Масштабирование оценки искусственного интеллекта с помощью экспертизы: инновационный подход Harvey

DeFi Майнинг и стейкинг

В эпоху стремительного развития искусственного интеллекта его применение в профессиональных сферах становится всё шире, а требования к качеству и надежности решений - выше. Особенно это актуально в таких высокозначимых областях, как право и налогообложение, где некорректные ответы могут привести к серьезным последствиям. Компания Harvey известна как один из лидеров в области профессионального юридического ИИ, предоставляющая экспертам высококачественные аналитические инструменты и ответы на комплексные запросы. Ключевым элементом их успеха является продуманная система оценки производительности ИИ, которая строится на трёх кросс-функциональных столпах - экспертном обзоре, автоматизированных цепочках оценки и специализированной инфраструктуре данных. Такая многоуровневая система позволяет масштабировать оценочные процессы без потери глубины анализа и обеспечивает постоянный рост качества продукта.

Критическая роль экспертов в оценке ИИ Значительная часть разработки и совершенствования Harvey связана с привлечением непосредственно практикующих специалистов - юристов, налоговых консультантов и других экспертов, знакомых с реальными сложностями и требованиями отрасли. В отличие от многих компаний, где сбор отзывов происходит через посредников или отдалённые команды, Harvey обеспечивает прямое и тесное взаимодействие команды инженеров с экспертами из ведущих юридических фирм мира. Такой формат сотрудничества позволяет быстрее получать ценную обратную связь, строить продуктивные диалоги и оперативно реализовывать изменения на основе глубинных профессиональных знаний. Например, встречи с представителями крупных юридических компаний, где обсуждаются реальные кейсы и возможность внедрения ИИ в повседневную практику, становятся регулярной частью организационной культуры Harvey. Это формирует замкнутый цикл обратной связи, практически невозможный для воспроизведения в других условиях.

Эксперты активно участвуют в процессе создания специально отобранных и структурированных наборов запросов - так называемых "золотых" датасетов, которые призваны моделировать весь спектр типичных и сложных задач, с которыми работают пользователи системы. Каждый запрос сопровождается определением максимально релевантных документов, а затем система извлечения Harvey тестируется по ряду метрик точности, полноты и порядка выдачи документов. Такой подход задаёт высокие стандарты качества, помогает выявлять слабые места и оптимизировать алгоритмы поиска и генерации ответов. Оценка качества ответов - следующий важный этап. Генеративные модели решают задачи, которые сложно формализовать, и самостоятельно оценить достоверность или релевантность результата не всегда возможно.

 

Поэтому Harvey разработала внутренний инструмент для проведения сравнения выводов разных моделей "бок о бок". Эксперты по систематической методике оценивают ответы, проводя А/В тестирование и проставляя рейтинги по шкале Лайкерта, что позволяет выявлять статистически значимые улучшения, обоснованно проводя итерации над технологиями. Автоматизация оценки: расширение горизонтов и снижение рисков Несмотря на важность экспертной оценки, её ослабляют традиционные проблемы - ограниченная пропускная способность специалистов, задержки с обратной связью и особенности разных узкопрофильных областей. Важно обезопасить себя от риска ухудшения качества в одной части системы при обновлении другой. Harvey включил в свою экосистему автоматические пайплайны, которые дополняют и расширяют человеческую экспертизу, обеспечивая постоянный мониторинг и предупреждая регрессии.

 

В этих автоматизированных системах задействован широкий спектр инструментов - начиная с непрерывных ночных проверок, позволяющих оперативно выявлять отклонения после релизов, заканчивая мониторингом анонимизированных данных в реальном времени для отследивания тенденций производительности в боевых условиях. Также автоматизация применяется при тестировании новых фундаментальных моделей, что позволяет обоснованно выбирать и внедрять наиболее перспективные технологии. Особой гордостью Harvey является специализированная система для идентификации источников знаний, позволяющая автоматически проверять юридические ссылки и цитаты, сгенерированные ИИ. Эта задача чрезвычайно технически сложна из-за необходимости точного сопоставления ссылок с миллионами документов с частичными или некорректными данными. За счет уникальной комбинации извлечения структурированных метаданных, эмбеддингового поиска и оценки машинного обучения система достигает точности оценки более 95% на внутренних тестах, что важно для сохранения доверия и правовой безопасности пользователей.

 

Инфраструктура данных и организация процессов Корректная оценка и быстрая итерация невозможны без надежной инфраструктуры данных. Harvey разработал централизованный сервис, который обеспечивает безопасность, структурирование и версионирование оценочных данных. Это снижает риски утечки конфиденциальной информации, гарантирует единые стандарты для экспертов и инженеров и упрощает взаимодействие между разными командами. Важная особенность сервиса - управление доступом на уровне отдельных записей с учетом чувствительности материалов. Такая избирательная разграниченность позволяет одновременно обеспечивать конфиденциальность клиентских данных и открытость агрегированных результатов для аналитики.

Версионирование наборов данных - еще один важный элемент. После публикации датасета он становится неизменным и служит стабильной основой для экспериментов и сравнения результатов. Это исключает возможные ошибки, связанные с изменением данных и обеспечивает максимальную воспроизводимость тестов. Перспективы и вызовы будущего Harvey не останавливается на достигнутом и уже изучает новые направления в оценке искусственного интеллекта. Среди актуальных задач - автоматизация экспертиз сложных многоступенчатых рассуждений и масштабирование человеческого вмешательства с сохранением качества.

Профессиональное использование ИИ требует не только скорости и масштабируемости, но и безусловного доверия к результатам, что предъявляет особые требования к механизмам проверки. Комплексный подход Harvey, сочетающий экспертное мнение, автоматизацию и надежную инфраструктуру, становится образцом для отрасли и позволяет компании уверенно двигаться вперед на рынке юридических технологий. Растущая сложность и ответственность решений делают такие системы востребованными в любых профессиональных сферах, где точность и качество стоит на первом месте. Таким образом, масштабирование оценочных процессов через глубокую интеграцию экспертной оценки и современных автоматизированных инструментов позволяет Harvey не только добиваться высокого качества, но и сохранять лидерство в предоставлении инновационных решений для юридической отрасли. Это подтверждает, что искусственный интеллект в профессиональной сфере достигает новых высот благодаря сочетанию технологий и человекоцентрированного подхода.

.