Desde el lanzamiento de SWE-Bench en noviembre de 2024, los benchmarks de inteligencia artificial han sido objeto de un intenso debate. Aunque SWE-Bench se ha convertido en un estándar para evaluar habilidades de programación, su efectividad se ha puesto en duda. Investigadores han señalado que muchos modelos están siendo diseñados para obtener puntuaciones altas en este tipo de pruebas, en lugar de demostrar verdaderas capacidades de programación, lo que nos lleva a cuestionar la validez de estos benchmarks.
La crítica principal radica en que los modelos que puntúan alto en benchmarks específicos pueden fracasar en situaciones del mundo real, lo que da lugar a la creación de lo que se llama un ‘modelo dorado’: brillante por fuera, pero frágil en su rendimiento práctico. La comunidad académica aboga por una revisión completa de cómo se evalúa la inteligencia artificial, sugiriendo que los benchmarks deberían enfocarse en tareas concretas más que en conceptos difusos como ‘razonamiento’ o ‘conocimiento científico’.
Un nuevo enfoque que surge de esta crisis de evaluación se inspira en las ciencias sociales, buscando definir claramente lo que cada benchmark mide y cómo se relaciona con habilidades específicas. Este cambio podría mejorar la manera en que los desarrolladores de inteligencia artificial representan sus capacidades y, en última instancia, guiar el desarrollo hacia un futuro donde los benchmarks sean más efectivos y auténticos.
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