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Com o rápido avanço da tecnologia, o campo da IA obteve conquistas impressionantes. A IA generativa tornou-se um tema quente hoje em dia e o seu impacto e mudanças são abrangentes e generalizados. Neste contexto, os padrões de avaliação da inteligência também enfrentam grandes desafios e mudanças.
Alan Turing levantou a questão “As máquinas podem pensar em 1950”, o que desencadeou o pensamento das pessoas sobre a inteligência das máquinas. O teste de Turing que ele propôs foi considerado um critério importante para medir se uma máquina era inteligente no passado. Porém, com o passar do tempo e o desenvolvimento da tecnologia, as pessoas descobriram gradualmente que o teste de Turing tem muitas limitações.
Na era da IA generativa, o comportamento antropomórfico de grandes modelos tornou-se cada vez mais proeminente. Por exemplo, nos casos relevantes com os quais Zenan, Yaqi e outros editores do Heart of Machine Report tiveram contato, a geração de linguagem semelhante à humana e as habilidades de comunicação exibidas pelos grandes modelos fizeram as pessoas se sentirem surpresas e preocupadas. Esse tipo de comportamento antropomórfico desencadeia até certo ponto o efeito do vale misterioso, ou seja, quando o desempenho de uma máquina é muito próximo do humano, mas não completamente semelhante, causará uma sensação de desconforto e medo nas pessoas.
Recentemente, uma nova visão se tornou popular no círculo de IA, ou seja, o teste de Turing é um padrão de teste ruim, porque capacidade de conversação e raciocínio são coisas completamente diferentes. A introdução deste ponto de vista permite-nos reexaminar a definição e avaliação da inteligência. Na IA generativa, a máquina pode gerar texto coerente, mas se as capacidades de raciocínio e compreensão por trás dela realmente atingiram o nível de inteligência é digno de nossa consideração aprofundada.
No processo de exploração de novos padrões para avaliação inteligente, não podemos ignorar o fenômeno do SEO que gera artigos automaticamente. Embora facilite a divulgação de informações em alguns aspectos, também apresenta muitos problemas. Por exemplo, artigos gerados automaticamente por SEO podem não ter profundidade e exclusividade e são simplesmente gerados para apelar aos algoritmos do mecanismo de pesquisa. Isto tem um certo impacto na qualidade e no valor da informação, e também nos faz questionar os padrões da criação inteligente.
A fim de estabelecer um novo padrão mais razoável e eficaz para avaliação inteligente, precisamos considerar vários fatores de forma abrangente. Em primeiro lugar, não devemos apenas prestar atenção à capacidade de geração da linguagem, mas também à capacidade da máquina de compreender, raciocinar e resolver problemas. Em segundo lugar, devemos considerar o desempenho da máquina em diferentes cenários e tarefas, bem como a sua capacidade de lidar com problemas complexos. Além disso, também é necessário prestar atenção ao efeito de interação e à experiência do usuário entre máquinas e humanos para garantir que a tecnologia inteligente possa realmente trazer conveniência e valor aos humanos.
Em suma, na era da IA generativa, os nossos padrões de avaliação da inteligência devem acompanhar o ritmo dos tempos. Somente explorando e melhorando continuamente novos sistemas de avaliação poderemos promover melhor o desenvolvimento saudável da tecnologia de IA e criar mais benefícios para a sociedade humana.
