కృత్రిమ మేధస్సు (Artificial Intelligence - AI) రంగం నిరంతరం మారుతోంది, ఒకప్పుడు సైన్స్ ఫిక్షన్ కథలలో మాత్రమే ఉండే మైలురాళ్లను అధిగమిస్తోంది. డెబ్బై సంవత్సరాలకు పైగా క్రితం ప్రతిపాదించబడిన ట్యూరింగ్ పరీక్ష, యంత్రం మానవ సంభాషణను ఎంత నమ్మకంగా అనుకరించగలదో కొలవడానికి ఒక శాశ్వతమైన బెంచ్‌మార్క్‌గా నిలిచింది. దశాబ్దాలుగా, ఇది ఒక గంభీరమైన, బహుశా ప్రతీకాత్మకమైన సవాలుగా మిగిలిపోయింది. అయితే, ఇటీవలి పరిణామాలు ఈ పరిమితిని నిర్ణయాత్మకంగా దాటి ఉండవచ్చని సూచిస్తున్నాయి. యూనివర్శిటీ ఆఫ్ కాలిఫోర్నియా ఎట్ శాన్ డియాగో (University of California at San Diego) నుండి వెలువడిన ఒక అధ్యయనం ప్రకారం, OpenAI యొక్క అధునాతన భాషా నమూనా, GPT-4.5, పరీక్షను విజయవంతంగా అధిగమించడమే కాకుండా, ఆశ్చర్యకరమైన విజయంతో, తరచుగా నిజమైన మానవుల కంటే మానవ అనుకరణలో మరింత నమ్మకంగా నిరూపించుకుంది. ఈ ఫలితం AI సామర్థ్యాల గురించిన సంభాషణను కొత్త భూభాగంలోకి నెట్టివేస్తుంది, పరీక్ష స్వభావాన్ని, యంత్ర మేధస్సు స్వభావాన్ని మరియు మన స్వంత భాషా ప్రవర్తనను ఇంత సమర్థవంతంగా ప్రతిబింబించగల సంస్థలను సృష్టించడం వల్ల కలిగే చిక్కులను నిశితంగా పరిశీలించాల్సిన అవసరం ఉంది.
డిజిటల్ మోసాన్ని డీకోడింగ్ చేయడం: ప్రయోగం లోపల
‘లార్జ్ లాంగ్వేజ్ మోడల్స్ పాస్ ది ట్యూరింగ్ టెస్ట్’ (Large Language Models Pass the Turing Test) అనే పేరుతో, ప్రస్తుతం పీర్ రివ్యూలో ఉన్న ఈ పరిశోధన ప్రయత్నం, AI యొక్క సంభాషణ సామర్థ్యాలను మానవులతో ప్రత్యక్ష పోలికలో పరిశీలించడానికి రూపొందించబడిన ఒక పద్ధతిని ఉపయోగించింది. పరస్పర చర్యలు పూర్తిగా టెక్స్ట్ ద్వారా మధ్యవర్తిత్వం వహించే ఆన్‌లైన్ ప్లాట్‌ఫామ్‌లో ఈ ప్రయోగం జరిగింది, ఇది మానవేతర పాల్గొనేవారిని బయటపెట్టే దృశ్య మరియు శ్రవణ సూచనలను తొలగిస్తుంది. దాదాపు మూడు వందల మంది విశ్వవిద్యాలయ విద్యార్థులను ఈ డిజిటల్ ముసుగు కోసం నియమించారు. ప్రతి పాల్గొనేవారికి యాదృచ్ఛికంగా మూడు పాత్రలలో ఒకటి కేటాయించబడింది: వివేచనాత్మక న్యాయనిర్ణేత, ఒక మానవ ‘సాక్షి’ (witness), లేదా, న్యాయనిర్ణేతకు మొదట తెలియకుండా, ఒక AI ‘సాక్షి’.
