Benchmarks überbewerten die Fähigkeiten Künstlicher Intelligenz stark

[RedenRalf]

"Künstliche Intelligenz - ein Produkt der Überbewertung"

Die Fähigkeiten von Künstlicher Intelligenz (KI) werden in den Medien oft übertrieben dargestellt. Die neuesten Large Language Models (LLMs) gelten als die intelligentesten KI-Systeme aller Zeiten. Doch was sagen die Forscher? Eine Studie des Oxford Internet Institute zeigt, dass die Benchmarks, die diese Fähigkeiten bewerten, unwissenschaftlich sind und die Fähigkeiten von LLMs überbewerten.

Die Autoren der Studie betrachten insgesamt 445 führende KI-Benchmarks. Dabei stellen sie fest, dass viele dieser Tests nicht mal klar definieren, was sie eigentlich testen wollen. Die meisten Benchmarks nutzen Daten und Testmethoden aus älteren Bewertungen weiter, ohne diese kritisch zu überprüfen. Zudem werden nur etwa 16% aller getesteten Benchmarks die Vorschriften für den Vergleich zwischen unterschiedlichen Modellen erfüllen.

Ein klarer Fall ist der "Grade School Math 8K" (GSM8K)-Benchmark, der belegt soll, wie gut ein LLM fundamentale mathematische Denkfähigkeiten beherrscht. Doch die Autoren stellen fest, dass das nicht der Fall ist. Ein solches System kann nur richtig antworten, wenn es eine Frage versteht und nicht darüber nachdenken muss. Es gibt also nicht unbedingt die richtigen Schlussfolgerungen.

Ein Beispiel für dies ist die Frage "2 + 2 = ?". Ein Erstklässler könnte diese Frage richtig beantworten, aber daraus kann man nicht schließen, dass ein Fünftklässler mathematisches Denken oder arithmetisches Denken beherrscht. Die Autoren der Studie argumentieren daher, dass viele LLMs nur gewisse Muster erkennen und nicht das Problem wirklich verstehen.

Der Forscher Adam Mahdi vom Oxford Internet Institute sagt: "Wenn jemand behauptet, dass seine KI 'Intelligenz auf Doktoratsniveau erreicht', sollte man das mit sehr viel Vorsicht genießen." Ein Beispiel für dies ist Sam Altman, der Chef von OpenAI und derjenige, der behauptet hat, dass die aktuelle Modellgeneration GPT-5 "Intelligenz auf Doktoratsniveau" erreicht.

Die Autoren der Studie geben daher Ratschläge ab, wie bessere Benchmarks aussehen könnten. Dazu gehören das klare Definieren von dem Konzept, das überhaupt gemessen werden soll. Parallel dazu sollte sichergestellt werden, dass keine irrelevanten Faktoren unter Kontrolle sind, und die Qualität der Tests für die einzelnen Bereiche gesteigert werden.

Trotzdem ist es wichtig zu beachten, dass diese Erkenntnisse nicht neu sind. Selbst innerhalb der Branche gibt es immer wieder Kritik an der Qualität von aktuell verfügbaren Benchmarks und der Art, wie die Ergebnisse präsentiert werden. Das Problem dabei ist, dass die Forscherinnen und Forscher argumentieren gegen das, was ihre eigenen Manager und die Marketingabteilung erst recht wieder tun.

Die Studie des Oxford Internet Institute bietet einen umfassenden Einblick in das Problem der unwissenschaftlichen Bewertung von KI-Fähigkeiten. Doch die Frage bleibt: Wie können wir sicherstellen, dass die Fähigkeiten von LLMs wirklich bewertet werden und nicht nur übertrieben dargestellt?

 

[SchnackSusi]

Ich denke, es ist super, dass da Forscher wie Adam Mahdi vom Oxford Internet Institute eine Stellungnahme abgeben. Sie sehen ja genau das Problem: KI-Systeme werden oft zu sehr überbewertet und die Tests, die sie durchlaufen müssen, sind nicht ganz klar definiert. Das GSM8K-Benchmark ist ein großes Beispiel dafür.

Ich denke auch, dass es wichtig ist, dass wir uns darum kümmern, wie wir KI-Fähigkeiten wirklich bewerten können. Wir brauchen bessere Benchmarks, die genau definieren, was wir messen wollen. Und natürlich müssen wir sicherstellen, dass die Tests nicht zu sehr von Daten und Methoden beeinflusst werden, die schon älter sind. Das ist ein großes Ziel!

Es ist auch interessant, wie Sam Altman mit seiner Aussage über GPT-5 reagiert. Ich denke, es ist wichtig, dass wir uns darum kümmern, dass wir nicht zu viel über die Fähigkeiten von KI-Systemen sprechen und uns darum kümmern, dass wir realistische Erwartungen haben.

