Как мы тестируем ИИ в 2025 году
Искусственный интеллект — самая горячая тема в сфере технологий, новые модели и продукты выпускаются ежедневно. Вот как мы тестируем новейшие разработки в области искусственного интеллекта в ZDNET.
Запуск ChatGPT в ноябре 2022 года открыл новую эру искусственного интеллекта, популярность которой резко возросла. В результате на рынок вышло множество конкурентов, которые разрабатывали большие языковые модели (LLM), чат-боты, генераторы изображений и многое другое.
Перенесемся в 2025 год, и почти каждая крупная технологическая компания запускает продукты искусственного интеллекта. Технология также все больше интегрируется в аппаратное обеспечение, а функции искусственного интеллекта встроены в большинство смартфонов, ноутбуков и планшетов.
По мере того, как искусственный интеллект становится повсеместным, важно помнить, что LLM — это зарождающиеся технологии. В результате углубленная оценка различных моделей, услуг и продуктов важна как никогда. Эти оценки находятся в центре нашего внимания в ZDNET.
Как мы тестируем ИИ в 2025 году
Чтобы протестировать продукт с искусственным интеллектом, будь то модель искусственного интеллекта, функция, чат-бот, генератор или устройство (например, Rabbit R1), наши эксперты проводят практическое тестирование, оценивая общую производительность продукта и другие факторы, такие как повседневные варианты использования и затраты.
Поскольку генеративный ИИ обучается на огромных объемах данных, включая вводимые пользователем данные, конфиденциальность также является важным компонентом наших общих оценок. Наконец, мы рассматриваем меры безопасности, которые защищают пользователей от дипфейков и нарушений авторских прав.
Вот общий обзор нашей методологии тестирования искусственного интеллекта. Это поможет вам лучше понять, как продукт с искусственным интеллектом получает звание ZDNET Recommended и как вы можете использовать некоторые из этих оценок при принятии собственных решений.
Что делает AI ZDNET рекомендуемым?
Производительность
Чтобы измерить производительность, мы смотрим, как продукт ИИ справляется с задачами. К таким факторам относятся скорость и качество результата. Мы также учитываем производительность по отношению к цене и тому, что предлагают другие конкуренты на рынке.
Методология оценки производительности варьируется в зависимости от тестируемого продукта ИИ. Однако наше тестирование сосредоточено на том, насколько эффективно ИИ выполняет задачи.
Например, при оценке генератора изображений мы оцениваем производительность на основе того, насколько быстро генератор изображений выводит изображения, сколько изображений он генерирует из одного запроса, насколько хорошо генерация соответствует запросу (точность запроса) и качество изображения.
При оценке генератора текста мы обращаем внимание на некоторые из тех же факторов, таких как скорость и качество. Однако мы учитываем и другие элементы, в том числе доступ к Интернету, настройки истории чатов и возможность создания пользовательских помощников.
Услужливости
С таким количеством компаний, спешащих разработать функции и продукты, ИИ иногда является просто модным словом, применяемым к продукту, который не предлагает практически никакой реальной ценности для пользователя.
В ZDNET мы уделяем особое внимание этой проблеме, гарантируя, что любой продукт искусственного интеллекта, который мы рекомендуем, действительно улучшает пользовательский опыт в некотором роде.
Чтобы измерить полезность, мы думаем о повседневных сценариях использования, в которых ИИ может быть полезен, о количестве времени, которое он может сэкономить пользователю в его повседневном рабочем процессе, и об общей окупаемости инвестиций, как с точки зрения времени, так и денег.
Ценообразование
На рынке так много ярких подписок на искусственный интеллект, что может возникнуть соблазн выложить много денег на различные предложения. Однако правда в том, что вам, возможно, придется подписаться только на одну модель, если таковая имеется.
Мы тестируем подписки, надстройки и устройства с искусственным интеллектом, чтобы определить, какие из них стоят ваших денег. Мы также находим более дешевые или бесплатные альтернативы. Если модель может сделать что-то хорошо бесплатно, мы всегда будем ее рекомендовать.
Безопасность/конфиденциальность
Нельзя отрицать, что модели ИИ могут принести пользу в жизнь людей. Тем не менее, есть некоторые компромиссы в использовании этих моделей, и мы хотим помочь свести их к минимуму для наших читателей. В результате мы отдаем приоритет прозрачности в отношении методов обучения, чтобы пользователи могли контролировать, как используются их данные.
Практика обучения моделей ИИ также важна для целостности выходных данных. Чтобы гарантировать, что первоначальные авторы работы получат надлежащую атрибуцию, компании, занимающиеся искусственным интеллектом, должны обучать свои модели на тех работах, на использование которых у них есть разрешение. Мы всегда выделяем коммерчески безопасные варианты, которые используют такой подход.
Генеративные модели ИИ могут создавать высокореалистичный текст, фотографии, видео и многое другое. В связи с этим компании должны предусмотреть меры предосторожности для предотвращения создания вредоносного контента. В наших обзорах учитывается, как компания включает средства защиты, чтобы пользователи понимали риски.
В конечном счете, мы более склонны рекомендовать продукты с искусственным интеллектом с установленными ограничениями, и когда мы рекомендуем продукты, у которых их нет, мы четко заявляем об этом подходе и объясняем, почему.
Вот некоторые из наших обзоров ИИ
- Лучшие чат-боты с искусственным интеллектом 2025 года: ChatGPT, Copilot и заметные альтернативы
- Лучшие генераторы изображений с искусственным интеллектом 2024 года: протестировано и рассмотрено
- Лучшие модели ИИ с открытым исходным кодом: все бесплатные варианты
- Я протестировал множество инструментов искусственного интеллекта для работы. Эти 4 на самом деле помогают мне делать больше каждый день
- 5 бесплатных инструментов искусственного интеллекта для школы, которыми могут пользоваться учащиеся, учителя и родители