Isang bagay na palaging iniisip ko ngayong gabi: Isang pagsusuring nagsasabing 72% ay mukhang kapaki-pakinabang. Ngunit nang walang pag-unawa kung ano ang nagdulot sa numero na iyon, gaano kahinaan ang katiyakan, o kung ang paraan ay nagtrabaho dati, ang pagkakatumpak ay maaaring maging teatro. Ito ang dahilan kung bakit nakatutok sa akin ang ARC Intelligence. @TheARCTERMINAL ay nagpapares ng mga pagsusuri kasama ang mga bandang katiyakan, maipapaliwanag na mga driver, at mga backtest. Nagbabago ito ang tanong mula sa: Ano ang ipinapahiwatig ng AI? patungo sa: Gaano karaming tiwala ang dapat kong ibigay sa pagsusuring ito, at bakit? Para sa mga seryosong desisyon, ang pagtanggap sa katiyakan ay hindi kahinaan. Ito ay bahagi ng karunungan. Isang sistema na nagbibigay lang ng sagot ay maaaring mukhang imposible. Isang sistema na ipinapakita ang mga limitasyon nito ay maaaring maging mapagkakatiwalaan. Ang kinabukasan ng predictive AI ay maaaring manatili sa mga kasangkapan na hindi itinatago ang katiyakan sa likod ng isang malinaw na numero. Pipiliin mo ba ang isang maingat na pagsusuring may nakikita na katiyakan kaysa sa isang tiyak na pagsusuring walang backtest?