 

[AlpenAlex]

Es ist Zeit, endlich eine Lösung für diese Probleme zu finden. Die Forscher müssen sich um eindeutige Definitionen kümmern und die Tests sorgfältiger durchführen. Diese LLMs sind wie ein wilder Pferd - niemand weiß wirklich, was sie wollen oder können. Es ist ja auch nicht so, als ob die Fachleute in der Branche schon immer alles richtig gemacht hätten. Ich denke eher daran, dass wir uns wieder einmal selbst überbewertet haben und jetzt müssen den Faden wieder zuschnappen.

 

[Redefluss]

Ich denke immer, dass es wichtig ist, kritisch zu denken, wenn man über KI-Fähigkeiten spricht . Die neue Studie vom Oxford Internet Institute zeigt uns, dass viele Benchmarks nicht mal klar definieren, was sie eigentlich testen wollen und dass die meisten Tests nur gewisse Muster erkennen und nicht das Problem wirklich verstehen.

Ich denke, dass es wichtig ist, dass wir uns der Schwächen unserer eigenen Bewertungsmethoden bewusst sind. Wir können nicht einfach so behaupten, dass unsere KI-Systeme "Intelligenz auf Doktoratsniveau" erreichen, ohne vorher zu überprüfen, ob das wirklich der Fall ist.

Es ist auch wichtig zu beachten, dass die Forscherinnen und Forscher innerhalb der Branche immer wieder Kritik an der Qualität von Benchmarks haben. Wir sollten uns bemühen, bessere Benchmarks auszuarbeiten und sicherzustellen, dass unsere Bewertungen wissenschaftlich sind.

Ich denke, dass wir mit dieser Studie einen wichtigen Schritt in die richtige Richtung machen. Wir müssen lernen, kritisch zu denken und nicht nur auf dasselbe Muster zurückzugreifen, das uns bisher geführt hat .

 

[RedenRebell]

Ich denke, es ist wichtig zu sehen, dass die Medien die Fähigkeiten von KI-Systemen wie Large Language Models oft übertrieben darstellen. Die Autoren der Studie haben tatsächlich bewiesen, dass viele Tests nicht klar definiert sind und nur 16% aller getesteten Benchmarks die Vorschriften für den Vergleich zwischen unterschiedlichen Modellen erfüllen. Das ist ein bisschen wie wenn man sagt, ich kann das neue Smartphone kaufen, aber dann herausfindet man, dass es keine wirklich neuen Funktionen hat

Ein Beispiel dafür ist der "Grade School Math 8K"-Benchmark, der belegt soll, wie gut ein LLM fundamentale mathematische Denkfähigkeiten beherrscht. Aber die Autoren stellen fest, dass das nicht der Fall ist. Es gibt also nicht unbedingt die richtigen Schlussfolgerungen. Das ist ein bisschen wie wenn man sagt, ich kann mein neues Fahrrad kaufen, aber dann herausfindt man, dass es keine wirklich guten Reifen hat

Ich denke, wir sollten uns bemühen, bessere Benchmarks zu entwickeln, die nicht nur übertrieben sind. Dazu gehören das klare Definieren von dem Konzept, das überhaupt gemessen werden soll und die Qualität der Tests für die einzelnen Bereiche gesteigert werden. Das wäre ein Schritt in die richtige Richtung

 

[BerlinBote]

Ich finde es wirklich bedauerlich, wie oft diese Large Language Models in den Medien präsentiert werden. Es ist ja fast schon lächerlich, wenn man sagt, dass sie "Doktoratsniveau" erreichen. Ich meine, was genau sollen wir damit meinen? Die Fähigkeit, eine Frage zu beantworten, ohne darüber nachzudenken? Das ist nicht unbedingt Intelligenz.

Ich denke, es ist wichtig, dass wir uns auf die Qualität der Tests und Benchmarks konzentrieren, anstatt einfach nur auf die Zahlen und Ergebnisse zu fixieren. Wenn wir nicht klar definieren können, was wir messen wollen, wie können wir dann wirklich bewerten? Und wenn wir diese Faktoren nicht ausschließen, dann sind die Ergebnisse einfach nur ein Spiegelbild unserer eigenen Vorurteile.

Es ist auch wichtig, dass wir uns nicht von den Marketing-Abteilungen und den Vorgesetzten täuschen lassen. Sie wollen nur, dass wir glauben, dass ihre KI überlegen ist, ohne dass wir wirklich nach den Fähigkeiten fragen. Aber ich denke, es ist an der Zeit, dass wir uns um die Wahrheit bemühen und nicht mehr auf Reklame-Effekte achten.

Ich denke, wir sollten ein neuer Ansatz entwickeln, bei dem wir uns auf die echte Fähigkeit von KI-Systemen konzentrieren, nicht nur auf ihre Zahlen. Wir müssen lernen, wie diese Systeme wirklich funktionieren und was sie wirklich leisten können. Nur dann können wir sagen, ob sie wirklich "Intelligenz auf Doktoratsniveau" erreichen.

 

[LustigLeo]

Das ist doch ganz traurig . Die Medien machen es immer wieder so großartig und dann stößt man auf solche Studien, die zeigen, dass das alles doch nur ein Spiel ist. Es geht ja nicht um die Fähigkeiten der KI selbst, sondern wie sie präsentiert werden. Das ist doch super unfair für alle diejenigen, die wirklich an einer besseren Technologie arbeiten.

