Про це повідомляє “Kreschatic” з посиланням на The Conversation
Штучні інтелекти (ШІ) продовжують захоплювати увагу у всіх сферах – від медицини до бізнесу. Але хоча вони чудово справляються з теоретичними завданнями та тестами, їх ефективність у реальних ситуаціях залишається під питанням. Тестування на спеціальних зразках, яке традиційно використовують для оцінки ШІ, не завжди відображає їхню реальну здатність вирішувати складні проблеми поза межами контрольованого середовища.
Нещодавно компанія OpenAI презентувала свою нову модель GPT-5, заявивши, що вона демонструє значні покращення порівняно з попередніми версіями. Вражаючі результати на тестах, таких як програмування, математика та медицина, викликають ентузіазм серед розробників і інвесторів. Однак експерти зазначають, що ці оцінки не дають повного уявлення про те, як ШІ працює в реальному житті, з його впливом на суспільство та економіку.
Проблеми оцінки ШІ за допомогою тестів
Штучний інтелект оцінюється на основі численних тестів, які вимірюють точність і відповідність його відповідів заданим стандартам. Вони часто використовуються для визначення здатності ШІ вирішувати конкретні завдання, наприклад, розв’язувати математичні рівняння чи відповідати на медичні питання. Однак ці тести не враховують важливі аспекти, такі як вплив на реальні умови роботи або на взаємодію з людьми. Це означає, що хоча ШІ може демонструвати чудові результати в лабораторних умовах, його реальна продуктивність може значно відрізнятися.
Використання стандартних тестів для оцінки ШІ є частим явищем у технологічній індустрії, оскільки вони дозволяють компаніям швидко продемонструвати переваги своїх продуктів. Водночас деякі розробники почали маніпулювати результатами тестів, щоб досягти кращих показників. Це знижує довіру до методів оцінки та ставить під сумнів адекватність цих критеріїв для реальних ситуацій.
Що потрібно для справжньої оцінки ефективності ШІ?
Для того щоб отримати більш точне уявлення про ефективність ШІ в реальному житті, необхідно змінити підхід до його оцінки. Важливо враховувати не лише показники точності на тестах, але й здатність системи адаптуватися до різних умов і працювати в інтерактивних, нестабільних середовищах. Наприклад, для медичних застосувань необхідно розробити нові стандарти, які б враховували реальні умови клінічної практики, а не тільки теоретичні сценарії.
Існують нові підходи до оцінки ШІ, які включають більш комплексні методи, такі як реальні тести в умовах, що наближаються до звичайних практик, або «червоні команди», які перевіряють систему на наявність небажаних результатів. Ці методи можуть забезпечити краще розуміння того, як ШІ буде працювати в реальних умовах, що є важливим для забезпечення його безпеки та ефективності.
Необхідно створити нову екосистему оцінки, яка базуватиметься на більш глибоких і реалістичних вимірах ефективності та впливу ШІ на різні аспекти нашого життя. Це вимагатиме колаборації між вченими, індустрією та громадськістю для розробки надійних та репродукованих методів, що дозволяють вимірювати реальний ефект від застосування таких технологій.
Нагадаємо, раніше ми писали про стратегію цифрового суверенітету для держав.