ప్రధాన విధి ఒప్పించే ఆట. మానవ సాక్షి మరియు AI సాక్షి ఇద్దరూ, వేర్వేరు డిజిటల్ గదుల నుండి పనిచేస్తూ, న్యాయనిర్ణేతతో టెక్స్ట్ ఆధారిత సంభాషణలో పాల్గొన్నారు. వారి లక్ష్యం ఒక్కటే: వారి మానవ గుర్తింపు గురించి న్యాయనిర్ణేతను ఒప్పించడం. న్యాయనిర్ణేత, కొంత సమయం పరస్పర చర్య తర్వాత, కీలకమైన నిర్ణయాన్ని ఎదుర్కొన్నారు - ఏ సంభాషణకర్త మానవుడు మరియు ఏది యంత్రం అని గుర్తించడం.
ఇది కేవలం ఒక AIని మానవ బేస్‌లైన్‌కు వ్యతిరేకంగా పరీక్షించడం కాదు. పరిశోధకులు అనేక విభిన్న AI ప్రోగ్రామ్‌లను ఈ సవాలుకు వ్యతిరేకంగా నిలిపారు, సంభాషణ AI స్థితిపై తులనాత్మక దృక్పథాన్ని అందించారు:
- GPT-4.5 (వ్యక్తిత్వ ప్రాంప్ట్‌తో): ఈ మోడల్, ప్రత్యేకంగా మానవ-వంటి వ్యక్తిత్వాన్ని స్వీకరించమని సూచించినప్పుడు, ఒక గొప్ప విజయాన్ని సాధించింది. ఈ పరిస్థితిలో పనిచేసిన 73% మార్పిడిలలో, న్యాయనిర్ణేతలు పొరపాటున దీనిని మానవ పాల్గొనేవారిగా గుర్తించారు. ఈ సంఖ్య సంపూర్ణ పరంగా ఎక్కువగా ఉండటమే కాకుండా; అదే ప్రయోగాత్మక సెటప్‌లో తమ స్వంత మానవత్వాన్ని నిరూపించుకోవడానికి ప్రయత్నిస్తున్న నిజమైన మానవ సాక్షుల విజయ రేటును ఇది అధిగమించింది.
- Meta’s LLaMa 3.1 405b (వ్యక్తిత్వ ప్రాంప్ట్‌తో): మరొక శక్తివంతమైన సమకాలీన పెద్ద భాషా నమూనా, LLaMa 3.1, అదేవిధంగా ప్రాంప్ట్ చేసినప్పుడు గణనీయమైన ఒప్పించే సామర్థ్యాన్ని ప్రదర్శించింది, న్యాయనిర్ణేతలను 56% సమయాలలో మోసం చేసింది. ఈ నిర్దిష్ట ట్రయల్‌లో GPT-4.5 స్థాయికి చేరుకోనప్పటికీ, దాని పనితీరు ఇప్పటికీ మానవ మరియు యంత్ర కమ్యూనికేషన్ మధ్య రేఖలను గణనీయంగా అస్పష్టం చేసింది.
- GPT-4o (OpenAI యొక్క మునుపటి మోడల్): ఆసక్తికరంగా, OpenAI యొక్క కొంచెం ముందు మోడల్, GPT-4o, నిర్దిష్ట వ్యక్తిత్వ ప్రాంప్ట్ లేకుండా పరీక్షించినప్పుడు గణనీయంగా భిన్నంగా పనిచేసింది. ఇది కేవలం 21% సమయాలలో మాత్రమే మానవుడిగా గుర్తించబడింది, ఇది స్పష్టంగా మార్గనిర్దేశం చేయనప్పుడు మోడళ్ల సంభాషణ శైలులలో అనుకూల సూచనల యొక్క కీలక పాత్రను లేదా బహుశా స్వాభావిక వ్యత్యాసాలను సూచిస్తుంది.
