論文の概要: Stop Evaluating AI with Human Tests, Develop Principled, AI-specific Tests instead

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23009v1
• Date: Wed, 30 Jul 2025 18:14:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 17:19:08.522084
• Title: Stop Evaluating AI with Human Tests, Develop Principled, AI-specific Tests instead
• Title（参考訳）: 人間のテストでAIを評価するのをやめ、代わりにAI固有のテストを開発する
• Authors: Tom Sühr, Florian E. Dorner, Olawale Salaudeen, Augustin Kelava, Samira Samadi,
• Abstract要約: 我々は、ベンチマークのパフォーマンスを人間のような特性の測定として解釈することは、十分な理論的、実証的な正当化を欠いていると論じる。 私たちは、AIシステムに適した、原則化されたAI固有の評価フレームワークの開発を呼びかけます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.809966405091883
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have achieved remarkable results on a range of standardized tests originally designed to assess human cognitive and psychological traits, such as intelligence and personality. While these results are often interpreted as strong evidence of human-like characteristics in LLMs, this paper argues that such interpretations constitute an ontological error. Human psychological and educational tests are theory-driven measurement instruments, calibrated to a specific human population. Applying these tests to non-human subjects without empirical validation, risks mischaracterizing what is being measured. Furthermore, a growing trend frames AI performance on benchmarks as measurements of traits such as ``intelligence'', despite known issues with validity, data contamination, cultural bias and sensitivity to superficial prompt changes. We argue that interpreting benchmark performance as measurements of human-like traits, lacks sufficient theoretical and empirical justification. This leads to our position: Stop Evaluating AI with Human Tests, Develop Principled, AI-specific Tests instead. We call for the development of principled, AI-specific evaluation frameworks tailored to AI systems. Such frameworks might build on existing frameworks for constructing and validating psychometrics tests, or could be created entirely from scratch to fit the unique context of AI.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、人間の認知的・心理的特性(知性や性格など)を評価するために設計された一連の標準化されたテストにおいて、目覚ましい結果を得た。 これらの結果は, LLMにおける人間的特徴の強い証拠として解釈されることが多いが, このような解釈は存在論的誤りを構成すると論じる。 人間の心理的および教育的テストは理論駆動の計測装置であり、特定の人間の集団に調整される。 これらの検査を経験的検証なしで人間以外の被験者に適用すると、測定されているものを誤認識するリスクが生じる。 さらに、その増加傾向は、妥当性、データ汚染、文化的バイアス、表面的な即興的な変化に対する感受性といった既知の問題にもかかわらず、‘インテリジェンス’のような特性の測定として、ベンチマーク上でのAIパフォーマンスを規定している。 我々は、ベンチマークのパフォーマンスを人間のような特性の測定として解釈することは、十分な理論的、実証的な正当化を欠いていると論じる。 人間のテストによるAIの評価をやめ、代わりにAI固有のテストを開発する。 私たちは、AIシステムに適した、原則化されたAI固有の評価フレームワークの開発を呼びかけます。 このようなフレームワークは、サイコメトリックステストの構築と検証のための既存のフレームワーク上に構築される可能性がある。

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