Tạp chí Nature: Khám phá cách ChatGPT "suy nghĩ": Tâm lý học và thần kinh học giải mã AI

- Các nhà nghiên cứu đang nỗ lực kỹ thuật đảo ngược trí tuệ nhân tạo (AI) và quét "bộ não" của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để tìm hiểu chúng đang làm gì, như thế nào và tại sao.
- Các mô hình học máy tiên tiến sử dụng mạng nơ-ron, mô phỏng các lớp nơ-ron tương tự như não người. Quá trình học tập của chúng khiến việc hiểu cách thức hoạt động trở nên khó khăn.
- Lĩnh vực AI có thể giải thích (XAI) đang phát triển các công cụ để kỹ thuật đảo ngược các hệ thống AI, đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT.
- Các nhà nghiên cứu đã chỉ ra rằng LLM có khả năng lập luận và suy nghĩ giống con người một cách đáng ngạc nhiên. Tuy nhiên, chúng cũng có thể hoạt động thất thường.
- Một số nhà nghiên cứu cho rằng các mạng nơ-ron này có thể xây dựng mô hình về thế giới dựa trên dữ liệu huấn luyện.
- Các nhà khoa học máy tính đang áp dụng các phương pháp từ tâm lý học và thần kinh học để tìm hiểu cách thức hoạt động của LLM, chẳng hạn như đặt câu hỏi trực tiếp cho mô hình và quét hoạt động của các "nơ-ron" trong quá trình trả lời.
- Các kỹ thuật quét não AI cho phép các nhà nghiên cứu xác định các phần của "bộ não" AI quyết định cách trả lời, chỉnh sửa kiến thức của mô hình và đo lường các khái niệm trừu tượng như tính trung thực.
- Mặc dù các kỹ thuật này hữu ích, nhưng việc hiểu đầy đủ cách thức hoạt động của LLM vẫn là một thách thức lớn. Các quy định pháp luật có thể yêu cầu các công ty cung cấp giải thích cho các mô hình của họ.

📌 Các nhà nghiên cứu đang sử dụng nhiều phương pháp từ tâm lý học và thần kinh học để giải mã cách thức hoạt động của các mô hình ngôn ngữ AI lớn như ChatGPT. Mặc dù đã đạt được một số tiến bộ trong việc quét "bộ não" của AI, việc hiểu đầy đủ cơ chế hoạt động của chúng vẫn là một thách thức đáng kể. Các quy định trong tương lai có thể buộc các công ty phải cung cấp giải thích rõ ràng hơn.

Citations:
[1] https://www.nature.com/articles/d41586-024-01314-y