Anthropic ｜AI系统评估挑战

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《 Challenges in evaluating AI systems》

1. 多项选择题评估存在已知问题，如模型可能提前看到题目、评估实现不一致、题目本身可能有误。
2. 测量社会性偏见更加困难，需要谨慎地定义、计算和解释偏差分数。
3. 第三方评估框架如BIG-bench需要大量工程工作来实施，选择代表性任务也非常困难。
4. 人工评估存在主观性，不同评估人员的创造力、动机等会影响结果。还需平衡有用性和无害性。
5. 在国家安全相关领域的红队评估非常具有挑战性，需要专业知识、标准化流程、法律保障措施等。
6. 使用模型生成的评估存在模型本身的偏见等隐患。
7. 第三方安全审计需要在保持客观性的同时，也利用内部专业知识更好地执行。
8. 政策制定者需要增加评估的研究和资金支持，并给予法律保护措施，以推进AI系统评估的发展。

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