כיצד מודלים של שפה גדולים מסבירים AI

• בינה ארטיפישלי
• דצמבר 27, 2024
• חדשות בינה מלאכותית
• AI, LLMs
• 0תגובות

בינה מלאכותית שניתנת להסבר: כיצד מודלים של שפה גדולים מובילים את הדרך להבנה טובה יותר של מערכות AI

הבינה המלאכותית (AI) משתלבת בחיינו ביתר שאת משנה לשנה, אך לעתים קרובות קשה להבין כיצד היא פועלת. מערכות AI רבות נחשבות כ”קופסאות שחורות” שקשה לפענח את תהליכי קבלת ההחלטות שלהן. הדבר עלול לגרום לחוסר אמון במערכות אלו, במיוחד כאשר מדובר בהחלטות משמעותיות כמו אישור הלוואות או אבחונים רפואיים. מכאן נובעת החשיבות של בינה מלאכותית שניתנת להסבר (Explainable AI, XAI), המאפשרת הבנה מעמיקה יותר של האופן שבו מערכות AI עובדות ומקבלות החלטות.

מודלים של שפה גדולים כגשר בין מערכות AI למשתמשים

מודלים של שפה גדולים (Large Language Models, LLMs) מהווים כלי חדשני ויעיל להסבר מערכות AI באופן ברור ונגיש לכל. הם מאפשרים תקשורת חלקה יותר בין מערכות AI מורכבות לבין אלו שנדרשים להבין אותן. בואו נבחן כיצד הם עושים זאת.

למידה בהקשר (In-Context Learning) – היכולת להסביר תוך כדי תנועה

אחת התכונות הבולטות של מודלים של שפה גדולים היא יכולתם לבצע למידה בהקשר (In-Context Learning, ICL). כלומר, במקום להיות מותאמים או מוכשרים מחדש בכל מקרה, הם יכולים ללמוד מדוגמאות ספורות בלבד וליישם את הידע הנרכש באופן דינמי. חוקרים מנצלים יכולת זו כדי להפוך את ה-LLMs לכלים המסבירים את תהליכי הבינה המלאכותית.

לדוגמה, ניתן להשתמש ב-LLMs כדי לבחון כיצד שינויים קטנים בנתוני הקלט משפיעים על התוצאות של מודל AI. על ידי הצגת דוגמאות לשינויים כאלה בפני ה-LLM, ניתן לזהות את התכונות החשובות ביותר המשפיעות על חיזויי המודל. לאחר זיהוי תכונות המפתח הללו, ה-LLM יכול להמיר את הממצאים לשפה קלה להבנה, בהתבסס על הסברים קודמים שניתנו בעבר.

הפשטת הסברים מורכבים על ידי מודלים של שפה גדולים

מה שמבליט את הגישה הזו היא רמת הנוחות הגבוהה בשימוש בה. אין צורך להיות מומחה בתחום הבינה המלאכותית כדי להפיק תועלת ממנה. מבחינה טכנית, היא נגישה הרבה יותר משיטות מתקדמות אחרות של הסבר בינה מלאכותית, שמחייבות הבנה מעמיקה של מושגים טכניים מורכבים. פשטות זו פותחת את הדלת לאנשים מרקעים שונים להתנסות בתחום הבינה המלאכותית ולהבין כיצד היא עובדת.

על ידי הפיכת הסבר הבינה המלאכותית לנגיש יותר, מודלים של שפה גדולים יכולים לסייע לאנשים להבין טוב יותר את אופן פעולתם של מודלים מבוססי AI ולבסס אמון בהשתמשם בהם בעבודתם ובחייהם הפרטיים.

מודלים של שפה גדולים הופכים את הסבר הבינה המלאכותית לנגיש גם לציבור הרחב

הסבר הבינה המלאכותית (Explainable AI, XAI) הוא נושא שעמד במוקד תשומת הלב זמן רב, אך לרוב הופנה אל אנשי מקצוע טכנולוגיים בלבד. רבים מההסברים הקיימים מלאים בז’רגון מקצועי או מורכבים מכדי שאדם ממוצע יוכל לעקוב אחריהם בקלות. זהו המקום שבו נכנסים לתמונה מודלים של שפה גדולים – הם הופכים את הסברי הבינה המלאכותית לנגישים לכולם, ולא רק למומחים בתחום.

דוגמה לכך היא המודל x-[plAIn], שמטרתו לפשט הסברים מורכבים של אלגוריתמים להסבר בינה מלאכותית, ובכך להקל על אנשים מרקעים שונים להבין אותם. בין אם אתה עובד בתחום העסקי, במחקר או סתם סקרן, x-[plAIn] מתאים את הסבריו לרמת הידע שלך. הוא עובד עם כלים כגון SHAP, LIME ו-Grad-CAM, ומתרגם את הפלטים הטכניים של שיטות אלו לשפה פשוטה יותר. מבחני משתמשים מראים ש-80% העדיפו את הסבריו של x-[plAIn] על פני הסברים מסורתיים. למרות שיש עדיין מקום לשיפור, ברור שמודלים של שפה גדולים הופכים את הסבר הבינה המלאכותית להרבה יותר ידידותי למשתמש.