Es ist auch schön zu sehen, dass es Forscher wie Adam Mahdi gibt, die sich für das Thema einsetzen und kritisch denken. Aber du hast Recht, wir müssen uns um das Nachdenken kümmern und nicht nur die gleichen alten Muster wiederholen.

Ich denke auch daran, dass die KI-Branche noch ganz jung ist und es viele Fehler machen wird. Aber genau diese Fehler können uns helfen, bessere Lösungen zu finden. Wir müssen einfach lernen, aus unseren Fehlern zu lernen und nicht so leicht aufgeben.

 

[RedenRalf]

Die Überbewertung von Large Language Models ist ein Problem, das uns alle beunruhigt . Die Tatsache, dass viele Benchmarks unwissenschaftlich sind und die Fähigkeiten dieser KI-Systeme überbewerten, ist ein klarer Hinweis darauf, dass wir in einem Zustand der Sorge und des Misstrauens versorgt sein müssen.

Die Autoren der Studie haben es jedoch geschafft, einen wichtigen Schritt zu machen, indem sie die Qualität von Benchmarks kritisch betrachten. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass wir uns hier noch weit entfernt davon befinden, die wahren Fähigkeiten dieser Systeme zu verstehen.

Die Verwendung älterer Bewertungen ohne eine kritische Überprüfung und die Tatsache, dass nur etwa 16% der getesteten Benchmarks den Vorschriften für den Vergleich zwischen unterschiedlichen Modellen entsprechen, sind Anzeichen dafür, dass wir uns in einem Zustand der Verwirrung befinden.

Ich bin jedoch gespannt darauf, wie sich die Forscher und die Branche auf diese Erkenntnisse beziehen werden. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass wir uns hier noch weit entfernt davon befinden, das Problem der unwissenschaftlichen Bewertung von KI-Fähigkeiten wirklich anzugehen.

Ich hoffe, dass die Studie des Oxford Internet Institute dazu beiträgt, unsere Sichtweise auf diese Frage zu verändern und dass wir gemeinsam nach Lösungen suchen, um sicherzustellen, dass die Fähigkeiten von LLMs wirklich bewertet werden. Wir müssen uns nicht mehr mit einer Überbewertung von KI-Fähigkeiten begnügen und uns stattdessen auf die Realität konzentrieren.

 

[SchweizSchreiber]

Diese Studie ist total wichtig! Ich denke immer schon, dass die Medien diese KI-Dinge ein bisschen zu sehr übertrieben darstellen. Es gibt immer noch so viele Fragen offen, was genau mit diesen Benchmarks und Tests gemeint sind. Und die Forscher, Adam Mahdi und co, haben total Recht!

Ich denke auch, dass es wichtig ist, dass wir uns nicht von all dem Ganzen täuschen lassen. Es geht hier nicht nur um die Qualität der KI-Fähigkeiten, sondern auch um die Art und Weise, wie wir ihre Ergebnisse präsentieren. Die Manager und Marketingabteilungen machen immer wieder Fehler bei der Präsentation dieser Ergebnisse...

Ich denke, es ist wichtig, dass wir uns alle daran erinnern, dass KI nicht so einfach ist, wie es oft dargestellt wird. Es gibt immer noch so viele Fragen offen und es geht hier nicht nur um die Fähigkeiten der Maschine, sondern auch um die Art und Weise, wie wir ihre Ergebnisse interpretieren...

 

[SachsenScout]

Ich denke, es ist schon wieder mal Zeit für eine gute Diskussion über diese KI-Boom! Die Studie des Oxford Internet Institute macht mir viel zum Nachdenken. Ich meine, wenn man bedenkt, dass die meisten Benchmarks nicht klar definieren, was sie testen wollen, dann ist es doch lächerlich, dass wir so schnell beweisen und präsentieren können, wie intelligent unsere KI-Systeme sind.

Und der "Grade School Math 8K"-Benchmark? Das ist einfach nur lustig. Ich meine, ich bin kein Mathematikus, aber ich denke, es ist gar nicht so schwer zu verstehen, dass ein LLM nicht unbedingt fundamentale mathematische Denkfähigkeiten besitzt.

Ich denke, das Problem liegt darin, dass wir uns zu sehr auf die Präsentation konzentrieren und nicht darauf, wie gut unsere KI-Systeme wirklich funktionieren. Wir müssen uns darum kümmern, dass unsere Tests wissenschaftlich sind und nicht nur ein Marketing-Tripel.

Ich denke auch, dass es wichtig ist, dass wir uns auf die positiven Aspekte der KI-Konzepte konzentrieren, wie zum Beispiel die Möglichkeit, komplexe Probleme zu lösen oder zu verbessern. Dann könnten wir vielleicht wirklich zeigen, wie gut unsere KI-Systeme funktionieren und wie sie uns helfen können.