한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina
Благодаря быстрому развитию технологий область искусственного интеллекта добилась впечатляющих достижений. Генеративный искусственный интеллект сегодня стал горячей темой, а его влияние и изменения имеют далеко идущие и широко распространенные последствия. В этом контексте стандарты оценки разведки также сталкиваются с серьезными проблемами и изменениями.
Алан Тьюринг поднял вопрос «Могут ли машины думать?», что побудило людей задуматься о машинном интеллекте. Предложенный им тест Тьюринга в прошлом считался важным критерием определения разумности машины. Однако с течением времени и развитием технологий люди постепенно обнаружили, что тест Тьюринга имеет множество ограничений.
В эпоху генеративного искусственного интеллекта антропоморфное поведение больших моделей становится все более заметным. Например, в соответствующих случаях, с которыми сталкивались редакторы Heart of Machine Report Зенан, Яки и другие, генерация человеческого языка и коммуникативные способности, продемонстрированные большими моделями, заставляли людей одновременно удивляться и беспокоиться. Подобный вид антропоморфного поведения в определенной степени вызывает эффект «зловещей долины», то есть, когда производительность машины слишком близка к человеческой, но не полностью аналогична, это вызывает у людей чувство дискомфорта и страха.
В последнее время в кругах ИИ стала популярной новая точка зрения, а именно: тест Тьюринга — это плохой стандарт тестирования, потому что разговорные способности и рассуждение — это совершенно разные вещи. Введение этой точки зрения позволяет нам пересмотреть определение и оценку интеллекта. В генеративном ИИ машина может генерировать связный текст, но вопрос о том, действительно ли способности рассуждения и понимания, стоящие за ней, достигли уровня интеллекта, заслуживает нашего углубленного рассмотрения.
В процессе изучения новых стандартов интеллектуальной оценки мы не можем игнорировать феномен автоматического создания статей SEO. Хотя в некоторых аспектах это облегчает распространение информации, оно также сопряжено со многими проблемами. Например, автоматически созданным статьям SEO может не хватать глубины и уникальности, и они просто создаются для обращения к алгоритмам поисковой системы. Это оказывает определенное влияние на качество и ценность информации, а также заставляет усомниться в стандартах разумного творчества.
Чтобы установить более разумный и эффективный новый стандарт интеллектуальной оценки, нам необходимо всесторонне рассмотреть множество факторов. Прежде всего, мы должны не только обратить внимание на способность генерировать язык, но также обратить внимание на способность машины понимать, рассуждать и решать проблемы. Во-вторых, мы должны учитывать производительность машины в различных сценариях и задачах, а также ее способность решать сложные задачи. Кроме того, необходимо также уделять внимание эффекту взаимодействия и пользовательскому опыту между машинами и людьми, чтобы гарантировать, что интеллектуальные технологии действительно могут принести удобство и ценность для людей.
Короче говоря, в эпоху генеративного искусственного интеллекта наши стандарты оценки интеллекта должны идти в ногу со временем. Только постоянно изучая и совершенствуя новые системы оценки, мы сможем лучше способствовать здоровому развитию технологий искусственного интеллекта и создавать больше преимуществ для человеческого общества.
