งานวิจัยชี้จุดอ่อนของการประเมิน AI: เมื่อแบบทดสอบอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เราคิดว่าใช่
งานวิจัยจาก Oxford Internet Institute (OII) และพันธมิตรระดับโลกกว่า 42 คน เผยให้เห็นว่าการประเมินระบบ AI โดยเฉพาะโมเดลภาษาใหญ่ (LLMs) ยังขาดความแม่นยำทางวิทยาศาสตร์ และอาจทำให้เข้าใจผิดเกี่ยวกับความสามารถหรือความปลอดภัยของโมเดลเหล่านี้
งานวิจัยนี้ตรวจสอบ benchmark จำนวน 445 รายการที่ใช้วัดความสามารถของ AI และพบว่า:
มีเพียง 16% เท่านั้นที่ใช้สถิติในการเปรียบเทียบผลลัพธ์ หมายความว่าความแตกต่างที่รายงานอาจเกิดจากความบังเอิญ ไม่ใช่ความสามารถจริง
คำที่ใช้วัด เช่น “เหตุผล” หรือ “ไม่เป็นอันตราย” มักไม่มีคำนิยามชัดเจน ทำให้ไม่แน่ใจว่าแบบทดสอบวัดสิ่งที่ตั้งใจไว้จริงหรือไม่
ตัวอย่างที่ทำให้เข้าใจผิด เช่น:
โมเดลตอบคำถามถูกแต่พลาดเพราะจัดรูปแบบไม่ตรง
โมเดลทำโจทย์เลขง่ายๆ ได้ แต่เปลี่ยนคำถามนิดเดียวก็ตอบผิด
โมเดลสอบผ่านข้อสอบแพทย์ แต่ไม่ได้หมายความว่ามีความสามารถเท่าหมอจริงๆ
ข้อเสนอแนะจากทีมวิจัย
นักวิจัยเสนอแนวทาง 8 ข้อเพื่อปรับปรุง benchmark เช่น:
กำหนดนิยามให้ชัดเจน และควบคุมปัจจัยอื่นที่ไม่เกี่ยวข้อง
สร้างแบบทดสอบที่สะท้อนสถานการณ์จริง และครอบคลุมพฤติกรรมที่ต้องการวัด
ใช้สถิติและวิเคราะห์ข้อผิดพลาด เพื่อเข้าใจว่าทำไมโมเดลถึงล้มเหลว
ใช้ Construct Validity Checklist ที่พัฒนาโดยทีมวิจัย เพื่อช่วยนักพัฒนาและผู้กำกับดูแลประเมินความน่าเชื่อถือของ benchmark
สิ่งที่งานวิจัยค้นพบ
มีเพียง 16% ของ benchmark ที่ใช้สถิติในการเปรียบเทียบ
คำที่ใช้วัดความสามารถของ AI มักไม่มีนิยามชัดเจน
แบบทดสอบบางอย่างอาจวัด “การจัดรูปแบบ” มากกว่าความเข้าใจ
โมเดลอาจจำ pattern ได้ แต่ไม่เข้าใจจริง
การสอบผ่านไม่เท่ากับความสามารถในโลกจริง
ข้อเสนอแนะเพื่อการประเมินที่ดีขึ้น
กำหนดนิยามที่ชัดเจนและควบคุมปัจจัยแทรกซ้อน
ใช้สถานการณ์จริงในการออกแบบแบบทดสอบ
วิเคราะห์ข้อผิดพลาดและใช้สถิติอย่างเป็นระบบ
ใช้ Construct Validity Checklist เพื่อประเมิน benchmark
คำเตือนและข้อควรระวัง
การใช้ benchmark ที่ไม่มีความน่าเชื่อถือ อาจทำให้เข้าใจผิดเกี่ยวกับความปลอดภัยของ AI
การอ้างอิง benchmark ที่ไม่ผ่านการตรวจสอบ อาจส่งผลต่อการกำกับดูแลและนโยบาย
https://www.oii.ox.ac.uk/news-events/study-identifies-weaknesses-in-how-ai-systems-are-evaluated/
