大規模言語モデルを活用した情報検索評価の発展により、従来の共同評価タスクの役割は変化する可能性があります。具体的には以下のような変化が考えられます。
個別評価の重要性: 大規模言語モデルを用いた自動評価手法が進化することで、個別の研究者や研究グループが独自の評価リソースを構築しやすくなる可能性があります。これにより、従来の共同評価タスクに依存せず、個別の評価プロセスを構築する研究者が増加するかもしれません。
評価方法の多様化: 大規模言語モデルを活用した情報検索評価において、従来の共同評価タスクに代わる新たな評価方法や手法が登場する可能性があります。共同評価タスクに代わる新たな評価プラットフォームやアプローチが開発されることで、より効果的な評価が実現されるかもしれません。
人手との連携: 大規模言語モデルを活用した情報検索評価においても、人手による評価の重要性は依然として高いです。従来の共同評価タスクとの連携を通じて、人手と自動評価手法を組み合わせた総合的な評価プロセスが構築されることで、より信頼性の高い評価結果が得られるかもしれません。