Tentu, berikut adalah artikel terperinci mengenai ketidaktepatan papan pendahulu AI dan cara memperbaikinya, berdasarkan maklumat daripada University of Michigan, diterbitkan pada 29 Julai 2025:
Menyingkap Tabir Papan Pendahulu AI: Mengapa Ia Tersasar dan Bagaimana Kita Boleh Membetulkannya
Dalam landskap Kecerdasan Buatan (AI) yang pesat berkembang, papan pendahulu (leaderboards) telah menjadi alat yang sangat dipercayai untuk menilai dan membandingkan prestasi pelbagai model AI. Sejak dahulu lagi, organisasi penyelidikan dan syarikat teknologi menggunakan metrik yang dipaparkan di papan pendahulu ini untuk menonjolkan kehebatan algoritma mereka dan memacu inovasi. Walau bagaimanapun, kajian terbaru yang dijalankan oleh para penyelidik di University of Michigan, yang diterbitkan pada 29 Julai 2025, telah mendedahkan bahawa papan pendahulu AI sedia ada seringkali tidak tepat dan boleh mengelirukan. Artikel ini akan mengupas lebih dalam mengenai isu-isu yang dihadapi oleh papan pendahulu AI dan mencadangkan beberapa pendekatan untuk memperbaikinya, agar kita dapat bersama-sama bergerak ke arah pemahaman yang lebih sahih tentang kemajuan AI.
Ketidaktepatan yang Tersembunyi di Sebalik Angka-Angka Gemilang
Para penyelidik University of Michigan mendapati bahawa ketepatan papan pendahulu AI seringkali dibayangi oleh beberapa isu asas:
-
Ujian yang Terlalu Sempit (Narrow Benchmarking): Banyak papan pendahulu cenderung untuk menguji model AI dalam senario yang sangat spesifik dan terhad. Sebagai contoh, sebuah model mungkin cemerlang dalam mengenalpasti imej kucing tetapi gagal apabila dihadapkan dengan anjing atau objek lain. Ketepatan yang tinggi dalam satu tugas tidak semestinya mencerminkan keupayaan keseluruhan model AI. Ini ibarat menilai seorang pelajar hanya berdasarkan satu ujian subjek, tanpa mengambil kira mata pelajaran lain.
-
Data Latihan yang Berbeza (Different Training Data): Model AI yang berbeza dilatih menggunakan set data yang berbeza dan pada skala yang berbeza. Set data ini mungkin mempunyai bias atau kekurangan yang tidak kelihatan pada pandangan pertama. Apabila model yang dilatih pada set data yang berbeza dibandingkan pada papan pendahulu yang sama, perbandingan tersebut menjadi tidak adil dan boleh memberikan gambaran yang salah tentang prestasi sebenar mereka.
-
Tiada Pengiraan Kos Komputasi (Lack of Computational Cost Consideration): Papan pendahulu selalunya hanya memaparkan metrik ketepatan tanpa mengambil kira sumber komputasi yang diperlukan untuk mencapai ketepatan tersebut. Sesetengah model mungkin sangat tepat tetapi memerlukan kuasa pemprosesan yang luar biasa, menjadikannya tidak praktikal untuk kegunaan dalam dunia nyata. Model yang lebih cekap dari segi sumber, walaupun sedikit kurang tepat, mungkin lebih bernilai dalam banyak aplikasi.
-
Kelesuan Papan Pendahulu (Leaderboard Decay): Landskap AI berubah dengan sangat pantas. Model-model baru dibangunkan dan metodologi penambahbaikan diperkenalkan setiap hari. Papan pendahulu yang tidak dikemas kini secara berkala akan cepat ketinggalan, memaparkan data yang usang dan tidak lagi relevan. Ini menyebabkan para penyelidik dan pengguna tertipu oleh metrik yang tidak menggambarkan tahap kemajuan terkini.
