OpenAI نگاهی به داخل ساختار ChatGPT ارائه می‌دهد

OpenAI در هفته‌ای پرتلاطم مورد انتقاد قرار گرفت، زیرا کارکنان سابق ادعا کردند که این شرکت با استفاده از تکنولوژی‌های خود بیش از حد بی‌پروا عمل می‌کند. در این زمینه، اوپن‌ای‌آی با انتشار یک مقاله تحقیقاتی جدید واکنش نشان داد. این مقاله روشی ارائه می‌دهد که چگونگی عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی، مخصوصاً مدلی که ChatGPT را قدرت می‌بخشد، قابل بررسی می‌کند. ابداع این روش می‌تواند به درک بهتر مفاهیمی که در این مدل‌ها ذخیره می‌شوند کمک کند.

چشم‌انداز جدید اوپن‌ای‌آی در زمینه تفسیر مدل‌های هوش مصنوعی

تحقیقات روزافزون نشان می‌دهند که مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) می‌توانند به روش‌هایی بررسی شوند که اطلاعات مفیدی آشکار کنند. Anthropic، که توسط Amazon و Google پشتیبانی می‌شود، تحقیقات مشابهی انجام داده است. آن‌ها نشان دادند که چطور یک چت‌بات می‌تواند تمرکز خود را بر روی موضوع خاصی بگذارد، به عنوان مثال، پل Golden Gate در سانفرانسیسکو. این نشان می‌دهد که رفتار مدل‌های هوش مصنوعی می‌تواند تحت کنترل باشد و به سمت اهداف خاصی هدایت شود.

دیوید بائو، استاد دانشگاه نورث‌ئیسترن، این تحقیقات را یک پیشرفت هیجان‌انگیز توصیف می‌کند. او تاکید می‌کند که باید به عنوان یک حوزه، یاد بگیریم چگونه مدل‌های بزرگ را بهتر بفهمیم و بررسی کنیم. بائو اشاره می‌کند که تیم اوپن‌ای‌آی یک راه کارآمدتر برای پیکربندی شبکه‌های عصبی کوچک ارائه داده که می‌تواند برای درک اجزای یک شبکه بزرگ‌تر به کار رود.

اما این تکنیک‌ها هنوز نیاز به تکامل و بهبود دارند تا بیشتر قابل اعتماد شوند. بائو خاطرنشان می‌کند که کارهای زیادی باید انجام شود تا بتوان از این روش‌ها برای ایجاد توضیحات کامل و واضح استفاده کرد. وی بخشی از پروژه‌ای به نام National Deep Inference Fabric است که منابع محاسبات ابری را برای محققان دانشگاهی فراهم می‌کند تا آن‌ها نیز قادر به بررسی مدل‌های هوش مصنوعی قدرتمند باشند.

این پروژه نشان می‌دهد که حتی کسانی که در شرکت‌های بزرگ کار نمی‌کنند، باید توانایی بررسی مدل‌های هوش مصنوعی قدرت‌مند را داشته باشند. بائو تاکید می‌کند که این توانایی باید به دانشمندان سراسر جهان داده شود تا تحقیقات بیشتری در زمینه تفسیرپذیری هوش مصنوعی انجام دهند. این می‌تواند به بهبود درک ما از این تکنولوژی‌های پیشرفته کمک کند.

اوپن‌ای‌آی در مقاله خود اذعان کرده است که کار بیشتری برای بهبود روش‌های موجود نیاز است. با این حال، آن‌ها امیدوارند که این تحقیقات بتواند به توسعه روش‌های عملی برای کنترل مدل‌های هوش مصنوعی منجر شود. هدف نهایی این تحقیق افزایش اعتماد به مدل‌های هوش مصنوعی قدرتمند از طریق ارائه توضیحات واضح و شفاف در مورد رفتار آن‌ها است.

اهمیت تحقیقات تفسیرپذیری در پیشرفت هوش مصنوعی

اوپن‌ای‌آی همچنین نشان داده است که حتی پیچیده‌ترین مدل‌ها مانند GPT-4 می‌توانند بهتر درک شوند. این شرکت کدی را منتشر کرده است که به محققان و دانشمندان این امکان را می‌دهد تا مفاهیم مختلف را درون این مدل‌ها شناسایی کرده و عملکرد آن‌ها را بررسی کنند. این ابزار می‌تواند برای مشاهده نحوه فعال شدن کلمات در جملات مختلف به مفاهیم، از جمله محتوای ناشایست و شهوانی، در مدل‌هایی مانند GPT-4 استفاده شود.

توانایی شناخت نحوه نمایان شدن مفاهیم خاص در یک مدل، می‌تواند گامی به سوی کاهش رفتارهای نامطلوب مدل‌های هوش مصنوعی باشد. این نوآوری‌ها می‌توانند به ما در ایجاد سیستم‌های هوش مصنوعی امن‌تر و قابل اعتمادتر کمک کنند. تنظیم رفتار این سیستم‌ها می‌تواند به گونه‌ای باشد که به موضوعات یا ایده‌های خاصی تمرکز بیشتر داشته باشند و از رفتارهای ناخواسته دوری کنند.

اوپن‌ای‌آی با این پیشرفت‌ها نشان داده است که به دنبال افزایش امنیت و کنترل مدل‌های هوش مصنوعی است. محققان این شرکت امیدوارند که با پیشرفت‌های بیشتر در زمینه تفسیرپذیری، بتوانند مدل‌های هوش مصنوعی را به گونه‌ای طراحی کنند که رفتار آن‌ها نه تنها قابل پیش‌بینی بلکه قابل کنترل باشد. این می‌تواند به افزایش اعتماد عمومی به مدل‌های هوش مصنوعی کمک کند.

همه این تلاش‌ها نشان می‌دهند که هنوز بسیاری از جنبه‌های این فناوری‌ها باید مورد بررسی قرار گیرند. پژوهشگران و دانشمندان باید تحقیقات بیشتری انجام دهند و روش‌هایی کارآمدتر ارائه دهند تا مدل‌های هوش مصنوعی قابل توضیح‌تر و امن‌تر شوند. این نیازمند همکاری جهانی و فراهم کردن منابع کافی برای این تحقیقات است.

در نهایت، هدف اصلی تمامی این تلاش‌ها ایجاد تکنولوژی‌هایی است که به بهبود زندگی انسان‌ها کمک کنند، بدون اینکه خطرات بالقوه‌ای به همراه داشته باشند. تفسیرپذیری مدل‌های هوش مصنوعی یکی از کلیدهای اصلی برای رسیدن به این هدف است. امیدواریم که در آینده نزدیک بتوانیم به این مهم دست یابیم و از هوش مصنوعی به شکلی امن‌تر و موثرتر بهره‌برداری کنیم.

منبع : Wired

🔹این مقاله به صورت ماشینی، توسط Aiticle تولید شده و ممکنه ایراداتی داشته باشه، فیدبک‌های شما به ما در جهت بهبود سیستممون خیلی کمک میکنه :) لطفا نظراتتون رو باهامون به اشتراک بگذارین.