AI評価が失敗する理由：Hamel Husain氏が評価開始前の根本問題を指摘

記事の3ポイント

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   評価前の製品設計の欠陥

   チームはモデルの出力が弱い場合、モデル自体の失敗と判断しがちだが、実際には必要なコンテキストが収集されていないなど製品側の問題であるケースが多い。

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   クエリの曖昧さによる誤評価

   ユーザーの曖昧なクエリに対し十分な情報を取得せずにモデルに渡すと、モデルは推測を余儀なくされ、評価結果が製品設計の不備を隠してしまう。

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   評価基準の動的変化（Criteria Drift）

   生成型プロダクトでは初期仕様には現れない要件が実運用で明らかになるため、成功の定義は製品を実行しながら随時更新する必要がある。