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# Test in corso
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| **Domanda** | **Example response** | 
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| Quali sono i requisiti di test (ad esempio, test unitari, test di integrazione, test)? end-to-end | Test unitari per singoli componenti, test di integrazione con sistemi esterni, end-to-end test per scenari critici e così via. | 
| Come garantite la qualità e la coerenza dei dati tra diverse fonti per la formazione generativa sull'intelligenza artificiale? | Manteniamo la qualità dei dati attraverso strumenti automatizzati di profilazione dei dati, controlli regolari dei dati e un catalogo di dati centralizzato. Abbiamo implementato politiche di governance dei dati per garantire la coerenza tra le fonti e mantenere la derivazione dei dati. | 
| Come verrà valutato e convalidato il modello di intelligenza artificiale generativa? | Utilizzando un set di dati holdout, valutazione umana, test A/B e così via. | 
| Quali sono i criteri per valutare le prestazioni e l'accuratezza del modello di intelligenza artificiale generativa? | Precisione, richiamo, punteggio F1, perplessità, valutazione umana e così via. | 
| Come verranno identificati e gestiti i casi limite e i casi isolati? | Utilizzando una suite di test completa, valutazione umana, test antagonistici e così via. | 
| Come verificherete i potenziali pregiudizi nel modello di intelligenza artificiale generativa? | Utilizzando l'analisi della parità demografica, i test sulle pari opportunità, le tecniche di neutralizzazione delle controversie, i test controfattuali e così via. | 
| Quali metriche verranno utilizzate per misurare l'equità dei risultati del modello? | Rapporto di impatto disparato, quote equalizzate, parità demografica, metriche di equità individuali e così via. | 
| Come garantirete una rappresentazione diversificata nei set di dati di test per il rilevamento delle distorsioni? | Utilizzando il campionamento stratificato tra gruppi demografici, la collaborazione con esperti di diversità, l'uso di dati sintetici per colmare le lacune e così via. | 
| Quale processo verrà implementato per il monitoraggio continuo dell'equità del modello dopo l'implementazione? | Controlli di equità regolari, sistemi automatici di rilevamento delle distorsioni, analisi del feedback degli utenti, riqualificazione periodica con set di dati aggiornati e così via. | 
| Come affronterete i pregiudizi intersezionali nel modello di intelligenza artificiale generativa? | Utilizzando l'analisi dell'equità intersezionale, i test dei sottogruppi, la collaborazione con esperti di settore sull'intersezionalità e così via. | 
| Come testerai le prestazioni del modello in diverse lingue e contesti culturali? | Utilizzando set di test multilingue, collaborazione con esperti culturali, metriche di equità localizzate, studi comparativi interculturali e così via. |