Reviewworkflow

False positives mogen geen eindbeslissing worden

Een false positive ontstaat wanneer menselijke content toch een AI-waarschuwing krijgt. De technische fout wordt pas echte schade wanneer een organisatie die waarschuwing automatisch omzet in afwijzing, sanctie of beschuldiging.

Scheid detectie van besluitvorming

Laat de detector triëren: geen sterk signaal, mogelijke indicatoren of onvoldoende informatie. Laat een reviewer daarna context verzamelen. De reviewer moet de oorspronkelijke invoer, zichtbare detectorbeperkingen en aanvullende herkomstinformatie kunnen zien.

Maak bezwaar mogelijk

Leg vast wie een besluit nam, welke versie van het model is gebruikt en welk aanvullend bewijs meespeelde. Geef makers een route om bronbestanden, revisies of een verklaring aan te leveren. Hercontroleer na modelupdates niet stilzwijgend met andere regels.

Meet de fouten die ertoe doen

• Volg overrides per modaliteit en contenttype.
• Bekijk extreme fouten handmatig.
• Test talen, compressieniveaus en echte productiestromen apart.
• Gebruik nooit één algemeen nauwkeurigheidspercentage als vervanging voor relevante slices.

Probeer waarschuwingen met de afbeeldingsdetector, tekstdetector en documentdetector. Lees ook de gemeten beperkingen.