کاربرد عامل‌های هوش مصنوعی در آزمایش‌های A/B؛ کمک‌کار در تحلیل، نه جایگزین آمار

آزمایش‌های A/B به تصمیم‌گیری دربارهٔ تغییرات محصول کمک می‌کنند، اما بررسی ناهنجاری‌ها، اشکال‌زدایی تنظیمات و انجام تحلیل‌های تکمیلیِ موردی می‌تواند به استدلال انعطاف‌پذیر و کار دستی نیاز داشته باشد. نویسندگان پیش‌چاپی با عنوان «آموخته‌ها و دام‌های آزمایش A/B با کمک هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ» می‌گویند عامل‌های هوش مصنوعی می‌توانند در این کارها سرعت ایجاد کنند، بی‌آنکه جای بنیان آماریِ قطعی آزمایش‌ها را بگیرند.

چکیده بر یک تنش مهم تأکید می‌کند: مدل‌های زبانی بزرگ قابلیت‌های رو‌به‌رشدی دارند، اما خروجی‌هایشان قطعی نیست و ممکن است دچار توهم شوند؛ ویژگی‌هایی که با نیاز آزمایش‌ها به اعتمادپذیری ناسازگارند. پژوهشگران در این پیش‌چاپ درس‌هایی را از ساخت و بهره‌برداری از چنین عاملی گزارش می‌کنند، اما متن چکیدهٔ ارائه‌شده جزئیات بیشتری دربارهٔ یافتهٔ محوری آن بیان نمی‌کند.