వివాదంపై ఒక నిశిత పరిశీలన
ఇటీవల, ఓపెన్‌ఏఐలోని ఒక ఉద్యోగి ఎలాన్ మస్క్ యొక్క AI వెంచర్ అయిన xAIపై ఒక ఆరోపణ చేశారు. ఆరోపణ ఏమిటి? xAI తన తాజా AI మోడల్, గ్రోక్ 3 కోసం తప్పుదారి పట్టించే బెంచ్‌మార్క్ ఫలితాలను చూపిందని. ఇది చర్చకు దారితీసింది, xAI సహ వ్యవస్థాపకులలో ఒకరైన ఇగోర్ బాబుష్కిన్, కంపెనీ స్థానాన్ని సమర్థిస్తూ గట్టిగా మాట్లాడారు.
పరిస్థితి యొక్క వాస్తవికత, తరచుగా జరిగే విధంగా, మరింత సూక్ష్మమైన మధ్యస్థ మైదానంలో ఉంది.
ఒక బ్లాగ్ పోస్ట్‌లో, xAI AIME 2025లో గ్రోక్ 3 యొక్క పనితీరును చూపించే గ్రాఫ్‌ను ప్రదర్శించింది. ఇది ఇటీవల జరిగిన ఆహ్వాన గణిత పరీక్ష నుండి పొందిన డిమాండ్ ఉన్న గణిత సమస్యల సమితి. కొంతమంది నిపుణులు AIMEని ఖచ్చితమైన AI బెంచ్‌మార్క్‌గా చెల్లుబాటు కావడంపై సందేహం వ్యక్తం చేసినప్పటికీ, ఇది పాత వెర్షన్‌లతో పాటు, మోడల్ యొక్క గణిత సామర్థ్యాన్ని అంచనా వేయడానికి సాధారణంగా ఉపయోగించే సాధనంగా మిగిలిపోయింది.
xAI గ్రాఫ్‌ను డీకోడింగ్ చేయడం
xAI సమర్పించిన గ్రాఫ్ గ్రోక్ 3 యొక్క రెండు వేరియేషన్‌లను ప్రదర్శించింది - గ్రోక్ 3 రీజనింగ్ బీటా మరియు గ్రోక్ 3 మినీ రీజనింగ్ - ఇవి AIME 2025లో ఓపెన్‌ఏఐ యొక్క అత్యుత్తమ పనితీరు కనబరుస్తున్న అందుబాటులో ఉన్న మోడల్ o3-మినీ-హైని అధిగమించినట్లు కనిపిస్తోంది. అయితే, ఓపెన్‌ఏఐ ఉద్యోగులు సోషల్ మీడియాలో త్వరగా స్పందించారు, ఒక ముఖ్యమైన విషయాన్ని ఎత్తి చూపారు: xAI గ్రాఫ్‌లో o3-మినీ-హై యొక్క AIME 2025 స్కోరు “cons@64” వద్ద చేర్చలేదు.
“cons@64” అంటే ఏమిటి? ఇది “consensus@64”కి సంక్షిప్తీకరణ, ఇది బెంచ్‌మార్క్‌లోని ప్రతి సమస్యను పరిష్కరించడానికి మోడల్‌కు 64 ప్రయత్నాలను ఇస్తుంది. ఎక్కువగా ఉత్పత్తి చేయబడిన సమాధానాలు తుది సమాధానాలుగా ఎంపిక చేయబడతాయి. ఊహించిన విధంగానే, cons@64 తరచుగా మోడల్ యొక్క బెంచ్‌మార్క్ స్కోర్‌లను గణనీయంగా పెంచుతుంది. పోలిక గ్రాఫ్ నుండి దీన్ని మినహాయించడం వలన ఒక మోడల్ మరొకదానిని అధిగమించినట్లు భ్రమ కలిగించవచ్చు, వాస్తవానికి అలా జరగకపోవచ్చు.