- ELIZA: చారిత్రక బెంచ్‌మార్క్‌గా, పరిశోధకులు ELIZAను చేర్చారు, ఇది 1960లలో అభివృద్ధి చేయబడిన ఒక మార్గదర్శక చాట్‌బాట్, ఇది రోజెరియన్ సైకోథెరపిస్ట్‌ను అనుకరించే సాధారణ నమూనా-సరిపోలిక పద్ధతులకుప్రసిద్ధి చెందింది. ఆశ్చర్యపోనవసరం లేదు, ELIZA యొక్క మానవ అనుకరణ ప్రయత్నాలు ఆధునిక పాల్గొనేవారికి చాలా తక్కువ నమ్మదగినవిగా ఉన్నాయి, కేవలం 23% సమయాలలో మాత్రమే మానవుడిగా నిర్ధారించబడింది. ఇది మధ్యంతర దశాబ్దాలలో సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్‌లో సాధించిన అపారమైన పురోగతిని హైలైట్ చేస్తుంది.
UC శాన్ డియాగో యొక్క లాంగ్వేజ్ అండ్ కాగ్నిషన్ ల్యాబ్ (Language and Cognition Lab) నుండి అధ్యయనంలో పాల్గొన్న పరిశోధకుడు కామెరాన్ జోన్స్ (Cameron Jones), ఈ అద్భుతమైన అన్వేషణను క్లుప్తంగా సంగ్రహించారు. మానవ న్యాయనిర్ణేతలు గణనీయంగా ఇబ్బంది పడ్డారని, GPT-4.5 లేదా LLaMa యొక్క ప్రాంప్ట్ చేయబడిన సంస్కరణల మధ్య తేడాను గుర్తించడానికి ప్రయత్నించినప్పుడు యాదృచ్ఛిక అవకాశం కంటే మెరుగ్గా పని చేయలేదని ఆయన పేర్కొన్నారు. మరింత సూటిగా, అతను విరుద్ధమైన ఫలితాన్ని నొక్కి చెప్పాడు: ‘మరియు 4.5 వాస్తవ మానవుల కంటే గణనీయంగా ఎక్కువసార్లు మానవుడిగా నిర్ధారించబడింది!’ ఇది సూచిస్తుంది, నిర్దిష్ట పరిస్థితులలో AI, టెక్స్ట్‌లో మానవత్వాన్ని ప్రదర్శించడంలో మానవుల కంటే మెరుగ్గా ఉండవచ్చు, బహుశా సంభాషణ నిబంధనలకు మరింత దగ్గరగా కట్టుబడి ఉండటం ద్వారా లేదా నిజమైన వ్యక్తులు ప్రదర్శించే విలక్షణమైన సంకేతాలను నివారించడం ద్వారా. దీని అంతరార్థం లోతైనది - AI కేవలం ఉత్తీర్ణత సాధించడం లేదు; ఇది ఈ నిర్దిష్ట సందర్భంలో గ్రహించిన మానవత్వం కోసం ఒక కొత్త ప్రమాణాన్ని నిర్దేశిస్తోంది.
బెంచ్‌మార్క్‌ను పునరాలోచించడం: ట్యూరింగ్ పరీక్ష ఇప్పటికీ గోల్డ్ స్టాండర్డ్డా?
ఒక యంత్రం ట్యూరింగ్ పరీక్షను ‘పాస్’ అయ్యిందనే వార్త, ముఖ్యంగా మానవులను అధిగమించడం ద్వారా, అనివార్యంగా చర్చను రేకెత్తిస్తుంది. ఇది నిజమైన యంత్ర మేధస్సు యొక్క ఉదయాన్ని సూచిస్తుందా, అలన్ ట్యూరింగ్ (Alan Turing) స్వయంగా ఊహించిన రకం? లేదా ఇది కేవలం మన స్వంత కాలానికి చాలా భిన్నమైన యుగంలో అతను ప్రతిపాదించిన పరీక్ష యొక్క పరిమితులను వెల్లడిస్తుందా? AI కమ్యూనిటీలోని అనేక ప్రముఖ స్వరాలు జాగ్రత్త వహించాలని కోరుతున్నాయి, ఈ ప్రత్యేక పరీక్షలో ఉత్తీర్ణత సాధించడం కృత్రిమ సాధారణ మేధస్సు (Artificial General Intelligence - AGI) సాధించడంతో సమానం కాదని సూచిస్తున్నాయి - ఇది విస్తృత శ్రేణి పనులలో మానవ స్థాయిలో జ్ఞానాన్ని అర్థం చేసుకోవడానికి, నేర్చుకోవడానికి మరియు వర్తింపజేయడానికి AI యొక్క ఊహాత్మక సామర్థ్యం.
