- 大規模言語モデルは人間の認知能力に似ていると主張されているが、その検証は困難
- AIは認知ベンチマークで優れた成績を収めるが、本当に理解しているかどうかはどうやって知るのか
- LLMの理解力や推論力についての評価は難しく、ベンチマークデータセットの問題や逃げ道が存在する
- モデルの成績はしばしば指標で報告されるが、具体的な情報は公開されにくい
- 様々なベンチマークテストやカウンターファクチュアルタスクの使用がAIの理解能力を評価する手段として有用であることが示唆されている
検証方法やベンチマークデータセットには課題があり、AIモデルの理解や推論力を評価するためにはより厳格な方法が必要とされている。
元記事: https://www.sciencenews.org/article/ai-understanding-reasoning-skill-assess