“ప్రపంచంలోనే అత్యంత తెలివైన AI” క్లెయిమ్
AIME 2025 స్కోర్‌లను “@1” వద్ద పరిగణించినప్పుడు - బెంచ్‌మార్క్‌లో మోడల్‌లు సాధించిన మొదటి స్కోర్‌ను సూచిస్తుంది - గ్రోక్ 3 రీజనింగ్ బీటా మరియు గ్రోక్ 3 మినీ రీజనింగ్ రెండూ o3-మినీ-హై స్కోరు కంటే తక్కువగా ఉన్నాయి. అంతేకాకుండా, గ్రోక్ 3 రీజనింగ్ బీటా ఓపెన్‌ఏఐ యొక్క o1 మోడల్ “మీడియం” కంప్యూటింగ్‌కు సెట్ చేయబడిన దాని కంటే కొద్దిగా వెనుకబడి ఉంది. ఈ ఫలితాలు ఉన్నప్పటికీ, xAI గ్రోక్ 3ని “ప్రపంచంలోనే అత్యంత తెలివైన AI”గా ప్రచారం చేస్తోంది.
బాబుష్కిన్, సోషల్ మీడియాలో, ఓపెన్‌ఏఐ గతంలో ఇలాంటి తప్పుదారి పట్టించే బెంచ్‌మార్క్ చార్ట్‌లను ప్రచురించిందని వాదించారు. అయితే, ఆ చార్ట్‌లు ఓపెన్‌ఏఐ యొక్క సొంత మోడళ్ల పనితీరును పోల్చడానికి ఉపయోగించబడ్డాయి. చర్చలో మరింత నిష్పాక్షికంగా వ్యవహరించిన ఒకరు, దాదాపు ప్రతి మోడల్ యొక్క పనితీరును cons@64 వద్ద ప్రదర్శిస్తూ మరింత “ఖచ్చితమైన” గ్రాఫ్‌ను సృష్టించారు.
తప్పిపోయిన కొలమానం: గణన వ్యయం
AI పరిశోధకుడు నాథన్ లాంబెర్ట్ ఒక క్లిష్టమైన విషయాన్ని ఎత్తి చూపారు: అత్యంత కీలకమైన కొలమానం రహస్యంగా మిగిలిపోయింది. ఇది ప్రతి మోడల్ తన ఉత్తమ స్కోర్‌ను సాధించడానికి అయ్యే గణన (మరియు ఆర్థిక) వ్యయం. ఇది చాలా AI బెంచ్‌మార్క్‌లతో ఉన్న ప్రాథమిక సమస్యను తెలియజేస్తుంది - అవి మోడల్ యొక్క పరిమితుల గురించి లేదా దాని బలాలు గురించి చాలా తక్కువగా వెల్లడిస్తాయి.
గ్రోక్ 3 యొక్క బెంచ్‌మార్క్‌లపై చర్చ AI కమ్యూనిటీలో విస్తృత సమస్యను హైలైట్ చేస్తుంది: AI మోడల్‌లను ఎలా విశ్లేషించాలి మరియు పోల్చాలి అనే విషయంలో మరింత పారదర్శకత మరియు ప్రమాణీకరణ అవసరం.
AI బెంచ్‌మార్కింగ్‌లోకి లోతుగా వెళ్లడం
గ్రోక్ 3 పనితీరును xAI ప్రదర్శించడం చుట్టూ ఉన్న వివాదం AI బెంచ్‌మార్కింగ్ స్వభావం గురించి అనేక ముఖ్యమైన ప్రశ్నలను లేవనెత్తుతుంది. మంచి బెంచ్‌మార్క్ అంటే ఏమిటి? తప్పుగా అర్థం చేసుకోకుండా ఉండటానికి ఫలితాలను ఎలా ప్రదర్శించాలి? మరియు AI మోడళ్ల సామర్థ్యాలను అంచనా వేయడానికి పూర్తిగా బెంచ్‌మార్క్ స్కోర్‌లపై ఆధారపడటం యొక్క పరిమితులు ఏమిటి?
బెంచ్‌మార్క్‌ల ఉద్దేశ్యం:
సిద్ధాంతపరంగా, బెంచ్‌మార్క్‌లు నిర్దిష్ట పనులపై విభిన్న AI మోడళ్ల పనితీరును కొలవడానికి మరియు పోల్చడానికి ఒక ప్రామాణిక మార్గంగా పనిచేస్తాయి. అవి ఒక సాధారణ కొలమానాన్ని అందిస్తాయి, పరిశోధకులు మరియు డెవలపర్‌లను పురోగతిని ట్రాక్ చేయడానికి, బలాలు మరియు బలహీనతలను గుర్తించడానికి మరియు అంతిమంగా ఆవిష్కరణలను నడపడానికి అనుమతిస్తాయి. అయితే, బెంచ్‌మార్క్ యొక్క ప్రభావం అనేక అంశాలపై ఆధారపడి ఉంటుంది:
- ఔచిత్యం: బెంచ్‌మార్క్ వాస్తవ-ప్రపంచ పనులు మరియు సవాళ్లను ఖచ్చితంగా ప్రతిబింబిస్తుందా?
