AI లీడర్‌బోర్డులు: ఆటలో గెలుపు-ఓటములు, అవి ఎందుకు సరిగ్గా లేవు?
పరిచయం:
ఇప్పుడు మనం కృత్రిమ మేధస్సు (AI) గురించి చాలా వింటున్నాం. AI అంటే కంప్యూటర్లకు ఆలోచించే, నేర్చుకునే, సమస్యలను పరిష్కరించే సామర్థ్యాన్ని నేర్పడం. AI ఎంత బాగా పనిచేస్తుందో తెలుసుకోవడానికి, శాస్త్రవేత్తలు “AI లీడర్‌బోర్డులు” అనే వాటిని ఉపయోగిస్తారు. ఇవి ఒక రకమైన ఆటల ర్యాంకింగ్ జాబితాలు అనుకోవచ్చు. ఏ AI బాగా ఆడుతుందో, ఏది మెరుగ్గా పనిచేస్తుందో ఈ జాబితాలు చూపిస్తాయి. కానీ, యూనివర్సిటీ ఆఫ్ మిచిగాన్ శాస్త్రవేత్తలు ఇటీవల “AI లీడర్‌బోర్డులు ఎందుకు సరిగ్గా లేవు, వాటిని ఎలా సరిదిద్దాలి?” అనే ఒక ఆసక్తికరమైన వ్యాసం రాశారు. ఈ వ్యాసం నుండి మనం AI లీడర్‌బోర్డుల గురించి, వాటిలోని లోపాల గురించి, వాటిని ఎలా మెరుగుపరచాలో నేర్చుకుందాం.
AI లీడర్‌బోర్డులు అంటే ఏమిటి?
ఊహించుకోండి, మీరు ఒక వీడియో గేమ్ ఆడుతున్నారు. ఆ గేమ్‌లో ఎవరు ఎక్కువ స్కోర్ చేశారో చూపిస్తూ ఒక జాబితా ఉంటుంది. ఆ జాబితానే “లీడర్‌బోర్డు”. AI లీడర్‌బోర్డులు కూడా దాదాపు అలాంటివే. వేర్వేరు కంపెనీలు, పరిశోధకులు తయారు చేసిన AI లు ఒక నిర్దిష్ట పనిని ఎంత బాగా చేస్తాయో పరీక్షించి, వాటి పనితీరు ఆధారంగా ర్యాంకులు ఇస్తారు. ఉదాహరణకు, ఒక AI ఒక చిత్రంలో పిల్లి ఉందో లేదో ఎంత కచ్చితంగా చెబుతుందో, లేదా ఒక భాషను ఎంత బాగా అనువదిస్తుందో ఇలాంటివి పరీక్షించవచ్చు.
లీడర్‌బోర్డులలో సమస్యలు ఏమిటి?
ఇక్కడ అసలు విషయం ఉంది. యూనివర్సిటీ ఆఫ్ మిచిగాన్ శాస్త్రవేత్తలు చెప్పినట్లుగా, ఈ AI లీడర్‌బోర్డులు ఎప్పుడూ నిజం చెప్పవు. ఎందుకంటే:
-
ఒకే రకమైన పరీక్షలే: లీడర్‌బోర్డులు సాధారణంగా కొన్ని నిర్దిష్టమైన, ముందుగా సిద్ధం చేసిన పరీక్షలనే ఉపయోగిస్తాయి. నిజ జీవితంలో AI లు ఎదుర్కొనే సమస్యలు చాలా సంక్లిష్టంగా, విభిన్నంగా ఉంటాయి. ఒకే రకమైన పరీక్షలలో బాగా పనిచేసిన AI, నిజ జీవితంలో విభిన్న పరిస్థితులలో విఫలం కావచ్చు. ఇది ఒక విద్యార్థి ఒకే రకమైన ప్రశ్నలకు బాగా సమాధానం చెప్పినప్పటికీ, కొత్త ప్రశ్నలకు సమాధానం చెప్పలేకపోవడం లాంటిది.
-
“ట్రైనింగ్” డేటా లీక్: AI లకు నేర్పడానికి మనం చాలా సమాచారం (డేటా) ఉపయోగిస్తాం. కొన్నిసార్లు, లీడర్‌బోర్డులలో పరీక్షించడానికి ఉపయోగించే డేటా, AI లకు నేర్పడానికి ఉపయోగించే డేటాలోనే కలిసిపోతుంది. అప్పుడు AI లు ఆ సమాచారాన్ని గుర్తుంచుకొని, నిజంగా నేర్చుకోకుండానే మంచి స్కోర్ చేస్తాయి. ఇది విద్యార్థులు పరీక్షకు ముందు సమాధానాలు చూసి నేర్చుకోవడం లాంటిది.
