AI Evaluation & Safety
Evaluasi, Keamanan, dan Responsible AI di Production
Membangun produk AI tidak selesai di deployment — evaluasi kualitas, deteksi bias, red-teaming, content safety guardrails, dan regulatory compliance adalah ongoing process. Modul ini mencakup LLM-as-judge evaluation, metrik BLEU/ROUGE/beyond, bias testing framework, red-teaming methodology, guardrails implementation, dan EU AI Act compliance basics.
Prasyarat
Modul 35 (RAG & Vector DB Engineering).
Kenapa Ini Penting
AI tanpa evaluasi = black box. AI tanpa safety = liability. Modul ini melengkapi skill engineering dengan mindset quality assurance dan responsible AI — wajib untuk production systems.
Daftar Chapter
- Chapter 37.1
Kenapa Evaluasi AI itu Sulit?
Tantangan fundamental dalam mengukur kualitas output AI yang non-deterministik
- Chapter 37.2
LLM-as-Judge: Evaluasi Otomatis Output AI
Menggunakan LLM sebagai 'juri' untuk mengevaluasi output LLM lain — methodology dan best practices
- Chapter 37.3
Metrics: BLEU, ROUGE, dan Beyond
Metrik kuantitatif untuk evaluasi AI — dari traditional NLP metrics sampai modern alternatives
- Chapter 37.4
Bias Detection & Fairness Testing
Metodologi untuk mendeteksi dan memitigasi bias dalam output AI
- Chapter 37.5
Red-Teaming: Menyerang Sistem AI Secara Etis
Metodologi adversarial testing untuk menemukan vulnerability sebelum attacker menemukannya
- Chapter 37.6
Content Safety & Guardrails Implementation
Membangun sistem pertahanan berlapis untuk mencegah output berbahaya
- Chapter 37.7
Regulatory Compliance: EU AI Act & Beyond
Memahami lanskap regulasi AI global dan bagaimana membuat produk yang compliant