【人类基准测试大翻车：样本不足、方法不透明，AI性能结论可信吗？】

我们经常在一些对比 #AI# 性能的测试中，看到宣称基础模型在自然语言理解、推理或编程任务等性能超人类的相关报道。

但你有没有想过，这些结果真的可信吗？

在近期的一项研究中，美国#哈佛大学# 研究员魏来（Kevin Wei）与合作者指出，目前人类基准测试（Human Baselines）的严谨性和透明度存在一系列严重问题，这直接关系着相关测试中关于 AI 性能的结论是否“立得住”的问题。

为此，研究人员对基础模型评估中人类基线方法提出了相关的改进建议。与此同时，为全面梳理当前评估方法的短板，他们还系统回顾了 115 项人类基线研究。

相关论文以《立场：模型评估中的人类基线需要严谨性和透明性》（Position: Human Baselines in Model Evaluations Need Rigor and Transparency）为题发表在 ICML 2025（The Forty-Second International Conference on Machine Learning）[1]。

长期以来，人类基准测试作为 AI 领域评估模型性能的重要工具，直接影响着对 AI 基础模型表现的判断，尤其是为 AI 达到超人类的水平相关结论是否可靠提供关键参考。

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