AI ऑटोमेशन के लिए QA: तथ्यों की जाँच और तस्वीरों का निरीक्षण

AI एक वेबसाइट का पुनर्निर्माण कर सकता है, वीडियो संग्रह में काम कर सकता है, और एक ऐसा पेज बना सकता है जो विश्वसनीय दिखता है। यह उस पेज में गलत तथ्य भी डाल सकता है और ऐसी तस्वीरें चुन सकता है जिनका वहाँ होना उचित नहीं है। मेरी वेबसाइट का पुनर्निर्माण दोनों काम कर गया। मैं इस बात पर गर्व कर रहा था कि Arya ने मेरे YouTube वीडियो से क्या बनाया, लेकिन परिणाम की समीक्षा करने पर उन गलतियों का पता चला जिन्हें एक तैयार दिखने वाला पेज स्पष्ट नहीं कर पाता था।

एक विश्वसनीय जीवनी फिर भी झूठा दावा रख सकती है

एक पेज पर लिखा था कि मैंने अपने सभी मैच white belt में जीते हैं। यह गलत था: मैंने शुरू में कई मैच हारे थे। मैंने उस वाक्य को ठीक किया ताकि 170 lb पर उन हारों और बाद में 185 lb पर हुई जीतों को सही-सही दर्शाया जा सके।

यहाँ उपयोगी सबक AI द्वारा लिखे गए इतिहास की जाँच के बारे में है। एक मॉडल वीडियो के एक वास्तविक संग्रह को अपूर्ण सारांश में बदल सकता है। वह वाक्य मेरी प्रगति का एक स्वच्छ विवरण लग रहा था, लेकिन उसने रिकॉर्ड बदल दिया। किसी पेज पर सही व्यक्ति, विषय और सामान्य कहानी देखना यह सिद्ध करने के लिए पर्याप्त नहीं है कि हर दावा सत्य है।

इस मामले में, मैं इतिहास जानता था और त्रुटि पकड़ सकता था। स्वचालन कार्यप्रवाह के लिए यह एक ठोस समीक्षा चरण सुझाता है: तथ्यात्मक दावों को अलग करें और उनकी तुलना मूल सामग्री से करें। "सभी" जैसे निरपेक्ष कथनों, तिथियों, संख्याओं और उपलब्धियों के विवरण पर विशेष ध्यान दें। यदि कोई स्रोत शब्दों का समर्थन नहीं करता है, तो संभावित कहानी से अंतर भरने के बजाय दावे को संशोधित करें।

फ़ोटो चयन के लिए वास्तविक चित्रों को देखना ज़रूरी है

मैंने अपना Facebook डेटा डाउनलोड किया और अपने स्थानीय मॉडल से केवल मुझ पर ही मौजूद फ़ोटो चिह्नित करने को कहा। परिणामी चयन में ऐसी तस्वीरें शामिल थीं जिनमें केवल मैं नहीं था। Arya ने उनमें से कुछ को चिह्नित किया, और मैंने तय किया कि वे उपयोग करने के लिए सुरक्षित हैं। अन्य चयन वेबसाइट के लिए स्पष्ट रूप से गलत थे: कुछ पारिवारिक फ़ोटो और भोजन की एक तस्वीर।

ये अलग-अलग निर्णय हैं। एक छवि शाब्दिक रूप से "केवल मैं" फ़िल्टर पर असफल हो सकती है और फिर भी मेरे द्वारा उसकी जाँच करने पर स्वीकार्य हो सकती है। एक पारिवारिक फ़ोटो मेरे संग्रह से एक वैध छवि हो सकती है और फिर भी इस पेज के लिए अनुपयुक्त हो सकती है। भोजन की एक तस्वीर डेटा से सही-सही प्राप्त की जा सकती है जबकि जीवनी में कोई योगदान नहीं देती। किसी फ़ाइल को ढूँढना संपत्ति चयन का केवल एक हिस्सा है।

समीक्षा के लिए वास्तविक फ़ोटो चाहिए। फ़ाइल का नाम, मॉडल का विवरण या विश्वास स्कोर मुझे वह सब नहीं बता सकता जो मुझे यह तय करने के लिए चाहिए कि वह मेरी सार्वजनिक वेबसाइट पर कहाँ रहेगी। मुझे यह देखने की ज़रूरत है कि फ़्रेम में कौन है, छवि क्या दिखाती है, और क्या वह पेज की व्याख्या करने में मदद करती है। मॉडल के प्रारंभिक वर्गीकरण से मानवीय अनुमोदन को भी अलग रहना चाहिए।

फ़ोटो को साक्ष्य के रूप में उपयोग करें, उनका संदर्भ गढ़े बिना

मैंने 170 lb और 185 lb पर अपनी फ़ोटो जोड़ीं, जिनमें मेरी white belt अवधि के बाद की एक फ़ोटो भी शामिल थी।

मेरे अपने उन भिन्न-भिन्न संस्करणों को देखकर मुझे यह जाँचने में मदद मिली कि पेज ने मेरा इतिहास कैसे प्रस्तुत किया था।

तस्वीर और उसका संदर्भ अलग-अलग भूमिका निभाते हैं। तस्वीर दिखाई देने वाली बातें दिखाती है; मेरा विवरण वजन और अवधि जैसी जानकारी देता है। वर्कफ़्लो को इन स्रोतों को साथ रखना चाहिए, न कि मॉडल से केवल दिखावे के आधार पर तारीख, परिणाम या व्यक्तिगत कहानी का अनुमान लगवाना चाहिए। पिक्सेल देखना ज़रूरी है, और समर्थन देने वाली जानकारी की जाँच करना भी ज़रूरी है।

समीक्षा को दोहराने योग्य QA प्रक्रिया में बदलें

यह पुनर्निर्माण ऐसी समान स्वचालित गतिविधियों की समीक्षा के लिए एक व्यावहारिक चेकलिस्ट सुझाता है:

1. दावों की जाँच करें। तैयार किए गए वाक्यांशों की तुलना प्रासंगिक वीडियो या अन्य मूल स्रोत से करें। जो सारांश स्रोतों द्वारा समर्थित नहीं हैं, उन्हें ठीक करें।
2. चयनित फ़ाइलें खोलें। चयन-सूची को प्रमाण मानने के बजाय तस्वीरों की स्वयं जाँच करें।
3. पेज के उद्देश्य के अनुसार जाँच करें। तय करें कि हर तस्वीर प्रासंगिक है और सार्वजनिक उपयोग के लिए उपयुक्त है या नहीं, यह भी देखते हुए कि उसमें और कौन दिखाई देते हैं।
4. तैयार पेज की समीक्षा करें। चुनी हुई तस्वीरों के साथ-साथ सुधारा गया पाठ पढ़ें, ताकि संयुक्त परिणाम ऐसी कहानी बताए जो स्रोतों द्वारा समर्थित हो।

यह चेकलिस्ट समीक्षा से निकला वर्कफ़्लो का सबक है, न कि यह दावा कि मूल स्वचालन हर चरण पहले ही पूरा कर चुका था। स्वचालन ने ढेरों उपयोगी काम किए। तथ्यात्मक सुधार और अनुपयुक्त तस्वीरों के चयन यह बताते हैं कि किसी कार्य को पूरा मानने से पहले QA को स्वचालन के आउटपुट की सीधे जाँच क्यों आवश्यक है।

स्रोत: मूल वीडियो, 1:03:05–1:07:25।