ImpactBench推出专家引导的生成式AI人类影响开放评测平台
Open Benchmark of AI Impact on Humans (ImpactBench): an expert-guided, open platform for the holistic evaluation of AI impact on humans
仅依据论文摘要整理；未读取全文，实验条件、证明与基准细节请核对原文。
作者：Chayapatr Archiwaranguprok, Krystal Kirkland, Rachel Poonsiriwong, Stanley Huang, Constanze Albrecht, Jackson Trager, Emillie de Keulenaar, Sheer Karny, Peter Baxter, Nikos Bellos, Andre Luiz Freire de Carvalho Kato, Yuning Liu, Valdemar Danry, Auren Liu, Jennifer Pfister, Pattie Maes, Nathanael J. Fast, Ravi Iyer, Juliana Schroeder, Pat Pataranutaporn
ImpactBench推出一个专家引导、可迭代且开放的平台，用于在心理、身体和社会领域评估生成式AI模型对个体福祉的多维影响。基于论文摘要，该平台包含来自26个基准的809项指标；十个前沿LLM在48,540段模拟多轮对话评估中 promoting 理想行为的比例为68.7%，避免已识别伤害的比例仅为53.1%。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
来源：arXiv · cs.AI · arxiv.org