- సమగ్రత: AI మోడల్ యొక్క ఉద్దేశించిన ఉపయోగానికి సంబంధించిన విస్తృత శ్రేణి సామర్థ్యాలను బెంచ్‌మార్క్ కవర్ చేస్తుందా?
- ఆబ్జెక్టివిటీ: బెంచ్‌మార్క్ పక్షపాతాన్ని తగ్గించే విధంగా మరియు సరసమైన పోలికను నిర్ధారించే విధంగా రూపొందించబడిందా మరియు నిర్వహించబడుతుందా?
- పునరుత్పత్తి: స్వతంత్ర పరిశోధకులచే బెంచ్‌మార్క్ ఫలితాలు స్థిరంగా పునరుత్పత్తి చేయగలవా?
AI బెంచ్‌మార్కింగ్ సవాళ్లు:
వాటి ఉద్దేశించిన ఉద్దేశ్యం ఉన్నప్పటికీ, AI బెంచ్‌మార్క్‌లు తరచుగా సవాళ్లతో నిండి ఉంటాయి:
- ఓవర్‌ఫిట్టింగ్: మోడల్‌లు ప్రత్యేకించి కొన్ని బెంచ్‌మార్క్‌లలో రాణించడానికి శిక్షణ పొందవచ్చు, నిజమైన తెలివితేటలు లేదా సాధారణీకరించదగిన సామర్థ్యాలను పొందకుండానే. “ఓవర్‌ఫిట్టింగ్” అని పిలువబడే ఈ దృగ్విషయం, వాస్తవ-ప్రపంచ పనితీరును ప్రతిబింబించని పెరిగిన స్కోర్‌లకు దారితీస్తుంది.
- ప్రామాణీకరణ లేకపోవడం: విభిన్న బెంచ్‌మార్క్‌ల విస్తరణ, ప్రతి దాని స్వంత పద్దతి మరియు స్కోరింగ్ వ్యవస్థతో, మోడల్‌లు మరియు పరిశోధనా ల్యాబ్‌లలో ఫలితాలను పోల్చడం కష్టతరం చేస్తుంది.
- వ్యవస్థను గేమింగ్ చేయడం: xAI వివాదం ఉదహరించినట్లుగా, కంపెనీలు తమ సొంత మోడల్‌లకు అనుకూలంగా ఉండే విధంగా బెంచ్‌మార్క్ ఫలితాలను ఎంపిక చేసి ప్రదర్శించాలనే ప్రలోభం ఉంది, ఇది ప్రజలను తప్పుదారి పట్టించే అవకాశం ఉంది మరియు నిష్పాక్షికమైన మూల్యాంకనానికి ఆటంకం కలిగిస్తుంది.
- పరిమిత పరిధి: బెంచ్‌మార్క్‌లు తరచుగా ఇరుకైన, బాగా నిర్వచించబడిన పనులపై దృష్టి పెడతాయి, మానవ మేధస్సు యొక్క పూర్తి సంక్లిష్టత మరియు సూక్ష్మ నైపుణ్యాలను సంగ్రహించడంలో విఫలమవుతాయి. అవి సృజనాత్మకత, సాధారణ జ్ఞానం తార్కికం లేదా నవల పరిస్థితులకు అనుగుణంగా ఉండే అంశాలను తగినంతగా అంచనా వేయలేకపోవచ్చు.
పారదర్శకత మరియు సంపూర్ణ మూల్యాంకనం అవసరం
గ్రోక్ 3 సంఘటన మరింత పారదర్శకత మరియు AI మోడల్‌లను విశ్లేషించడానికి మరింత సంపూర్ణ విధానం యొక్క క్లిష్టమైన అవసరాన్ని నొక్కి చెబుతుంది. కేవలం ఒకే బెంచ్‌మార్క్ స్కోర్‌పై ఆధారపడటం, ముఖ్యంగా పూర్తి సందర్భం లేకుండా సమర్పించబడినది, చాలా తప్పుదారి పట్టించేది.
