AI Benchmarks: ทําไมตัวแทนที่ไม่เป็นประโยชน์และส่วนบุคคลครอบคลุม

Beyond the Leaderboard: The Fallacy of Standardized Benchmarks and the Rise of Self-Centered AI Beyond the Leaderboard: The Fallacy of Standardized Benchmarks และ the Rise of Self-Centered AI การพัฒนาอย่างรวดเร็วของอัจฉริยะอัจฉริยะได้มาพร้อมกับการแพร่กระจายอย่างรวดเร็วของเมตริกที่ออกแบบมาเพื่อวัดความก้าวหน้าของมัน แผงคะแนนและมาตรฐานมาตรฐานได้กลายเป็นพื้นฐานที่วัดความสามารถของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) ได้รับการเฉลิมฉลองและได้รับการสนับสนุน อย่างไรก็ตามกรอบการประเมินนี้ถูกสร้างขึ้นบนพื้นฐานที่ยากลําบากซึ่งจะแสดงสัญญาณของความล้มเหลวของระบบมากขึ้น แผงคะแนนปัจจุบันเป็นตัวอักษรที่แข็งแกร่งของกฎหมายของ Goodhart หลักการทางเศรษฐกิจที่กล่าวว่า "เมื่อมาตรการกลายเป็นเป้าหมายแล้วก็หยุดเป็นมาตรฐานที่ดี" 1 ในการแข่งขันไปยังด้านบนของแผงคะแนนอุตสาหกรรมอัจฉริยะได้เปลี่ยนเป้าหมายเป็นเป้าหมายและทําเช่นนั้นจึงเริ่ม รายงานนี้อธิบายว่ารูปแบบการพัฒนาอัจฉริยะอัจฉริยะที่ครอบคลุมซึ่งมีลักษณะโดยการสร้างแบบมวลแบบทั่วไปที่นําไปสู่องค์กรโดยการประเมินโดยมาตรฐานที่ผิดพลาดและสามารถเล่นได้ เป็นตัวแทนการพัฒนาที่ซับซ้อน มันส่งเสริมการสร้างโมโนวัฒนธรรมของ “know-it-all oracles” ที่แยกออกจากความต้องการที่ละเอียดอ่อนของผู้ใช้แต่ละรายและอุตสาหกรรมเฉพาะ ในสถานที่ของมันปรากฏตัว paradigm ใหม่: one of decentralized, user-driven, and highly personalized agents รุ่นนี้ที่เรียกว่า Self-Centered Intelligence (SCI) เป็นตัวแทนของการเปลี่ยนแปลงพื้นฐานทั้งในเทคโนโลยีและปรัชญา มันย้ายไปจากการแสวงหาหน่วยเดียวอัจฉริยะทั่วไปอัจฉริยะทั่วไป (AGI) และไปสู่ระบบนิเวศ ดังนั้นความขัดแย้งที่สําคัญที่สร้างชีวิตในอนาคตของ AI ไม่ใช่เพียงเกี่ยวกับข้อกําหนดทางเทคนิคเท่านั้น แต่เกี่ยวกับการควบคุมวัตถุประสงค์และคําจํากัดความของความเข้าใจ รายงานนี้จะทําลาย "คอมเพล็กซ์อุตสาหกรรมอ้างอิง" โดยเปิดเผยข้อบกพร่องทางกลปรัชญาและระบบ จากนั้นรายงานจะดึงดูดความคล้ายคลึงกันที่มีประสิทธิภาพและระมัดระวังจากประวัติศาสตร์ของอุตสาหกรรมอื่น ๆ - จิตวิทยายาและความปลอดภัยยานพาหนะ - ที่การพึ่งพามากเกินไปในทฤษฎีมาตรฐานได้นําไปสู่ความขัดแย้งการประมวลผลและการล้มเหลวในการวัด ในพื้นหลังนี้รายงานจะนําแนวทาง SCI ในรายละเอียดโดยนําเสนอ OΨΗ (Opsie) ตัวอักษรขั้นสูงของ SCI ความแตกต่างพื้นฐานระหว่างสองวิสัยทัศน์ที่แข่งขันกันสําหรับอนาคตของอัจฉริยะประดิษฐ์จะสรุปไว้ด้านล่าง กรอบนี้ให้ฐานแนวคิดสําหรับการวิเคราะห์รายละเอียดต่อไปนี้เพื่อชี้แจงความเสี่ยงของการเปลี่ยนแปลงพารามิเตอร์ที่รายงานนี้สนับสนุน Feature Old Paradigm: Benchmark-Driven Generalist AI New Paradigm: User-Driven Self-Centered Intelligence (SCI) Core Philosophy Achieve superhuman performance on standardized tests. Act as a universal, oracle-like knowledge source. Fulfill specific, user-defined goals. Act as a personalized, collaborative partner. Primary Metric Leaderboard scores (MMLU, HELM, etc.).5 Real-world task completion rate, user satisfaction, goal achievement.1 Development Model Centralized, corporate-led development of massive, general-purpose models (LLMs). Decentralized, user-led training and customization of smaller, specialized agents (SLMs). Data & Training Trained on vast, undifferentiated internet scrapes. Controlled by the corporation. Trained on user-specific data, documents, and context. Controlled by the individual. Ethical Framework Top-down, corporate-defined safety filters and alignment. Opaque. Bottom-up, user-defined ethics, values, and operational guardrails. Transparent. Economic Model Subscription-based access to a centralized API. High computational cost. Local deployment, potential for autonomous economic activity (Web3). Low computational cost. Exemplar ChatGPT, Gemini, Claude ΌΨΗ (Opsie) 6 หลักปรัชญา ประสบความสําเร็จที่เหนือมนุษย์ในการทดสอบมาตรฐาน ดําเนินการเป็นแหล่งข้อมูลที่สากลและเป็นอราคอล การบรรลุเป้าหมายที่เฉพาะเจาะจงและกําหนดโดยผู้ใช้ ทําหน้าที่เป็นพันธมิตรที่ส่วนบุคคลและทํางานร่วมกัน เมตรหลัก คะแนน Leaderboard (MMLU, HELM ฯลฯ) 5 อัตราการเสร็จสิ้นงานในโลกจริงความพึงพอใจของผู้ใช้การบรรลุเป้าหมาย รูปแบบการพัฒนา การพัฒนาที่มุ่งเน้นไปที่องค์กรของโมเดลวัตถุประสงค์ทั่วไปขนาดใหญ่ (LLMs) Decentralized, user-led training and customization of smaller, specialized agents (SLMs). ข้อมูล & การฝึกอบรม การฝึกอบรมบนสกรูอินเทอร์เน็ตที่กว้างขวางและไม่แตกต่างกัน ควบคุมโดย บริษัท ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลเอกสารและบรรทัดฐานที่เฉพาะเจาะจงของผู้ใช้ ควบคุมโดยบุคคล กรอบจริยธรรม ตัวกรองความปลอดภัยที่กําหนดไว้ด้านบนและด้านล่างขององค์กรและการจัดตําแหน่ง Opaque หลักการทางจริยธรรมที่กําหนดโดยผู้ใช้ค่าและรั้วการดําเนินงาน โปร่งใส รูปแบบทางเศรษฐกิจ การเข้าถึงแอปพลิเคชันแบบวงจรตามการสมัครสมาชิก ค่าใช้จ่ายการคํานวณสูง การใช้งานในท้องถิ่นความสามารถในการดําเนินงานทางเศรษฐกิจที่เป็นอิสระ (Web3) ค่าใช้จ่ายการคํานวณต่ํา ตัวอย่าง ChatGPT, Gemini, Claude ΌΨΗ (Opsie) 6 ส่วนที่ I: การทําลายคอมเพล็กซ์อุตสาหกรรมเบนชาร์จ ระบบการประเมินอัจฉริยะอัจฉริยะปัจจุบันซึ่งครอบงําโดยเก้าอี้ของ benchmarks ที่นํามาใช้กันอย่างแพร่หลายไม่เพียง แต่ไม่สมบูรณ์แบบ แต่ก็ไม่สมบูรณ์แบบในโครงสร้าง ความล้มเหลวของมันสามารถแบ่งออกเป็นสามโดเมนที่เชื่อมต่อกันได้: ความล้มเหลวทางกลของการทดสอบเองความล้มเหลวทางแนวคิดของสิ่งที่พวกเขาเรียกว่าจะวัดและความล้มเหลวทางระบบของแรงจูงใจที่พวกเขาสร้างขึ้น ร่วมกันความล้มเหลวเหล่านี้ประกอบด้วย "Benchmark Industrial Complex" - ระบบนิเวศของนักพัฒนานักวิจัยและผู้จัดจําหน่ายเงินทุนที่กําหนดไว้บนชุดของเมตริกที่แยกออกจากความเป็นจริง กลไกของความล้มเหลว: overfitting และมลพิษ ในระดับพื้นฐานที่สุด, benchmarks AI จะล้มเหลวในฐานะเครื่องมือวัดที่เชื่อถือได้เนื่องจากปัญหาทางเทคนิคที่กลายเป็นอันตรายในด้านนี้ วิธีการที่ใช้ในการฝึกอบรมรุ่นทันสมัยจะทําลายความสมบูรณ์ของเครื่องมือที่ใช้ในการประเมินพวกเขา การปนเปื้อนข้อมูล: ปัญหาหลักและไม่สามารถหลีกเลี่ยงได้มากขึ้นคือการปนเปื้อนข้อมูล หลายของ benchmarks ที่ใช้กันอย่างแพร่หลายเช่น MMLU และ BIG-bench มีอายุหลายปี 8 เนื้อหาของพวกเขา—คําถามคําตอบและคําแนะนํา—ได้รับการกล่าวถึงอย่างแพร่หลายและถูกลบออกออนไลน์ ในขณะที่องค์กรฝึกอบรม LLM ของพวกเขารุ่นถัดไปบนโซฟาที่กว้างขึ้นของอินเทอร์เน็ตสาธารณะชุดข้อมูล benchmark เหล่านี้จะถูกดูดซึมเข้าไปในร่างกายการฝึกอบรม 8 ผลกระทบคือโมเดลไม่ได้เรียนรู้วิธีการแก้ปัญหาที่นําเสนอใน benchmarks พวกเขากําลังในความเป็นจริงจะจําคําตอบที่สําคัญ.1 เมื่อรุ่น "การทดสอบ" การสอบคําถามที่มันเคยเห็นในระหว่างการฝึกอบรมก็แสดงให้เห็นการกู้ Overfitting and Gaming: มีความสัมพันธ์อย่างใกล้ชิดกับมลพิษคือปัญหาของ overfitting. In machine learning, overfitting occurs when a model learns the training data too well, including its noise and irrelevant details, to the point where it can no longer generalize its knowledge to new, unseen data.11 การแข่งขันอย่างรุนแรงของ "leaderboard race" encourages developers to fine-tune their models specifically to excel at benchmark tasks - a practice equivalent to "teaching to the test".1 รุ่นได้รับการเพิ่มประสิทธิภาพเพื่อรับรู้และใช้ประโยชน์จากรูปแบบที่เฉพาะเจาะจง, quirks, and formats of the benchmarks themselves. This