Yeni araştırma gösteriyor ki: Yapay Zeka yetenekleri, hatalı testler nedeniyle olduğundan daha büyük gösterilebilir

11月6日, 金十数据 - Yeni bir araştırma, yapay zeka sistemlerinin yeteneklerini değerlendirme yöntemlerinin genellikle yapay zekanın performansını abarttığını ve bilimsel titizlikten yoksun olduğunu ortaya koydu. Oxford İnternet Enstitüsü liderliğinde ve diğer kurumlarla işbirliği içinde gerçekleştirilen bu araştırma, yapay zeka modellerinin farklı konu alanlarındaki performansını ölçmek için sıklıkla kullanılan 445 önde gelen yapay zeka testini (referans testleri) inceledi. Araştırma, bu temel testlerin güvenilirliğinin zayıf olabileceğine işaret ederken, birçok referans testinin sonuçlarının geçerliliğine de şüpheyle yaklaştı. Çalışma, birçok üst düzey referans testinin test amaçlarını net şekilde belirlemediğine ve mevcut referans verileri ile test yöntemlerinin tekrar tekrar kullanıldığına dikkat çekti; ayrıca, farklı modellerin sonuçlarını karşılaştırmak için güvenilir istatistiksel yöntemlerin nadiren kullanıldığını vurguladı. Oxford İnternet Enstitüsü kıdemli araştırmacısı ve bu çalışmanın baş yazarı Adam Mahdi, bu referans testlerinin endişe verici şekilde yanıltıcı olabileceğini belirterek, “Yapay zeka modelinden belirli bir görevi yerine getirmesini istediğimizde, aslında ölçtüğümüz şey çoğu zaman hedefle tamamen farklı kavramlar veya yapılar oluyor,” dedi. Bir diğer baş yazar ise, güvenilirliği yüksek referans testlerinin bile çoğu zaman körü körüne güvenildiğine ve daha derin bir incelemeye ihtiyaç duyulduğuna dikkat çekti.