הפיכת הסברים טכניים לנרטיבים ברורים

יכולת מפתח נוספת של מודלים של שפה גדולים היא היכולת להמיר הסברים טכניים גולמיים לנרטיבים קוהרנטיים וקלים להבנה. במקום לפלוט מספרים או מונחים מורכבים, הם יכולים ליצור סיפור המסביר את תהליך קבלת ההחלטות באופן שכל אחד יכול לעקוב אחריו בקלות.

נניח שמערכת בינה מלאכותית מנבאת מחירי דירות. היא עשויה להוציא פלט טכני כזה: ‘שטח מגורים (2000 רגל רבועים): +15,000 דולר, שכונה (פרברים): -5,000 דולר’. עבור לא-אנשי מקצוע, פלט כזה אינו ברור במיוחד. אך מודל של שפה גדולה יכול להמיר אותו לנרטיב כגון: ‘שטח המגורים הגדול בבית מגדיל את ערכו, בעוד שהמיקום הפרברי מוריד אותו במעט.’ גישת נרטיב זו מקלה על ההבנה כיצד גורמים שונים משפיעים על החיזוי.

מודלים של שפה גדולים משתמשים בלמידה בהקשר כדי להמיר פלטים טכניים לסיפורים פשוטים וברורים. עם כמה דוגמאות בלבד, הם יכולים ללמוד להסביר מושגים מורכבים באופן אינטואיטיבי וברור יותר.

בניית סוכני הסבר לבינה מלאכותית בסגנון שיחה

מודלים של שפה גדולים משמשים גם לבניית סוכני שיחה המסבירים החלטות בינה מלאכותית בדרך שנראית כשיחה טבעית. סוכנים אלו מאפשרים למשתמשים לשאול שאלות לגבי חיזויי בינה מלאכותית ולקבל תשובות פשוטות וברורות.

למשל, אם מערכת בינה מלאכותית דוחה את בקשת ההלוואה שלך, במקום לתהות מדוע, אתה יכול לשאול את סוכן השיחה המסביר: ‘מה קרה?’ הסוכן עונה במילים פשוטות: ‘רמת ההכנסה שלך הייתה הגורם המרכזי, אך העלאתה ב-5,000 דולר תשנה את התוצאה.’ הסוכן מסוגל לשוחח עם מערכות בינה מלאכותית ושיטות כגון SHAP או DICE כדי לענות על שאלות ספציפיות, למשל מהם הגורמים החשובים ביותר בהחלטה או כיצד שינוי פרטים מסוימים ישנה את התוצאה. סוכן השיחה מתרגם את המידע הטכני הזה לשיח קל-לעקיבה עבור המשתמש.

מטרת סוכנים אלו היא להעניק לאינטראקציה עם בינה מלאכותית תחושה של שיחה אנושית טבעית. אין צורך להבין אלגוריתמים או נתונים מורכבים כדי לקבל תשובות ברורות. במקום זאת, המשתמש יכול פשוט לשאול את המערכת מה שהוא רוצה לדעת ולקבל תשובה קלה להבנה.

עתיד הסבר הבינה המלאכותית באמצעות מודלים של שפה גדולים

העתיד של מודלים של שפה גדולים בהסבר הבינה המלאכותית רצוף באפשרויות מרתקות. אחת המגמות המסתמנות היא יצירת הסברים ממוקדי-משתמש. מודלים אלו יוכלו להתאים את תגובותיהם לצרכים הספציפיים של כל משתמש, ובכך להפוך את הבינה המלאכותית לנגישה ופשוטה יותר לכל אחד, ללא קשר לרקע שלו. הם גם ימשיכו להשתפר בתפעול של כלים כמו SHAP, LIME ו-Grad-CAM, ובתרגום הפלטים המורכבים שלהם לשפה פשוטה יותר.

סוכני השיחה המסבירים בינה מלאכותית גם יהפכו חכמים יותר. הם יתחילו לטפל לא רק בטקסט אלא גם בתוכן ויזואלי ואודיו. יכולת זו עשויה להפוך את האינטראקציה עם בינה מלאכותית לאינטואיטיבית וטבעית עוד יותר. מודלים של שפה גדולים יוכלו לספק הסברים מהירים, ברורים ובזמן אמת במצבים לחוצים כמו נהיגה עצמונית או מסחר במניות, דבר שיהפוך אותם לחיוניים בבניית אמון ובקבלת החלטות בטוחה.

מודלים אלו גם יסייעו לאנשים שאינם טכנולוגים להיכנס לדיונים משמעותיים על אתיקה ושוויון בבינה המלאכותית. הפשטת רעיונות מורכבים תפתח את הדלת לקהל רחב יותר להבין ולקחת חלק בעיצוב האופן שבו הבינה המלאכותית משמשת אותנו. תמיכה במגוון שפות תוכל להפוך כלים אלה לנגישים עוד יותר ולהגיע לקהילות ברחבי העולם.