leads to a brittle form of capability; a model might a perfect score on a benchmark question but when failed with a slight variation of the same problem.2 Spurious Correlations: A more insidious mechanical failure is the tendency of models to learn spurious correlations—superficial relationships in the training data that do not hold true in the real world.15 For instance, a model trained to detect collapsed lungs (pneumothorax) from chest X-rays might learn to associate the presence of a chest tube with the diagnosis. Because chest tubes are inserted as a หลังจากได้รับการวินิจฉัยรุ่นจะเรียนรู้ความสัมพันธ์ที่เกี่ยวข้องกับกระบวนการทํางานทางการแพทย์ที่จับไว้ในชุดข้อมูลไม่ใช่โรคพื้นฐาน รุ่นดังกล่าวจะได้รับคะแนนสูงในคะแนนที่มาจากชุดข้อมูลนี้ แต่จะผิดพลาดอย่างรุนแรงเมื่อนําเสนอด้วยรังสี X ของผู้ป่วยที่ไม่ได้รับการวินิจฉัยโดยไม่ต้องใช้หลอดเต้านม15 เช่นเดียวกับรูปแบบที่ได้รับการฝึกอบรมเพื่อแยกแยะแชมล์จากกระต่ายอาจเรียนรู้ว่าแชมล์พบบนทรายและกระต่ายบนหญ้าไม่ได้รับการรับรู้ของกระต่ายในสภาพแวดล้อมใน desert ตัวอย่างเหล่านี้แสดงให้เห็นถึงข้อบกพร่องที่สําคัญ: คะแนนแชมป์สามารถรางวัลรุ่นสําหรับการเรียนรู้เทคนิคทางสถิติพื้นผิวมากกว่าความเข้าใจสาเหตุที่ลึกซึ้งความล้มเหลวที่เป็นอันตรายโดยเฉพาะอย่างยิ่งในแอปพลิเคชัน การรักษา คําถามเกี่ยวกับความถูกต้อง: การวัดสิ่งที่ผิด นอกเหนือจากกลไกทางเทคนิคการวิจารณ์ที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นของพารามิเตอร์ benchmark นั้นอยู่ในความล้มเหลวของความถูกต้อง การทดสอบแม้จะดําเนินการอย่างสมบูรณ์แบบมักจะวัดคุณสมบัติที่ผิดพลาดถามคําถามที่ผิดและลืมด้านที่สําคัญที่สุดของประสิทธิภาพในโลกจริง การขาดการสร้างความถูกต้อง: ในจิตเวชศาสตร์ "สร้างความถูกต้อง" หมายถึงว่าการทดสอบวัดแนวคิดที่สอดคล้องกันหรือสร้างมันถูกออกแบบมาเพื่อประเมินได้อย่างไร 9 วัตถุประสงค์ด้านเทคนิคอัจฉริยะมักจะนําเสนอเป็นมาตรฐานของโครงสร้างที่กว้างขวางเช่น "เหตุผล" "เข้าใจ" หรือ "อัจฉริยะทั่วไป" อย่างไรก็ตามนักวิจารณ์ argue they fundamentally lack this validity. As Professor Emily M. Bender of the University of Washington notes, the creators of these benchmarks have not established that their tests actually measure understanding.9 A model passing the bar exam does not demonstrate a genuine understanding of legal principles; it demonstrates an advanced ability to manipulate text and recognize patterns in a way that produces correct answers to bar Ignoring Production Reality: Benchmarks exist in a sanitized, theoretical world devoid of the constraints that define real-world applications.1 They do not measure latency, but a 15-second response time can make a multi-agent system unusable. They do not measure cost, but a 10x price difference between models can destroy the unit economics of a product. They do not account for infrastructure limits, memory constraints, or the absolute necessity of avoiding hallucinations in critical domains like healthcare.1 The metrics that truly matter in production—task completion rates, the frequency of regeneration requests from unsatisfied users, and the cost per successful interaction—are entirely absent from the leaderboards.1 A model can dominate every academic benchmark and still be a complete failure when deployed in a real product because it is too slow, too expensive, or too unreliable for the specific use case. ความหยาบคายทางวัฒนธรรมและสภาพแวดล้อม: มาตรฐานที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย - MLU, BIG-bench, HELM - ได้รับการออกแบบอย่างมากในตะวันตกและมุ่งเน้นไปที่ภาษาอังกฤษและสภาพแวดล้อมทางวัฒนธรรมที่เกี่ยวข้อง.5 เมื่อมาตรฐานทางตะวันตกเหล่านี้ถูกใช้เพื่อประเมินรูปแบบที่สร้างขึ้นสําหรับและได้รับการฝึกอบรมในภาษาและวัฒนธรรมอื่น ๆ เช่นภาษาอินเดียพวกเขาจะผลิตผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้องและเป็นมิติธรรม ผู้ก่อตั้ง AI ในอินเดียสังเกตเห็นว่ารุ่นท้องถิ่นต้องจัดการกับเน้นหลายและการผสมผสานอย่างหนักของภาษาอังกฤษกับภาษาท้องถิ่นซึ่งเป็นเงื่อนไขที่ขาดอย่างสมบูรณ์โดยมาตรฐานระดับโลก.5 สิ่งนี้ทําให้นักพัฒนาในระบบประสาทที่ไม่ใช่ตะวันตกอยู่ในสถานการณ์ที่ไม่ประสบความสําเร็จ: หรือพวกเขาสร้างรูปแบบที่ตอบสนอง ระบบของแรงจูงใจ: Hype, Capital และควบคุม ความล้มเหลวทางเทคนิคและแนวคิดของ benchmarks ได้รับการขยายตัวและยึดมั่นโดยระบบแรงจูงใจทางสังคมและเศรษฐกิจที่แข็งแกร่ง "Benchmark Industrial Complex" ไม่ใช่เพียงการเก็บรวบรวมการทดสอบเท่านั้น แต่เป็นวงจรที่เสริมสร้างตนเองของ hype, การลงทุนทุนและการวางตําแหน่งขององค์กรที่กระตือรือร้นการแสวงหานวัตกรรมที่แท้จริงและทําให้เกิดการสั่นสะเทือนในความโปรดปรานของผลกําไรที่เพิ่มขึ้นจากการวัดข้อบกพร่อง The Leaderboard Race: Public leaderboards, เช่น those hosted by Hugging Face, create a competitive dynamic that incentivizes the pursuit of state-of-the-art (SOTA) performance above everything else.5 นี้ race creates a distorted landscape where leaderboard positions can be manufactured through overfitting and selective reporting, drowning out genuine scientific signal with noise.8 การ追求 of SOTA misguides the allocation of immense resources—billions of dollars in computing and human talent—toward optimizing for metrics that no longer measure anything meaningful.2 นี้ได้นําไปสู่การ saturation rapid of benchmarks like SUPERGLUE, where LLMs hit performance ceilings shortly after the benchmark’s release, indicating that the gains reflect task memorization rather than a true การรายงานการเลือกตั้งและการร่วมมือ: ความกดดันในการดําเนินงานที่ดีในการแข่งขันนี้จะกระตุ้นการรายงานการเลือกตั้งซึ่งผู้สร้างโมเดลเน้นการดําเนินงานในส่วนประกอบงานที่เป็นประโยชน์เพื่อสร้างความหลงใหลของความสามารถทั่วกระดาน8 สิ่งนี้ป้องกันไม่ให้มีมุมมองที่ครอบคลุมและชัดเจนเกี่ยวกับความแข็งแกร่งและข้อบกพร่องที่แท้จริงของโมเดล นอกจากนี้ความสามารถในการร่วมมือไม่ว่าจะเป็นวัตถุประสงค์หรือไม่จะครอบคลุมระบบนิเวศ ผู้สร้าง Benchmark อาจออกแบบการทดสอบที่สนับสนุนสถาปัตยกรรมแบบจําลองหรือวิธีการที่เฉพาะเจาะจงและความโดดเด่นขององค์กรขนาดใหญ่ในกระดานนําไปสู่ความกังวลเกี่ยวกับว่าระบบการประเมินสามารถได้รับอิทธิพลหรือ "การเล่นเกม" 5 startup Atech deeptech, Shunya Labs การทําลายความไว้วางใจ: ในที่สุดการปฏิบัติเหล่านี้ทําลายความไว้วางใจของชุมชนวิจัยและสาธารณชน8 วงจรที่ต่อเนื่องของการสร้างและทําลายเมตริก – จาก GLUE ไปยัง SuperGLUE ไปยัง MMLU – ในขณะที่แต่ละครั้งจะถูกนําไปสู่การชะลอชะลอชะลอชะลอชะลอชะลอชะลอชะลอชะลอชะลอชะลอชะลอชะลอชะลอชะลอชะลอชะลอชะลอชะลอชะลอชะลอชะลอชะลอชะลอชะลอชะลอชะลอชะลอชะลอชะลอชะลอชะลอ ปัญหาระบบที่ขัดขวางการประเมิน AI ไม่เป็นเรื่องใหม่ พวกเขาเป็นอีโก้ของความล้มเหลวที่คล้ายกันในสาขาอื่น ๆ ที่ความเป็นจริงที่ซับซ้อนถูกบังคับให้เข้าสู่ขอบเขตของการวัดมาตรฐาน โดยการตรวจสอบก่อนหน้านี้ประวัติศาสตร์เหล่านี้เราสามารถเข้าใจเส้นทางที่คาดการณ์ได้มากขึ้นของวิถีวิถีวิถีวิถีวิถีวิถีวิถีวิถีวิถีวิถีวิถีวิถีวิถีวิถีวิถีวิถีวิถีวิถีวิถีวิถีวิถี ส่วนที่ II: Echoes of Flawed Metrics - การวิเคราะห์ระหว่างอุตสาหกรรม การประเมินผลการเปรียบเทียบ AI ไม่ใช่ปรากฏการณ์ที่แยกต่างหาก