งานวิจัยจาก Oxford Internet Institute (OII) และพันธมิตรระดับโลกกว่า 42 คน เผยให้เห็นว่าการประเมินระบบ AI โดยเฉพาะโมเดลภาษาใหญ่ (LLMs) ยังขาดความแม่นยำทางวิทยาศาสตร์ และอาจทำให้เข้าใจผิดเกี่ยวกับความสามารถหรือความปลอดภัยของโมเดลเหล่านี้
งานวิจัยนี้ตรวจสอบ benchmark จำนวน 445 รายการที่ใช้วัดความสามารถของ AI และพบว่า:
มีเพียง 16% เท่านั้นที่ใช้สถิติในการเปรียบเทียบผลลัพธ์ หมายความว่าความแตกต่างที่รายงานอาจเกิดจากความบังเอิญ ไม่ใช่ความสามารถจริง
คำที่ใช้วัด เช่น “เหตุผล” หรือ “ไม่เป็นอันตราย” มักไม่มีคำนิยามชัดเจน ทำให้ไม่แน่ใจว่าแบบทดสอบวัดสิ่งที่ตั้งใจไว้จริงหรือไม่
ตัวอย่างที่ทำให้เข้าใจผิด เช่น:
โมเดลตอบคำถามถูกแต่พลาดเพราะจัดรูปแบบไม่ตรง
โมเดลทำโจทย์เลขง่ายๆ ได้ แต่เปลี่ยนคำถามนิดเดียวก็ตอบผิด
โมเดลสอบผ่านข้อสอบแพทย์ แต่ไม่ได้หมายความว่ามีความสามารถเท่าหมอจริงๆ
ข้อเสนอแนะจากทีมวิจัย
นักวิจัยเสนอแนวทาง 8 ข้อเพื่อปรับปรุง benchmark เช่น:
กำหนดนิยามให้ชัดเจน และควบคุมปัจจัยอื่นที่ไม่เกี่ยวข้อง
สร้างแบบทดสอบที่สะท้อนสถานการณ์จริง และครอบคลุมพฤติกรรมที่ต้องการวัด
ใช้สถิติและวิเคราะห์ข้อผิดพลาด เพื่อเข้าใจว่าทำไมโมเดลถึงล้มเหลว
ใช้ Construct Validity Checklist ที่พัฒนาโดยทีมวิจัย เพื่อช่วยนักพัฒนาและผู้กำกับดูแลประเมินความน่าเชื่อถือของ benchmark
สิ่งที่งานวิจัยค้นพบ
มีเพียง 16% ของ benchmark ที่ใช้สถิติในการเปรียบเทียบ
คำที่ใช้วัดความสามารถของ AI มักไม่มีนิยามชัดเจน
แบบทดสอบบางอย่างอาจวัด “การจัดรูปแบบ” มากกว่าความเข้าใจ
โมเดลอาจจำ pattern ได้ แต่ไม่เข้าใจจริง
การสอบผ่านไม่เท่ากับความสามารถในโลกจริง
ข้อเสนอแนะเพื่อการประเมินที่ดีขึ้น
กำหนดนิยามที่ชัดเจนและควบคุมปัจจัยแทรกซ้อน
ใช้สถานการณ์จริงในการออกแบบแบบทดสอบ
วิเคราะห์ข้อผิดพลาดและใช้สถิติอย่างเป็นระบบ
ใช้ Construct Validity Checklist เพื่อประเมิน benchmark
คำเตือนและข้อควรระวัง
การใช้ benchmark ที่ไม่มีความน่าเชื่อถือ อาจทำให้เข้าใจผิดเกี่ยวกับความปลอดภัยของ AI
การอ้างอิง benchmark ที่ไม่ผ่านการตรวจสอบ อาจส่งผลต่อการกำกับดูแลและนโยบาย
https://www.oii.ox.ac.uk/news-events/study-identifies-weaknesses-in-how-ai-systems-are-evaluated/
🧪 งานวิจัยชี้จุดอ่อนของการประเมิน AI: เมื่อแบบทดสอบอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เราคิดว่าใช่