బెంచ్‌మార్క్‌లకు మించి కదలడం:
బెంచ్‌మార్క్‌లు ఉపయోగకరమైన సాధనంగా ఉన్నప్పటికీ, అవి AI మోడల్ యొక్క సామర్థ్యాలను నిర్ధారించే ఏకైక అంశం కాకూడదు. మరింత సమగ్రమైన మూల్యాంకనం పరిగణించాలి:
- వాస్తవ-ప్రపంచ పనితీరు: ఆచరణాత్మక అనువర్తనాలు మరియు దృశ్యాలలో మోడల్ ఎలా పనిచేస్తుంది?
- గుణాత్మక విశ్లేషణ: మోడల్ యొక్క అవుట్‌పుట్‌ల నిపుణుల మూల్యాంకనం, పొందిక, సృజనాత్మకత మరియు తార్కిక సామర్థ్యం వంటి అంశాలను అంచనా వేస్తుంది.
- నైతిక పరిగణనలు: మోడల్ పక్షపాతాలను ప్రదర్శిస్తుందా లేదా హానికరమైన కంటెంట్‌ను ఉత్పత్తి చేస్తుందా?
- వివరణాత్మకత: మోడల్ యొక్క నిర్ణయాత్మక ప్రక్రియను అర్థం చేసుకోవచ్చా మరియు అర్థం చేసుకోవచ్చా?
- దృఢత్వం: ధ్వనించే లేదా ఊహించని ఇన్‌పుట్‌లను మోడల్ ఎంత బాగా నిర్వహిస్తుంది?
పారదర్శకతను ప్రోత్సహించడం:
AI ల్యాబ్‌లు తమ బెంచ్‌మార్కింగ్ పద్ధతుల్లో మరింత పారదర్శకత కోసం ప్రయత్నించాలి. దీనికి ఇవి ఉన్నాయి:
- పద్దతిని స్పష్టంగా నిర్వచించడం: ఉపయోగించిన నిర్దిష్ట డేటాసెట్, మూల్యాంకన కొలమానాలు మరియు ఏదైనా ముందస్తు ప్రాసెసింగ్ దశలతో సహా బెంచ్‌మార్క్ సెటప్ గురించి వివరణాత్మక సమాచారాన్ని అందించడం.
- పూర్తి ఫలితాలను నివేదించడం: విభిన్న కాన్ఫిగరేషన్‌లు లేదా పద్ధతులను (cons@64 వంటివి) ఉపయోగించి పొందిన వాటితో సహా అన్ని సంబంధిత స్కోర్‌లను ప్రదర్శించడం.
- గణన వ్యయాన్ని బహిర్గతం చేయడం: నివేదించిన ఫలితాలను సాధించడానికి అవసరమైన గణన వనరులను వెల్లడించడం.
- ఓపెన్-సోర్సింగ్ బెంచ్‌మార్క్‌లు: స్వతంత్ర ధృవీకరణ మరియు పోలికను సులభతరం చేయడానికి బెంచ్‌మార్క్ డేటాసెట్‌లు మరియు మూల్యాంకన సాధనాలను బహిరంగంగా అందుబాటులో ఉంచడం.
కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క సాధన సంక్లిష్టమైనది మరియు వేగంగా అభివృద్ధి చెందుతున్న రంగం. బెంచ్‌మార్క్‌లు, అసంపూర్ణంగా ఉన్నప్పటికీ, పురోగతిని కొలవడంలో పాత్ర పోషిస్తాయి. అయితే, వాటి పరిమితులను గుర్తించడం మరియు AI మోడల్‌లను విశ్లేషించడానికి మరింత సూక్ష్మమైన మరియు పారదర్శక విధానం కోసం ప్రయత్నించడం చాలా ముఖ్యం. అంతిమ లక్ష్యం కేవలం శక్తివంతమైనది మాత్రమే కాకుండా నమ్మదగినది, నైతికమైనది మరియు సమాజానికి ప్రయోజనకరమైన AI వ్యవస్థలను అభివృద్ధి చేయడం. కేవలం అధిక బెంచ్‌మార్క్ స్కోర్‌లను వెంబడించడం నుండి నిజంగా అర్థం చేసుకునే మరియు అర్థవంతమైన మార్గంలో ప్రపంచంతో పరస్పర చర్య చేసే AIని నిర్మించడంపై దృష్టి పెట్టాలి.