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Avec les progrès rapides de la technologie, le domaine de l’IA a réalisé des progrès impressionnants. L’IA générative est devenue un sujet brûlant de nos jours, et son impact et ses changements sont profonds et répandus. Dans ce contexte, les normes d’évaluation du renseignement sont également confrontées à des défis et à des changements majeurs.
Alan Turing a soulevé la question « Les machines peuvent-elles penser ? » en 1950, ce qui a déclenché une réflexion sur l'intelligence artificielle. Le test de Turing qu’il a proposé était considéré dans le passé comme un critère important pour mesurer si une machine était intelligente. Cependant, au fil du temps et du développement de la technologie, les gens ont progressivement découvert que le test de Turing présentait de nombreuses limites.
À l’ère de l’IA générative, le comportement anthropomorphique des grands modèles est devenu de plus en plus important. Par exemple, dans les cas pertinents avec lesquels les éditeurs de Heart of the Machine, Zenan et Yaqi, sont entrés en contact, la génération d'un langage semblable à celui des humains et les capacités de communication affichées par les grands modèles ont rendu les gens à la fois surpris et inquiets. Ce type de comportement anthropomorphique déclenche dans une certaine mesure l'effet d'étrange vallée, c'est-à-dire que lorsque les performances d'une machine sont trop proches de celles des humains mais pas complètement similaires, cela provoquera un sentiment d'inconfort et de peur chez les gens.
Récemment, un nouveau point de vue est devenu populaire dans le cercle de l'IA, à savoir que le test de Turing est une mauvaise norme de test, car la capacité de conversation et le raisonnement sont des choses complètement différentes. L’introduction de ce point de vue permet de réexaminer la définition et l’évaluation de l’intelligence. Dans l’IA générative, la machine peut générer un texte cohérent, mais la question de savoir si les capacités de raisonnement et de compréhension qui la sous-tendent ont réellement atteint le niveau d’intelligence mérite notre examen approfondi.
Dans le processus d’exploration de nouvelles normes d’évaluation intelligente, nous ne pouvons ignorer le phénomène de génération automatique d’articles par le référencement. Bien qu’il facilite la diffusion de l’information à certains égards, il pose également de nombreux problèmes. Par exemple, les articles générés automatiquement par le référencement peuvent manquer de profondeur et d’unicité et sont simplement générés pour faire appel aux algorithmes du moteur de recherche. Cela a un certain impact sur la qualité et la valeur de l’information, et nous amène également à remettre en question les standards de la création intelligente.
Afin d’établir une nouvelle norme plus raisonnable et plus efficace pour l’évaluation intelligente, nous devons prendre en compte de manière globale plusieurs facteurs. Tout d'abord, nous devons non seulement prêter attention à la capacité de génération de langage, mais également à la capacité de la machine à comprendre, raisonner et résoudre les problèmes. Deuxièmement, nous devons considérer les performances de la machine dans différents scénarios et tâches, ainsi que sa capacité à résoudre des problèmes complexes. En outre, il est également nécessaire de prêter attention à l'effet d'interaction et à l'expérience utilisateur entre les machines et les humains afin de garantir que la technologie intelligente puisse réellement apporter commodité et valeur aux humains.
Bref, à l’ère de l’IA générative, nos normes d’évaluation de l’intelligence doivent évoluer avec leur temps. Ce n'est qu'en explorant et en améliorant continuellement de nouveaux systèmes d'évaluation que nous pourrons mieux promouvoir le développement sain de la technologie de l'IA et créer davantage d'avantages pour la société humaine.