งานวิจัยจาก Oxford Internet Institute (OII) และพันธมิตรระดับโลกกว่า 42 คน เผยให้เห็นว่าการประเมินระบบ AI โดยเฉพาะโมเดลภาษาใหญ่ (LLMs) ยังขาดความแม่นยำทางวิทยาศาสตร์ และอาจทำให้เข้าใจผิดเกี่ยวกับความสามารถหรือความปลอดภัยของโมเดลเหล่านี้
งานวิจัยนี้ตรวจสอบ benchmark จำนวน 445 รายการที่ใช้วัดความสามารถของ AI และพบว่า:
🔰 มีเพียง 16% เท่านั้นที่ใช้สถิติในการเปรียบเทียบผลลัพธ์ หมายความว่าความแตกต่างที่รายงานอาจเกิดจากความบังเอิญ ไม่ใช่ความสามารถจริง
🔰 คำที่ใช้วัด เช่น “เหตุผล” หรือ “ไม่เป็นอันตราย” มักไม่มีคำนิยามชัดเจน ทำให้ไม่แน่ใจว่าแบบทดสอบวัดสิ่งที่ตั้งใจไว้จริงหรือไม่
🔰 ตัวอย่างที่ทำให้เข้าใจผิด เช่น:
📍 โมเดลตอบคำถามถูกแต่พลาดเพราะจัดรูปแบบไม่ตรง
📍 โมเดลทำโจทย์เลขง่ายๆ ได้ แต่เปลี่ยนคำถามนิดเดียวก็ตอบผิด
📍 โมเดลสอบผ่านข้อสอบแพทย์ แต่ไม่ได้หมายความว่ามีความสามารถเท่าหมอจริงๆ
🧰 ข้อเสนอแนะจากทีมวิจัย
นักวิจัยเสนอแนวทาง 8 ข้อเพื่อปรับปรุง benchmark เช่น:
💠 กำหนดนิยามให้ชัดเจน และควบคุมปัจจัยอื่นที่ไม่เกี่ยวข้อง
💠 สร้างแบบทดสอบที่สะท้อนสถานการณ์จริง และครอบคลุมพฤติกรรมที่ต้องการวัด
💠 ใช้สถิติและวิเคราะห์ข้อผิดพลาด เพื่อเข้าใจว่าทำไมโมเดลถึงล้มเหลว
💠 ใช้ Construct Validity Checklist ที่พัฒนาโดยทีมวิจัย เพื่อช่วยนักพัฒนาและผู้กำกับดูแลประเมินความน่าเชื่อถือของ benchmark
✅ สิ่งที่งานวิจัยค้นพบ
➡️ มีเพียง 16% ของ benchmark ที่ใช้สถิติในการเปรียบเทียบ
➡️ คำที่ใช้วัดความสามารถของ AI มักไม่มีนิยามชัดเจน
➡️ แบบทดสอบบางอย่างอาจวัด “การจัดรูปแบบ” มากกว่าความเข้าใจ
➡️ โมเดลอาจจำ pattern ได้ แต่ไม่เข้าใจจริง
➡️ การสอบผ่านไม่เท่ากับความสามารถในโลกจริง
✅ ข้อเสนอแนะเพื่อการประเมินที่ดีขึ้น
➡️ กำหนดนิยามที่ชัดเจนและควบคุมปัจจัยแทรกซ้อน
➡️ ใช้สถานการณ์จริงในการออกแบบแบบทดสอบ
➡️ วิเคราะห์ข้อผิดพลาดและใช้สถิติอย่างเป็นระบบ
➡️ ใช้ Construct Validity Checklist เพื่อประเมิน benchmark
‼️ คำเตือนและข้อควรระวัง
⛔ การใช้ benchmark ที่ไม่มีความน่าเชื่อถือ อาจทำให้เข้าใจผิดเกี่ยวกับความปลอดภัยของ AI
⛔ การอ้างอิง benchmark ที่ไม่ผ่านการตรวจสอบ อาจส่งผลต่อการกำกับดูแลและนโยบาย
https://www.oii.ox.ac.uk/news-events/study-identifies-weaknesses-in-how-ai-systems-are-evaluated/
0 ความคิดเห็น
0 การแบ่งปัน
27 มุมมอง
0 รีวิว