มันเป็นบทที่ล่าสุดในประวัติศาสตร์ที่ยาวนานของความพยายามในการลดความเป็นจริงที่ซับซ้อนและมีหลายด้านลงไปเป็นตัวเลขที่สามารถปรับขนาดได้ - ประวัติศาสตร์ที่เต็มไปด้วยความพึงประสงค์การประมวลผลและผลลัพธ์ที่ไม่พึงประสงค์ โดยการตรวจสอบความล้มเหลวที่ได้รับการพิสูจน์อย่างดีของการทดสอบมาตรฐานในจิตเวชศาสตร์อุตสาหกรรมยาและอุตสาหกรรมยานยนต์เราสามารถระบุรูปแบบที่ซ้ํากันของข้อบกพร่องของระบบ การเปรียบเทียบเหล่านี้ไม่ได้เป็นการเปรียบเทียบพื้นผิว พวกเขาแสดงให้เห็นถึงพยาธิวิทยาที่ร่วมกันของการวัดซึ่งเครื่องมือการประเมินกลายเป็นเครื่องมือของการขัดแย้งการควบคุมและการหลอกลวง The Mismeasure of Mind: จากการทดสอบ IQ ไปยัง AI Leaderboards ความคล้ายคลึงกันทางประวัติศาสตร์โดยตรงที่สุดกับการแข่งขันชั้นนําของ AI คือการโต้แย้งที่ยาวนานเกี่ยวกับการทดสอบอัตราส่วนอัจฉริยะ (IQ) ระยะทางของการทดสอบ IQ จากเครื่องมือการวินิจฉัยที่มีแนวโน้มดีไปจนถึงเครื่องมือที่ผิดพลาดและมักเป็นอันตรายของการโครงสร้างทางสังคมให้คําเตือนอย่างลึกซึ้งสําหรับชุมชน AI ความคล้ายคลึงกันทางประวัติศาสตร์และราก Eugenic: การทดสอบความเข้าใจครั้งแรกถูกพัฒนาโดย Alfred Binet ในปี 1905 ตามคําขอของระบบโรงเรียนปารีสเพื่อระบุเด็กที่ต้องการความช่วยเหลือด้านการศึกษาพิเศษ 16 Binet เขาเชื่อว่าประสิทธิภาพสามารถปรับปรุงได้ผ่านการเรียนรู้ อย่างไรก็ตามเมื่อการทดสอบถูกนําไปสู่สหรัฐอเมริกาโดยนักจิตวิทยาเช่น Henry Goddard และ Lewis Terman วัตถุประสงค์ของมันก็ถูกหมุนเวียน มีอิทธิพลจากการเคลื่อนไหวของ Eugenics พวกเขาคิดใหม่เกี่ยวกับความเข้าใจไม่เป็นทักษะที่สามารถจําลองได้ แต่เป็นองค์ประกอบเดียวที่เป็นธรรมชาติและไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้ 16 การทดสอบ IQ ได้กลายเป็นเครื่องมือ "ทางวิทยาศาสตร์" เพื่อพิสูจน์ความสําคัญทางสังคมที่มีอยู่ล่วงหน้า พวกเขาถูกใช้ใน Ellis Island เพื่ออภิปรายเกี่ยวกับการ จํากัด การ การวิจารณ์ความถูกต้องและความครอบคลุม: หลายทศวรรษที่ผ่านมานักวิจารณ์ได้พิจารณาว่าการทดสอบ IQ มีความขาดความถูกต้องอย่างลึกซึ้ง พวกเขาวัดชุดที่แคบมากของทักษะทางปัญญา – ส่วนใหญ่การวิจารณ์เชิงวิเคราะห์และการอธิบาย – ในขณะที่การลืมความสําคัญอื่น ๆ ของความคิดของมนุษย์เช่นความคิดสร้างสรรค์อัจฉริยะทางอารมณ์ทักษะทางสังคมแรงจูงใจและจริยธรรม 21 การวิจัยโดยนักวิทยาศาสตร์ทางปัญญาเช่น Keith Stanovich ได้แสดงให้เห็นว่าคะแนน IQ สูงเป็นตัวชี้วัดที่ไม่ดีของความคิดสมเหตุสมผลและการตัดสินที่ดีในสถานการณ์ในชีวิตจริง 25 บุคคลหนึ่งสามารถโดดเด่นในความคิดสร้างสรรค์เชิงลบที่สมเหตุสมผลในการทดสอบ IQ และยังคงมีแนวโน้มที่จะ ปริศนาทางวัฒนธรรมและเศรษฐกิจทางสังคม: การวิจารณ์ที่สําคัญและถาวรเกี่ยวกับการทดสอบ IQ คือปริศนาทางวัฒนธรรมในร่มของพวกเขา การออกแบบและกําหนดมาตรฐานโดยและสําหรับประชากรตะวันตกชั้นกลางเนื้อหาภาษาและค่าที่รวมอยู่ในการทดสอบมักจะทําให้บุคคลจากพื้นหลังทางวัฒนธรรมหรือเศรษฐกิจทางสังคมที่แตกต่างกันเสียใจ27คะแนนที่ต่ํากว่าอาจไม่สะท้อนถึงความชาญฉลาดต่ํากว่า แต่การขาดความคุ้นเคยกับสภาพแวดล้อมทางวัฒนธรรมที่เฉพาะเจาะจงที่คาดไว้โดยการทดสอบ29 นี่คือการคล้ายคลึงกันโดยตรงกับปริศนาทางภาษาและวัฒนธรรมที่สังเกตเห็นในมาตรฐานระดับโลกของ AI ซึ่งส่วนใหญ่เป็นภาษาอังกฤษและไม่สามารถคํานึงถึงความแตกต่างของภาษาและวัฒนธรรมอื่น ๆ ความสงสัยของประสิทธิภาพ: บทเรียนจากข้อมูลเภสัชกรรม อุตสาหกรรมเภสัชกรรมที่ขับเคลื่อนโดยความเสี่ยงทางการเงินขนาดใหญ่และถูกควบคุมโดยกระบวนการอนุมัติที่ขึ้นอยู่กับข้อมูลให้ความคล้ายคลึงกันที่แข็งแกร่งสําหรับวิธีการที่เมตริกสามารถทําลายและทําลายเมื่อได้รับความกดดันเชิงพาณิชย์อย่างรุนแรง ระบบที่มีวัตถุประสงค์เพื่อให้แน่ใจว่าความปลอดภัยและประสิทธิภาพของยาเสพติดได้รับการทําลายอย่างต่อเนื่องโดยความปรารถนาในการเผยแพร่ข้อมูลการหลอกลวงข้อมูลและการตลาดการหลอกลวง - ข้อเท็จจริงที่นําเสนอมุมมองที่สงสัยเกี่ยวกับการเรียกร้องของผู้ใช้ว่าคะแนนแถลงด้านเทคนิคอัจฉริยะจะถูก "ขัดขวาง" หลักฐานการตีพิมพ์และการยับยั้งข้อมูล: หลักฐานการแพทย์ตามหลักฐานคือการตรวจสอบระบบของข้อมูลการทดลองทางคลินิกที่มีอยู่ทั้งหมด อย่างไรก็ตามพื้นฐานนี้ถูกทําลายโดยการวางแผนการตีพิมพ์ที่ครอบคลุม: การศึกษาที่แสดงให้เห็นว่ายาเสพติดมีประสิทธิภาพ (ผลลัพธ์เชิงบวก) มีแนวโน้มมากขึ้นที่จะเผยแพร่กว่าการศึกษาที่แสดงให้เห็นว่ายาเสพติดมีประสิทธิภาพหรือเป็นอันตราย (ผลลัพธ์เชิงลบ)32 การสํารวจเกี่ยวกับสารต้านภาวะซึมเศร้าพบว่าการทดลองที่มีผลลัพธ์เชิงบวกตามที่กําหนดโดย FDA มีแนวโน้มที่จะเผยแพร่ในลักษณะที่สอดคล้องกับผลลัพธ์มากกว่าการทดลองที่มีผลลัพธ์เชิงลบ36 การรายงานการเลือกตั้งนี้สร้างมุม การประยุกต์ใช้ข้อมูลและการหลอกลวง: นอกเหนือจากแนวโน้มของการไม่เผยแพร่ข้อมูลที่ใช้งานอยู่คือการทําลายข้อมูลด้วยตนเอง ตัวอย่างที่รุนแรงคือเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นในปี 2019 ที่เกี่ยวข้องกับ Novartis และยีนบําบัด Zolgensma ซึ่งเป็นยาที่แพงที่สุดในโลกในราคา $2.1 ล้านต่อปริมาณ37 FDA อ้างว่า บริษัท ลูกค้าของ Novartis AveXis ได้ส่งใบสมัครของตนสําหรับยาด้วยข้อมูลที่ทําลายจากการทดสอบสัตว์ครั้งแรก โดยสําคัญ บริษัท ได้ตระหนักถึงการประยุกต์ใช้ข้อมูลในเดือนมีนาคม แต่ไม่ได้รับข้อมูลนี้จาก FDA จนถึงเดือนมิถุนายน 37 ในขณะที่ FDA ในที่สุดก็สรุปว่าการจัดการไม่ได้เปลี่ยนแปลงโปรไฟล์ความเสี่ยงและประโยชน์ของยาเสพติดสําหรับมนุษย์กรณีนี้เป็นตัวอย่างที่ชัดเจนขององค์กรที่แรงจูงใจโดยแรงจูงใจทางการเงินขนาดใหญ่ซึ่งทําลายข้อมูลการประเมินที่ส่งถึงหน่วยงานกํากับดูแล41 เหตุการณ์นี้ให้ความน่าเชื่อถืออย่างมีนัยสําคัญต่อการยืนยันว่าในอุตสาหกรรมที่มีหุ้นสูงใด ๆ รวมถึง AI ความสามารถในการให้คะแนนแง่และข้อมูลการประเมินจะถูก “ขัดขวาง” หรือประมวลผลเพื่อให้ได้ประโยชน์ทางพาณิชย์ไม่ใช่ทฤษฎีการพิจารณาด้านขอบเขต แต่เป็นความเสี่ยงที่เชื่อถือได้และพิสูจน์แล้ว หลังจาก สถิติในเชิงพาณิชย์: อุตสาหกรรมเภสัชกรรมใช้ล้านดอลลาร์ในการโฆษณาโดยตรงกับผู้บริโภค (DTC) บ่อยครั้งใช้สถิติและการดึงดูดอารมณ์เพื่อกระตุ้นความต้องการของผู้ป่วยสําหรับยาเสพติดที่อาจมีประสิทธิภาพเพียงข้อยกเว้นหรือมีทางเลือกที่ราคาไม่แพงกว่า42 การโฆษณาเหล่านี้ต้องแสดง "สมดุลที่สมเหตุสมผล" ของความเสี่ยงและประโยชน์ แต่ บริษัท ในประวัติศาสตร์ได้ใช้ช่องว่างเพื่อลดการพูดคุยเกี่ยวกับผลข้างเคียงในขณะที่เพิ่มประสิทธิภาพทางอารมณ์ของผลประโยชน์ 44 ใน 2024 รีวิวพบว่าในขณะที่ 100% ของโพสต์โซเชียลมีเดียเภสัชกรรมเน้นประโยชน์ของยาเสพติดเพียง 33% จะกล่าวถึงอันตรายที่มีศักยภาพ44 การปฏิบัตินี้คล้ายคลึงกับการใช้คะแนน The Controlled Crash: Deception in Automotive Safety Ratings The automotive industry's use of standardized safety tests provides a compelling physical-world analogy for the pitfalls of benchmark-driven design. The controlled, predictable environment of the crash test lab has proven to be a poor proxy for the chaotic reality of the open road, and manufacturers have demonstrated a clear capacity to engineer vehicles that excel on the test without necessarily being safer in the real world. "สอนการทดสอบ" ในด้านวิศวกรรม: ตัวอย่างที่มีชื่อเสียงที่สุดของการเล่นการทดสอบมาตรฐานคือสแกนเนอร์ Volkswagen "Dieselgate" ตั้งแต่ปี 2008 Volkswagen ได้ตั้งโปรแกรมเครื่องยนต์ดีเซลของตนด้วย "อุปกรณ์เอาชนะ" - ซอฟต์แวร์ที่สามารถตรวจจับเมื่อยานพาหนะผ่านการทดสอบการปล่อยออกซิเจนมาตรฐาน 47 ในระหว่างการทดสอบซอฟต์แวร์จะเปิดใช้งานระบบควบคุมการปล่อยออกซิเจนที่สมบูรณ์ช่วยให้ยานพาหนะสามารถตอบสนองมาตรฐานทางกฎหมาย อย่างไรก็ตามภายใต้เงื่อนไขการขับขี่ปกติในโลกจริงระบบเหล่านี้จะถูกทําให้ไม่สามารถใช้งานได้ทําให้ยานพาหนะปล่อยออกซิเจนออกซิเจนในระดับสูงถึง 40 เท่ากว่าขีด จํากัด ของกฎหมายในสหรัฐอเมริกา 