Waymo ซึ่งเป็นบริษัทที่พัฒนาระบบรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติภายใต้ Alphabet มีความท้าทายสูงในการนำ AI มาใช้ในระบบการขับขี่ เนื่องจาก AI ไม่เพียงแค่ทำงานในด้านการสร้างข้อความหรือการทำงานในสำนักงานเท่านั้น แต่ยังต้องช่วยให้รถยนต์สามารถนำทางในถนนที่ไม่แน่นอน ตอบสนองต่อผู้ขับขี่คนอื่น และทำการตัดสินใจในเวลาอันสั้นในโลกจริง ด้วยเหตุนี้ วิธีการที่ Waymo ใช้ในการจัดการความเสี่ยงจึงมีความสำคัญอย่างยิ่ง ซึ่งรวมถึงการประเมินผลอย่างต่อเนื่อง การเลือกข้อมูลอย่างรอบคอบ การมีผู้ดูแลระบบ และการกำหนดผลลัพธ์ทางธุรกิจที่ชัดเจน
Manasi Joshi ผู้อำนวยการฝ่ายวิศวกรรมของ Waymo ได้กล่าวถึงแนวทางการพัฒนา AI ในงาน VB Transform 2026 ว่า Waymo ได้ขับรถยนต์ที่มีการขับเคลื่อนอัตโนมัติเต็มรูปแบบมากกว่า 220 ล้านไมล์ โดยมีอัตราการบาดเจ็บจากอุบัติเหตุที่รุนแรงน้อยกว่าผู้ขับขี่มนุษย์ถึง 17 เท่า ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความสำเร็จในการพัฒนาเทคโนโลยีนี้
เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่น่าประทับใจเหล่านี้ Waymo ได้นำแนวทางที่เรียกว่า “การพัฒนาที่มุ่งเน้นการประเมินผล” หรือ “eval-centric development” มาใช้ โดยทำให้การประเมินผลเป็นส่วนสำคัญของกระบวนการวิศวกรรม ไม่ใช่แค่การตรวจสอบขั้นสุดท้ายก่อนการนำไปใช้ Joshi ยังได้ชี้ให้เห็นว่า ระดับความพร้อมของโครงการสามารถประเมินได้จากความเป็นผู้ใหญ่ของการทดสอบที่เกี่ยวข้อง ซึ่งมีความหมายที่ชัดเจนสำหรับองค์กรที่กำลังพัฒนา AI ในด้านต่างๆ เช่น ตัวแทนบริการลูกค้า ผู้ช่วยในการเขียนโค้ด ระบบการเงิน หรือแอปพลิเคชัน AI อื่นๆ หากบริษัทไม่สามารถวัดผลการทำงานของระบบได้อย่างเชื่อถือได้ อาจจะยังไม่พร้อมที่จะนำระบบนั้นไปใช้งานจริง
นอกจากนี้ Joshi ยังได้กล่าวถึงความสำคัญของการประเมินผลหลังจากการเปิดตัว โดย Waymo ยังคงทำการประเมินคุณภาพของระบบอย่างต่อเนื่องเพื่อให้มั่นใจว่าระบบที่เปิดตัวแล้วสามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพและปลอดภัย การประเมินผลไม่ควรเป็นเพียงขั้นตอนสุดท้าย แต่ควรเป็นกระบวนการที่เกิดขึ้นตลอดการพัฒนาและการใช้งานของ AI ซึ่งจะช่วยลดความเสี่ยงและเพิ่มความน่าเชื่อถือให้กับเทคโนโลยีที่พัฒนาขึ้น
ด้วยแนวทางนี้ Waymo ไม่เพียงแต่พัฒนารถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติที่มีความปลอดภัยสูง แต่ยังสร้างมาตรฐานใหม่ในการพัฒนา AI ที่สามารถนำไปใช้ในหลากหลายอุตสาหกรรมได้อย่างมีประสิทธิภาพ
แหล่งข้อมูลอ้างอิง
บทความนี้สรุปและเขียนใหม่โดยทีมบรรณาธิการ อ้างอิงจาก carl.franzen@venturebeat.com (Carl Franzen) ตามลิงก์ต้นฉบับด้านล่าง
อ่านต้นฉบับ: At Waymo, an AI project isn’t ready until its evals are — not when the model performs well
#Waymo #AI #Autonomous Vehicles #Evaluation #Machine Learning
