Saxe批评笼统AI能力评估失准
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Saxe批评笼统AI能力评估失准
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AI 综述
Joshua Saxe撰文称，将不同任务的离线测试分数取平均值来概括AI的“能力”“进展”或“智能”，构建效度较差，对真实世界结果的预测力正在减弱。随着各领域专家把AI用于具体工作并结合专业知识解释影响，这类笼统概念将逐渐消解，他主张开展“作为常规认识论的AI社会影响研究”。
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最新进展11月10日 12:53
Joshua Saxe：笼统的 AI「能力」评估正失去预测力报道时间线
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11月10日
- AGI HuntJoshua Saxe：笼统的 AI「能力」评估正失去预测力
Joshua Saxe 撰文指出，AI 离线评测多为不同任务平均分，构建效度较差，对真实世界结果的预测力很弱。随着各领域专家应用 AI 并结合专业知识解释其影响，这类笼统的「能力」「进展」与「智能」抽象概念将逐渐消解，他称这一方向为「作为常规认识论的 AI 社会影响研究」。
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