Узнай, как конституционный ИИ помогает моделям следовать этическим правилам, принимать более безопасные решения и поддерживать справедливость в языковых системах и системах компьютерного зрения.
Искусственный интеллект (ИИ) быстро становится ключевой частью нашей повседневной жизни. Его интегрируют в инструменты, используемые в таких областях, как здравоохранение, подбор персонала, финансы и общественная безопасность. По мере развития этих систем возникают опасения по поводу их этичности и надежности.
Например, иногда системы ИИ, созданные без учета справедливости и безопасности, могут выдавать результаты, которые являются необъективными или ненадежными. Это происходит потому, что многие модели до сих пор не имеют четкого способа отражения и согласования с человеческими ценностями.
Чтобы решить эти проблемы, исследователи сейчас изучают подход, известный как конституционный ИИ. Проще говоря, он вводит в процесс обучения модели записанный набор принципов. Эти принципы помогают модели оценивать собственное поведение, меньше полагаться на обратную связь от человека, а также делают ответы более безопасными и понятными.
До сих пор этот подход использовался в основном в отношении больших языковых моделей (LLM). Однако та же структура может помочь системам компьютерного зрения принимать этические решения при анализе визуальных данных.
В этой статье мы узнаем, как работает конституциональный ИИ, рассмотрим реальные примеры и обсудим его потенциальное применение в системах компьютерного зрения.
Конституционный ИИ - это метод обучения моделей, который направляет поведение моделей ИИ, предоставляя четкий набор этических правил. Эти правила действуют как кодекс поведения. Вместо того чтобы полагаться на то, что модель сама сделает вывод о том, что приемлемо, она следует написанному набору принципов, которые формируют ее ответы во время обучения.
Эта концепция была представлена Anthropicисследовательская компания, специализирующаяся на безопасности ИИ, которая разработала семейство Claude LLM как метод, позволяющий сделать системы ИИ более самоконтролируемыми в принятии решений.
Вместо того чтобы полагаться исключительно на обратную связь от человека, модель учится критиковать и совершенствовать свои собственные ответы, основываясь на заранее определенном наборе принципов. Такой подход похож на юридическую систему, где судья, прежде чем вынести решение, обращается к конституции.
В этом случае модель становится одновременно и судьей, и учеником, используя один и тот же набор правил для проверки и совершенствования собственного поведения. Этот процесс усиливает согласованность моделей ИИ и поддерживает разработку безопасных, ответственных систем ИИ.
Цель конституционного ИИ - научить модель искусственного интеллекта принимать безопасные и справедливые решения, следуя четкому набору записанных правил. Вот простой расклад того, как работает этот процесс:
Чтобы модель ИИ следовала этическим правилам, эти правила должны быть сначала четко определены. Когда речь идет о конституционном ИИ, эти правила основываются на наборе основных принципов.
Например, вот четыре принципа, которые составляют основу эффективной конституции ИИ:
Конституциональный ИИ перешел от теории к практике и теперь постепенно используется в больших моделях, которые взаимодействуют с миллионами пользователей. Два самых распространенных примера - LLM от OpenAI и Anthropic.
Хотя обе организации использовали разные подходы к созданию более этичных систем ИИ, у них есть общая идея: научить модель следовать набору написанных руководящих принципов. Давай рассмотрим эти примеры поближе.
OpenAI ввела документ под названием Model Spec как часть процесса обучения своих моделей ChatGPT . Этот документ действует как конституция. В нем описывается, к чему должна стремиться модель в своих ответах, включая такие ценности, как полезность, честность и безопасность. Он также определяет, что считается вредным или вводящим в заблуждение результатом.
Эта основа использовалась для тонкой настройки моделей OpenAI, оценивая ответы в зависимости от того, насколько они соответствуют правилам. Со временем это помогло сформировать ChatGPT чтобы он выдавал меньше вредных результатов и лучше соответствовал тому, что на самом деле хотят пользователи.
Конституция, которой следует модель Anthropic, Клод, основана на этических принципах из таких источников, как Всеобщая декларация прав человека, правила платформы, например условия предоставления услуг Apple, и исследования других лабораторий ИИ. Эти принципы помогают гарантировать, что ответы Клода будут безопасными, справедливыми и соответствующими важным человеческим ценностям.
Кроме того, Claude использует Reinforcement Learning from AI Feedback (RLAIF), когда он анализирует и корректирует свои собственные ответы на основе этих этических рекомендаций, а не полагается на отзывы людей. Этот процесс позволяет Claude совершенствоваться со временем, делая его более масштабируемым и лучше предоставляющим полезные, этичные и не причиняющие вреда ответы даже в запутанных ситуациях.
Поскольку конституциональный ИИ положительно влияет на то, как ведут себя языковые модели, это естественным образом приводит к вопросу: Может ли аналогичный подход помочь системам, основанным на зрении, реагировать более справедливо и безопасно?
Хотя модели компьютерного зрения работают с изображениями, а не с текстом, необходимость в этическом руководстве не менее важна. Например, справедливость и предвзятость являются ключевыми факторами, которые необходимо учитывать, так как эти системы должны быть обучены относиться ко всем одинаково и избегать вредных или несправедливых результатов при анализе визуальных данных.
На данный момент использование методов конституционального ИИ в компьютерном зрении все еще изучается и находится на ранних стадиях, исследования в этой области продолжаются.
Например, недавно компания Meta представила CLUE- фреймворк, который применяет конституционально-подобные рассуждения к задачам безопасности изображений. Он превращает широкие правила безопасности в точные шаги, которым может следовать мультимодальный ИИ (системы ИИ, обрабатывающие и понимающие несколько типов данных). Это помогает системе рассуждать более четко и уменьшать количество вредных результатов.
Кроме того, CLUE делает суждения о безопасности изображений более эффективными за счет упрощения сложных правил, позволяя моделям ИИ действовать быстро и точно, не нуждаясь в обширном участии человека. Используя набор руководящих принципов, CLUE делает системы модерации изображений более масштабируемыми, обеспечивая при этом высокое качество результатов.
По мере того как системы искусственного интеллекта берут на себя все больше ответственности, фокус внимания смещается с того, что они могут делать, на то, что они должны делать. Этот сдвиг является ключевым, так как эти системы используются в областях, которые непосредственно влияют на жизнь людей, например в здравоохранении, правоохранительных органах и образовании.
Чтобы системы ИИ действовали адекватно и этично, им нужен прочный и последовательный фундамент. В этом фундаменте приоритетами должны быть справедливость, безопасность и доверие.
Письменная конституция может стать основой во время обучения, направляя процесс принятия решений в системе. Она также может дать разработчикам основу для пересмотра и корректировки поведения системы после развертывания, гарантируя, что она продолжает соответствовать ценностям, для поддержания которых была создана, и облегчая адаптацию при возникновении новых проблем.
Присоединяйся к нашему растущему сообществу уже сегодня! Погрузись глубже в ИИ, изучив наш репозиторий на GitHub. Хочешь создать свои собственные проекты в области компьютерного зрения? Изучи наши варианты лицензирования. Узнай, как компьютерное зрение в здравоохранении повышает эффективность, и изучи влияние ИИ на производство, посетив страницы наших решений!
Начни свое путешествие с будущим машинного обучения
RU
EN
ZH
KO
JA
DE
FR
ES
PT
IT
AR
TR
VI