Razumevanje notranjosti vodilnih AI modelov ostaja velika neznanka
Dario Amodei, izvršni direktor podjetja Anthropic, je v svojem zadnjem eseju opozoril na to, kako malo raziskovalci dejansko vedo o delovanju najnaprednejših umetnih inteligenc. Kljub velikemu napredku na področju umetne inteligence ostaja notranje delovanje teh modelov pogosto nepojasnjeno, skoraj kot zaprta črna skrinjica, ki skriva svoje načine odločanja pred raziskovalci in razvijalci.
Ta pomanjkanje razumevanja predstavlja veliko oviro za nadaljnji razvoj in zanesljivost umetne inteligence, saj brez jasnega vpogleda v delovanje teh sistemov ni mogoče popolnoma zagotoviti njihove varnosti, zanesljivosti in etične uporabe. Amodei poudarja, da je razkritje notranje strukture in odločitev teh modelov bistven korak k njihovemu izboljšanju in zaupanju javnosti.
Ambiciozni cilji Anthropic za leto 2027
Da bi premostil to vrzel v razumevanju, si je podjetje Anthropic zadalo ambiciozen cilj. Po besedah Amodeija jim želi podjetje do leta 2027 razviti zanesljive metode za odkrivanje večine težav in nepravilnosti v umetnih inteligentnih modelih. Ta cilj je drzen, saj zahteva globoko raziskavo in razvoj naprednih interpretacijskih tehnik, ki bodo omogočile vpogled v procese odločanja velikih modelov.
V praksi bi to pomenilo, da bi razvijalci in uporabniki umetne inteligence lahko jasno razumeli, kako in zakaj model sprejema določene odločitve. To bi bistveno povečalo transparentnost in omogočilo odpravljanje morebitnih pristranskosti, varnostnih tveganj ter drugih problemov, ki bi lahko škodovali uporabnikom ali širši družbi.
Izzivi in potreba po večji interpretabilnosti
Amodei v svojem eseju z naslovom “Nujnost interpretabilnosti” izpostavlja, da je pot do tega cilja zahtevna in polna izzivov. Interpretabilnost, torej sposobnost razumevanja in razlage notranjega delovanja umetnih inteligentnih sistemov, je še vedno v povojih. Še posebej pri velikih jezikovnih in drugih naprednih modelih, katerih kompleksnost presega običajne metode analize.
Ker ti modeli pogosto temeljijo na velikih količinah podatkov in zapletenih nevronskih mrežah, je njihovo delovanje težko prevedljivo v razumljive razlage. To odpira pomembna vprašanja o zaupanju, odgovornosti in nadzoru, ki so ključna tako za regulatorje kot uporabnike umetne inteligence po svetu, vključno s Slovenijo.
Razvoju interpretabilnih tehnologij zato namenja Anthropic velik del svojih raziskovalnih prizadevanj. Le tako bo mogoče zagotoviti, da bodo umetni inteligentni sistemi delovali na način, ki bo skladen z etičnimi normami in družbenimi pričakovanji.
Pomen transparentnosti za prihodnost umetne inteligence
Transparentnost umetne inteligence ni pomembna le za raziskovalce in proizvajalce, ampak tudi za širšo skupnost ljudi, ki prihaja v stik z AI tehnologijami v vsakdanjem življenju. Jasno razumevanje, kako umetna inteligenca sprejema odločitve, je ključno za izogibanje zlorabam in napačnim uporabo.
V Sloveniji, kjer se področje umetne inteligence hitro razvija, je pomembno, da se ustvarijo pogoji za varno in odgovorno uvajanje teh tehnologij. Cilji Anthropic so lahko zgled tudi za slovenske raziskovalce in podjetja, ki razvijajo ali uporabljajo umetno inteligenco, da si prizadevajo za večjo interpretabilnost in preglednost svojih modelov.
Z vključevanjem takšnih pristopov se krepi zaupanje uporabnikov in hkrati spodbuja inovativnost na področju umetne inteligence, ki bo koristila celotni družbi.
Peter Mesarec je verjetno najbolj poslušan predavatelj Chat GPT in UI v Sloveniji, njegovih predavanj o uporabi Chat GPT v podjetjih se je udeležilo več tisoč udeležencev, svoja znanja pa pogosto objavlja tukaj in na drugih spletnih straneh.
