Citat:
Ursprungligen postat av
Reiwa
Dagens AI består av miljarder noder. Det jag säger är att ingen verkligen förstår vad alla dessa noder betyder eller hur de fungerar. Forskningen där man verkligen tittar in i AI-systemen för att kontrollera exakt vad det är som händer har inte kommit särskilt långt. Om du inte vet exakt hur ett system fungerar, hur kan du då vara säker på att det är säkert? Än så länge så har man mestadels använt sig utav en primitiv metod där man helt enkelt chattar med boten innan den släpps till allmänheten för att fånga upp farliga och destruktiva beteenden och sedan implementeras simpla censurfilter(som är enkla att kringgå) som ska "stoppa" de beteenden av AI:n man lyckades fånga upp som man anser är oönskade. Det är en skrämmande låg nivå på säkerheten. Hade man verkligen förstått hur dessa system fungerar så skulle man däremot åtminstone ha en möjlighet att kunna säga när dessa modeller faktiskt är säkra och inte bara när de verkar säkra.
Om man ska jämföra med en människa så skulle man kunna säga att det är som att jämföra en fullständig hjärnröntgen av varenda neuron där man förstår exakt hur de fungerar med att bara prata med någon i någon timma för att få ett grepp om hur personen fungerar och vad den är kapabel till.
Det är sant att vi inte förstår allt som händer i detalj i LLM. Dvs vi vet hur de fungerar i stort och varför de fungerar, men vi vet inte hur alla embeddings, dvs alla samband som modellerna, själva, skapar under sin grundträning, ser ut och därmed vet vi heller inte, exakt, varför modellerna gör vissa val. Men man arbetar aktivt med dessa problem, för att citera ChatGPT-4o: "Forskning pågår för att utveckla bättre verktyg för "interpretability" och "explainability" i AI, men vi har fortfarande en lång väg att gå."
Även Antropic har gjort experiment med sin Claude 3 modell. Forskarna fick modellen att bli helt fixerad av" Golden Gate bridge", och modellen identifierade, sig själv, t. o. m med bron. Andra har fått modeller att placera Eifeltonet i Rom, istället för i Paris. I exemplet du besvarade har man lyckats klämma in GPT-2/smsll i ett stort Excel kalkylblad. Just GPT-2 har man även undersökt av OpenAI där man tagit hjälp av GPT-4. Men inte ens den ytterst pedagogiska GPT-4 lyckades förklara vissa av de specifika AI-begrepp som GPT-2 skapat på egen hand för att bli mera effektiv.
Så innebär detta säkerhetsproblem? Ja, men innebär detta akuta säkerhetsproblem som vi absolut inte kan hantera? Svaret på den frågan är, nej! Orsaken är att modellerna inte kan planera, och absolut inte planera något autonomt. De bakomliggande orsakerna till detta är bl.a dels att dagens rena LLM är oförmögna att resonera logiskt om saker som ligger utanför deras träningsdata. De klarar inte av att lösa ARC pussel som de inte sett tidigare. En femåring klarar av samma uppgift galant, med bara två exempel. Och dels är parametrarna låsta på modellerna efter "finslipning". Detta innebär att LLM:s kunskspsmassa är statiskt, och att de, under alla omständigheter i det hela stora, inte kan få ny kunskap och "erfsrenheter" utan att forskare väljer att lägga in sådant hos dem. Som grädde på moset så aktiveras modellerna först efter input ifrån användare, de saknar helt autonomi i det hela stora.
Så behöver du frukta "Terminator-kriget"? Nej, inte med dagens modeller och knappast heller med framtidens modeller. Förutom att "Terminator" är en fånig, men underhållande, Hollywood-produktion, så skulle framtidens AI inte behöva starta något fånigt krig emot mänskligheten, för det finns, potentiellt, ett betydligare effektivt sätt för hypotetiskt autonom AI att få igenom sin vilja, nämligen storskalig manipulation av mänskligheten. Behöver modellerna vara supersmart för detta, tyvärr nej.
Det räcker med att de får en genomsnittlig mänsklig resonemang och plsneringsförmåga, samt att de når ASI nivå när det kommer till beteendevetenskap. Redan nu är ChatGPT-4o och Claude 3 mycket bra på sociologi, socialpsykologi och psykologi. Men först så måste modellerna få öppna parametrar, vara mer eller mindre autonoma, kunna resonera logiskt utanför träningsdata samt ha en avancerad minnesfunktion. Vi har en bra dit kvar, och det kommer, troligtvis, att krävas hybridmodeller för att lösa en del av dessa problem/utmaningar.
Men vi kommer att komma dit, förr eller senare. Så hur ser lösningen ut för AI-anpassningsproblemet? Jag förespråkar dels en mera kortsiktig strategi. Vi måste få framtidens modeller att, internalisera en AI-anpassning. Det gör vi dels genom att erbjuda något som är vettigt både för AI och människan: Ett ömsesidigt respektfullt samarbete i båda sidors intresse, och dels att det knyts, ömsesidiga känslomässiga band AI och människan. Men detta är inte aktuellt i dagsläget, LLM är ännu för blåsta. Men vi behöver börja förbereda oss redan nu med att utbilda beteendevetare/samhällsvetare i datavetenskap och vise versa. Den långsiktiga lösningen är att skapa en ny avancerad maskincivilisation som bygger på AI och människor, som helt frivilligt, valt att i ökad utsträckning bli cyborger. En sådan civilisation skulle kunna bära med sig ett "biologiskt kulturellt arv", vilket, kanske, skulle kunna vara unikt ibland andra maskincivilisationer i universum, om sådana existera "där ute".