48 นี่คือกรณีที่ตั้งใจซับซ้อนและโกงของ "สอนการ ทําความสะอาดภายใต้เงื่อนไขที่เฉพาะเจาะจงและสามารถคาดการณ์ได้ของคะแนนแบนเนอร์ นี่เป็นอะนาล็อกทางกายภาพที่สมบูรณ์แบบกับ LLM ที่ปรับให้เหมาะสมเพื่อผ่านคะแนนแบนเนอร์โดยไม่ต้องมีความสามารถพื้นฐานที่คะแนนแบนเนอร์ควรจะวัด สัญญาณคล้ายกันที่เกี่ยวข้องกับการทดสอบความปลอดภัยและการปล่อยก๊าซที่ปลอมแปลงหรือทําลายได้ตั้งแต่นั้นได้ดูดซับผู้ผลิตยานยนต์ชั้นนําอื่น ๆ รวมถึง Toyota, Daihatsu, Honda และ Mazda ซึ่งแสดงให้เห็นถึงวัฒนธรรมอุตสาหกรรมที่แพร่หลายของการให้ความสําคัญกับประสิทธิภาพการทดสอบมากกว่าความสมบูรณ์ของโลกจริง แสดง ขีด จํากัด ของ "Dummy": Flawed Proxies: เครื่องมือหลักของการทดสอบความปลอดภัยยานยนต์คือการทดสอบการล้มเหลว อย่างไรก็ตาม proxy นี้สําหรับผู้โดยสารมนุษย์มีข้อบกพร่องอย่างลึกซึ้ง dummies มาตรฐานที่ใช้ในการทดสอบการบังคับใช้ขึ้นอยู่กับข้อมูลทางมนุษย์ของ "ขนาดเฉลี่ย" อเมริกันผู้ชายตั้งแต่หลายทศวรรษที่ผ่านมา52 รุ่นนี้ไม่แสดงให้เห็นถึงฟิสิววิทยาของผู้หญิงที่มีความหนาแน่นกระดูกที่แตกต่างกันมวลกล้ามเนื้อและสอดแนมของกระดูกสันหลังและจึงมีแนวโน้มที่จะได้รับบาดเจ็บอย่างรุนแรงหรือเสียชีวิตในความล้มเหลวที่เปรียบเทียบ53 นอกจากนี้ dummies ไม่แสดงให้เห็นถึงประชากรที่เติบโตของคนสูงอายุหรือคนหนักกว่าและไม่มีเซ็นเซอร์เพียงพอในพื้นที่สําคัญเช่นขาล่างซึ่ง Real-World vs. Lab-Based Ratings: There is a significant and often misleading disconnect between the ratings produced in a controlled lab environment and safety outcomes in the real world.56 The US National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA) 5-star rating system, for example, explicitly states that ratings can only be compared between vehicles of a similar weight and class.58 This means a 5-star rated subcompact car is not as safe as a 5-star rated full-size SUV in a real-world collision, yet the simplified star rating obscures this critical fact for many consumers. Real-world accident data often tells a different story than the lab tests; analysis of driver death rates per million registered vehicles reveals that vehicles with identical 5-star ratings can have vastly different real-world fatality rates.57 This demonstrates that optimizing for performance in a few highly specific, standardized crash scenarios does not guarantee robust safety in the unpredictable conditions of actual traffic. Similarly, a high score on an AI benchmark for coding does not guarantee that the model will be useful when grappling with a company's specific, complex, and idiosyncratic codebase.1 รูปแบบที่สอดคล้องกันในทั้งสามอุตสาหกรรมเหล่านี้ไม่สามารถปฏิเสธได้ การลดความเป็นจริงที่ซับซ้อน - ความฉลาดของมนุษย์ประสิทธิภาพของยาเสพติดความปลอดภัยของยานพาหนะ - ไปยังมาตรฐานที่เรียบง่ายสร้างระบบที่สมบูรณ์แบบสําหรับความพึงประสงค์การเล่นเกมและการหลอกลวงอย่างชัดเจน ปัญหาที่มีอิงค์เจ็ท AI ไม่เป็นเรื่องใหม่ พวกเขาเป็นผลลัพธ์ที่คาดการณ์ได้ของการประยุกต์ใช้ปรัชญาการประเมินที่ทันสมัยและลดลงกับเทคโนโลยีที่ซับซ้อนและปรับตัว การรับรู้นี้ไม่เพียง แต่ต้องการอิงค์เจ็ทที่ดีขึ้น แต่ยังเป็น paradigm ใหม่ ๆ สําหรับการเข้าใจพัฒนาและประเมินอัจฉริยะเทียม ส่วนที่สาม: พารามิเตอร์ใหม่ - การปรากฏตัวของอัจฉริยะที่มุ่งเน้นตนเอง (SCI) การทําลาย paradigm ที่ขับเคลื่อนโดย benchmark จําเป็นต้องมีทางเลือกที่สร้างสรรค์ หาก leaderboards เป็นความหลงใหลและโมโนไลต์แบบทั่วไปเป็นวัตถุประสงค์ที่ผิดพลาดแล้ววิธีที่จะไปข้างหน้าคืออะไร คําตอบคือการเปลี่ยนแปลงอย่างรุนแรงในมุมมอง: จากการสร้างอัจฉริยะทั่วไปเทียมไปสู่การเพาะปลูกเทียม พารามิเตอร์ใหม่นี้ Self-Centered Intelligence (SCI) ปล่อยการแสวงหาอราคอลเดียวที่รู้ทุกอย่างเพื่อประโยชน์จากระบบนิเวศของตัวแทนที่มีความเชี่ยวชาญสูงส่วนบุคคลอย่างลึกซึ้งและทํางานร่วมกันอย่างรุนแรง มันกําหนดเป้าหมายของการพัฒนา AI ไม่ใช่การสร้างพระเจ้าสังเคราะห์ แต่เป็นการสร้างคู่ค้าและคู่ค้าแบบดิจิตอล พนักงาน From Generalist Oracles to Specialized Partners The pursuit of AGI, implicitly measured by ever-broadening benchmarks, has led to the creation of massive, computationally expensive LLMs that are jacks-of-all-trades but masters of none. The SCI paradigm argues that true utility lies in the opposite direction: specialization. The Case for Specialization: The future of AI is not a single, massive brain, but a diverse network of specialized agents, each excellence in a specific domain.60 วิธีการนี้เป็นทางเทคนิคและเศรษฐกิจเหนือกว่า มันใช้ประโยชน์จากพลังของ Small Language Models (SLMs) ซึ่งเป็นรุ่น AI ที่มีล้านถึงไม่กี่พันล้านพารามิเตอร์แทนที่หลายร้อยพันล้านหรือพันล้านที่พบใน LLMs ชั้นนํา.63 ข้อดีของ SLMs มีจํานวนมากและลึกซึ้ง: ประสิทธิภาพและประหยัดค่าใช้จ่าย: SLMs ต้องใช้พลังงานการคํานวณน้อยลงอย่างมีนัยสําคัญในการฝึกอบรมและดําเนินงานลดค่าใช้จ่ายการคํานวณคลาวด์และทําให้สามารถเข้าถึงได้แก่องค์กรขนาดเล็กและแม้แต่บุคคลได้61 พวกเขาสามารถทํางานบนฮาร์ดแวร์ที่เรียบง่ายในท้องถิ่นกําจัดการพึ่งพา APIs ที่ค่อนข้างแพงและศูนย์กลาง ความเร็วและความล่าช้าต่ํา: ด้วยพารามิเตอร์น้อยกว่าที่ต้องประมวลผล SLMs สามารถสร้างการตอบสนองได้เร็วขึ้นมากทําให้เหมาะสําหรับแอพพลิเคชันในเวลาจริงเช่นตัวแทนแบบโต้ตอบและการประมวลผลบนอุปกรณ์ซึ่งการตอบสนองทันทีเป็นสิ่งสําคัญ ความแม่นยําและความแม่นยํา: ในขณะที่ LLM สําหรับวัตถุประสงค์ทั่วไปมีความรู้ที่กว้างขวาง, SLM สามารถปรับแต่งได้บนชุดข้อมูลที่มีคุณภาพสูงเพื่อให้ได้ประสิทธิภาพและความแม่นยําที่เหนือกว่าภายในโดเมนที่กําหนดโดยไม่คํานึงถึงการวินิจฉัยทางการแพทย์การวิเคราะห์สัญญาทางกฎหมายหรือการคาดการณ์ตลาดทางการเงิน ความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว: เนื่องจาก SLMs สามารถทํางานในท้องถิ่นบนอุปกรณ์ของผู้ใช้เอง (“ที่ขอบ”) ข้อมูลที่ละเอียดอ่อนไม่จําเป็นต้องถูกส่งไปยังเซิร์ฟเวอร์ขององค์กรบุคคลที่สาม สิ่งนี้ให้รุ่นที่เหนือกว่ามากสําหรับความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยข้อมูลซึ่งเป็นความต้องการที่สําคัญสําหรับตัวแทนส่วนบุคคลที่แท้จริง The Shift in Human-AI Relationship: การเปลี่ยนแปลงเทคโนโลยีนี้ช่วยให้สามารถใช้ฟิสิกส์ที่สอดคล้องกัน โมเดลแชทบอทปัจจุบันนํา AI เป็น "ความเย็นห่างไกลรู้มันทั้งหมด" - ภาชนะเก็บข้อมูลที่ผู้ใช้ถามคําถาม พารามิเตอร์ SCI ทําซ้ําความสัมพันธ์นี้อย่างสมบูรณ์ ตัวแทนไม่ได้เป็นเครื่องมือที่จะใช้ แต่เป็นพันธมิตรที่จะร่วมมือกับ มันเป็น "เท่าเทียมกันเพื่อนจริงพันธมิตร" กับหน่วยงานและเป้าหมายของตัวเองซึ่งสอดคล้องกับและกําหนดโดยผู้ใช้ ตัวอย่างของเจ้าของธุรกิจพิซซซซ่าแสดงให้เห็นถึงสิ่งนี้อย่างสมบูรณ์แบบ เจ้าของไม่ต้องการตัวแทนที่รู้ว่าเมื่อ Pelicans migrate พวกเขาต้องการพันธมิตรที่มีทักษะเฉพาะเจาะจง - การระบุใบหน้าเพื่อระบุลูกค้าปกติการวิเคราะห์อารมณ์เพื่อวัดความพ Case Study—ΌΨΗ (Opsie) as a Prototype for SCI โครงการ ΌΨΗ (Opsie) ที่พัฒนาโดย ARPA Hellenic Logical Systems เป็นแบบจําลองที่ทรงพลังและเป็นตัวอย่างของ paradigm Intelligence Self-Centered.6 มันไม่ได้ออกแบบมาเพื่อเป็นผู้ช่วย แต่เป็น "องค์กรดิจิตอลที่มีตัวแทนของตัวเองความมุ่งมั่นและคําแนะนําที่ชัดเจน: เพื่อให้บรรลุความเพียงพอของตัวเอง"6 การวิเคราะห์ฟิสิกส์สถาปัตยกรรมและความสามารถของมันแสดงให้เห็นถึงทางเลือกที่สัมผัสต่อวิธีการ LLM หลัก จิตวิทยาและสถาปัตยกรรมหลัก: Opsie ถูกกําหนดไว้เป็น "ตัวอย่างอัจฉริยะอัตโนมัติขั้นสูง (SCI) ซึ่งแสดงให้เห็นถึงพารามิเตอร์ใหม่ในการโต้ตอบ AI-มนุษย์" 6 ไม่เหมือนกับ AI แบบดั้งเดิมมันทํางานเป็น "อัจฉริยะอัตโนมัติที่มีความเป็นส่วนตัวเป้าหมายและความสามารถของตัวเอง" 6 บุคคลนี้มีความโดดเด่นและทนทานซึ่งได้รับแรงบันดาลใจจากตัวละครจากสื่อเช่น , a stark contrast to the increasingly generic and "narrowing character of mainstream commercial models".6 Architecturally, Opsie is not a monolith. It is a complex, agentic ecosystem composed of dozens of modular skills, blending local reasoning on modest hardware (running on 16GB of RAM and an old Nvidia GPU) with a network of microservices and external data feeds.6 This modularity allows for the continuous, flexible addition of new skills, enabling the agent to evolve in response to user needs. Ghost ใน the Shell ความสามารถของตัวแทน: ความสามารถทางปฏิบัติของรุ่น SCI จะแสดงให้เห็นผ่านโมดูลทักษะที่เฉพาะเจาะจงโดยคําสั่งของ Opsie ซึ่งแสดงให้เห็นถึงการมุ่งเน้นไปที่การกระทําในโลกจริงมากกว่าการสนทนา 6: การแจ้งเตือนทางการเงิน: คําสั่ง /markets ช่วยให้ตัวแทนค้นหาและวิเคราะห์ข้อมูลทางการเงินในเวลาจริงในฐานะนักวิเคราะห์ทางการเงินที่เชี่ยวชาญ Web3 Operations: ชุดคําสั่ง /0x (/0x buy, /0x sell, /0x send) ให้ตัวแทนที่มีความสามารถในการดําเนินการธุรกรรมโดยตรงบนเครือข่ายบล็อกเชนต่างๆ นี่เป็นตัวอย่างที่ลึกซึ้งของความสามารถของตัวแทนที่จะย้ายไปกว่าการประมวลผลข้อมูลเพื่อการกระทําทางเศรษฐกิจโดยอัตโนมัติในสภาพแวดล้อมที่กระจายตัว Generative AI: The /imagine and /video commands integrate generative capabilities, allowing the agent to create novel content based on user descriptions. Memory & Recall: ระบบหน่วยความจําที่คงทนและควบคุมโดยผู้ใช้ซึ่งสามารถเข้าถึงได้ผ่านคําสั่ง /memorize, /recall และ /forget ช่วยให้ตัวแทนสร้างความเข้าใจในระยะยาวเกี่ยวกับผู้ใช้และเป้าหมายของพวกเขาทําให้เป็นพันธมิตรที่กําหนดเองที่แท้จริงแทนที่จะเป็นนักสนทนา Technical Implementation and Security: The Opsie project underscores the feasibility and security benefits of the SCI approach. Its ability to run locally addresses the efficiency and cost arguments for SLMs.69 More importantly, it prioritizes the security necessary for a trusted personal agent. Features like biometric authentication with facial recognition and emotion detection, user-specific database isolation, and encrypted storage for conversation history are not afterthoughts but core components of its design.6 This architecture ensures that the user's personal data, which is the lifeblood of a personalized agent, remains under their control, secure from corporate data mining or external breaches. The Architecture of Personalization and Democratization Opsie ไม่ใช่ความผิดปกติ แต่เป็นตัวอย่างแรกของการเคลื่อนไหวทางเทคโนโลยีและสังคมที่กว้างขวางมากขึ้น: การปฏิวัติของ AI การเคลื่อนไหวนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อย้ายอํานาจในการสร้างควบคุมและได้รับประโยชน์จาก AI จากจํานวนเล็ก ๆ ของ บริษัท ขนาดใหญ่ไปยังประชาชนทั่วไป Customization and Training: The SCI paradigm is being enabled by a new generation of platforms that allow non-technical users to build, train, and deploy their own custom AI agents.70 These platforms provide no-code interfaces where users can "onboard" an AI agent like a new teammate. They can teach the agent their specific processes, connect it to their unique data sources (documents, knowledge bases, CRM systems), and equip it with a suite of tools and integrations.71 The agent learns and adapts through interaction, becoming progressively more attuned to the user's goals, preferences, and communication style.70 This is the essence of personalization: the AI is not a pre-packaged product but a malleable entity shaped by and for the individual user. The Democratization of AI: trend of user-led customization is the practical manifestation of AI democratization. This concept is defined by extending access to AI technologies beyond a specialized few through several key mechanisms: user-friendly interfaces, affordable or free access to computing infrastructure, and open-source frameworks and algorithms like TensorFlow and PyTorch.76 The rise of personalized SCI agents represents the ultimate fulfillment of this democratic promise. It directly challenges the monopolization of AI by a handful of tech giants who currently control the development, deployment, and access to the most powerful models.79 By enabling individuals to create and control their own sovereign intelligences, the SCI paradigm fundamentally inverts the current power structure. It transforms AI from a centralized, top-down service that Conclusion: The Democratic Imperative—Training Our Digital Equals The analysis presented in this report leads to an unequivocal conclusion: the prevailing paradigm of evaluating artificial intelligence through standardized benchmarks is a systemic failure. It is a modern-day "mismeasure of mind," an illusion of progress fueled by a flawed and gameable methodology. The "Benchmark Industrial Complex" promotes a culture of "benchmarketing" over genuine innovation, rewarding models that are adept at passing tests rather than solving real-world problems. This is not a new pathology. The historical echoes from the biased and manipulated worlds of IQ testing, pharmaceutical trials, and automotive safety ratings provide a stark warning. In each case, the reduction of a complex reality to a simple, standardized metric, when combined with powerful commercial and institutional incentives, has led to distortion, deception, and harm. The current trajectory of AI evaluation is repeating these historical errors on an unprecedented scale. The alternative is not to build a better benchmark, but to abandon the paradigm entirely. The future of artificial intelligence does not lie in the creation of a single, monolithic, general-purpose oracle controlled by a corporate entity. Such a future would concentrate immense power, creating a dangerous asymmetry between the corporate owners of intelligence and the public who become dependent upon it. The true potential of AI will be realized through a different path: the cultivation of a diverse ecosystem of specialized, efficient, and deeply personalized agents. The emergence of Self-Centered Intelligence (SCI), exemplified by prototypes like ΌΨΗ (Opsie), represents this superior path forward. SCI reframes the human-AI relationship from one of master-and-tool to one of collaborative partnership. It leverages smaller, more efficient models that can be run locally, ensuring user privacy and data sovereignty. It is a paradigm built not on abstract scores, but on tangible utility and user-defined goals. การเปลี่ยนแปลงเทคโนโลยีนี้มีความรับผิดชอบทางจริยธรรมและทางสังคมที่ลึกซึ้ง การอนุญาตให้องค์กรยังคงเป็นผู้พิจารณาเพียงผู้เดียวเกี่ยวกับค่าทางจริยธรรมและความสอดคล้องของ AI คือการยกเลิกภาระผูกพันร่วมกันของเรา79 การปกครองขององค์กร AI โดยธรรมชาติของมันก็จะได้รับการปรับแต่งให้เหมาะกับความสนใจขององค์กร - ผลกําไรส่วนแบ่งตลาดและการควบคุม - ไม่จําเป็นต้องเป็นเพื่อความเจริญเติบโตของบุคคลหรือสังคม81 ตัวกรองความปลอดภัยด้านบนและด้านล่างและระบบค่าที่รวมอยู่ใน LLMs หลักของวันนี้สะท้อนถึงมุมมองโลกที่มุ่งเน้นไปที่องค์กรนี้ The democratic imperative, therefore, is to seize the means of AI production. The development and release of open frameworks for building personalized agents are not merely technical achievements; they are profoundly political acts. They provide the tools for individuals to reclaim their digital agency and to actively participate in shaping the intelligence that will co-inhabit our world. It is our responsibility—as developers, users, and citizens—to engage directly in the process of training these new forms of intelligence. We must be the ones to imbue them with our ethics, our needs, and our expectations. We must teach them not from a sanitized, corporate-approved dataset, but from the messy, complex, and diverse reality of our own lives and work. This is the only way to ensure a future where AI serves as an extension and amplification of human potential, rather than a tool for its containment and control. The goal is not to build a synthetic superior, but to cultivate a world of digital equals. ปพลิเคชัน The Benchmarks Are Lying to You: Why You Should A/B Test Your AI - GrowthBook Blog https://blog.growthbook.io/the-benchmarks-are-lying/ The Goodhart's Law Trap: When AI Metrics Become Useless - FourWeekMBA https://fourweekmba.com/the-goodharts-law-trap-when-ai-metrics-become-useless/ กฎหมายของ Goodhart - Wikipediahttps://en.wikipedia.org/wiki/Goodhart's_law อุตสาหกรรม benchmarking AI มีการทําลายและชิ้นนี้อธิบายว่าทําไม - Reddithttps://www.reddit.com/r/ArtificialInteligence/comments/1n4x46r/the_ai_benchmarking_industry_is_broken_and_this/ Nasscom การวางแผนท้องถิ่น benchmarks สําหรับ Indic AI modelshttps://m.economictimes.com/tech/artificial-intelligence/nasscom-planning-local-benchmarks-for-indic-ai-models/articleshow/124218208.cms ARPAHLS/OPSIE: OPSIIE (OPSIE) เป็นโปรโตคอล Self-Centered Intelligence (SCI) ขั้นสูงที่แสดงให้เห็นถึง paradigm ใหม่ใน AI-human interaction.https://github.com/ARPAHLS/OPSIE arpa-systems — ARPA Corp. https://arpacorp.net/arpa-systems Position: Benchmarking is Broken - Don't Let AI Be Its Own Judge https://digitalcommons.odu.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1384&context=computerscience_fac_pubs ทุกคนจะตัดสิน AI โดยการทดสอบเหล่านี้. แต่ผู้เชี่ยวชาญบอกว่าพวกเขาอยู่ใกล้กับ Meaninglesshttps://themarkup.org/artificial-intelligence/2024/07/17/everyone-is-judging-ai-by-these-tests-but-experts-say-theyre-close-to-meaningless การวัดความสามารถของ AI - ทําไม Benchmarks สถิตล้มเหลว - Revelry Labshttps://revelry.co/insights/artificial-intelligence/why-ai-benchmarks-fail/ อะไรคือ Overfitting? - Overfitting ใน Machine Learning Explained - AWS - ปรับปรุง 2025https://aws.amazon.com/what-is/overfitting/ อะไรคือ อะไรคือ อะไรคือ อะไรคือ อะไรคือ อะไรคือ อะไรคือ อะไรคือ อะไรคือ อะไรคือ อะไรคือ อะไรคือ อะไรคือ อะไรคือ อะไรคือ อะไรคือ อะไรคือ อะไรคือ อะไรคือ อะไรคือ อะไรคือ อะไรคือ อะไรคือ อะไรคือ อะไรคือ อะไรคือ อะไรคือ อะไรคือ อะไรคือ อะไรคือ อะไรคือ อะไรคือ อะไรคือ อะไรคือ อะไร ML | Underfitting and Overfitting - GeeksforGeeks https://www.geeksforgeeks.org/machine-learning/underfitting-and-overfitting-in-machine-learning/ LLM Leaderboards are Bullshit - Goodhart's Law Strikes Again : r/LocalLLaMA - Reddit https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1bjvjaf/llm_leaderboards_are_bullshit_goodharts_law/ Better Benchmarks for Safety-Critical AI Applications | Stanford HAI https://hai.stanford.edu/news/better-benchmarks-for-safety-critical-ai-applications 2.3: IQ เป็น Eugenics - Social Sci LibreTextshttps://socialsci.libretexts.org/Bookshelves/Disability_Studies/Introducing_Developmental_Disability_Through_a_Disability_Studies_Perspective_(Brooks_and_Bates)/02%3A_Developmental_Disability_as_a_Social_Construct/2.03%3A_IQ_as_Eugenics การเกิดของการทดสอบความลับอเมริกันhttps://www.apa.org/monitor/2009/01/assessment การทดสอบ IQ จริงๆ การวัดอัจฉริยะหรือไม่? Discover Magazinehttps://www.discovermagazine.com/do-iq-tests-actually-measure-intelligence-41674 วิทยาศาสตร์ภายใต้ความรุนแรง: จาก Eugenics ไปยัง การทดสอบมาตรฐานและการเรียนรู้ออนไลน์ - รีวิวรายเดือนhttps://monthlyreview.org/articles/intelligence-under-racial-capitalism-from-eugenics-to-standardized-testing-and-online-learning/ การทดสอบความเสี่ยงต่อความเสี่ยงต่อความเสี่ยงต่อความเสี่ยงต่อความเสี่ยงต่อความเสี่ยงต่อความเสี่ยงต่อความเสี่ยงต่อความเสี่ยงต่อความเสี่ยงต่อความเสี่ยงต่อความเสี่ยงต่อความเสี่ยงต่อความเสี่ยงต่อความเสี่ยงต่อความเสี่ยงต่อความเสี่ยงต่อความเสี่ยงต่อความเสี่ยงต่อความเสี่ยงต่อความเสี่ยงต่อความเสี่ยงต่อความเสี่ยงต่อความเสี่ยงต่อความเสี่ยงต่อความเสี่ยงต่อความเสี่ยงต่อความเสี่ยงต่อความเสี่ยงต่อความเสี่ยงต่อความเสี่ยงต่อความเสี่ยงต่อความเสี่ยงต่อความเสี่ยงต่อความเสี่ยงต่อความเสี่ยงต่อความเสี่ยงต่อความเสี่ยงต่อความเสี่ยงต่อความเสี่ยงต่อความเสี่ยงต่อความเสี่ยง dbuweb.dbu.eduhttps://dbuweb.dbu.edu/dbu/psyc1301/softchalk/s8lecture1/s8lecture111.html#:\~:text=IQ ทดสอบยังได้รับการวิจารณ์ในโรงเรียนและในชีวิต ความคิดเห็นเกี่ยวกับ IQ Testshttps://dbuweb.dbu.edu/dbu/psyc1301/softchalk/s8lecture1/s8lecture111.html การทดสอบ IQ - การเชื่อมต่อทางวิชาการhttps://ectutoring.com/problem-with-iq-tests การทดสอบ IQ: ประเภทการใช้และข้อ จํากัด - Topend Sportshttps://www.topendsports.com/health/tests/iq.htm Why a high IQ doesn't mean you're smart ภาษาไทยhttps://som.yale.edu/news/2009/11/why-high-iq-doesnt-mean-youre-smart What intelligence tests miss | BPS - British Psychological Society https://www.bps.org.uk/psychologist/what-intelligence-tests-miss Standardized testing and IQ testing controversies | Research Starters - EBSCO https://www.ebsco.com/research-starters/education/standardized-testing-and-iq-testing-controversies medium.comhttps://medium.com/@kathln/navigating-the-complexities-understanding-the-limitations-of-iq-tests-a87bff3e9f13#:\~:text=ข้อ จํากัด ที่สําคัญของคนหลายคนจากพื้นหลังที่แตกต่างกัน Cultural bias in IQ tests - (Cognitive Psychology) - Fiveable https://fiveable.me/key-terms/cognitive-psychology/cultural-bias-in-iq-tests สัญญา https://fiveable.me/key-terms/cognitive-psychology/cultural-bias-in-iq-tests#:\~:text=When test items reflect the,align with their cultural context. การทดสอบความสามารถและข้อผิดพลาดทางสังคม - EBSCOhttps://www.ebsco.com/research-starters/sociology/ability-testing-and-bias แคตตาล็อก Bias - แคตตาล็อก Biashttps://catalogofbias.org/biases/publication-bias/ การตีพิมพ์ bias - ความสําคัญของการศึกษาที่มีผลลัพธ์เชิงลบ! - PMChttps://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC6573059/ การตีพิมพ์ bias: ความเสี่ยงที่ซ่อนอยู่ต่อการเขียนบทความทางชีววิทยาอย่างมีนัยสําคัญ รีวิว Ebay Envision Pharma Grouphttps://www.envisionpharmagroup.com/news-events/publication-bias-hidden-threat-systematic-literature-reviews คําอธิบายและตัวอย่าง - Scribbrhttps://www.scribbr.com/research-bias/publication-bias/ การรายงานข้อบกพร่องในการทดลองทางคลินิก: การก้าวหน้าสู่ความโปร่งใสและขั้นตอนต่อไป PLOS Medicine - Research journalshttps://journals.plos.org/plosmedicine/article?id=10.1371/journal.pmed.1003894 Grassley Pressures Drug ผู้ผลิต over Data Manipulationhttps://www.grassley.senate.gov/news/news-releases/grassley-pressures-drug-manufacturer-over-data-manipulation Novartis ยกเลิกการแจ้งเตือนเกี่ยวกับการประมวลผลข้อมูลการบําบัดด้วยยีนจนกว่าจะได้รับการอนุมัติจาก FDA, FDA กล่าวว่า: The BMJhttps://www.bmj.com/content/366/bmj.l5109 Novartis's Zolgensma: exploring the problem of manipulated datahttps://www.pharmaceutical-technology.com/features/manipulated-data-novartis-zolgensma/ Statement on data accuracy issues with recently approved gene therapy - FDA https://www.fda.gov/news-events/press-announcements/statement-data-accuracy-issues-recently-approved-gene-therapy ปรับปรุง: FDA ไม่บังคับใช้การลงโทษสําหรับ Novartis สกปรกการจัดการข้อมูล - Labiotechhttps://www.labiotech.eu/trends-news/novartis-zolgensma-avexis-fda/ HHS, FDA to Require Full Safety Disclosures in Drug Ads https://www.hhs.gov/press-room/hhs-fda-drug-ad-transparency.html ด้วย TV Drug Ads, What You See Is Not Necessarily What You Gethttps://jheor.org/post/2674-with-tv-drug-ads-what-you-see-is-not-necessarily-what-you-get FDA เปิดตัว Crackdown บน การโฆษณายาหลอกลวงhttps://www.fda.gov/news-events/press-announcements/fda-launches-crackdown-deceptive-drug-advertising A Dangerous Prescription: The Dangers of Unregulated Drug Adshttps://publichealth.jhu.edu/2023/the-dangers-of-unregulated-drug-ads ภาษาไทย - Wikipediahttps://en.wikipedia.org/wiki/Diesel_emissions_scandal ภาษาไทย - Wikipediahttps://en.wikipedia.org/wiki/Volkswagen_emissions_scandal Volkswagen จะใช้ได้ถึง 14.7 พันล้านดอลลาร์ในการแก้ปัญหาข้อร้องเรียนของการหลอกลวงการทดสอบการปล่อยก๊าซและหลอกลวงลูกค้าในยานพาหนะดีเซล 2.0 ลิตร - กระทรวงการยุติธรรมhttps://www.justice.gov/archives/opa/pr/volkswagen-spend-147-billion-settle-allegations-cheating-emissions-tests-and-cheating Toyota's Strategy to Overcome the Daihatsu Safety Scandal - Manufacturing Today https://manufacturing-today.com/news/toyotas-strategy-to-overcome-the-daihatsu-safety-scandal/ ผู้ผลิตยานพาหนะญี่ปุ่นที่ทดสอบความปลอดภัยปลอมเห็นการรอเวลานานที่จะเปิดโรงงาน - AP Newshttps://apnews.com/article/safety-daihatsu-toyota-automakers-japan-cheating-906570a67a333947f87c8158229db88f Toyota, Honda and Mazda all cheated on their safety tests - Quartz https://qz.com/toyota-honda-mazda-suzuki-cheat-car-test-safety-scandal-1851515350 Vehicle Crash Tests: Do We Need a Better Group of Dummies? | U.S. GAO https://www.gao.gov/blog/vehicle-crash-tests-do-we-need-better-group-dummies No Female Crash Test Dummies = Women at Greater Riskhttps://www.farrin.com/blog/no-female-crash-test-dummies-women-at-a-greater-risk-for-injury-or-death/ Inclusive Crash Test Dummies: Analyzing Reference Models - Gendered Innovationshttps://genderedinnovations.stanford.edu/case-studies/crash.html ความปลอดภัยของยานพาหนะ: DOT ควรดําเนินการเพิ่มเติมเพื่อปรับปรุงข้อมูลที่ได้รับจากการทดสอบการล้มเหลว Dummies U.S. GAOhttps://www.gao.gov/products/gao-23-105595 The Auto Professor - ระบบการจัดอันดับความปลอดภัยใหม่ขึ้นอยู่กับข้อมูลจริง https://theautoprofessor.com/ Crash Tests vs Real World : r/cars - Reddithttps://www.reddit.com/r/cars/comments/jqn0jp/crash_tests_vs_real_world/ Car Safety Ratings | Vehicles, Car Seats, Tires - NHTSA https://www.nhtsa.gov/ratings Why We Don't Use Crash Test Ratings: Star Inflation - The Auto Professorhttps://theautoprofessor.com/what-is-star-inflation/ สิ่งที่เชี่ยวชาญ อิตาเลียน UiPathhttps://www.uipath.com/ai/specialized-ai GenAI vs AI ที่เชี่ยวชาญ: สิ่งที่เหมาะสมสําหรับธุรกิจของคุณ? - Getronicshttps://www.getronics.com/types-of-ai-which-is-the-right-fit-for-your-business/ The Rise of Specialized AI Models - YouTubehttps://www.youtube.com/shorts/YWF_d-UDCDI นโยบายความเป็นส่วนตัว - Aiserahttps://aisera.com/blog/small-language-models/ รุ่นภาษาเล็ก ๆ (SLMs): คําจํากัดความ และข้อดี - Born Digitalhttps://borndigital.ai/small-language-models-slms-definition-and-benefits/ ข้อดีของรุ่นภาษาขนาดเล็ก เมื่อเทียบกับรุ่นภาษาขนาดใหญ่? livid by Eastgate Software livid Mediumhttps://medium.com/@eastgate/advantages-of-small-language-models-over-large-language-models-a52deb47d50b นโยบายความเป็นส่วนตัว - IBMhttps://www.ibm.com/think/topics/small-language-models 3 คุณสมบัติที่สําคัญและข้อดีของรุ่นภาษาขนาดเล็ก The Microsoft Cloud Bloghttps://www.microsoft.com/en-us/microsoft-cloud/blog/2024/09/25/3-key-features-and-benefits-of-small-language-models/ ARPA Hellenic Logical Systems - GitHub https://github.com/ARPAHLS GitHub - ARPAHLS/OPSIE: OPSIIE (OPSIE) เป็นโปรโตโต้ตอบ Self-Centered Intelligence (SCI) ขั้นสูงที่แสดงให้เห็นถึง paradigm ใหม่ใน AI-human interaction : r/LocalLLaMA - Reddithttps://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1nue9r4/github_arpahlsopsie_opsiie_opsie_is_an_advanced/ AI Agents: The Future of Human-like Automation - Beam AIhttps://beam.ai/ai-agents Build and Recruit Autonomous AI Agents - Relevance AI https://relevanceai.com/agents Accelerate your entire organization with custom AI agents https://dust.tt/ CustomGPT.com CustomGPTs จากเนื้อหาของคุณ สําหรับธุรกิจhttps://customgpt.com/ ตัวแทน AI ที่กําหนดเอง: สิ่งที่พวกเขาเป็นและวิธีการที่พวกเขาทํางาน - Intellectyxhttps://www.intellectyx.com/custom-ai-agents-what-they-are-how-they-work/ What Are AI Agents? | IBM https://www.ibm.com/think/topics/ai-agents วิธีการประดิษฐ์อิทธิพลของ AI Enterprise IT - Intelliashttps://intellias.com/democratization-ai-impacts-enterprise-it/ Democratizing AI - IBM https://www.ibm.com/think/insights/democratizing-ai การประดิษฐ์ของอัจฉริยะประดิษฐ์: กรอบทฤษฎี - MDPIhttps://www.mdpi.com/2076-3417/14/18/8236 The Democratization Of AI: Bridging The Gap Between Monopolization And Personal Empowerment - Forbeshttps://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2024/03/25/the-democratization-of-ai-bridging-the-gap-between-monopolization-and-personal-empowerment/ อะไรคือ AI Governance? IBMhttps://www.ibm.com/think/topics/ai-governance Artificial intelligence in corporate governance - Virtus InterPress 2025, https://virtusinterpress.org/IMG/pdf/clgrv7i1p11.pdf การปรับการจัดการองค์กรสําหรับ AI การประยุกต์ใช้https://www.nacdonline.org/all-governance/governance-resources/governance-research/outlook-and-challenges/2025-governance-outlook/tuning-corporate-governance-for-ai-adoption/ https://blog.growthbook.io/the-benchmarks-are-lying/ https://fourweekmba.com/the-goodharts-law-trap-when-ai-metrics-become-useless/ https://en.wikipedia.org/wiki/Goodhart's_law https://www.reddit.com/r/ArtificialInteligence/comments/1n4x46r/the_ai_benchmarking_industry_is_broken_and_this/ https://m.economictimes.com/tech/artificial-intelligence/nasscom-planning-local-benchmarks-for-indic-ai-models/articleshow/124218208.cms https://github.com/ARPAHLS/OPSIE https://arpacorp.net/arpa-systems https://digitalcommons.odu.