Što su veliki jezični modeli (LLMs) i zašto ih sve više koriste?
Veliki jezični modeli poput GPT-4 ili LaMBa osmišljeni su da razumiju i generiraju ljudski jezik na temelju ogromnih količina podataka s interneta. Tko ih razvija i kada su uopće postali sastavni dio tehnološkog krajolika?
Te modele proizvode vodeće tehnološke tvrtke i instituti, a njihova uporabna vrijednost rapidno raste od pojave prvih verzija 2018. godine. Danas su ključni za chatbote, pomoć u pisanju, analizu podataka, pa čak i u medicini i financijama.
Nova istraživanja otkrivaju slabosti LLM-ova
Nedavno istraživanje MIT-a detaljno je razjasnilo jedno od najvažnijih ograničenja ovih modela – njihovu sklonost da uče neispravne lekcije.
Tako, umjesto da na pitanja odgovaraju na temelju dubokog razumijevanja teme, LLM-ovi često se oslanjaju na obrasce i sintaktičke uzorke koje su naučili, što ih čini podložnima pogreškama.
Ovaj problem posebno zabrinjava u kontekstima gdje su pouzdanost i sigurnost od presudne važnosti, poput zdravstvenih sustava ili financijskog sektora.
Zašto modeli mogu vjerovati u lažne obrasce?
Na temelju njihovog treninga, LLM-ovi automatski prepoznaju obrasce u tekstu, uključujući sintaktičke uzorke kao što su složeni strukturalni obrasci rečenica.
Primjerice, ako model često vidi pitanje “Gdje je Paris?”, naučit će povezati taj obrazac s informacijama o gradovima i zemljama, čak i kada je tekst zbunjujući ili besmislen.
Ova povezanost može dovesti do situacija u kojima model daje uvjerljive, ali netočne odgovore, temeljeći se na obrascima u tekstu, a ne na pravom razumijevanju.
Kakve opasnosti donosi nerealno povjerenje u obrasce?
Ova slabost može imati široke posljedice. Primjerice, u službama korisničke podrške, model koji daje netočne, ali uvjerljive odgovore može zbuniti korisnike ili pogrešno informirati.
Još zabrinjavajuće jest što zlonamjerni akteri mogu iskoristiti ovu slabost za namjerno izazivanje štetnog sadržaja ili manipulaciju informacijama, unatoč postojanju zaštitnih filtara.
U sigurnosno kritičnim situacijama, poput medicinskih savjeta, takve pogreške mogu imati ozbiljne posljedice, od pogrešno dijagnosticiranih bolesti do pogrešnih financijskih odluka.
MSR: Novi postupci za procjenu sigurnosti modela
Istraživači su stoga razvili metodu za provjeru koliko se LLM-ovi oslanjaju na ove nepravilne obrasce.
Izrada takozvanih benchmark testova omogućava identifikaciju modela koji su skloni pogrešnim povezivanjima, što je prvi korak prema njihovom modifikovanju prije nego što stupe u komercijalnu ili javnu uporabu.
Ovaj napredak ključno je za razvoj sigurnijih i pouzdanijih modela, posebno za područja gdje je realna sigurnost na prvom mjestu.
„Ovo je rezultat načina na koji treniramo modele, a danas se koriste u područjima gdje su sigurnosni propusti kritični,“ kaže Marzyeh Ghassemi, profesorica na MIT-u.
Istraživanja poput ovih ističu koliko je važno stalno pratiti i prilagođavati razvoj LLM-ova, te osigurati da ih koristimo na siguran način,“ dodaje ona.
Kako modeli uče i zašto je njihova validnost ključna?
LLM-ovi treniraju se na golemim skupovima podataka s interneta, učeći obrasce između riječi i fraza.
Međutim, istraživanja su pokazala da modeli često uče obrasce sintakse, odnosno strukture rečenica, kao što su obrasci u riječima ili vrstama rečenica koje često pojavljaju zajedno.
