Neues Framework verbindet KI‑Benchmarks zu einer einheitlichen Skala

Wissenschaftler haben ein neues statistisches Modell entwickelt, das verschiedene KI‑Benchmarks zu einer einzigen, vergleichbaren Skala zusammenführt. Durch diese „Rosetta‑Stone“-Lösung können die Leistungsfähigkeit von Modellen und die Schwierigkeit von Tests auf einer gemeinsamen numerischen Basis bewertet werden.

Ein zentrales Problem bei bestehenden Benchmarks ist, dass sie innerhalb weniger Monate oder Jahre an ihre Grenzen stoßen. Dadurch wird es schwierig, langfristige Trends in der KI‑Entwicklung zu erkennen. Das vorgestellte Framework überwindet dieses Hindernis, indem es Benchmarks miteinander verknüpft und Modelle unabhängig von ihrer Testhistorie vergleichbar macht.

Die Methode setzt keine Annahmen darüber voraus, wie sich die Fähigkeiten von KI‑Systemen im Laufe der Zeit oder mit zunehmender Rechenleistung entwickeln. Stattdessen nutzt sie statistische Techniken, um die Daten aus unterschiedlichen Tests zu harmonisieren und so ein einheitliches Bild zu erzeugen.

Die Autoren demonstrieren drei praktische Anwendungen: Erstens wird die Geschwindigkeit des KI‑Fortschritts über die Zeit gemessen und zukünftige Fähigkeiten prognostiziert. Zweitens werden die Verbesserungsraten in der algorithmischen Effizienz geschätzt, wobei die Ergebnisse mit früheren Studien übereinstimmen, jedoch höhere Werte aufweisen. Drittens kann das System schnelle Beschleunigungen im KI‑Fortschritt erkennen.

Dieses neue Tool bietet Forschern und Entscheidungsträgern eine robuste Grundlage, um die Entwicklung von KI-Systemen besser zu verstehen und fundierte Entscheidungen zu treffen.