Je xAI Ilidanganya Kuhusu Alama za Grok 3

Utata Kuhusu Alama za Grok 3

Hivi karibuni, mfanyakazi mmoja katika kampuni ya OpenAI alitoa tuhuma dhidi ya xAI, kampuni ya akili bandia (AI) inayoongozwa na Elon Musk. Madai yenyewe? Kwamba xAI iliwasilisha matokeo ya alama za upimaji zilizopotosha kwa mfumo wake mpya kabisa wa AI, Grok 3. Hili lilizua mjadala mkali, huku mmoja wa waanzilishi wenza wa xAI, Igor Babushkin, akitetea msimamo wa kampuni hiyo kwa nguvu zote.

Ukweli wa hali halisi, kama ilivyo kawaida, unapatikana katika eneo lenye utata zaidi.

Katika chapisho la blogu, xAI ilionyesha grafu inayoonyesha utendaji wa Grok 3 kwenye AIME 2025. Haya ni maswali magumu ya hisabati yaliyotokana na mtihani wa hivi karibuni wa mwaliko wa hisabati. Ingawa baadhi ya wataalamu wameweka shaka juu ya uhalali wa AIME kama kipimo dhahiri cha AI, mtihani huu, pamoja na matoleo yake ya awali, bado ni zana inayotumika sana kutathmini uwezo wa mfumo katika hisabati.

Kufafanua Grafu ya xAI

Grafu iliyowasilishwa na xAI ilionyesha aina mbili za Grok 3 – Grok 3 Reasoning Beta na Grok 3 mini Reasoning – zikionekana kuushinda mfumo bora zaidi wa OpenAI unaopatikana, o3-mini-high, kwenye AIME 2025. Hata hivyo, wafanyakazi wa OpenAI walijibu haraka kwenye mitandao ya kijamii, wakibainisha upungufu mkubwa: grafu ya xAI haikujumuisha alama ya o3-mini-high ya AIME 2025 katika “cons@64.”

“cons@64” ni nini hasa? Ni ufupisho wa “consensus@64,” njia ambayo kimsingi inaupa mfumo majaribio 64 ya kutatua kila swali katika kipimo. Majibu yanayotolewa mara nyingi zaidi ndiyo huchaguliwa kama majibu ya mwisho. Kama mtu anavyoweza kutarajia, cons@64 mara nyingi huongeza sana alama za kipimo cha mfumo. Kuiondoa kwenye grafu ya ulinganisho kunaweza kuleta hisia kwamba mfumo mmoja unazidi mwingine, wakati, kwa kweli, huenda isiwe hivyo.

Madai ya “AI Mwerevu Zaidi Duniani”

Tunapozingatia alama za AIME 2025 katika “@1” – inayoashiria alama ya kwanza ambayo mifumo ilipata kwenye kipimo – Grok 3 Reasoning Beta na Grok 3 mini Reasoning zote zinaanguka chini ya alama ya o3-mini-high. Zaidi ya hayo, Grok 3 Reasoning Beta inafuatia kwa karibu sana nyuma ya mfumo wa o1 wa OpenAI uliowekwa kwenye kompyuta ya “wastani”. Licha ya matokeo haya, xAI inatangaza kikamilifu Grok 3 kama “AI mwerevu zaidi duniani.”

Babushkin, akitumia mitandao ya kijamii, alijibu kwamba OpenAI, hapo awali, ilichapisha chati za alama za upimaji zinazopotosha vile vile. Hata hivyo, chati hizo zilitumika kulinganisha utendaji wa mifumo ya OpenAI yenyewe. Mwangalizi asiye na upendeleo katika mjadala huu aliunda grafu “sahihi” zaidi, inayoonyesha karibu utendaji wa kila mfumo katika cons@64.

Kipimo Kilichopotea: Gharama ya Kikompyuta

Mtafiti wa AI Nathan Lambert aliangazia jambo muhimu: kipimo muhimu zaidi kinabaki kuwa siri. Hii ni gharama ya kikompyuta (na kifedha) inayoingiwa na kila mfumo ili kufikia alama yake bora. Hii inasisitiza suala la msingi na vipimo vingi vya AI – vinafichua kidogo sana kuhusu mapungufu ya mfumo, au kwa jambo hilo, uwezo wake.

Mjadala kuhusu alama za Grok 3 unaangazia suala pana ndani ya jumuiya ya AI: hitaji la uwazi zaidi na usanifishaji katika jinsi mifumo ya AI inavyotathminiwa na kulinganishwa.

Kuchunguza Kwa Kina Upimaji wa AI

Utata unaozunguka uwasilishaji wa xAI wa utendaji wa Grok 3 unazua maswali kadhaa muhimu kuhusu asili ya upimaji wa AI yenyewe. Ni nini kinachounda kipimo kizuri? Matokeo yanapaswa kuwasilishwaje ili kuepuka tafsiri potofu? Na ni nini mapungufu ya kutegemea tu alama za vipimo ili kutathmini uwezo wa mifumo ya AI?

