Isaac Gibbs, Elise L. Han, Ryan J. Tibshirani, Tijana Zrnic · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.31662 · open-access PDF
Consideramos o monitoramento on-line de um sistema de IA que produz uma sequência de decisões. Em cada rodada, o sistema produz uma decisão proposta juntamente com uma pontuação de confiança estimando a confiabilidade da decisão. A decisão e a pontuação de confiança não precisam ser produzidas pelo mesmo modelo: por exemplo, um agente pode propor uma decisão, enquanto um agente de verificação separado a avalia e produz uma pontuação de correção ou segurança. Com base nessas informações, devemos decidir se aceitar a decisão de IA automaticamente ou consultar um especialista, como um auditor humano, que avalia a proposta e eithe
Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.
We consider online monitoring of an AI system that produces a sequence of decisions. At each round, the system outputs a proposed decision together with a confidence score estimating the trustworthiness of the decision. The decision and confidence score need not be produced by the same model: for example, one agent may propose a decision, while a separate verifier agent evaluates it and outputs a correctness or safety score. Based on this information, we must decide whether to accept the AI decision automatically or consult an expert, such as a human auditor, who reviews the proposal and eithe
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