శాంటా ఫే ఇన్‌స్టిట్యూట్ (Santa Fe Institute) లో AI పండితురాలు అయిన మెలనీ మిచెల్ (Melanie Mitchell), సైన్స్ (Science) పత్రికలో ఈ సంశయవాదాన్ని శక్తివంతంగా వ్యక్తం చేశారు. ఆమె వాదిస్తూ, ట్యూరింగ్ పరీక్ష, ముఖ్యంగా దాని క్లాసిక్ సంభాషణ రూపంలో, నిజమైన అభిజ్ఞా సామర్థ్యం యొక్క కొలత కంటే మన స్వంత మానవ ప్రవృత్తులు మరియు అంచనాల ప్రతిబింబం కావచ్చు. మనం సామాజిక జీవులం, స్పష్టమైన భాషను అంతర్లీన ఆలోచన మరియు ఉద్దేశ్యం యొక్క సంకేతంగా అర్థం చేసుకోవడానికి ముందే సిద్ధపడి ఉంటాము. GPT-4.5 వంటి పెద్ద భాషా నమూనాలు మానవ టెక్స్ట్ యొక్క భారీ డేటాసెట్‌లపై శిక్షణ పొందాయి, నమూనాలను గుర్తించడంలో మరియు గణాంకపరంగా సంభావ్య భాషా ప్రతిస్పందనలను రూపొందించడంలో అసాధారణంగా నైపుణ్యం సాధించడానికి వీలు కల్పిస్తాయి. అవి వాక్యనిర్మాణంలో రాణిస్తాయి, సంభాషణ ప్రవాహాన్ని అనుకరిస్తాయి మరియు శైలీకృత సూక్ష్మ నైపుణ్యాలను కూడా పునరావృతం చేయగలవు. అయినప్పటికీ, మిచెల్ వాదిస్తూ, ‘చెస్ ఆడటం వంటి సహజ భాషలో స్పష్టంగా మాట్లాడే సామర్థ్యం, సాధారణ మేధస్సు యొక్క నిశ్చయాత్మక రుజువు కాదు.’ ఒక నిర్దిష్ట నైపుణ్యంలో నైపుణ్యం, భాష వలె సంక్లిష్టమైనది అయినప్పటికీ, శిక్షణ సమయంలో నేర్చుకున్న నమూనాలకు మించి విస్తృత అవగాహన, స్పృహ లేదా నవల తార్కికం కోసం సామర్థ్యాన్ని తప్పనిసరిగా సూచించదు.
