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Mesmo com deficiências óbvias, grandes modelos multimodais comandados por prompts estão se mostrando serem ferramentas cognitivas flexíveis que representam uma generalidade sem precedentes. Mas a direcionalidade, diversidade e grau de interação do usuário criam uma distinta “generalidade centrada no humano” (GCH), em vez de uma totalmente autônoma. GCH implica que —para um usuário específico— um sistema é tão geral quanto é eficaz para as tarefas relevantes do usuário e suas maneiras prevalentes de interação. Uma avaliação centrada no humano de sistemas de IA de uso geral, portanto, precisa refletir a natureza pessoal da interação, das tarefas e da cognição. Argumentamos que a melhor maneira de entender esses sistemas é como extensores cognitivos altamente acoplados, e analisar as adaptações cognitivas bidirecionais entre eles e os humanos. Neste artigo, apresentamos uma formulação de GCH, bem como uma visão geral de alto nível dos elementos e trade-offs envolvidos no processo de interação. Encerramos o artigo delineando algumas perguntas de pesquisa essenciais e sugestões para melhorar as práticas de avaliação, que imaginamos como características para a avaliação da inteligência artificial geral no futuro. Este artigo aparece na trilha de IA & Sociedade.
Schellaert et al. (Mon,) estudaram essa questão.