人工智慧能與人類數據科學家競爭嗎？OpenAI的新基準測試將揭示答案。

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OpenAI推出了一個新工具MLE-bench，用於評估人工智慧在機器學習工程中的能力。該基準測試將AI系統與來自Kaggle的75個真實世界數據科學競賽進行比較，Kaggle是機器學習比賽的領先平台。

隨著科技公司致力於開發更先進的AI系統，MLE-bench超越了計算能力和模式識別的測量，還考察了AI在機器學習工程這一複雜領域中能否進行策略規劃、故障排除和創新。

MLE-bench利用AI代理參加Kaggle風格的競賽，模擬人類數據科學家的工作流程，從模型訓練到提交創建。這些代理的表現隨後與人類基準進行比較。

AI在Kaggle競賽中的表現：進步與挑戰

MLE-bench的結果突顯了當前AI技術的進展與局限。OpenAI最先進的模型o1-preview結合AIDE框架，在16.9%的競賽中達到了獲獎水準的表現，這表明AI在某些情況下能與熟練的人類數據科學家競爭。

然而，AI與人類專業知識之間仍存在顯著差距。雖然AI模型能夠有效運用標準技術，但在需要適應性和創造性問題解決的任務中，它們往往掙扎，這突顯了人類洞察在數據科學中的持續重要性。

機器學習工程涉及設計和優化系統，以使AI能夠從數據中學習。MLE-bench評估此過程的各個方面，包括數據準備、模型選擇和性能調整。

多元化的機器學習任務方法

三種AI代理策略——MLAB ResearchAgent、OpenHands和AIDE的比較，展示了在處理複雜數據科學挑戰時的不同方法和執行時間。AIDE框架的運行時間為24小時，顯示出更全面的問題解決方法。

AI對數據科學和行業的影響

MLE-bench的影響超越了學術興趣。開發能夠獨立管理複雜任務的AI系統可能會加速各行各業的研究和產品開發。然而，這一進展引發了關於人類數據科學家角色演變和AI能力快速提升的討論。

通過將MLE-bench開源，OpenAI促進了基準的更廣泛檢視和使用，這可能有助於建立標準化的方法來評估機器學習工程中AI的進展，影響未來的發展和安全措施。

評估AI在機器學習中的進展

隨著AI系統在專業任務中逐漸接近人類水平，像MLE-bench這樣的基準提供了評估進展的重要指標。它們對誇大的AI能力提供了客觀檢查，展示了當前的強項和弱點的清晰和可衡量數據。

AI與人類協作的未來

提升AI能力的推動力正在增強。MLE-bench為數據科學和機器學習的進展提供了嶄新的視角。隨著AI的進步，與人類專家的協作可能擴大機器學習應用的範疇。

然而，儘管基準顯示出令人鼓舞的結果，它同時也表明AI在複製資深數據科學家的細膩決策和創造力方面仍有許多需要學習的地方。目前的挑戰在於縮小這一差距，並確定在機器學習工程中如何最佳地融合AI能力和人類專業知識。

AI21 CEO表示，轉換器不適合用於AI代理，因為存在錯誤傳播問題。

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