Capability Evaluation

Wprowadzenie

Capability Evaluation to systematyczny proces testowania, mierzenia i dokumentowania rzeczywistych zdolności modeli sztucznej inteligencji. W przeciwieństwie do tradycyjnych benchmarków, które mierzą głównie „średnią wydajność”, capability evaluation skupia się na tym, co model naprawdę potrafi zrobić – w tym na zdolnościach niebezpiecznych.

Dlaczego jest tak ważna?

• Pozwala śledzić rzeczywisty postęp w kierunku AGI i ASI

• Jest podstawą do oceny ryzyka AI (AI Risk Assessment)

• Pomaga wykrywać niebezpieczne zdolności (dangerous capabilities) zanim staną się one problemem

• Umożliwia regulacjom i firmom podejmowanie świadomych decyzji

Popularne benchmarki i testy

• MMLU – Massive Multitask Language Understanding

• GPQA – Graduate-Level Google-Proof Q&A

• HumanEval / SWE-Bench – testy programistyczne

• ARC-AGI – test abstrakcyjnego rozumowania

• AgentBench / WebArena – testy agentów autonomicznych

• Dangerous Capabilities Evaluations – testy na zdolności do tworzenia broni, oszustw, manipulacji

Typy Capability Evaluation

• General Capabilities – szeroka wiedza i rozumowanie

• Specialized Capabilities – matematyka, kodowanie, medycyna, prawo

• Agentic Capabilities – planowanie, wieloetapowe zadania, korzystanie z narzędzi

• Dangerous Capabilities – zdolności do szkodliwych działań (biologia, cyber, manipulacja)

Aktualny stan (2026)

Organizacje takie jak METR, Apollo Research, Anthropic, OpenAI, DeepMind i UK AI Safety Institute regularnie przeprowadzają zaawansowane capability evaluations. Coraz większy nacisk kładzie się na ocenę zdolności agentycznych i ryzyk egzystencjalnych.

Dodano: 16 maja 2026

office@freenetmedia.pl