Tecnologias de Inteligência Artificial (IA) como o ChatGPT, Gemini e Claude estão na vanguarda das inovações contemporâneas, no entanto, avaliar sua inteligência continua sendo uma tarefa enigmática. Ao contrário de setores como o automobilístico ou o farmacêutico, que são obrigados a testar rigorosamente seus produtos, as empresas de IA não têm as mesmas obrigações.
Esses sistemas de IA de ponta muitas vezes são lançados ao público sem um referencial de qualidade estabelecido, deixando a responsabilidade nos consumidores para confiar nas reivindicações muitas vezes nebulosas feitas pelos criadores. Termos como “capacidades aprimoradas” frequentemente povoam os materiais de marketing, mas oferecem pouca clareza sobre os avanços de um modelo para o próximo. Embora existam testes padronizados para avaliar certas habilidades dos modelos de IA, como raciocínio matemático ou lógico, a verdadeira confiabilidade dessas avaliações é frequentemente questionada por especialistas no campo.
A falta de métricas confiáveis para a IA não apenas confunde os consumidores sobre como utilizar de forma ideal essas maravilhas tecnológicas, mas também apresenta um desafio para alguém que passa a carreira examinando tais ferramentas. A rapidez com que os produtos de IA evoluem pode transformar um retardatário de ontem em um virtuoso de hoje sem aviso, tornando difícil acompanhar as forças e fraquezas comparativas de cada oferta de IA.
Medições inadequadas podem ter implicações mais amplas, aumentando os riscos à segurança. A incapacidade de testar minuciosamente os modelos de IA significa que também é desafiador antecipar quais capacidades podem estar melhorando em um ritmo inesperado ou sinalizar ameaças potenciais precocemente.
Esta questão crítica foi destacada recentemente no relatório AI Index pelo Instituto de IA Centrada no Humano da Universidade de Stanford. Os autores identificaram a falta de avaliação padronizada como uma barreira significativa para discernir sistematicamente as limitações e os riscos de diversos modelos de IA. Nestor Maslej, editor-chefe do relatório, enfatizou os consideráveis desafios impostos pela situação atual.
Um teste popular para modelos de IA é o Massive Multitask Language Understanding (MMLU), criado em 2020, que atua como uma ampla avaliação da inteligência de IA em várias disciplinas acadêmicas. No entanto, mesmo com tais ferramentas, a competição entre gigantes da tecnologia para a supremacia em IA continua com medidas imperfeitas da verdadeira inteligência de suas criações.
Avaliar a inteligência de Tecnologias de Inteligência Artificial (IA) como ChatGPT, Gemini e Claude apresenta desafios significativos devido à falta de estruturas de avaliação padronizadas, comuns em indústrias mais regulamentadas. Ao contrário dos campos automobilístico ou farmacêutico, onde a segurança e eficácia são avaliadas rigorosamente, os sistemas de IA frequentemente carecem de benchmarks de qualidade similares ao serem lançados.
A dificuldade em avaliar a IA é exacerbada pelo rápido desenvolvimento no setor. As capacidades em evolução dos sistemas de IA significam que benchmarks padrão podem rapidamente ficar desatualizados, e a IA que era considerada inferior ontem pode liderar o campo hoje. Esse dinamismo torna desafiador tanto para os consumidores quanto para os profissionais avaliar com precisão os pontos fortes e fracos de diferentes modelos de IA.
Medições inadequadas de desempenho de IA podem ter implicações mais amplas, incluindo riscos à segurança. A ausência de métodos abrangentes de teste torna difícil prever quais capacidades podem melhorar inesperadamente e identificar potenciais ameaças de forma oportuna.
O relatório AI Index do Instituto de IA Centrada no Humano da Universidade de Stanford destaca os problemas com as práticas atuais de avaliação. Ele aponta a falta de padronização como um grande obstáculo para entender as limitações e riscos associados a diferentes modelos de IA.
Um exemplo de tentativa de medir a inteligência de IA é o teste Massive Multitask Language Understanding (MMLU), elaborado como uma forma de avaliar a IA em uma variedade de disciplinas acadêmicas. No entanto, mesmo com tais testes, a competição entre empresas de tecnologia para liderar o avanço em IA continua, com medidas rudimentares para avaliar a verdadeira inteligência de seus sistemas de IA.
Principais Desafios:
– Desenvolvimento de Referenciais Padronizados: Desenvolver testes que possam acompanhar a rápida evolução da IA e permanecer relevantes e eficazes é um desafio significativo.
– Complexidade Interdisciplinar: Os sistemas de IA não se resumem apenas a habilidades linguísticas ou matemáticas; a avaliação também envolve ética, criatividade e resolução de problemas gerais, o que complica o processo de avaliação.
– Cobre o Espectro Completo da Inteligência: As avaliações atuais de IA podem se concentrar em capacidades estreitas, sem considerar uma gama mais ampla de inteligências que tornam a IA verdadeiramente versátil e adaptável.
– Transparência e Reprodutibilidade: Há uma necessidade de métodos transparentes e reproduzíveis que possam ser verificados de forma independente, para garantir que a inteligência de IA não seja apenas uma reivindicação feita pelos desenvolvedores.
Controvérsias:
– Preocupações Éticas: A integração da IA na sociedade sem compreender totalmente suas capacidades e limitações levanta questões éticas, como a responsabilidade pelas ações da IA.
– Vieses em IA: As IA frequentemente são criticadas por perpetuar vieses presentes em seus dados de treinamento, e a incapacidade de testá-las minuciosamente pode dificultar a detecção e mitigação desses vieses.
Vantagens:
– Inovação: A falta de benchmarks rigorosos permitiu uma gama diversificada de avanços em IA, provando ser benéfico para fomentar a inovação.
– Adaptabilidade: As empresas podem se adaptar rapidamente e melhorar a IA sem as restrições impostas por protocolos rigorosos de teste.
Desvantagens:
– Risco de Ineficácia ou Prejuízo: Sem testes abrangentes, uma IA pode agir de forma imprevisível ou ter consequências negativas não previstas.
– Confiança do Consumidor: Os consumidores podem estar céticos quanto às capacidades de IA devido à falta de métodos transparentes de avaliação.
Para aqueles interessados em discussões e recursos mais amplos sobre IA, links de instituições de destaque envolvidas em pesquisas de IA, como a Universidade de Stanford e o MIT, podem ser encontrados em seus sites. Além disso, organizações como a AI Global estão ativamente trabalhando na criação de estruturas de governança para a implantação responsável de IA.
The source of the article is from the blog newyorkpostgazette.com