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Con el rápido avance de la tecnología, el campo de la IA ha logrado logros impresionantes. La IA generativa se ha convertido en un tema candente hoy en día, y su impacto y cambios son de gran alcance y generalizados. En este contexto, los estándares de evaluación de la inteligencia también enfrentan grandes desafíos y cambios.
Alan Turing planteó la pregunta "¿Pueden pensar las máquinas?", lo que desencadenó el pensamiento de la gente sobre la inteligencia de las máquinas. La prueba de Turing que propuso se consideró en el pasado como un criterio importante para medir si una máquina es inteligente. Sin embargo, con el paso del tiempo y el desarrollo de la tecnología, la gente fue descubriendo que la prueba de Turing tiene muchas limitaciones.
En la era de la IA generativa, el comportamiento antropomórfico de los grandes modelos se ha vuelto cada vez más prominente. Por ejemplo, en los casos relevantes con los que entraron en contacto los editores del Heart of Machine Report, Zenan, Yaqi y otros, la generación de lenguaje humano y las capacidades de comunicación mostradas por los modelos grandes hicieron que la gente se sintiera sorprendida y preocupada. Este tipo de comportamiento antropomórfico desencadena hasta cierto punto el efecto valle inquietante, es decir, cuando el rendimiento de una máquina es demasiado cercano al de los humanos pero no completamente similar, provocará una sensación de malestar y miedo en las personas.
Recientemente, una nueva visión se ha vuelto popular en el círculo de la IA: la prueba de Turing es un mal estándar de prueba, porque la capacidad de conversación y el razonamiento son cosas completamente diferentes. La introducción de este punto de vista nos permite reexaminar la definición y evaluación de la inteligencia. En la IA generativa, la máquina puede generar texto coherente, pero vale la pena considerar en profundidad si las capacidades de razonamiento y comprensión detrás de ella realmente han alcanzado el nivel de inteligencia.
En el proceso de exploración de nuevos estándares para la evaluación inteligente, no podemos ignorar el fenómeno del SEO que genera artículos automáticamente. Aunque facilita la difusión de información en algunos aspectos, también presenta muchos problemas. Por ejemplo, los artículos generados automáticamente por SEO pueden carecer de profundidad y singularidad y simplemente se generan para apelar a los algoritmos del motor de búsqueda. Esto tiene un cierto impacto en la calidad y el valor de la información, y también nos hace cuestionar los estándares de la creación inteligente.
Para establecer un nuevo estándar más razonable y eficaz para la evaluación inteligente, debemos considerar de manera integral múltiples factores. En primer lugar, no solo debemos prestar atención a la capacidad de generación del lenguaje, sino también a la capacidad de la máquina para comprender, razonar y resolver problemas. En segundo lugar, debemos considerar el rendimiento de la máquina en diferentes escenarios y tareas, así como su capacidad para afrontar problemas complejos. Además, también es necesario prestar atención al efecto de interacción y la experiencia del usuario entre máquinas y humanos para garantizar que la tecnología inteligente realmente pueda brindar comodidad y valor a los humanos.
En resumen, en la era de la IA generativa, nuestros estándares para evaluar la inteligencia deben seguir el ritmo de los tiempos. Sólo explorando y mejorando continuamente nuevos sistemas de evaluación podremos promover mejor el desarrollo saludable de la tecnología de IA y crear más beneficios para la sociedad humana.
