Как понять, что наш AI-продукт теряет доверие, до того как пользователи скажут?

Самая предиктивная метрика — как часто пользователи перепроверяют вывод AI против другого источника и как эта частота меняется со временем. Engagement и CSAT отстают на месяцы; частота перепроверок двигается первой. Команды, инструментирующие это, получают шесть-девять месяцев предупреждения до того, как двинутся дашборды.

Может ли более умная модель починить нашу проблему с галлюцинациями?

Помогает на грани и не решает структурную проблему. Умные модели галлюцинируют реже, но per-incident ущерб доверию тот же. Устойчивое доверие приходит от валидации выводов модели против детерминированной ground truth до того, как они достигнут пользователей — это продуктовая инженерия, не модельная.

Самая быстрая интервенция, чтобы развернуть эрозию доверия?

Сделать неуверенность видимой. Добавление чёткого, конкретного сигнала в точке, где система не уверена — вместо generic-дисклеймера или вообще никакого сигнала — восстанавливает доверие быстрее, чем любой апгрейд модели, который мы видели. Пользователи терпят видимую неуверенность; они не терпят скрытую уверенность, оказавшуюся неправильной.

Почему ваши клиенты доверяют вашему AI меньше каждый месяц (и как это развернуть, не меняя модель)

body{background:#050510;color:#fff;font-family:system-ui,sans-serif;padding:2rem;max-width:720px;margin:0 auto;line-height:1.6}Почему ваши клиенты доверяют вашему AI меньше каждый месяц (и как это развернуть, не меняя модель)Тихая эрозия доверия — самое дорогое, что AI-продукт может делать. Пользователи не заводят тикеты, когда AI выдумывает факт, неправильно классифицирует сущность или уверенно ошибается — они заводят их позже, когда перестают пользоваться фичей. Диагностика и system-level фиксы, возвращающие доверие.Continue