OpenAI、人類学的AI研究により、LLMがセキュリティと偏見に与える影響についてさらに明らかに

要約:

• 大規模言語モデル（LLMs）は、ニューロンのような構造を使用しており、概念とモダリティを多く結びつけるため、開発者がモデルの振る舞いを変更するのが難しい
• Anthropicの研究では、Claude AIの詳細なマップを公開し、ジェネレーティブAIの出力にニューロンのようなデータポイントである特徴がどのように影響するかを探索
• Interpretable featuresは、モデルが読み取る数値から人間が理解できる概念に変換され、異なる言語や画像とテキストに適用可能
• OpenAIは、GPT-4のパターン解釈に焦点を当てた研究を公開し、sparse autoencodersを使用して特徴をより理解可能にすることを目指している
• Anthropicは、サイバーセキュリティに関連する3つの特徴を発見し、モデルを調整してセキュリティトピックを避けるのに役立つ可能性がある

感想:

AnthropicとOpenAIの研究は、ジェネレーティブAIのブラックボックスを理解し、セキュリティを向上させる方向に進んでいる。特徴の同定と調整は、バイアスの排除やユーザーへの嘘の提供を防ぐためにAIを調整するのに役立つ可能性があります。特に、サイバーセキュリティに関連する特徴の発見は、感受性の高いトピックを適切に処理するのに役立つかもしれません。