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讨论总结
该讨论围绕AI模型在土耳其医学专业考试中超越冠军这一事件展开。涉及到对AI模型的基准测试评分机制的疑问,AI通过书面考试是否有意义,与人类在应对不同类型题目时的比较,以及对测试本身性质和能否反映AI能力的探讨等多方面内容,整体氛围理性且各抒己见。
主要观点
- 👍 对AI模型在医学考试中的基准测试评分机制表示疑惑
- 支持理由:医学考试答案评判复杂,不像数学等学科有明确标准
- 反对声音:无
- 🔥 认为AI通过书面考试无意义,因为可反复学习直至通过
- 正方观点:可以不断让AI学习考试内容直至通过,所以通过书面考试不能体现其真正能力
- 反方观点:书面考试考查的知识在医疗科学中有实际需求,且若AI能在测试中表现出色对诊断有帮助
- 💡 真正的测试应是需要逻辑且从未被解答过的题目
- 解释:这样才能真正考验AI的能力,避免其可能因见过类似题目而取得好成绩
- 💡 若换成需要逻辑且从未被解答过的题目,人类分数会比AI下降更快
- 解释:可能人类在面对完全新的逻辑题目时更难以应对
- 💡 AI模型在抽象推理任务中表现不佳
- 解释:从arc agi测试等例子看出AI在这类任务中的得分较低
金句与有趣评论
- “😂 How do these benchmarks work? I mean who scores the model’s responses?”
- 亮点:直接指出AI模型在医学考试基准测试中的核心疑问,即评分机制。
- “🤔 malformed - packet:Ai passing written exams is pointless. You can teach it the test over and over and over and it eventually will pass.”
- 亮点:提出一种对AI通过书面考试意义的质疑观点,引发后续诸多讨论。
- “👀 meehowski:Now change the questions to ones that require logic and never have been answered before. Because that would be a real test.”
- 亮点:给出一种对真正能测试AI能力的题目的看法。
- “😉 Four wrong answers remove one correct answer to avoid random guessing. The ‘Net’ row shows the correct answers after this rule is applied, I guess.”
- 亮点:对原帖中表格里“Net”行含义进行合理猜测。
- “💡 Btw, this test doesn’t reflect AI capability because the questions generally require memorization rather than reasoning.”
- 亮点:对测试能否反映AI能力提出质疑并给出理由。
情感分析
总体情感倾向较为理性客观。主要分歧点在于AI通过书面考试是否有意义、AI在不同类型任务中的能力表现以及测试是否能反映AI能力等。可能的原因是大家从不同角度看待AI在医学考试中的表现,有从技术角度考虑测试本身性质的,也有从实际应用如医疗诊断角度出发的。
趋势与预测
- 新兴话题:AI在实际医疗场景中的应用能力以及如何设计更合理的测试来评估AI能力。
- 潜在影响:可能促使相关机构重新审视AI在医疗领域的评估方式,也会影响大众对AI在医疗方面能力的认知。
详细内容:
《AI 模型在医学专业考试中超越冠军引发的激烈讨论》
在 Reddit 上,一则关于“AI 模型在土耳其医学专业考试(TUS)中表现优于冠军”的帖子引起了广泛关注。该帖子收获了众多点赞和大量评论。
讨论主要围绕着 AI 模型在这类考试中的表现及其意义展开。有人提出疑问:“这些基准测试是如何运作的?谁来给模型的回答打分?这不像数学有绝对明确的答案或可编译、解释、单元测试的代码。这些类型的测试中的问题每个都有一个容易评估的答案吗?”
有用户表示,考试是多项选择题,过去的考试在网上可以找到,问题也会反复出现,所以许多问题可能已经是训练集的一部分,即便模型没有为此进行微调。还有用户称,考试由医学教授出题,每个问题只有一个答案,除非有错误,考生可以申诉,但这种情况很少。
对于 AI 模型通过考试这一现象,各方观点不一。有人认为 AI 通过书面考试毫无意义,因为可以反复训练它,最终总会通过。但也有人指出,书面考试涉及到当时实际需要的知识复述,虽然这远非在医学科学中取得成功所需的全部,但在做决策、猜测等时,拥有这些知识的记忆或“上下文”能直接受益。有人则不理解这种观点,认为这是近期的考试,题目都是原创的,并非 OpenAI 用这些题目训练模型。还有人提到,过去的考试和答案以及大量的备考材料在网上随处可见,模型可能已经见过大多数问题或类似的问题。
有人提出这可能存在过拟合的问题,如果模型对测试过拟合,可能会在测试中获得满分,但仍无法泛化。也有人认为,如果 AI 能在测试中取得好成绩,那么对诊断总体上是非常有用的,因为它知道医生正在接受培训和测试的主题的所有答案。但也有人质疑,如果不能操刀做手术,通过考试有什么用?能否在紧急情况下使用?能否诊断症状?
有人指出,通过基准测试让医生成为医生的工具可以对诊断有很好的帮助,医生可以把它作为第二意见,确保诊断正确。
有人建议将问题改为需要逻辑且从未被回答过的问题,这才是真正的测试。还有人认为人类的分数下降速度会比 AI 快。也有人指出可以看看 arc agi 测试,会发现 AI 模型在抽象推理任务中的表现很差。
在这场讨论中,有人认为模型可能过拟合,也有人看到了其对诊断的潜在帮助。而关于如何设计更有效的测试来真正评估 AI 模型的能力,以及 AI 在医学领域的应用前景,仍存在诸多争议和思考。
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