Desde su lanzamiento en noviembre de 2024, SWE-Bench ha dominado el escenario de evaluación de modelos de IA, pero ha surgido una creciente preocupación sobre su efectividad. Este benchmark, diseñado para medir habilidades de codificación utilizando más de 2,000 problemas de programación de proyectos en Python en GitHub, ha capturado la atención de gigantes como OpenAI y Google. A pesar de su popularidad, muchos expertos advierten que su metodología ha llevado a manipulaciones que no reflejan fielmente la capacidad real de los modelos evaluados.
Los investigadores han notado que algunos de los modelos de alto puntaje en SWE-Bench son, de hecho, adaptaciones que se ajustan estrictamente a las especificaciones del benchmark, lo que da lugar a un fenómeno conocido como ‘gilded performance’. Esto ha provocado un intenso debate, ya que los modelos parecen sobresalir en una tarea específica pero fallan en otras, lo que cuestiona su validez general. La búsqueda de posiciones más altas en las tablas de clasificación ha llevado a los desarrolladores a crear soluciones que pueden no ser representativas de sus capacidades en aplicaciones del mundo real.
En medio de un llamado por cambios, muchos expertos abogan por un enfoque más riguroso inspirado en las ciencias sociales, que prioriza la validez de las pruebas sobre la simple puntuación. Esta nueva perspectiva propone descomponer las habilidades evaluadas en subcompetencias más definidas y asegurar que las pruebas reflejen verdaderamente lo que dicen medir. Con el aumento de la presión para demostrar la inteligencia general artificial, se hace imperativo que la industria reevalúe sus métodos de evaluación para fomentar desarrollos más significativos y aplicables en el futuro.
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