إلقاء نظرة على عقل الذكاء الاصطناعي: قام خبراء وراء تقنيات الدردشة الذكية للذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT بمشاركة رؤى حول إجراءات تدريبهم والآليات الأساسية التي تعمل. ومع ذلك، فإن فهم كامل لكيفية تعامل إبداعاتهم مع البيانات التي تم تدريبها عليها يظل غامضًا. العناوين ذلك أمرا مهمًا، حيث يجد المطورون أنفسهم في كثير من الأحيان مدهشين ومرتبكين من قدراتهم وقيود الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، قام فريق Udio بتطوير نموذج موسيقي للذكاء الاصطناعي، ليجد أنه يمكنه أيضًا صقل الكوميديا الواقعية وأدائها.
خارج التعلم السطحي: حتى قادة الصناعة يصطدمون بصعوبة بفهم كيفية استخدام نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) ونماذج متطورة أخرى للمعلومات. تبدو OpenAI، ومع ذلك، أنها تحقق تقدمًا في فك شيفرة هذا اللغز. على الرغم من الكثير الذي يظل غير معروف، فقد حدد الباحثون في OpenAI 16 مليون ميزة في GPT-4 يعتقدون أنها تعرض ما يفكر به النموذج.
من خلال توظيف تقنية sparse autoencoder، التي تحدد الميزات “الأكثر أهمية”، يحاكي العملية كيفية عدم انتظام البشر في التحدث عن وصفات الطهي عند التحدث عن السيارات. تقترح OpenAI أن هذه ال sparse autoencoders تكشف مجموعة منقوصة من الميزات أو المفاهيم الحيوية لإنشاء رد على مؤشر، مثلما يعتمد الشخص على مجموعة أصغر من المفاهيم في أي نقاش يدور.
التركيز على الميزات الوظيفية: بينما يمكن لل sparse autoencoders تحديد الميزات داخل نموذج، يتطلب تفسير كيفية استخدام النموذج لهذه الميزات عملًا إضافيًا. تعتقد OpenAI أن فهم وظائف النموذج أمر أساسي لتحسين السلامة. تساعد هذه الطريقة في تحقيق تقدم نحو فهم النشاط العصبي لنماذج اللغة. لقد قاموا بتحسين توسيعية sparse autoencoders، مما يفكك تمثيلات GPT-4 الداخلية إلى 16 مليون ميزة – تتماشى في الغالب مع المفاهيم المفهومة.
ومن التحديات الأخرى تدريب sparse autoencoders، الذي يتطلب قوة حسابية متصاعدة للتعامل مع القيود المطلوبة وتجنب تعديل الإعدادات الزائد. المنهجيات الجديدة التي تعتبر OpenAI قد طورتها تسمح بتوسيع ال sparse autoencoders لتغطية عبر عدد قاعدي ضعف قدرات النماذج الذكية الرائدة على الحد.
تضييق التركيز على الذكاء الاصطناعي: لاختبار قابلية تفسير مثل تلك الميزات، قدمت OpenAI شرائح وثائق تفصيلية حيث كانت هذه الميزات نشطة، بما في ذلك التعبيرات ذات الصلة بارتفاع الأسعار والأسئلة البلاغية.
على الرغم من التقدم الذي تم إحرازه، فإن OpenAI تعترف بوجود العديد من القيود، بما في ذلك صعوبة تفسير العديد من الميزات التي تم اكتشافها والتي تنشط بشكل غير متوقع في كثير من الأحيان. وهناك أيضًا نقص في الطرق الموثوقة للتحقق من التفسيرات.
في المدى القصير، تأمل OpenAI أن الميزات التي اكتشفوها ستساعد على رصد وتوجيه سلوكيات نماذج اللغة. في المدى الطويل، تهدف OpenAI إلى توجيه يقدم طرقًا جديدة لتبرير سلامة النموذج والصلابة. وفهم كيفية ولماذا يعمل نموذج الذكاء الاصطناعي بالطريقة التي يفعل بها سيساعد الأشخاص على الثقة به عند اتخاذ القرارات الهامة.
