Jak testowane są modele AI i czy to ma sens?!

Artykuł porusza kontrowersyjny temat testowania dużych modeli językowych (LLM) jako ludzi. Autor wskazuje na to, że LLM, mimo swojej imponującej zdolności generowania tekstu, nie są w stanie myśleć ani czuć tak, jak ludzie. Wydaje się, że społeczeństwo często przypisuje im ludzkie cechy, co prowadzi do nieporozumień w ocenie ich możliwości. W artykule podkreśla się, że testowanie LLM na poziomie ludzkim może prowadzić do błędnych interpretacji ich wyników oraz sposobu, w jaki mogą być używane w różnych aplikacjach. Zamiast tego autor proponuje bardziej realistyczne podejście do oceny ich wydajności, które uwzględnia ich rzeczywiste możliwości i ograniczenia. Wnioskuje, że przeszłe doświadczenia związane z technologią powinny nas nauczyć, aby podchodzić do LLM z większym zrozumieniem ich natury.