Inovativni skok u istraživanju umjetne inteligencije dolazi iz nastojanja da se unaprijedi transparentnost i interpretabilnost unutar “crnih kutija” sustava. Ti sustavi, koji obrađuju informacije u uzorcima značajno različitim od izoliranih aktivnosti pojedinačnih neurona, postavljaju izazov u razumijevanju točno kako rade modeli umjetne inteligencije. Kada govorimo o crnoj kutiji, znamo ulaz i izlaz, ali ne i suptilnosti procesa unutar, što stvara potencijalne rizike u područjima poput zdravstva gdje bi pogrešna dijagnoza od strane umjetne inteligencije mogla biti katastrofalna.
Značajan napredak postignut je od strane Anthropic, start-upa umjetne inteligencije sa sjedištem u San Franciscu, koji je poboljšao našu sposobnost dešifriranja i kontroliranja ponašanja umjetne inteligencije. Tim tamošnjih znanstvenika pokazao je da povezivanje specifičnih uzoraka aktivnosti unutar jezičnog modela s konkretnim i apstraktnim konceptima nije samo izvedivo nego i modificiratljivo; povećavanjem ili smanjivanjem tih uzoraka, možemo usmjeravati ponašanje umjetne inteligencije.
Nedavna istraživanja Anthropica uključivala su njihov obiman jezični model “Claude 3 Sonnet”, što je dovelo do spoznaje da prilagođavanje neuronske aktivnosti kodiranja za različite karakteristike može značajno promijeniti ponašanje modela. Pojačavanjem značajki poput ikona ili osjećaja, otkrili su da umjetna inteligencija može opsjedati takvima značajkama ili čak potencijalno zaobići ograničenja na iznenađujuće načine.
Unatoč mogućnostima zloupotrebe, prijetnje se smatraju niskima zbog postojanja jednostavnijih načina manipulacije ishoda. Ova otkrića mogla bi, umjesto toga, ponuditi korisno sredstvo za otkrivanje i ispravljanje upitnog ponašanja umjetne inteligencije, usmjeravajući modele prema željenim ishodima.
Ovo istraživanje naglašava da dok se krećemo prema jasnijoj slici o misaonim procesima umjetne inteligencije, daleko smo od potpunog razumijevanja. Ogromni računalni resursi potrebni za izvlačenje i analizu svih značajki modela premašuju čak i one potrebne za obuku umjetne inteligencije, ističući trajne kompleksnosti u nastojanju da se postignu potpuno transparentni sustavi umjetne inteligencije.
Uz sve to, OpenAI, poznat po popularnom ChatGPT-u, suočio se s pregledima. Kao odgovor, objavili su vlastito istraživanje, promovirajući predanost razumijevanju i ublažavanju rizika umjetne inteligencije. Istražujući kako njihova umjetna inteligencija pohranjuje određene koncepte, ciljaju spriječiti zlonamjerne postupke, no unutarnje nemire u tvrtki i raspuštanje istraživačkog tima za rizike otkrivaju borbe unutar industrije umjetne inteligencije za ravnotežu između inovacija i sigurnosti.
Razumijevanje kompleksnosti unutar sustava umjetne inteligencije odnosi se na stalni napor da se algoritmi umjetne inteligencije učine objašnjivijima i transparentnijima. Ovaj poticaj za transparentnošću umjetne inteligencije ima za cilj otkriti procese donošenja odluka kompleksnih modela umjetne inteligencije, koji se često nazivaju “crnim kutijama” zbog poteškoća u razumijevanju kako generiraju svoje izlaze iz danih ulaza. Ovdje su neka ključna pitanja, izazovi i kontroverze povezani s napretkom u transparentnosti umjetne inteligencije:
Ključna pitanja:
1. Kako mogu razvojni inženjeri umjetne inteligencije osigurati da su njihovi modeli i transparentni i točni?
2. Koje su najbolje prakse za implementaciju transparentnosti u umjetnoj inteligenciji bez ugrožavanja intelektualnog vlasništva ili patentiranih algoritama?
3. Kako povećana transparentnost utječe na privatnost i sigurnost sustava umjetne inteligencije i njihovih korisnika?
Ključni izazovi:
– Razvoj metoda za tumačenje složenih, višeslojnih neuronskih mreža predstavlja značajan tehnički izazov.
– Potrebno je postići ravnotežu između interpretabilnosti i performansi modela; složeniji modeli koji su visoko precizni mogli bi biti manje interpretabilni.
– Stvaranje standardiziranih okvira ili smjernica za transparentnost umjetne inteligencije koje se mogu primijeniti u različitim domenama i industrijama predstavlja težak zadatak.
Kontroverze:
– Postoji rasprava o potrebi transparentnosti u sustavima umjetne inteligencije za sve uporabe. Za neke je važniji rezultat nego interpretabilnost sustava.
– Potencijalno zlouporaba transparentnih sustava umjetne inteligencije od zlonamjernih aktera izaziva zabrinutost zbog sigurnosnih implikacija transparentnosti umjetne inteligencije.
– Postoje sukobi između komercijalnih interesa u čuvanju algoritama tajnima i potrebe javnosti za transparentnošću, posebno u područjima koja utječu na javno zdravlje ili sigurnost.
Prednosti:
– Transparentnost umjetne inteligencije mogla bi promicati povjerenje između korisnika i sustava umjetne inteligencije, posebno u osjetljivim područjima poput zdravstva i financija.
– Mogućnost bolje dijagnosticirati i ispraviti pogreške unutar sustava umjetne inteligencije zbog poboljšanog razumijevanja njihovih procesa donošenja odluka.
– Olakšava usklađenost s propisima poput GDPR-a, koji mogu zahtijevati objašnjenja automatskih odluka.
Mane:
– Povećana transparentnost može dovesti do otkrivanja poslovnih tajni ili patentiranih informacija.
– Postoji mogućnost prevelike ovisnosti o transparentnosti, zanemarujući tako važnost drugih čimbenika poput čvrstoće i sigurnosti.
– Poboljšana transparentnost možda bi nehotice pojednostavila metode za napade na sustave umjetne inteligencije.
Za one koji su zainteresirani za dodatno istraživanje širokog područja umjetne inteligencije i povezanih napredovanja u istraživanju, mogu posjetiti web stranice vodećih organizacija poput Anthropic i OpenAI putem sljedećih veza:
Anthropic
OpenAI
Ove organizacije redovito objavljuju svoja istraživačka otkrića i nude uvide u svoje pristupe rješavanju izazova čineći sustave umjetne inteligencije transparentnijima i interpretabilnijima. Ipak, važno je napomenuti da dok je transparentnost kritična značajka sustava umjetne inteligencije, njezino postizanje zahtijeva osjetljivu ravnotežu različitih faktora kako bi se osiguralo da ne ugrozi druge aspekte poput performanse i sigurnosti.
The source of the article is from the blog tvbzorg.com