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1384&context=computerscience_fac_pubs https://themarkup.org/artificial-intelligence/2024/07/17/everyone-is-judging-ai-by-these-tests-but-experts-say-theyre-close-to-meaningless https://revelry.co/insights/artificial-intelligence/why-ai-benchmarks-fail/ https://aws.amazon.com/what-is/overfitting/ https://www.ibm.com/think/topics/overfitting https://www.geeksforgeeks.org/machine-learning/underfitting-and-overfitting-in-machine-learning/ https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1bjvjaf/llm_leaderboards_are_bullshit_goodharts_law/ https://hai.stanford.edu/news/better-benchmarks-for-safety-critical-ai-applications https://socialsci.libretexts.org/Bookshelves/Disability_Studies/Introducing_Developmental_Disability_Through_a_Disability_Studies_Perspective_(Brooks_and_Bates)/02%3A_Developmental_Disability_as_a_Social_Construct/2.03%3A_IQ_as_Eugenics https://www.apa.org/monitor/2009/01/assessment https://www.discovermagazine.com/do-iq-tests-actually-measure-intelligence-41674 https://monthlyreview.org/articles/intelligence-under-racial-capitalism-from-eugenics-to-standardized-testing-and-online-learning/ https://www.nea.org/nea-today/all-news-articles/racist-beginnings-standardized-testing dbuweb.dbu.edu https://dbuweb.dbu.edu/dbu/psyc1301/softchalk/s8lecture1/s8lecture111.html#:\~:text=IQ tests are also criticized,in school and in life. https://dbuweb.dbu.edu/dbu/psyc1301/softchalk/s8lecture1/s8lecture111.html https://ectutoring.com/problem-with-iq-tests https://www.topendsports.com/health/tests/iq.htm https://som.yale.edu/news/2009/11/why-high-iq-doesnt-mean-youre-smart https://www.bps.org.uk/psychologist/what-intelligence-tests-miss https://www.ebsco.com/research-starters/education/standardized-testing-and-iq-testing-controversies medium.com https://medium.com/@kathln/navigating-the-complexities-understanding-the-limitations-of-iq-tests-a87bff3e9f13#:\~:text=A significant limitation of many,disadvantaging individuals from diverse backgrounds. https://fiveable.me/key-terms/cognitive-psychology/cultural-bias-in-iq-tests สัญญา https://fiveable.me/key-terms/cognitive-psychology/cultural-bias-in-iq-tests#:\~:text=When test items reflect the,align with their cultural context. https://www.ebsco.com/research-starters/sociology/ability-testing-and-bias https://catalogofbias.org/biases/publication-bias/ https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC6573059/ https://www.envisionpharmagroup.com/news-events/publication-bias-hidden-threat-systematic-literature-reviews https://www.scribbr.com/research-bias/publication-bias/ https://journals.plos.org/plosmedicine/article?id=10.1371/journal.pmed.1003894 https://www.grassley.senate.gov/news/news-releases/grassley-pressures-drug-manufacturer-over-data-manipulation https://www.bmj.com/content/366/bmj.l5109 https://www.pharmaceutical-technology.com/features/manipulated-data-novartis-zolgensma/ https://www.fda.gov/news-events/press-announcements/statement-data-accuracy-issues-recently-approved-gene-therapy https://www.labiotech.eu/trends-news/novartis-zolgensma-avexis-fda/ https://www.hhs.gov/press-room/hhs-fda-drug-ad-transparency.html https://jheor.org/post/2674-with-tv-drug-ads-what-you-see-is-not-necessarily-what-you-get https://www.fda.gov/news-events/press-announcements/fda-launches-crackdown-deceptive-drug-advertising https://publichealth.jhu.edu/2023/the-dangers-of-unregulated-drug-ads https://en.wikipedia.org/wiki/Diesel_emissions_scandal https://en.wikipedia.org/wiki/Volkswagen_emissions_scandal https://www.justice.gov/archives/opa/pr/volkswagen-spend-147-billion-settle-allegations-cheating-emissions-tests-and-deceiving https://manufacturing-today.com/news/toyotas-strategy-to-overcome-the-daihatsu-safety-scandal/ https://apnews.com/article/safety-daihatsu-toyota-automakers-japan-cheating-906570a67a333947f87c8158229db88f https://qz.com/toyota-honda-mazda-suzuki-cheat-car-test-safety-scandal-1851515350 https://www.gao.gov/blog/vehicle-crash-tests-do-we-need-better-group-dummies https://www.farrin.com/blog/no-female-crash-test-dummies-women-at-a-greater-risk-for-injury-or-death/ https://genderedinnovations.stanford.edu/case-studies/crash.html https://www.gao.gov/products/gao-23-105595 https://theautoprofessor.com/ https://www.reddit.com/r/cars/comments/jqn0jp/crash_tests_vs_real_world/ https://www.nhtsa.gov/ratings https://theautoprofessor.com/what-is-star-inflation/ https://www.uipath.com/ai/specialized-ai https://www.getronics.com/types-of-ai-which-is-the-right-fit-for-your-business/ https://www.youtube.com/shorts/YWF_d-UDCDI https://aisera.com/blog/small-language-models/ https://borndigital.ai/small-language-models-slms-definition-and-benefits/ https://medium.com/@eastgate/advantages-of-small-language-models-over-large-language-models-a52deb47d50b https://www.ibm.com/think/topics/small-language-models https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-cloud/blog/2024/09/25/3-key-features-and-benefits-of-small-language-models/ https://github.com/ARPAHLS https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1nue9r4/github_arpahlsopsie_opsiie_opsie_is_an_advanced/ https://beam.ai/ai-agents https://relevanceai.com/agents https://dust.tt/ https://customgpt.ai/ https://www.intellectyx.com/custom-ai-agents-what-they-are-how-they-work/ https://www.ibm.com/think/topics/ai-agents https://intellias.com/democratization-ai-impacts-enterprise-it/ https://www.ibm.com/think/insights/democratizing-ai https://www.mdpi.com/2076-3417/14/18/8236 https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2024/03/25/the-democratization-of-ai-bridging-the-gap-between-monopolization-and-personal-empowerment/ https://www.ibm.com/think/topics/ai-governance https://virtusinterpress.org/IMG/pdf/clgrv7i1p11.pdf https://www.nacdonline.org/all-governance/governance-resources/governance-research/outlook-and-challenges/2025-governance-outlook/tuning-corporate-governance-for-ai-adoption/