Farò apprendimento rinforzato e feedback umano

Progettare quadri di valutazione dell'IA completi per valutare la qualità delle risposte in termini di ragionamento, accuratezza fattuale, rispetto delle istruzioni, chiarezza, sicurezza, rilevanza contestuale e coerenza, garantendo standard affidabili di valutazione umana.

Gestire l'assicurazione della qualità per programmi di annotazione su larga scala attraverso audit dei dataset, calibrazione dei revisori, monitoraggio delle metriche di performance e implementazione di processi di miglioramento continuo per migliorare la qualità dei dati di training.

Indagare sui fallimenti delle risposte dell'Intelligenza Artificiale, inclusi hallucinations, incoerenze nel ragionamento e errori fattuali, sviluppando strategie di ottimizzazione dei prompt e di valutazione che migliorano l'affidabilità e l'allineamento del modello.

Collaborare con stakeholder interfunzionali per definire standard di risposta dell'IA specifici per dominio, traducendo i requisiti aziendali in criteri di valutazione misurabili, linee guida per l'annotazione e benchmark di qualità per diversi settori e profili utente.