మిచెల్ ఇంకా ట్యూరింగ్ పరీక్ష భావన యొక్క అభివృద్ధి చెందుతున్న వ్యాఖ్యానం, మరియు బహుశా పలుచనను సూచిస్తుంది. ఆమె స్టాన్‌ఫోర్డ్ విశ్వవిద్యాలయం (Stanford University) నుండి మునుపటి GPT-4 మోడల్‌పై పరిశోధనకు సంబంధించి 2024 ప్రకటనను ప్రస్తావించింది. స్టాన్‌ఫోర్డ్ బృందం వారి అన్వేషణలను ‘కృత్రిమ మేధస్సు మూలం కఠినమైన ట్యూరింగ్ పరీక్షలో ఉత్తీర్ణత సాధించిన మొదటి సార్లలో ఒకటి’గా ప్రశంసించింది. అయినప్పటికీ, మిచెల్ గమనించినట్లుగా, వారి పద్దతిలో మానసిక సర్వేలు మరియు ఇంటరాక్టివ్ గేమ్‌లపై GPT-4 యొక్క ప్రతిస్పందనలలో గణాంక నమూనాలను మానవ డేటాతో పోల్చడం జరిగింది. తులనాత్మక విశ్లేషణ యొక్క చెల్లుబాటు అయ్యే రూపం అయినప్పటికీ, ఈ సూత్రీకరణ ‘ట్యూరింగ్‌కు గుర్తించదగినది కాకపోవచ్చు’ అని ఆమె పొడిగా పేర్కొంది, దీని అసలు ప్రతిపాదన విడదీయరాని సంభాషణపై కేంద్రీకృతమై ఉంది.
ఇది ఒక కీలకమైన విషయాన్ని హైలైట్ చేస్తుంది: ట్యూరింగ్ పరీక్ష ఒక ఏకశిలా సంస్థ కాదు. దాని వ్యాఖ్యానం మరియు అనువర్తనం వైవిధ్యంగా ఉన్నాయి. UC శాన్ డియాగో ప్రయోగం ట్యూరింగ్ యొక్క అసలు సంభాషణ దృష్టికి దగ్గరగా ఉన్నట్లు అనిపిస్తుంది, అయినప్పటికీ ఇక్కడ కూడా ప్రశ్నలు తలెత్తుతాయి. పరీక్ష నిజంగా మేధస్సును కొలుస్తోందా, లేదా అది AI యొక్క నిర్దిష్ట పనిని - వ్యక్తిత్వ స్వీకరణ మరియు సంభాషణ అనుకరణ - అసాధారణంగా బాగా అమలు చేసే సామర్థ్యాన్ని కొలుస్తోందా? GPT-4.5 ‘వ్యక్తిత్వ ప్రాంప్ట్’ ఇచ్చినప్పుడు గణనీయంగా మెరుగ్గా పనిచేసిందనే వాస్తవం, దాని విజయం స్వాభావికమైన, సాధారణీకరించదగిన మానవ-వంటి నాణ్యత కంటే సూచనల ఆధారంగా నైపుణ్యం కలిగిన నటన గురించి ఎక్కువగా ఉండవచ్చని సూచిస్తుంది.
విమర్శకులు వాదిస్తూ, LLMలు మానవ మనస్సుల నుండి ప్రాథమికంగా భిన్నంగా పనిచేస్తాయి. అవి మానవులు చేసే విధంగా భావనలను ‘అర్థం’ చేసుకోవు; అవి నేర్చుకున్న గణాంక సంబంధాల ఆధారంగా చిహ్నాలను తారుమారు చేస్తాయి. వాటికి జీవించిన అనుభవం, స్వరూపం, స్పృహ మరియు నిజమైన ఉద్దేశ్యపూర్వకత లేదు. అవి భావోద్వేగాలు లేదా అనుభవాల గురించి టెక్స్ట్‌ను రూపొందించగలవు, కానీ అవి వాటిని అనుభవించవు. అందువల్ల, కేవలం భాషా ఉత్పత్తి ఆధారంగా ఒక పరీక్షలో ఉత్తీర్ణత సాధించడం ఇంజనీరింగ్ మరియు డేటా సైన్స్ యొక్క ఆకట్టుకునే ఘనత కావచ్చు, కానీ అది నిజమైన జ్ఞానయుక్త మేధస్సుకు అంతరాన్ని తప్పనిసరిగా పూరించదు. పరీక్ష యంత్రాల అంతర్గత స్థితుల గురించి కంటే ఉపరితల-స్థాయి మానవ ప్రవర్తనను ప్రతిబింబించడానికి భారీ డేటాసెట్‌లు మరియు అధునాతన అల్గారిథమ్‌ల శక్తి గురించి ఎక్కువగా వెల్లడిస్తుండవచ్చు. భాషా స్పష్టత మానవ మేధస్సు యొక్క లోతైన, బహుముఖ స్వభావానికి తగిన ప్రాక్సీ కాదా అని మనం ఎదుర్కోవలసి వస్తుంది.