-
“హ్యాకింగ్” చేసే అవకాశం: కొందరు AI తయారీదారులు, లీడర్‌బోర్డులలో తమ AI లు మంచి ర్యాంక్ పొందడానికి ప్రయత్నిస్తారు. వారు AI లను ఈ పరీక్షలకు మాత్రమే ప్రత్యేకంగా “ట్రైన్” చేస్తారు. అంటే, ఆ పరీక్షలో గెలవడానికి మాత్రమే AI లను సిద్ధం చేస్తారు, కానీ విస్తృతమైన పనులకు అవి ఉపయోగపడవు. ఇది ఒక ఆటగాడు మోసం చేసి గెలవడం లాంటిది.
-
నిజమైన ప్రపంచానికి దూరంగా: లీడర్‌బోర్డులు కొన్నిసార్లు నిజమైన ప్రపంచంలో AI లు ఎలా ఉపయోగపడతాయో చూపించవు. ఉదాహరణకు, ఒక AI వైద్యుల రోగ నిర్ధారణకు సహాయపడవచ్చు. కానీ లీడర్‌బోర్డులో, ఆ AI ఎంత వేగంగా చిత్రాలను గుర్తిస్తుందో మాత్రమే పరీక్షించవచ్చు. వేగంగా గుర్తించడం మంచిదే, కానీ రోగికి సరైన చికిత్స సూచించడంలో అది ఎంతవరకు సహాయపడుతుందో లీడర్‌బోర్డు చెప్పదు.
వీటిని ఎలా సరిదిద్దాలి?
శాస్త్రవేత్తలు ఈ సమస్యలను పరిష్కరించడానికి కొన్ని మార్గాలను సూచిస్తున్నారు:
- విభిన్నమైన పరీక్షలు: AI లను పరీక్షించడానికి కేవలం కొన్ని పరీక్షలు కాకుండా, నిజ జీవితంలో ఎదురయ్యే అన్ని రకాల సమస్యలను అనుకరించే అనేక విభిన్నమైన, కొత్త పరీక్షలను ఉపయోగించాలి.
- “ఫెయిర్” టెస్టింగ్: AI లకు నేర్పడానికి ఉపయోగించే డేటా, పరీక్షించడానికి ఉపయోగించే డేటా వేరువేరుగా ఉండేలా చూడాలి. AI లు నిజంగా నేర్చుకున్నాయా లేదా గుర్తుంచుకున్నాయా అని పరీక్షించాలి.
- “స్మార్ట్” మెట్రిక్స్: AI పనితీరును కొలవడానికి కేవలం వేగం, కచ్చితత్వం మాత్రమే కాకుండా, AI ఎంత “ఆలోచిస్తుంది”, ఎంత “సృజనాత్మకంగా” పనిచేస్తుంది, లేదా ఎంత “సురక్షితంగా” ఉంది వంటి విషయాలను కూడా పరిగణనలోకి తీసుకోవాలి.
- పారదర్శకత: AI లను ఎలా తయారు చేశారు, వాటిని ఎలా పరీక్షించారు అనే విషయాలను స్పష్టంగా చెప్పాలి. అప్పుడే మనం వాటిపై నమ్మకం ఉంచగలం.
ముగింపు:
AI లీడర్‌బోర్డులు AI ప్రపంచంలో ఒక ముఖ్యమైన భాగం. అవి AI ల అభివృద్ధిని వేగవంతం చేస్తాయి. కానీ, అవి ఎప్పుడూ నిజం చెప్పవు అనే విషయాన్ని మనం గుర్తుంచుకోవాలి. యూనివర్సిటీ ఆఫ్ మిచిగాన్ శాస్త్రవేత్తలు చెప్పినట్లుగా, ఈ లీడర్‌బోర్డులను మరింత “న్యాయంగా”, “విశ్వసనీయంగా” మార్చాలి. అప్పుడే మనం AI ల నిజమైన శక్తిని అర్థం చేసుకోగలం, వాటిని మన జీవితాల్లో మంచి కోసం ఉపయోగించుకోగలం.
ఈ వ్యాసం చదివిన తర్వాత, మీకు AI లీడర్‌బోర్డుల గురించి, వాటిలోని ఆసక్తికరమైన విషయాల గురించి కొంత అవగాహన వచ్చిందని ఆశిస్తున్నాను. సైన్స్ అంటే ఇలాగే ఉంటుంది, ఎన్నో ప్రశ్నలు, వాటికి సమాధానాలు వెతకడమే!
Why AI leaderboards are inaccurate and how to fix them
AI వార్తలను అందించింది.
Google Gemini నుండి ప్రతిస్పందనను పొందడానికి ఈ క్రింది ప్రశ్నను ఉపయోగించారు:
2025-07-29 16:10 న, University of Michigan ‘Why AI leaderboards are inaccurate and how to fix them’ను ప్రచురించారు. దయచేసి సంబంధిత సమాచారంతో కూడిన వివరణాత్మక వ్యాసం రాయండి, ఇది పిల్లలు మరియు విద్యార్థులు అర్థం చేసుకోగల సరళమైన భాషలో ఉండాలి, తద్వారా ఎక్కువ మంది పిల్లలు సైన్స్ పట్ల ఆసక్తి పెంచుకుంటారు. దయచేసి తెలుగులో మాత్రమే వ్యాసం అందించండి.