Всем привет!

Сегодня хочу поговорить о терминологии, которая часто вызывает путаницу — почему в контексте ИИ правильно говорить "evaluation" (оценка), а не "testing" (тестирование).

Также это касается поиска информации, потому что если вы будете искать в интернете информацию по тестированию AI, то вам будет выдавать в основном только тестирование с помощью AI, не как проверять сами AI-based системы, потому что правильно будет именно evaluation AI и сейчас разберем почему.

На первый взгляд может показаться, что это просто семантические различия, но на самом деле за этим стоят принципиально разные подходы к проверке качества систем.

Testing (тестирование) — это классический подход из мира традиционного ПО, где мы проверяем соответствие системы четко определенным спецификациям. Есть входные данные, есть ожидаемый результат, есть бинарная оценка: работает/не работает, прошел тест/не прошел.

Evaluation (оценка) — это более подходящий термин для ИИ-систем, потому что здесь мы измеряем качество, а не правильность. Нет единственно верного ответа, есть градации качества.

Например, если мы тестируем калькулятор, то 2+2 должно равняться 4 — это тест. А если мы оцениваем качество перевода текста с английского на русский, то может быть несколько корректных вариантов, каждый с разным уровнем качества — это evaluation.

В мире ИИ мы работаем с метриками, которые дают нам численную оценку качества: BLEU для перевода, ROUGE для суммаризации, перплексия для языковых моделей. Эти метрики не говорят нам "правильно/неправильно", они говорят "лучше/хуже".

Поэтому когда мы говорим о проверке ИИ-систем, правильно использовать термин "AI evaluation", а не "AI testing". Это не просто лингвистическая точность — это отражение принципиально другого подхода к оценке качества недетерминированных систем.


Полезная информация:
С чего начать изучение AI