Waymo-da AI layihəsi model yaxşı işləyənə qədər deyil, qiymətləndirmələr hazır olana qədər tamamlanmış sayılmır

Alphabet şirkətinin törəməsi olan Waymo, özünüidarə edən avtomobillər sahəsində AI modellərini yerləşdirərkən ən yüksək risklərlə üzləşən şirkətlərdən biridir. Bu modellər sadəcə mətn yaratmır və ya ofis işlərini avtomatlaşdırmır; onlar nəqliyyat vasitələrinə gözlənilməz küçələrdə hərəkət etməyə, insan sürücülərə reaksiya verməyə və fiziki dünyada saniyənin kəsrində qərarlar qəbul etməyə kömək edir. Waymo-nun bu riskləri idarə etmək üçün istifadə etdiyi metodlar — davamlı qiymətləndirmə, diqqətlə seçilmiş məlumatlar, insan nəzarəti və aydın şəkildə müəyyən edilmiş biznes nəticələri — demək olar ki, hər hansı bir sənayedə AI agentləri yerləşdirən müəssisələr üçün geniş bir təlimat təqdim edir. Waymo-nun sistem intellekti və maşın öyrənməsi üzrə mühəndislik direktoru Manasi Joşi, VB Transform 2026 konfransında avtonom nəqliyyat vasitələri şirkətinin AI-ni necə təlim etdiyini, sınaqdan keçirdiyini və miqyasda yerləşdirdiyini izah etdi. Şirkətin məlumatına görə, Waymo bu günə qədər 220 milyon mildən çox tam avtonom, yəni yalnız sərnişinli sürmə həyata keçirib və eyni məsafədə insan sürücülərlə müqayisədə 17 dəfə az ciddi qəza xəsarəti qeydə alınıb. Bu təsirli nəticələrə nail olmaq üçün Joşi, Waymo-nun "qiymətləndirmə-məcburi inkişaf" və ya "qiymətləndirmə-mərkəzli inkişaf" adlandırdığı bir yanaşmanı qəbul etdiyini, yəni qiymətləndirməni yerləşdirmədən əvvəl son bir yoxlama deyil, mühəndisliyin əsas hissəsi etdiyini bildirdi. Joşi qeyd etdi ki, layihələrin yetkinlik mərhələsi, onların nümayiş etdirdiyi qiymətləndirmə yetkinliyinə əsasən asanlıqla müəyyən edilə bilər. Praktikada Waymo, bir layihənin hazırlığını qismən onu əhatə edən testlərin yetkinliyini yoxlayaraq qiymətləndirir. Bu yanaşma, müştəri xidməti agentləri, kod yazma köməkçiləri, maliyyə sistemləri və ya digər AI tətbiqləri quran müəssisələr üçün aydın bir mesaj verir: Əgər bir şirkət sisteminin performansını etibarlı şəkildə ölçə bilmirsə, o sistemi istehsal mühitinə yerləşdirməyə hazır olmaya bilər. Qiymətləndirmələr buraxılışdan sonra da davam etməlidir. Joşi, Waymo-nun keyfiyyət işinin böyük hissəsinin qiymətləndirmələrə yönəldiyini, bunun model təlimi zamanı, təlimdən sonra və açıq dövrəli (open-loop) və qapalı dövrəli (closed-loop) simulyasiyalar daxilində aparılan testləri əhatə etdiyini söylədi. O vurğuladı ki, qiymətləndirmə modeli işə salmaq üçün birdəfəlik bir tapşırıq deyil, davamlı bir prosesdir. Waymo-nun təcrübəsi göstərir ki, AI sistemlərinin etibarlılığı və təhlükəsizliyi yalnız ilkin performans göstəriciləri ilə deyil, həm də real dünya şəraitində davamlı olaraq izlənilməsi və təkmilləşdirilməsi ilə təmin edilir. Bu səbəbdən, hər bir AI layihəsi üçün qiymətləndirmə mədəniyyətini mərkəzə qoymaq, uzunmüddətli uğurun açarıdır.