Tương lai của bài kiểm tra AI

Câu trả lời và giải thích xuất hiện khi bạn làm bài kiểm tra.

1. Dự báo AI hữu ích nên nêu rõ điều gì?
   • Giả định, thời gian và bằng chứng
   • Chỉ có một kết luận tự tin
   • Mô hình được sử dụng để viết nó
   • Ngày ra mắt chính xác bất chấp sự không chắc chắn
2. Một điểm chuẩn được kiểm soát được cải thiện. Điều đó thiết lập điều gì về việc áp dụng rộng rãi sản phẩm?
   • That all organizations can deploy it now
   • That infrastructure and maintenance are solved
   • Not when or how widely adoption will happen by itself
   • That future reliability is guaranteed
3. Tại sao lại sử dụng các kịch bản nhanh hơn, chậm hơn và tiến độ không đồng đều?
   • They identify which forecast is guaranteed
   • They make planning robust when progress is uncertain across tasks
   • They eliminate the need for indicators
   • They convert a scenario into a probability
4. Chỉ báo nào cập nhật đánh giá năng lực tốt hơn thông báo ra mắt?
   • A company product announcement alone
   • A funding round
   • A marketing forecast
   • Independently reproduced task performance and sustained reliability
5. Tại sao phải ghi lại dự báo và điều gì sẽ được coi là bỏ sót?
   • To ensure the forecast becomes correct
   • To keep the prediction secret
   • To assess it against the stated outcome without changing the definition afterward
   • To avoid updating assumptions
6. What does uneven capability growth imply?
   • Progress on one benchmark does not prove the same progress in other domains
   • Every task improves at the same rate
   • One benchmark predicts physical interaction reliability
   • A capability cannot be measured
7. What is a robust decision under multiple plausible futures?
   • One that depends on the fastest forecast being correct
   • A decision made only after certainty arrives
   • One that has no current evidence
   • One that remains useful across several scenarios
8. Why review forecasts over time?
   • Forecasts become facts after publication
   • New evidence can update an assessment and reveal whether prior predictions were calibrated
   • Predictions should never change
   • A later review hides the original assumptions