Measuring AI Quality From Vibe Coding to Agentic Coding - VideoQuiz
Measuring AI Quality From Vibe Coding to Agentic Coding - VideoQuiz
{{#ev:youtube|https://www.youtube.com/watch?v=Il9uC5l49Io%7C500%7Ccenter}}
BLOCKIERT: Für dieses Video liegt in diesem Lauf kein ausreichend verwertbares Transkript für 10 belastbare Quizfragen vor; es wurde keine YouTube-Beschreibung als Ersatz verwendet.
Teste Dein Wissen
Was versteht man unter einem 'Eval' im Kontext von Künstlicher Intelligenz? (Ein systematischer, wiederholbarer Testprozess für eine KI-Anwendung anhand definierter Kriterien.) (!Ein einmaliges Ausprobieren der KI, um zu sehen, ob sie gut klingt.) (!Ein Tool zur automatischen Generierung von Programmcode ohne menschliche Kontrolle.) (!Eine gesetzliche Vorschrift der Europäischen Union zur sofortigen Abschaltung fehlerhafter KIs.)
Warum reicht eine perfekte Demo (Vorführung) einer KI nicht aus, um ihre Qualität zu beurteilen? (Weil die reale Nutzung oft unvorhersehbare Eingaben, Grenzfälle Edge Cases und Manipulationsversuche umfasst.) (!Weil Demos immer von echten Menschen im Hintergrund gefälscht werden.) (!Weil KIs in Demos absichtlich langsamer gemacht werden, um Fehler zu vermeiden.) (!Weil Demos nur auf speziellen, veralteten Computern funktionieren.)
Welche drei Testfall-Kategorien sollte ein professionelles Testset (Test Data Set) für eine KI enthalten? (Standardfälle, schwierige Grenzfälle und reale Anwendungsfälle.) (!Ausschließlich einfache Fragen, die die KI garantiert richtig beantwortet.) (!Nur illegale Prompts und Programmierfehler.) (!Ausschließlich mathematische Formeln und historische Daten.)
Welcher Zielkonflikt (Trade-off) wird im Video bei den Qualitätskriterien genannt? (Eine extrem sichere, restriktive KI kann für den Nutzer am Ende unhilfreich sein.) (!Eine schnelle KI ist immer ungenauer als eine langsame KI.) (!Eine KI, die programmieren kann, verlernt automatisch das Schreiben von Texten.) (!Je mehr Daten eine KI verarbeitet, desto fehlerhafter werden ihre Antworten.)
Welche drei Bewertungsmethoden für KI-Antworten werden im Video verglichen? (Menschliche Bewertung, automatische Code-Prüfungen und LLM als Richter.) (!Zufallsprinzip, Würfeln und Raten.) (!Befragung von Haustieren, Münzwurf und Bauchgefühl.) (!Ausschließlich staatliche Zensurbehörden und manuelle Filter.)
Was bedeutet 'RAG' im Zusammenhang mit KI-Systemen, die auf externe Quellen zugreifen? (Retrieval-Augmented Generation abfragegestützte Generierung.) (!Random Access Generation zufällige Generierung.) (!Real-time Agentic Governance Echtzeit-Steuerung.) (!Regression and Growth Fehleranalyse.)
Was ist eine 'Prompt-Injection'? (Der Versuch eines Nutzers, die internen Anweisungen der KI durch versteckte Befehle zu manipulieren.) (!Das schnelle Laden einer KI-Anwendung im Webbrowser.) (!Das automatische Löschen von alten Trainingsdaten aus dem Speicher.) (!Ein Sicherheits-Update, das die KI unempfindlich gegen Viren macht.)
Warum können Durchschnittswerte (Averages) bei der Prüfung von Fairness und Bias problematisch sein? (Weil ein hoher Gesamtdurchschnitt verbergen kann, dass die KI bestimmte Gruppen systematisch benachteiligt.) (!Weil Durchschnittswerte mathematisch ungenau und schwer zu berechnen sind.) (!Weil KIs prinzipiell keine Durchschnittswerte berechnen können.) (!Weil Durchschnittswerte nur für Programmierer sichtbar sind und Nutzer sie nicht verstehen.)