-
Kesukaran dalam Mengukur Keupayaan Generalisasi (Difficulty in Measuring Generalization): Keupayaan model AI untuk berfungsi dengan baik dalam situasi yang tidak pernah dilatih sebelumnya adalah aspek kritikal. Namun, kebanyakan papan pendahulu kesulitan dalam mengukur keupayaan generalisasi ini secara berkesan. Model yang kelihatan cemerlang dalam ujian mungkin gagal apabila ditempatkan dalam persekitaran yang sedikit berbeza daripada data latihannya.
Menuju Papan Pendahulu yang Lebih Adil dan Informatif
Bagaimana kita boleh memperbaiki keadaan ini? Para penyelidik University of Michigan turut mencadangkan beberapa solusi praktikal:
-
Rangka Ujian yang Lebih Komprehensif (More Comprehensive Benchmarking Frameworks): Papan pendahulu masa depan perlu menggabungkan pelbagai jenis ujian yang mencakup pelbagai aspek keupayaan AI, bukan hanya satu atau dua metrik. Ini termasuk keupayaan dalam membuat keputusan dalam situasi yang tidak pasti, adaptasi kepada data baru, dan juga keupayaan untuk menerangkan keputusan yang dibuatnya (explainability).
-
Standardisasi Set Data dan Proses Penilaian (Standardization of Datasets and Evaluation Processes): Untuk memastikan perbandingan yang adil, penting untuk mewujudkan set data penanda aras yang standard dan proses penilaian yang telusun. Ini bermakna semua model dinilai menggunakan set data yang sama dan kaedah penilaian yang konsisten.
-
Penyertaan Kos Komputasi dan Kecekapan (Inclusion of Computational Cost and Efficiency): Papan pendahulu perlu mula memasukkan metrik yang berkaitan dengan sumber komputasi yang digunakan, seperti penggunaan memori, tenaga, dan masa pemprosesan. Ini akan memberikan gambaran yang lebih lengkap tentang kepraktisan dan kecekapan sesuatu model.
-
Kitar Semula dan Kemas Kini Berterusan (Continuous Iteration and Updates): Papan pendahulu perlu diuruskan dan dikemas kini secara berkala untuk mencerminkan perkembangan terkini dalam bidang AI. Ini mungkin melibatkan penambahan ujian baru, kemas kini set data, atau penyesuaian metrik penilaian.
-
Penilaian Keupayaan Generalisasi yang Lebih Baik (Improved Assessment of Generalization Capabilities): Para penyelidik perlu terus meneroka kaedah yang lebih canggih untuk mengukur sejauh mana model AI dapat digeneralisasikan kepada data dan senario yang berbeza. Ini mungkin melibatkan pembangunan set data ujian yang lebih pelbagai atau kaedah penilaian yang lebih dinamik.
-
Menggalakkan Ketelusan (Encouraging Transparency): Sesungg sifat sesuatu model AI dan proses latihannya perlu didedahkan secara telus. Dengan mengetahui bagaimana sesuatu model dibangunkan, kita dapat membuat penilaian yang lebih tepat tentang keandalannya dan potensinya.
Kesimpulan: Menuju Masa Depan AI yang Lebih Akurat dan Boleh Dipercayai
Papan pendahulu AI telah memainkan peranan penting dalam memacu kemajuan AI. Walau bagaimanapun, seperti yang didedahkan oleh kajian University of Michigan, ia bukanlah alat yang sempurna. Dengan memahami ketidaktepatan yang sedia ada dan mengambil langkah-langkah proaktif untuk memperbaikinya, kita dapat mencipta papan pendahulu yang lebih adil, informatif, dan akhirnya, boleh dipercayai. Ini akan membolehkan kita semua, sama ada penyelidik, pembangun, atau pengguna, untuk membuat keputusan yang lebih bijak dan membina masa depan AI yang lebih cerah dan berdaya maju.
Why AI leaderboards are inaccurate and how to fix them
AI telah menyampaikan berita.
Soalan berikut digunakan untuk mendapatkan jawapan dari Google Gemini:
‘Why AI leaderboards are inaccurate and how to fix them’ telah diterbitkan oleh University of Michigan pada 2025-07-29 16:10. Sila tulis artikel terperinci dengan maklumat berkaitan dalam nada yang lembut. Sila jawab dalam Bahasa Melayu dengan artikel sahaja.