రేఖలు అస్పష్టంగా మారే ప్రపంచంలో నావిగేట్ చేయడం
GPT-4.5 యొక్క పనితీరు నిజమైన మేధస్సును కలిగి ఉందా లేదా కేవలం అధునాతన అనుకరణనా అనే దానితో సంబంధం లేకుండా, ఆచరణాత్మక చిక్కులు కాదనలేనివి మరియు సుదూరమైనవి. ఆన్‌లైన్‌లో మానవ మరియు యంత్ర-ఉత్పత్తి టెక్స్ట్ మధ్య తేడాను గుర్తించడం కొన్ని సందర్భాల్లో అసాధ్యం కాకపోయినా, మరింత కష్టతరం అవుతున్న యుగంలోకి మనం ప్రవేశిస్తున్నాము. ఇది విశ్వాసం, కమ్యూనికేషన్ మరియు మన డిజిటల్ సమాజం యొక్క నిర్మాణానికి లోతైన పరిణామాలను కలిగి ఉంది.
మానవులను నమ్మకంగా అనుకరించే AI సామర్థ్యం తప్పుడు సమాచారం మరియు తారుమారు గురించి తక్షణ ఆందోళనలను లేవనెత్తుతుంది. హానికరమైన నటులు అధునాతన ఫిషింగ్ స్కామ్‌ల కోసం, వ్యక్తులకు అనుగుణంగా ప్రచారాన్ని వ్యాప్తి చేయడానికి లేదా ప్రజాభిప్రాయాన్ని మార్చడానికి లేదా ఆన్‌లైన్ కమ్యూనిటీలను దెబ్బతీయడానికి నకిలీ సోషల్ మీడియా ప్రొఫైల్‌ల సైన్యాలను సృష్టించడానికి ఇటువంటి సాంకేతికతను ఉపయోగించవచ్చు. నియంత్రిత ప్రయోగంలో వివేచనాత్మక వినియోగదారులు కూడా తేడాను చెప్పడానికి కష్టపడితే, బహిరంగ ఇంటర్నెట్‌లో మోసం చేసే అవకాశం అపారమైనది. AI-ఆధారిత అనుకరణ మరియు AI-గుర్తింపు సాధనాల మధ్య ఆయుధ పోటీ తీవ్రతరం అయ్యే అవకాశం ఉంది, కానీ ప్రయోజనం తరచుగా అనుకరణదారులతో ఉండవచ్చు, ముఖ్యంగా నమూనాలు మరింత శుద్ధి చేయబడినప్పుడు.
హానికరమైన ఉపయోగాలకు మించి, అస్పష్టమైన రేఖలు రోజువారీ పరస్పర చర్యలను ప్రభావితం చేస్తాయి. చాట్‌బాట్‌లు మానవ ఏజెంట్ల నుండి విడదీయరానివిగా మారినప్పుడు కస్టమర్ సేవ ఎలా మారుతుంది? ఆన్‌లైన్ డేటింగ్ ప్రొఫైల్‌లు లేదా సామాజిక పరస్పర చర్యలకు కొత్త రకాల ధృవీకరణ అవసరమా? మానవులపై మానసిక ప్రభావం కూడా గణనీయమైనది. మీరు ఆన్‌లైన్‌లో సంభాషిస్తున్న సంస్థ AI కావచ్చునని తెలుసుకోవడం అపనమ్మకం మరియు పరాయీకరణను పెంపొందించవచ్చు. దీనికి విరుద్ధంగా, అత్యంత నమ్మదగిన AI సహచరులతో భావోద్వేగ అనుబంధాలను ఏర్పరచుకోవడం, వారి స్వభావాన్ని తెలుసుకున్నప్పటికీ, దాని స్వంత నైతిక మరియు సామాజిక ప్రశ్నల సమితిని అందిస్తుంది.
