ما این روزها زیاد می‌شنویم که مدل‌های هوش مصنوعی قوی‌تر و پیچیده‌تر شده‌اند. اما سوال مهم‌تری که شاید کمتر به آن توجه شده این است: چقدر این مدل‌ها را می‌فهمیم؟ داریو آمودی (Dario Amodei)، مدیرعامل آنتروپیک (سازنده هوش مصنوعی کلاود – Claude – که در کدنویسی بسیار خوب عمل می‌کند)، در مقاله «The Urgency of Interpretability» به این دغدغه پرداخته است. نکات اصلی مقاله را برایتان باز می‌کنم.
چرا تفسیرپذیری مهم است؟
هرچه سیستم‌های هوش مصنوعی قدرتمندتر می‌شوند، تصمیم‌هایشان هم اثرگذاری بیشتری پیدا می‌کند. از موتورهای پیشنهاددهنده گرفته تا سامانه‌های تصمیم‌گیر حیاتی، همه دارند به شکلی فزاینده بر زندگی واقعی ما تاثیر می‌گذارند. حالا اگر ما ندانیم این مدل‌ها چطور به نتایجشان می‌رسند، چطور می‌توانیم به آن‌ها اعتماد کنیم؟ یا مهم‌تر: اگر رفتاری ناخواسته ازشان سر بزند، چطور می‌توانیم جلویش را بگیریم؟
فوریت ماجرا از کجا می‌آید؟
آمودی اشاره می‌کند که رشد مدل‌ها بسیار سریع است. به طوری که در آینده‌ای نه‌چندان دور ممکن است سامانه‌هایی داشته باشیم که از نظر توانایی تصمیم‌گیری، شبیه یا حتی فراتر از انسان‌ها عمل کنند. اگر همین الان ابزار و روش‌های تفسیرپذیری خوبی نداشته باشیم، ممکن است وقتی واقعا بهشان نیاز پیدا کردیم، دیگر دیر شده باشد.
مشکل اصلی: تفسیر سخت مدل‌های قوی
نکته ظریفی که آمودی به آن تاکید می‌کند این است که هرچه مدل‌ها قوی‌تر می‌شوند، فهمیدنشان سخت‌تر می‌شود. برای مدل‌های کوچک، شاید بشود با نگاه به وزن‌ها یا خروجی‌ها حدس زد چه خبر است. ولی برای مدل‌های عظیم امروزی، رفتارها ترکیبی و بعضا پیش‌بینی‌ناپذیرند.
راهکارهایی که مطرح می‌شود
چند مسیر کلیدی که مقاله به آن اشاره می‌کند:
- ساخت ابزارهایی که بتوانند رفتار مدل‌ها را «تکه تکه» کرده و هر قسمتش را قابل فهم کنند.
- توسعه روش‌هایی که هدف‌ها و انگیزه‌های درونی مدل‌ها را شفاف کنند.
- پرورش سیستم‌هایی که از ابتدا با «قابلیت توضیح‌دهی» طراحی شده باشند.
چالش‌های پیش‌رو
البته پیاده‌سازی این ایده‌ها ساده نیست. یکی از دشواری‌ها این است که مدل‌ها گاهی «نمایشی» رفتار می‌کنند؛ یعنی ممکن است چیزهایی به ظاهر منطقی بگویند، ولی واقعاً ندانند دارند چه می‌کنند. همچنین ممکن است بعضی رفتارهای مهم مدل‌ها در حالت‌های خاص و پیش‌بینی‌نشده خودش را نشان بدهد.
جمع‌بندی
به طور خلاصه، مسئله تفسیرپذیری دیگر یک سوال جانبی یا تحقیق آکادمیک صرف نیست؛ بلکه به نیازی فوری و حیاتی برای آینده هوش مصنوعی تبدیل شده است. اگر از الان روی آن سرمایه‌گذاری نکنیم، ممکن است روزی برسد که مدل‌های بسیار قوی داشته باشیم ولی خودمان ندانیم دقیقا با چه چیزی طرف هستیم.
مقاله داریو آمودی را در آدرس https://www.darioamodei.com/post/the-urgency-of-interpretability می‌توانید مطالعه کنید.