Was beschreibt der Begriff 'Drift' im Lebenszyklus einer KI? (Die Veränderung des Nutzerverhaltens oder der Eingabedaten über die Zeit, wodurch die KI ungenauer wird.) (!Das plötzliche Löschen des gesamten KI-Modells vom Server.) (!Das illegale Kopieren von KI-Quellcode durch unbefugte Dritte.) (!Die physische Bewegung von Servern in ein anderes Rechenzentrum.)
Welcher Kreislauf wird im 'Monitoring Loop' beschrieben, um eine KI kontinuierlich zu verbessern? (Nutzung -> Beobachtung -> Testen -> Verbesserung.) (!Programmieren -> Verkaufen -> Vergessen -> Löschen.) (!Suchen -> Finden -> Kopieren -> Einfügen.) (!Herunterladen -> Installieren -> Deinstallieren -> Neustarten.)
Offene Aufgaben
Leicht
- Demo vs. Realität: Erkläre mit eigenen Worten, was der Unterschied zwischen einer perfekten Demo und der chaotischen Realität bei der Nutzung einer KI ist.
- Qualitätskriterien nennen: Nenne die vier im Video erwähnten Kernkriterien für die Bewertung einer KI (Correctness, Helpfulness, Safety, Format) und beschreibe eines davon kurz.
- Grenzfälle finden: Was ist ein Edge Case (Grenzfall)? Gib ein einfaches Beispiel aus deinem Schulalltag, bei dem eine Hausaufgaben-KI an ihre Grenzen stoßen könnte.
- Sicherheit diskutieren: Warum ist es wichtig, dass eine KI sicher (safe) ist? Diskutiere in der Klasse, welche Gefahren von einer unsicheren KI ausgehen können.
Standard
- Bewertungsmethoden vergleichen: Vergleiche die drei Bewertungsmethoden (Mensch, Auto-Metriken, LLM als Richter). Welche Vor- und Nachteile haben sie jeweils hinsichtlich Kosten und Genauigkeit?
- Prompt-Injection analysieren: Erkläre das Konzept der Prompt-Injection anhand eines Beispiels. Wie könnte ein unsichtbarer Text auf einer Website eine zusammenfassende KI austricksen?
- Drift und Regression: Was versteht man unter Drift und Regression bei einer bereits veröffentlichten KI-Anwendung? Erkläre den Unterschied an Beispielen.
- Der Monitoring Loop: Beschreibe den im Video gezeigten Monitoring Loop (Nutzungs- und Verbesserungskreislauf). Warum hört die Qualitätsprüfung nach dem Start einer App nicht auf?
Schwer
- Gefahr von Durchschnittswerten: Diskutiere, warum Durchschnittswerte (Averages) bei der Fairness-Prüfung von KIs gefährlich sein können. Wie kann man sicherstellen, dass Minderheiten nicht systematisch benachteiligt werden?
- RAG-Evaluation erklären: Erkläre die Schritte einer RAG-Evaluation (Retrieval, Generation, Evaluation) und warum ein Fehler bei der Quellennennung (Source Hallucination) im medizinischen Bereich lebensgefährlich sein kann.
- Regulierungen und Standards: Analysiere die Rolle von internationalen Richtlinien wie dem EU AI Act oder den NIST-Standards. Warum wird die systematische KI-Qualitätsmessung zunehmend zu einer rechtlichen Pflicht für Unternehmen?
- Eigenes Testset entwerfen: Entwirf ein fiktives Testset (Test Set) für eine KI, die Aufsätze im Deutschunterricht bewerten soll. Welche Standardfälle und welche schwierigen Grenzfälle (Edge Cases) sollte dieses Set enthalten?
| <inputbox>
type=create break=no preload=CHAT GPT TEXT HIER EINFÜGEN default= width=30 placeholder= Dein MOOC Titel buttonlabel=MOOC erstellen </inputbox> |
|
|
Links
aiMOOC-Projekte
Schulfach+
|
|
aiMOOCs
aiMOOC Projekte
|
|
THE MONKEY DANCE
{{#ev:youtube | https://youtu.be/rFhZlg38Zf8?si=9KdMNZYRkRD81YTo%7C 500 | center}}
|
{{#ev:youtube | https://youtu.be/Ob7etf9QuBo?si=t_NBA71bWg3Rq3LI%7C 500 | center}}
|
|
| <inputbox>
type=create break=no preload=MOOCit Vorlage default= width=30 placeholder= Dein MOOC Titel buttonlabel=MOOC erstellen </inputbox> |