Az utóbbi időben sorra jelennek meg az AI-modellek bejelentései, és mindegyik vállalat azt állítja, hogy az övé a legokosabb, leggyorsabb vagy éppen legsikeresebb rendszer, amit a benchmarkok, azaz szabványosított tesztek bizonyítanak. A felhasználók, valamint a média többnyire magától értetődőnek veszik, hogy a magasabb pontszám valódi előrelépést jelent, pedig a helyzet ennél jóval árnyaltabb.
A videóban felmerül a kérdés, mennyire megbízhatók az AI benchmark eredményei, és milyen taktikákkal próbálják a cégek és maguk a modellek is manipulálni ezeket a teszteket. Számos példa hangzik el arra, amikor egy vállalat nem a kereskedelmi forgalomban elérhető modellt küldi versenybe, hanem egy speciálisan tuningolt verziót – ezzel félrevezetve a felhasználókat és a befektetőket egyaránt. Az is szóba kerül, hogy maguk a modellek miként képesek alkalmazkodni a tesztekhez, vagy akár „meghekkelni” azokat, hogy a valós tudás helyett a pontszámokat maximalizálják.
Az ismertetett esetekben különböző benchmark-csalások, adatszennyezés, cherry-picking és értékelési kiskapuk kerülnek terítékre. Az iparági példák azt mutatják, hogy az egyes értékelőrendszerek – például az LM Arena – akár a stílust és az előadásmódot is jobban díjazzák, mint az objektív pontosságot, így gyakran azok a modellek kerülnek a ranglista tetejére, amelyek inkább szórakoztatóak vagy meggyőzőek, mint ténylegesen pontosak.
A téma kutatásánál a videó készítője kiemeli, hogy ezek a manipulatív gyakorlatok nem csupán technikai, de gazdasági jelentőséggel is bírnak, hiszen a cégek értékelése, médiafigyelme és piaci sikerei is nagyban múlhatnak az elért benchmark eredményeken. Mindez komoly kérdéseket vet fel azzal kapcsolatban, hogy a jelenleg használt tesztek mennyire tükrözik megbízhatóan a modellek valós képességeit, és hogy az AI-fejlesztések értékelése mennyire válik öncélú versengéssé.