GPT-4.5 వంటి నమూనాల విజయం మన విద్యా వ్యవస్థలు మరియు సృజనాత్మక పరిశ్రమలను కూడా సవాలు చేస్తుంది. AI ఆమోదయోగ్యమైన వ్యాసాలను రూపొందించగలిగినప్పుడు విద్యార్థుల పనిని మనం ఎలా అంచనా వేస్తాము? AI వార్తా కథనాలు, స్క్రిప్ట్‌లు లేదా పాఠకులతో ప్రతిధ్వనించే కవిత్వాన్ని కూడా ఉత్పత్తి చేయగలిగినప్పుడు మానవ రచయితల విలువ ఏమిటి? AI వృద్ధి మరియు సహాయం కోసం శక్తివంతమైన సాధనంగా ఉండగలిగినప్పటికీ, మానవ ఉత్పత్తిని ప్రతిబింబించే దాని సామర్థ్యం వాస్తవికత, సృజనాత్మకత మరియు మేధో సంపత్తిని పునఃమూల్యాంకనం చేయాల్సిన అవసరం ఉంది.
ఇంకా, UC శాన్ డియాగో అధ్యయనం AI పురోగతిని అంచనా వేయడానికి కేవలం సంభాషణ పరీక్షలపై ఆధారపడటంలోని పరిమితులను నొక్కి చెబుతుంది. లక్ష్యం కేవలం నిపుణులైన అనుకరణదారులను కాకుండా, నిజంగా తెలివైన వ్యవస్థలను (AGI) నిర్మించడం అయితే, బహుశా తార్కికం, విభిన్న డొమైన్‌లలో సమస్య-పరిష్కారం, నవల పరిస్థితులకు అనుగుణ్యత మరియు బహుశా స్పృహ లేదా స్వీయ-అవగాహన యొక్క అంశాలను అంచనా వేసే బెంచ్‌మార్క్‌ల వైపు దృష్టి మారాలి - నిర్వచించడం అసాధ్యం కాకపోయినా, కొలవడం చాలా కష్టం. విభిన్న సాంకేతిక యుగంలో రూపొందించబడిన ట్యూరింగ్ పరీక్ష, స్ఫూర్తిదాయకమైన లక్ష్యంగా దాని ప్రయోజనాన్ని నెరవేర్చి ఉండవచ్చు, కానీ ఆధునిక AI యొక్క సంక్లిష్టతలు మరింత సూక్ష్మమైన మరియు బహుముఖ మూల్యాంకన ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లను డిమాండ్ చేయవచ్చు.
GPT-4.5 యొక్క సాధన అంతిమ స్థానం కంటే క్లిష్టమైన ప్రతిబింబానికి ఒక ఉత్ప్రేరకం. ఇది మానవ భాషను నేర్చుకోవడంలో ప్రస్తుత AI పద్ధతుల యొక్క అసాధారణ శక్తిని ప్రదర్శిస్తుంది, ఇది ప్రయోజనం మరియు హాని రెండింటికీ అపారమైన సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉన్న ఘనత. ఇది మేధస్సు, గుర్తింపు మరియు మానవ-యంత్ర పరస్పర చర్య యొక్క భవిష్యత్తు గురించి ప్రాథమిక ప్రశ్నలతో పోరాడటానికి మనల్ని బలవంతం చేస్తుంది, ఇక్కడ నమ్మకంగా ‘మాట్లాడగల’ సామర్థ్యం ఇకపై ప్రత్యేకంగా మానవ భూభాగం కాదు. ఇమిటేషన్ గేమ్ కొత్త స్థాయికి చేరుకుంది మరియు నియమాలు, ఆటగాళ్ళు మరియు వాటాలను అర్థం చేసుకోవడం గతంలో కంటే చాలా ముఖ్యం.