A pergunta que não quer calar: como saber se um modelo de Avaliação de IA realmente entrega o que promete? A resposta, na maioria das vezes, é frustrante. E a verdade é que estamos no meio de uma crise.
O problema é que os testes e as métricas variam demais. O que um laboratório considera “bom”, outro pode descartar. E, no meio disso, o usuário fica perdido, sem saber em qual ferramenta ou modelo de linguagem investir.
O Cenário Atual
As empresas de IA divulgam resultados, mas raramente explicam a fundo como chegaram neles. Isso cria um ambiente de desconfiança e dificulta a comparação direta entre as tecnologias.
Precisamos de mais transparência, mais padrões. Caso contrário, a promessa da IA ficará para sempre ofuscada pela névoa da propaganda.
Para aprofundar seus conhecimentos sobre o tema, confira este artigo: Veja mais conteúdos relacionados.
O que você acha que pode ser feito para resolver essa crise na avaliação de IA? Compartilhe suas ideias nos comentários!
