La evaluación de los modelos de inteligencia artificial a través de benchmarks como SWE-Bench ha adquirido gran relevancia en el sector. Desde su lanzamiento, ha conseguido medir las habilidades de programación de modelos de IA utilizando una colección de problemas reales extraídos de proyectos en GitHub. Sin embargo, este sistema ha comenzado a generar preocupaciones sobre su validez, ya que los participantes perjudican la representación auténtica de las capacidades de los modelos al adaptarse demasiado a los parámetros del benchmark.
Investigadores sostienen que la crisis de evaluación en IA se debe a que las métricas utilizadas se están alejando de la medición real de las capacidades de los modelos. A pesar de la relevancia de benchmarks como SWE-Bench, la industria todavía enfrenta desafíos relacionados con la transparencia y la pertinencia de las métricas, lo que genera un dilema sobre cómo avanzar y establecer métodos más confiables. La necesidad de reconectar los benchmarks a tareas específicas podría ser la clave para mejorar esta situación.
Un grupo creciente de académicos está abogando por un enfoque que priorice la validez en la evaluación de modelos de IA, inspirado por métodos de las ciencias sociales. Este enfoque propone definir claramente lo que se desea medir y establecer criterios que permitan evaluar las capacidades individuales de los modelos de forma más precisa. Aunque todavía se enfrenta a resistencia en la industria, esta perspectiva podría redefine la forma en que medimos el progreso en inteligencia artificial hacia un futuro más claro y confiable.
Leave a Reply