Madhumuni ya Vipimo:

Vipimo, kinadharia, hutumika kama njia sanifu ya kupima na kulinganisha utendaji wa mifumo tofauti ya AI kwenye kazi maalum. Vinatoa kipimo cha kawaida, kinachoruhusu watafiti na watengenezaji kufuatilia maendeleo, kutambua uwezo na udhaifu, na hatimaye kuendesha uvumbuzi. Hata hivyo, ufanisi wa kipimo unategemea mambo kadhaa:

• Umuhimu: Je, kipimo kinaakisi kwa usahihi kazi na changamoto za ulimwengu halisi?
• Ukamilifu: Je, kipimo kinashughulikia uwezo mbalimbali unaohusiana na matumizi yaliyokusudiwa ya mfumo wa AI?
• Usawa: Je, kipimo kimeundwa na kusimamiwa kwa njia inayopunguza upendeleo na kuhakikisha ulinganisho wa haki?
• Uzalishaji Upya: Je, matokeo ya kipimo yanaweza kuigwa mara kwa mara na watafiti huru?

Changamoto za Upimaji wa AI:

Licha ya madhumuni yao yaliyokusudiwa, vipimo vya AI mara nyingi hukumbwa na changamoto:

• Kuzoeleka Kupita Kiasi (Overfitting): Mifumo inaweza kufunzwa mahususi ili kufanya vyema kwenye vipimo fulani, bila lazima kupata akili ya kweli au uwezo wa jumla. Hali hii, inayojulikana kama “overfitting,” inaweza kusababisha alama zilizopandishwa ambazo haziwakilishi utendaji wa ulimwengu halisi.
• Ukosefu wa Usanifishaji: Kuenea kwa vipimo tofauti, kila kimoja kikiwa na mbinu na mfumo wake wa bao, hufanya iwe vigumu kulinganisha matokeo katika mifumo na maabara za utafiti.
• Kuchezea Mfumo: Kama utata wa xAI unavyoonyesha, kuna majaribu kwa makampuni kuchagua kuwasilisha matokeo ya vipimo kwa njia inayopendelea mifumo yao wenyewe, na hivyo kupotosha umma na kuzuia tathmini ya haki.
• Wigo Mdogo: Vipimo mara nyingi huzingatia kazi finyu, zilizoainishwa vyema, na kushindwa kunasa utata kamili na tofauti za akili ya binadamu. Huenda zisitoshe kutathmini vipengele kama ubunifu, mantiki ya kawaida, au uwezo wa kubadilika kwa hali mpya.

Haja ya Uwazi na Tathmini ya Jumla

Tukio la Grok 3 linasisitiza haja muhimu ya uwazi zaidi na mbinu kamili zaidi ya kutathmini mifumo ya AI. Kutegemea tu alama moja ya kipimo, hasa ile iliyowasilishwa bila muktadha kamili, kunaweza kupotosha sana.

Kwenda Zaidi ya Vipimo:

Ingawa vipimo vinaweza kuwa zana muhimu, havipaswi kuwa kigezo pekee cha uwezo wa mfumo wa AI. Tathmini ya kina zaidi inapaswa kuzingatia:

• Utendaji wa Ulimwengu Halisi: Mfumo unafanyaje kazi katika matumizi na matukio ya vitendo?
• Uchambuzi wa Kiubora: Tathmini ya kitaalamu ya matokeo ya mfumo, kutathmini vipengele kama vile mshikamano, ubunifu, na uwezo wa kufikiri.
• Mazingatio ya Kimaadili: Je, mfumo unaonyesha upendeleo au kutoa maudhui yenye madhara?
• Ufafanuzi: Je, mchakato wa kufanya maamuzi wa mfumo unaweza kueleweka na kufasiriwa?
• Ustahimilivu: Mfumo unashughulikiaje pembejeo zenye kelele au zisizotarajiwa?

Kukuza Uwazi:

Maabara za AI zinapaswa kujitahidi kwa uwazi zaidi katika mbinu zao za upimaji. Hii inajumuisha:

• Kufafanua Wazi Mbinu: Kutoa maelezo ya kina kuhusu usanidi wa kipimo, ikiwa ni pamoja na hifadhidata mahususi iliyotumika, vipimo vya tathmini, na hatua zozote za awali za usindikaji.
• Kuripoti Matokeo Kamili: Kuwasilisha alama zote zinazohusika, ikiwa ni pamoja na zile zilizopatikana kwa kutumia usanidi au mbinu tofauti (kama cons@64).
• Kufichua Gharama ya Kikompyuta: Kufichua rasilimali za kikompyuta zinazohitajika ili kufikia matokeo yaliyoripotiwa.
• Kufungua Vyanzo vya Vipimo: Kufanya hifadhidata za vipimo na zana za tathmini zipatikane kwa umma ili kuwezesha uthibitisho na ulinganisho huru.

Utafutaji wa akili bandia ni uwanja mgumu na unaoendelea kwa kasi. Vipimo, ingawa si kamilifu, vina jukumu katika kupima maendeleo. Hata hivyo, ni muhimu kutambua mapungufu yao na kujitahidi kwa mbinu ya kina zaidi na ya uwazi ya kutathmini mifumo ya AI. Lengo kuu linapaswa kuwa kuendeleza mifumo ya AI ambayo si tu yenye nguvu bali pia ya kuaminika, ya kimaadili, na yenye manufaa kwa jamii. Mkazo lazima ubadilike kutoka kwa kufukuza tu alama za juu za vipimo hadi kujenga AI ambayo inaelewa kweli na kuingiliana na ulimwengu kwa njia ya maana.