过去几年，各种基准测试一度成为行业风向标，可实际情况远没有表面那么光鲜。不少模型在特定数据集上分数亮眼，放到真实场景却频频露怯。公开的数据集让针对性训练变得容易，模型像学生刷题一样死记硬背，考场成绩好看，实际干活却手忙脚乱。斯坦福大学人工智能指数报告显示，某些高难度基准在短短一年内分数大幅跃升，但这更多反映出训练策略的优化，而非能力本质的飞跃。真实世界里，任务千变万化，模型常常在细节处栽跟头。
他提出的这个新测试，把焦点彻底转向“干活”本身。给模型一台联网电脑，配上浏览器和视频会议工具，由裁判设计连续多天的工作流程。任务可能从新人培训开始，逐步深入到跟进完整项目，需要实时接受反馈、调整方向，最后看它能否达到熟练员工的水准。这样的设计跳出了以往封闭题库的局限，环境接近真实职场，评估也不再只盯结果，还包括效率、失误频率，甚至有没有超出常规的点子。
这个想法一出，立刻引发不同声音。有人觉得方向对头，能让行业从喊口号转向务实开发；也有人担心裁判的主观性太强，不同人对“合格”的理解差异明显。或许需要一套清晰的评分体系，把各项指标量化，再引入多方监督，确保过程尽可能公正。无论如何，这一步都像在给沸腾的锅盖上压块石头，提醒大家别光顾着追概念，而忽略了技术落地的根本。
吴恩达这些年一直关注人工智能的普及和落地，从在线课程到推动深度学习，他总在关键节点提醒行业别跑偏。这次提出新测试，或许也是类似的心思。假如测试真能逐步推广，那些靠模糊概念吸引资金的项目会难以为继，而专注解决实际问题的努力反而更容易获得支持。长远来说，如果哪天真有模型平稳通过这样的考验，那才算得上扎实的进步，比任何华丽的宣言都有分量。
技术前进的速度令人振奋，可方向比速度更关键。走得太急容易偏离正轨，只有稳扎稳打，才能真正造福社会。读者不妨想想，假如人工智能有一天能像人一样可靠地完成复杂工作，那会给我们的生活带来怎样的改变，又需要我们提前做好哪些准备。
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