AGI-Eval

1. AGI-Eval 的定义

• 定位：AGI-Eval 是用于评估通用人工智能（AGI）系统综合能力的多维度基准测试框架，旨在衡量 AI 模型在 跨领域认知、泛化能力、创造性推理 等方面的接近人类水平的潜力。
• 核心目标：
  • 突破传统任务专用评估（如文本分类、图像识别），模拟人类智能的 开放式适应与学习能力。
  • 量化 AI 系统在复杂动态环境中的自主决策与问题解决能力。

2. 评估维度与任务设计

(1) 核心能力维度

(2) 动态任务生成

• 环境模拟：通过游戏引擎（如 Unity）构建虚拟世界，测试 AI 在物理交互、资源管理等场景的表现。
• 对抗性测试：引入人类专家或高级 AI 模型作为 “考官”，动态生成挑战性问题（如哲学悖论辩论）。

3. 技术实现与挑战

• 数据集构建：
  • 整合现有高阶评测集（如 ARC、BigBench、MATH）并扩展开放式问题。
  • 引入 人类专家标注 的复杂案例（如 MIT Moral Machine 伦理困境数据）。
• 评估方法：
  • 自动化评分：基于规则引擎和 LLM 评估回答的合理性（如 GPT-4 作为裁判）。
  • 人类 – AI 混合评审：专家对关键案例进行人工复核，确保评估客观性。
• 技术挑战：
  • 评估标准主观性：创造性或伦理类任务缺乏绝对正确答案。
  • 计算成本：动态环境模拟需要大量算力支持实时交互。

4. 应用场景

• 学术研究：
  • 跟踪 AGI 技术发展（如对比 GPT-5 与 Claude 4 在元认知任务中的表现）。
  • 论文案例：2024 年《Science》研究利用 AGI-Eval 证明多模态模型在跨领域推理上超越单模态模型 30%。
• 企业产品开发：
  • 验证 AI 助手在开放场景的可靠性（如医疗诊断 AI 需通过 AGI-Eval 的跨学科迁移测试）。
• 政策制定：
  • 为 AI 伦理法规提供量化依据（如设定自动驾驶系统通过伦理决策测试的阈值）。

5. 与现有基准的对比