Der Neue von OpenAI eingeführt Ziel der internen Skala ist es, den Fortschritt und die Leistungsfähigkeit seiner KI-Systeme systematisch zu bewerten:

Diese Skala reicht von Stufe 1 bis Stufe 5 und zielt darauf ab, den Fortschritt auf dem Weg zur Leistung zu überwachen Künstliche Allgemeine Intelligenz (AGI) – der heilige Gral der KI-Entwicklung, bei dem Maschinen ähnliche kognitive Fähigkeiten wie Menschen aufweisen.

Verständnis der fünf Ebenen der KI-Entwicklung von OpenAI

Hier finden Sie eine detaillierte Beschreibung, wie die einzelnen Ebenen definiert sind und welche Kriterien zur Bewertung der Leistungsfähigkeit von KI-Systemen verwendet werden:

Stufe 1: Grundlegende Konversations-KI

KI-Systeme auf dieser Ebene können einfache Konversationsaufgaben übernehmen, ähnlich wie aktuelle Chatbots ChatGPT.

Evaluationskriterien:

• Fähigkeiten zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP).:Fähigkeit, menschenähnliche Textantworten zu verstehen und zu generieren.
• Grundlegende Aufgaben ausführen:Erledigung einfacher Aufgaben wie Beantwortung von Fragen, Bereitstellung von Informationen und Teilnahme an einem grundlegenden Dialog.
• Kontextuelles Verständnis:Eingeschränkte Fähigkeit, den Kontext während einer kurzen Interaktion aufrechtzuerhalten

Stufe 2: Fortgeschrittene Problemlösungs-KI

KI-Systeme auf dieser Ebene sind in der Lage, grundlegende Probleme auf der Ebene eines Doktoranden zu lösen.

Evaluationskriterien:

• Komplexe Problemlösung:Fähigkeit, akademische und theoretische Probleme in bestimmten Bereichen anzugehen.
• Spezialisiertes Wissen: Tiefes Verständnis in bestimmten Bereichen, Nachweis von Fachwissen ähnlich einem Doktortitel.
• Analytische Fähigkeiten:Fähigkeit, detaillierte Analysen durchzuführen und fundierte Schlussfolgerungen zu formulieren.

Level 3: Autonome Aktions-KI

KI-Agenten auf dieser Ebene können im Namen der Benutzer autonome Aktionen durchführen.

Evaluationskriterien:

• Entscheidungsfindung:Fähigkeit, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage bereitgestellter Daten und vordefinierter Ziele zu treffen.
• Aufgabenautomatisierung:Ausführung von Aufgaben ohne menschliches Eingreifen, Demonstration der Autonomie in verschiedenen Anwendungen.
• Benutzerinteraktion:Effektivität bei der Interaktion mit Benutzern, um notwendige Informationen zu sammeln und entsprechende Aktionen durchzuführen.

Level 4: Innovative KI

KI-Systeme auf dieser Ebene können neue Innovationen hervorbringen und Kreativität und Anpassungsfähigkeit beweisen.

Evaluationskriterien:

• Generierung von Innovationen:Fähigkeit, neue, originelle und wertvolle Lösungen und Ideen zu entwickeln.
• Adaptives Lernen:Fähigkeit, aus neuen Informationen und Erfahrungen zu lernen und sich anzupassen und sich mit der Zeit zu verbessern.
• Kreative Problemlösung: Beweisen Sie Einfallsreichtum bei der Herangehensweise und Lösung komplexer Probleme.

Level 5: KI (Künstliche Allgemeine Intelligenz)

Die letzte Stufe stellt KI dar, die die Arbeit ganzer Organisationen übernehmen kann und dabei die menschliche Leistung bei den wirtschaftlich wichtigsten Aufgaben übertrifft.

Evaluationskriterien:

• Großes Spektrum an Fähigkeiten:Beherrschung eines breiten Spektrums an Aufgaben und Bereichen, Demonstration von Vielseitigkeit und fundiertem Wissen.
• Ökonomischer Wert:Fähigkeit, einen erheblichen wirtschaftlichen Wert zu generieren, indem komplexe Aufgaben effizienter als menschliche Teams ausgeführt werden.
• Autonomer Betrieb:Hohes Maß an Autonomie, Verwaltung und Ausführung groß angelegter Operationen ohne menschliche Aufsicht.
• Verallgemeinerung:Kompetenz bei der Anwendung von Wissen und Fertigkeiten auf unbekannte Probleme und Zusammenhänge und zeigt dabei echte allgemeine Intelligenz.

Warum ist OpenAI in Bezug auf diese Ebenen so zuversichtlich?

Um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit seiner KI-Leistungsskala sicherzustellen, plant OpenAI die Durchführung strenger interner Bewertungen seiner KI-Systeme anhand mehrerer Schlüsselmethoden.

Referenztests Hierbei handelt es sich um standardisierte Tests zur Messung spezifischer Fähigkeiten und Leistungsindikatoren, die auf die Kriterien für jedes Niveau abgestimmt sind. Diese Tests bieten einen konsistenten Rahmen für die Bewertung von KI-Systemen, stellen objektive Bewertungen sicher und identifizieren Bereiche mit Verbesserungspotenzial.

Expertenmeinung setzt Fachexperten ein, um die Leistung von KI-Systemen in speziellen Bereichen zu bewerten. Diese Experten liefern gründliche und genaue Bewertungen und bestätigen, dass die KI die hohen Standards erfüllt, die für jedes Level erforderlich sind.

Szenarien aus der realen Welt Testen von KI-Systemen in praktischen Anwendungen, um ihre Wirksamkeit und Zuverlässigkeit zu überprüfen. Dieser Ansatz ermöglicht es OpenAI, die Leistung von Systemen in dynamischen Umgebungen zu beobachten und so deren Robustheit und praktischen Nutzen sicherzustellen.

Benutzerkommentare Dabei geht es darum, Feedback von Nutzern zu sammeln und zu analysieren, die mit KI-Systemen interagieren. Dieses Feedback ermöglicht ein besseres Verständnis des praktischen Nutzens und der Benutzerzufriedenheit und hebt Stärken und Verbesserungsmöglichkeiten hervor.

Durch die Kombination dieser Methoden zielt OpenAI darauf ab, seine KI-Systeme gründlich zu bewerten und zu verifizieren, um sicherzustellen, dass sie die Kriterien für jede Ebene der Leistungsleiter erfüllen und auf dem Weg zur allgemeinen künstlichen Intelligenz (AGI) voranzukommen.

Alle Bilder werden von generiert google-interstitial=“false“ target=“_blank“ rel=“noopener“>Eray Eliaçık/Bing