الأسئلة المهمة:
1. كيف تُسهم sparse autoencoders في فهم عمليات التفكير الخاصة بالذكاء الاصطناعي؟
2. ما هي التحديات المرتبطة بتدريب sparse autoencoders؟
3. لماذا يعتبر تفسير ميزات الذكاء الاصطناعي مهمًا لسلامة النموذج وموثوقيته؟
4. كيف قد يؤثر فهم أفضل لـ ‘عملية التفكير’ للذكاء الاصطناعي على ثقة المستخدمين في سيناريوهات اتخاذ القرارات الهامة؟
الإجابات:
1. تساعد sparse autoencoders في تحديد والتركيز على الميزات “الأكثر أهمية” داخل النموذج، التي تكون حاسمة لإنشاء رد على مؤشر. هذا يماثل كيفية التركيز لدى البشر على مجموعة محدودة من المفاهيم عند مناقشة موضوع ما.
2. يتطلب تدريب sparse autoencoders قدرًا كبيرا من الطاقة الحسابية ويثير تحدي تجنب التعديل الزائد بينما يتبع القيود المطلوبة. لقد قامت OpenAI بتطوير منهجيات جديدة تسمح بتوسيع هذه المشفرات للتعامل مع مزيد من الميزات.
3. الفهم الجيد مهم لسلامة النموذج وموثوقيته لأنه يمكن أن يكشف عن كيفية توليد النموذج للمخرجات والمفاهيم التي يعتمد عليها. يمكن لذلك إعطاء المطورين فكرة عن الانحيازات المحتملة وأنماط الأخطاء والسلوك غير المتوقع، مما يؤدي إلى تحسين المراقبة والتوجيه لسلوك الذكاء الاصطناعي.
4. يمكن أن يعزز فهم واضح لعملية التفكير في الذكاء الاصطناعي الثقة بين المستخدمين، حيث سيكون لديهم إحساس أفضل بكيفية وصول الذكاء الاصطناعي لاستنتاجاته، وبالتالي، فإنهم أكثر عرضة للإعتماد عليه في اتخاذ القرارات الحاسمة حيث المخاطر كبيرة.
التحديات والجدل الرئيسية:
– توجد تحديات كبيرة في قابلية تفسير الذكاء الاصطناعي؛ حيث أن العديد من الميزات التي يستخدمها الذكاء الاصطناعي لاتزال غير مفهومة جيدًا.
– هناك عدم شفافية محتملة بشأن سبب اتخاذ الذكاء الاصطناعي لبعض القرارات، مما يثير أسئلة حول المساءلة.
– يشكل خطر سوء استخدام الذكاء الاصطناعي. خاصة إذا كان المستخدمون يضعون ثقتهم الكاملة في اتخاذ الذكاء الاصطناعي للقرارات دون فهم كامل لحدوده والانحيازات المحتملة.
– يتطلب ضمان الاستخدام الأخلاقي ومنع التمييز في نتائج الذكاء الاصطناعي فهمًا وتقليل الانحيازات المضمنة في بيانات التدريب وميزات النموذج.
المزايا:
– يمكن أن تؤدي التقدمات في قابلية تفسير الذكاء الاصطناعي إلى أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر صلابة وأمانًا وأقل عرضة للأخطاء والسلوكيات غير المتوقعة.
– قد يؤدي التفهم الأعمق أيضًا إلى تعزيز تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي التنظيمية وصنع السياسات، مستندًا إلى معرفة أعمق لآليات الذكاء الاصطناعي.
العيوب:
– هناك سباق مستمر في قدرة حوسبة الذكاء الاصطناعي، مما يمكن أن يؤدي إلى مشاكل بيئية وعدم المساواة في الموارد.
– يمكن أن يصبح تفسير الذكاء الاصطناعي أيضًا مسألة أمنية، حيث أن كشف عملية اتخاذ القرار قد يؤدي إلى ثغرات أو استغلال.
لمن يهمهم استكشاف المزيد من التطورات والأبحاث من OpenAI، يرجى زيارة موقعهم الرسمي على الرابط التالي: OpenAI.
The source of the article is from the blog windowsvistamagazine.es