Hiljutine uuring, mille viis läbi teadlaste meeskond, püüdis ümbermääratleda traditsioonilist Turingi testi, kaasates osalejad vestlustesse erinevate entiteetidega, sealhulgas inimesega, 1960. aastate ELIZA AI programmiga, GPT-3.5 ja GPT-4. Interaktsioonid kestsid viis minutit ja pani osalejad proovile, et eristada inimese ja tehisintellekti vastaseid.
Tulemused paljastasid, et osalejad pidasid GPT-4 sageli inimeseks 54% juhtudest, näidates tehisintellekti võimekuse edasiminekut inimesesarnaste vastuste emuleerimisel. Võrreldes sellega tuvastati eelprogrammeeritud ELIZA süsteem inimesena vaid 22% juhtudest, rõhutades tehisintellekti mudelite neuronaalvõrgu arhitektuuri tähtsust. GPT-3.5 esitus oli 50% tunnustamise määraga, samas kui inimosa tegi silmapaistvalt hästi, saavutades 67% täpsust.
Kuulus tehisintellekti uurija Nell Watson rõhutas tehisintellekti arenevat olemust, öeldes, et masinad on nüüd osavad looma tõenäolisi järelpõhjendusi nagu inimesed, hägustades piire tehisliku ja inimliku mõtlemise vahel. See transformatsioon tuleneb tehisintellektisüsteemide näitamisest inimnõrkusi ja omapärasusi, muutes need inimesele sarnasemaks ja emotsionaalsemaks.
Lisaks juhtisid teadlased tähelepanu Turingi testi piirangutele, rõhutades stiilsete ja sotsio-emotsionaalsete tegurite suurt rolli testi edukuse kindlaksmääramisel, erinevalt tavalistest arusaamadest intelligentsusest. See rõhutab vajadust jätkuva arengu ja täiendamise järele tehisintellekti testimismetoodikates, et hõlmata inimese-masina interaktsioonide nüansse tänapäeva ajastul.
Tehisintellekti testide areng
Lisafaktid: Artiklis mainimata asjakohane aspekt on suurenev sõltuvus tehisintellekti testimisraamistikest nagu OpenAI Codex ja EleutherAI GPT-Neo AI võimete hindamiseks. Need raamistikud on tõuganud edasi tehisintellekti testimise piire, võimaldades arendajatel luua keerukamaid ja nüansirikkamaid hindamisi tehisintellekti süsteemide jaoks.
Üks oluline punkt, mida arvesse võtta, on kasvav rõhk eetilistele kaalutlustele tehisintellekti testimisel, eriti seoses eelarvamuste avastamise, õigluse ja läbipaistvusega. Kindlustades, et tehisintellekti süsteeme testitakse eetiliste tagajärgede osas, on saanud oluliseks tehisintellekti tehnoloogiate arendamisel ja kasutuselevõtmisel.
Põhiküsimused:
1. Millised on eetilised tagajärjed, kasutades tehisintellekti testimissituatsioonides?
2. Kuidas saavad tehisintellekti testimismetoodikad kohaneda tehisintellekti süsteemide arenevate võimetega?
3. Millist rolli mängivad inimeste eelarvamused tehisintellekti tulemuslikkuse hindamisel testides?
Põhilised väljakutsed ja kontroversid:
– Üks väljakutse seisneb tehisintellekti süsteemide interpreteeritavuses, eriti juhtudel, kus tehisintellekti mudelid on osavad matkima inimkäitumist ilma läbipaistva otsustusprotsessita.
– Kontroversid tekivad sageli kõrgelt arenenud tehisintellekti süsteemide võimalike sotsiaalsete mõjude ümber, eriti olukordades, kus tehisintellekt võib ületada inimese võimekusi teatud ülesannetes.
Eelised:
– Tehisintellekti testid pakuvad väärtuslikke teadmisi tehisintellekti süsteemide edusammude ja võimete kohta, aidates teadlastel ja arendajatel hinnata nende algoritmi tõhusust.
– Arenevad tehisintellekti testid soodustavad innovatsiooni tehisintellekti valdkonnas, sundides teadlasi arendama keerukamaid mudeleid, mis suudaksid läbida rangemaid hindamisi.
Miinused:
– Risk on ülemääraseks sõltuvuseks tehisintellekti testimismetrikatest ainukese mõõdupuuena tehisintellekti arengus, võimalik, et jättes tähelepanuta eetilised kaalutlused ja sotsiaalsed mõjud.
– Kuna tehisintellekti süsteemid muutuvad aina osavamaks testide sooritamisel, esineb väljakutse tõelise intelligentsuse ja arenenud algoritmide eristamisel, tõstatades küsimusi tehisintellekti tegeliku olemuse kohta.
Lisateabe saamiseks teemal tehisintellekti testimine ja selle mõjud külastage Association for the Advancement of Artificial Intelligence domeeni aadressil www.aaai.org. See veebisait pakub laialdasi ressursse ja uurimisvaatenurki tehisintellekti testimise ja arendamise valdkonnas.