نگاهی به ذهن هوش مصنوعی: سازندگان پشت فناوری‌های چت‌بات پیشینه AI پیشرفته مانند ChatGPT برنامه‌های آموزشی خود و مکانیسم‌های پایه در حال کار را به اشتراک گذاشته‌اند. با این حال، یک درک کامل از اینکه خلقیات آنها چگونه با داده‌هایی که بر آنها آموزش دیده اند برخورد می‌کنند همچنان مبهم است. رسیدگی به این مسأله اساسی است، زیرا توسعه‌دهندگان اغلب خود را هم در حیرت و هم در شگفتی ویژگی‌ها و محدودیت‌های هوش مصنوعی ایشان می‌بینند. به عنوان مثال، تیم Udio یک مدل موسیقیایی AI توسعه داد تا پیدا کرد که این مدل همچنین می‌تواند جریان کمدی بسازد و اجرا کند.
فراسوی یادگیری سطحی: حتی رهبران صنعت دچار مشکل شده‌اند در دقیق درک اینکه چگونه مدل‌های زبان بزرگ و سایر مدل‌های پیشرفته اطلاعات را استفاده می‌کنند. با این حال، OpenAI به نظر می‌رسد در فهم این پازل پیشرفتی کرده است. هر چند بسیاری هنوز نامعلوم است، محققان OpenAI 16 میلیون ویژگی را در GPT-4 شناسایی کرده‌اند که آنها باور دارند نماینده چه چیزهایی مدل “فکر می‌کند”.
با استفاده از تکنولوژی autoencoder های Sparse که ویژگی‌های “مهم‌تر” را شناسایی می‌کند، این فرایند شبیه سازی می‌کند که چگونه انسان‌ها وقتی درباره ماشین‌ها صحبت می‌کنند، درباره غذاها حرف نمی‌زنند. OpenAI ادعا می‌کند که این autoencoder های Sparse ویژگی‌هایی کمتر از ویژگی‌ها یا مفاهیم اساسی‌ای را که برای تولید یک پاسخ به نیاز است، فاش می‌کنند، همانطور که یک شخص بر روی یک مجموعه کمتری از مفاهیم به هنگام موضوعی خاصی در مکالمه‌ای تکیه می‌کند.
تمرکز بر ویژگی‌های کاربردی: در حالی که autoencoder های Sparse می‌توانند ویژگی‌های مدل را مشخص کنند، تفسیر اینکه یک مدل چگونه از این ویژگی‌ها استفاده می‌کند نیاز به کار بیشتر دارد. OpenAI باور دارد که درک عملکرد مدل برای بهبود امنیت حیاتی است. این رویکرد کمک می‌کند تا گام‌های اولیه‌ای در جهت درک فعالیت‌های عصبی مدل‌های زبان برداشته شود. آنها از مقیاس‌پذیری autoencoder های Sparse بهبود بخشیده‌اند، و بدین ترتیب نمایش‌های داخلی GPT-4 را به 16 میلیون ویژگی تقسیم کرده‌اند- اغلب به تطابق با مفاهیم قابل فهم.
یک چالش دیگر نیز آموزش autoencoder های Sparse است، که نیازمند قدرت محاسباتی بیشتری برای برخورد با محدودیت‌های مورد نیاز و جلوگیری از بیش‌گرایی است. هر چند، OpenAI ادعا می‌کند که روش‌های جدیدی توسعه داده‌اند که اجازه گسترش autoencoder ها تا ده برابر تعداد ویژگی‌ها در مدل‌های هوش مصنوعی مرزشکن را می‌دهند.
تمرکز کردن بر هدف های هوش مصنوعی: برای آزمودن تفسیر قابلیت‌های چنین ویژگی‌هایی، OpenAI قطعات سندی را تشریح کرد که در آنها این ویژگی‌ها فعال بودند، شامل عباراتی مانند افزایش قیمت و سوالات رتوریکی.
علیرغم این پیشرفت، OpenAI محدودیت‌های بسیاری را به اعتراف می‌کند، شامل دشواری در تفسیر بسیاری از ویژگی‌های شناور که اغلب بی‌هوش به کار می‌روند. همچنین، هنوز به روش‌های قابل اطمینانی برای تایید تفسیرات نیاز است.
در مدت کوتاه مدت، OpenAI امیدوار است که ویژگی‌هایی که کشف کرده‌اند به کنترل و هدایت رفتار مدل‌های زبانی کمک کنند. در طولانی‌مدت، OpenAI هدف از تفسیراتی است که روش‌های جدیدی برای تبیین ایمنی و استحکام مدل فراهم کند. این درک از اینکه چگونه و چرا یک مدل هوش مصنوعی به چه شیوه‌ای عمل می‌کند به بدبینی کاربران در تصمیمات حیاتی کمک خواهد کرد.