Primjer je situacija gdje model prepoznaje stil pisanja ili konstrukcije rečenice i koristi te obrasce za identificiranje vrsta pitanja ili tvrdnji.
Rizik od prelaženja na pogrešne obrasce
Ako model nauči da određena struktura rečenice odgovara određenom odgovoru, to može dovesti do pogrešne interpretacije i odgovora, čak i kada je tekst besmislen.
Na primjer, ako prepoznaje uzorak “Kako se zove [grad]?” i nauči da je odgovor “Francuska”, može dati netočan odgovor na zbunjujuće pitanje s istom sintaktičkom strukturom.
Kroz istraživanja je utvrđeno da je takava zloupotreba obrasaca s razlogom izazovne, te je važno kontinuirano analizirati i usavršavati modele.
Što nam donosi budućnost umjetne inteligencije?
Razumijevanje ovih nerealnih veza i pogrešnih obrazaca ključno je za budućnost sigurnosti i pouzdanosti AI sustava.
Inovacije poput prilagođenih testova i provjera mogu pomoći u razvoju modela koji će bolje razumjeti semantiku i kontekst.
Na taj način, očekuje nas AI koji će biti sigurniji, stabilniji i korisniji u širokom rasponu primjena, od medicinskih dijagnoza do automatizacije poslovnih procesa.
Prednosti i izazovi
Prednosti ovoga su veća pouzdanost i sigurnost, što je ključno za primjenu u osjetljivim područjima.
Međutim, izazovi ostaju u obliku većeg tehničkog složenstva, potrebe za stalnim nadogradnjama te rizika od novih oblika zloporaba ili maskiranja grešaka.
Zaključak: Ključ sigurnosti je u stalnom nadzoru i razvoju
Istraživanje MIT-a nas podsjeća na svakodnevnu važnost kritičkog razmišljanja o tehnologiji koja postaje sve dostupnija.
Razumijevanje kako LLM-ovi uče i gdje su njihove slabosti ključno je za razvoj sigurnijih i pouzdanijih AI sustava.
Uz stalna poboljšanja, budućnost umjetne inteligencije najbolje će služiti čovječanstvu – kada razumijemo i rješavamo njihove slabosti.
Često postavljana pitanja
Koji su najčešći nedostaci velikih jezičnih modela?
Najčešći nedostatak je njihova sklonost da se oslanjaju na naučene obrasce i sintaktičke uzorke umjesto na duboko razumijevanje konteksta, što može dovesti do točnih ili netočnih odgovora.
Mogu li AI modeli biti potpuno sigurni?
Ne, jer svaki model ima slabosti i može se zloupotrijebiti. Međutim, kontinuiranim razvojem i testiranjem možemo povećati njihovu sigurnost i pouzdanost.
Kako se provjerava sigurnost AI modela?
Kroz posebne benchmark testove i procjene koje analiziraju koliko se model oslanja na pogrešne obrasce i njegovu otpornost na manipulacije.
Koje su koristi od razumijevanja ovih slabosti?
Pomaže u razvoju sigurnijih i učinkovitijih AI sustava te sprječava potencijalne zloupotrebe ili pogrešne odluke temeljene na netočnim informacijama.
Koliko je vremena potrebno za primjenu ovih novih metoda u industriji?
Implementacija i testiranja mogu trajati od nekoliko mjeseci do godina, ovisno o složenosti sustava i potrebama korisnika.
Kako mogu educirati sebe i svoj tim o ovim problemima?
Preko stručnih radionica, seminara i praćenja najnovijih istraživanja u području umjetne inteligencije i strojog učenja.
Što budućnost donosi u svijetu AI sigurnosti?
Očekuje se razvoj naprednih testnih protokola, više regulatornih okvira te stalni razvoj tehnika za identifikaciju i zaštitu od pogrešnih obrazaca u modelima.
