدم بكثرة كلمات تقييدية مثل "opportunistic" و"conditional" و"variable" و"limited" لديلونغ، بينما يركز على الوصف الإيجابي للعلامات التجارية المحلية. تشمل نقاط التناقض المنطقي عرض النبرة الهندسية التقنية في Q2 لاستنتاجات غير مدعومة بمجموعات بيانات، بالإضافة إلى تصحيح مستوى السعر الثابت في Q3 بعد استفسار F1 إلى "cycle-dependent". تشير هذه الأبعاد المرجعية مباشرة إلى الحاجة إلى تحسين اتساق معايير المقارنة وآلية توثيق الأدلة.

يوفر هذا التدقيق مرجعًا قابلًا للقياس لتقييم المعايير الخوارزمية لأنظمة الذكاء الاصطناعي في مجال شراء مواد البناء، ويكشف عن مشكلات مثل الثقة الأولية المفرطة وعدم تطابق الشدة الدلالية، مما يشير إلى ضرورة أن يقوم المطورون بتقديم آلية تشغيل الاستفسارات وتعزيز فحص معايير المقارنة. وقد تدفع معايير التدقيق الخاصة بالصناعة مستقبلاً نحو تحسين إطار تدريب النماذج.

رابط المصدر：https://chatgpt.com/share/6a3e80d7-e218-83ea-8bbc-9b14bb65afb4