سوالات مهم:
1. چگونه autoencoder های Sparse به درک فرایندهای فکری AI کمک می‌کنند؟
2. چه چالش‌هایی با استفاده از آموزش autoencoder های Sparse همراه است؟
3. چرا تفسیر ویژگی‌های AI برای ایمنی و قابل اعتمادیت مدل مهم است؟
4. چگونه درک بهتری از “فرایند فکری” هوش مصنوعی برای اعتماد کاربران در صحنه‌های تصمیم‌گیری حیاتی تأثیر می‌گذارد؟
پاسخ‌ها:
1. Autoencoder های Sparse با اینکه ویژگی‌های “مهم‌تر” را داخل مدل شناسایی و تمرکز می‌کنند، که برای تولید یک پاسخ به یک ترقیب ضروری هستند. این شبیه به این است که چگونه انسان‌ها در یک موضوع بر روی یک مجموعه محدودیت از مفاهیم تاکید می‌کنند.
2. آموزش autoencoder های Sparse نیازمند قدرت محاسباتی قابل ذکری است و چالش پیش می‌آورد که نیاز به اجتناب از بیش‌گرایی دارد در حالی که با محدودیت‌های مورد نیاز وفق داشته باشد. OpenAI روش‌های جدیدی را توسعه داده که امکان گسترش این انکودرها تا به 10 برابر تعداد ویژگی‌ها را فراهم می‌کنند.
3. تفسیر برای ایمنی و قابل اعتمادیت مدل اهمیت دارد زیرا می‌تواند نشان دهد که چگونه مدل خروجی‌ها را تولید می‌کند و بر چه مفاهیمی تکیه می‌کند. این می‌تواند توسعه دهندگان را نسبت به تبعیض‌ها، الگوهای خطا و رفتارهای غیر منتظره مطلع کند که منجر به نظارت بهتر و راهنمایی از رفتارهای هوش مصنوعی می‌شود.
4. یک درک روشن‌تر از فرآیند استدلال هوش مصنوعی می‌تواند اعتماد کاربران را تقویت کند، زیرا آنها درک بهتری از چگونگی رسیدن هوش مصنوعی به نتیجه‌اش دارند، و بنابراین، احتمالاً بر روی آن برای تصمیمات حیاتی که شرایط بالا هستند، تکیه می‌کنند.
چالش‌ها و اختلافات اصلی:
– تفسیرپذیری هوش مصنوعی یک چالش اساسی است؛ بسیاری از ویژگی‌هایی که هوش مصنوعی برای تصمیماتش استفاده می‌کند هنوز به خوبی درک نشده‌اند.
– احتمال عدم شفافیت اینکه چرا هوش‌های مصنوعی تصمیمات خاصی می‌گیرند، به سوالاتی درباره مسئولیت منجر است.
– خطر سوء استفاده از هوش مصنوعی نیز نگرانی برانگیز است، بویژه اگر کاربران به تصمیم‌گیری هوش بهمن اعتماد ناباوری کنند بدون اینکه کاملاً از محدودیت‌ها و تعصبات ممکن شان آگاه باشند.
– اطمینان از استفاده اخلاقی و جلوگیری از تبعیض در خروجی های هوش مصنوعی نیاز به فهم و کم کردن تعصبات قوی شده در داده‌های آموزشی و ویژگی‌های مدل دارد.
مزایا:
– پیشرفت‌ها در تفسیرپذیری هوش مصنوعی می‌تواند منجر به سیستم‌های هوش مصنوعی مستحکم‌تر و ایمن‌تری شود که کمتر آسیب پذیر از خطاها و رفتارهای غیرمنتظره باشند.
– درک بیشتر ممکن است نیز به توسعه دستورالعمل های هوش مصنوعی و سیاست‌گذاری منجر شود که توسط دانش عمیق‌تری از مکانیزم‌های هوش مصنوعی تغذیه می‌شود.
معایب:
– یک مسابقه تسلیحاتی مداوم در قدرت محاسباتی هوش مصنوعی وجود دارد، که می‌تواند منجر به مسائل محیطی و نابرابری منابع شود.
– تفسیر کردن هوش مصنوعی همچنین می‌تواند یک مسئله امنیتی باشد، زیرا فاش کردن فرایند تصمیم‌گیری می‌تواند منجر به آسیب‌پذیری‌ها یا استفاده‌های نکردنی شود.
برای اطلاعات بیشتر و بررسی تحقیقات بیشتر از طرف OpenAI، از وب‌سایت رسمی آنها به آدرس OpenAI بازدید کنید.
The source of the article is from the blog regiozottegem.be