一篇新论文认为，当前AI领域对优化的关注，以OpenAI的GPT-2等模型为例，导致了一个能够衡量文本不可能性但无法区分错误与真正创新的系统。这种转变将语言判断的权威从人类机构转移到了损失函数和基准测试等自动化流程。作者认为，这种以优化为中心的做法虽然能产生流畅的输出，但最终限制了AI的真正创造力和批判性评估能力。 AI
影响 挑战了当前LLM的以优化为驱动的开发模式，表明需要重新评估AI系统的价值评估方式，超越单纯的流畅性。
排序理由 讨论AI方法论及其影响的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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