La evaluación de modelos de inteligencia artificial (IA) ha sido históricamente guiada por benchmarks, como SWE-Bench, que mide las habilidades de codificación. Sin embargo, estos sistemas de evaluación están cada vez más distanciados de medir capacidades reales, llevando a que los desarrolladores adapten sus modelos para maximizar puntajes en lugar de mejorar la efectividad general. Este fenómeno ha generado un creciente debate sobre la validez de los benchmarks actuales, y expertos sugieren que puede ser hora de replantear cómo se mide el éxito en inteligencia artificial.
Investigadores advierten que los benchmarks, como la famosa prueba de ImageNet, ya no son lo que solían ser. En lugar de proporcionar una evaluación precisa de la capacidad de un modelo, muchos de estos sistemas permiten la manipulación, haciendo que los resultados sean engañosos y generando una crisis de evaluación en la industria de la IA. Una nueva corriente académica promueve una evaluación más específica y rigurosa, inspirándose en métodos de las ciencias sociales que priorizan la validez en pruebas y métricas, en lugar de seguir confiando en indicadores generales.
Esta revalorización está llevando a la creación de proyectos como BetterBench, que busca calificar benchmarks en función de su capacidad de medir lo que prometen. La idea es hacer una ruptura estructural en cómo se definen y evalúan las capacidades de los modelos de IA, proporcionando así un camino más claro y confiable hacia una inteligencia artificial verdaderamente capaz. La industria parece estar en un punto de inflexión, donde la búsqueda de inteligencia general artificial se debe equilibrar con una evaluación más práctica y concreta.
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