Понятный Искусственный Интеллект: Новые Пути к Прозрачности

Автор: Денис Аветисян

В статье рассматривается возможность повышения объяснимости ИИ за счет внедрения больших языковых моделей в структурированные, стандартизированные аналитические процессы.

Многослойная архитектура, лежащая в основе современных языковых моделей, создает барьер для объяснимости, поскольку сложность взаимодействия слоев скрывает логику принятия решений и препятствует доказательной верификации алгоритма, подобно тому, как $f(x) = \sum_{i=1}^{n} w_i x_i + b$ может быть непрозрачным, если значения $w_i$ и $b$ не определены явно.

Исследование предлагает подход к созданию ИИ-систем, которые не просто объясняют свои решения, а изначально строятся на принципах интерпретируемости, используя возможности больших языковых моделей и многоагентных систем.

Несмотря на стремительное развитие искусственного интеллекта, обеспечение прозрачности и понятности его решений остается сложной задачей. В статье ‘Increasing AI Explainability by LLM Driven Standard Processes’ предложен подход к повышению объяснимости ИИ за счет интеграции больших языковых моделей (LLM) в структурированные аналитические процессы. Данный метод позволяет не просто интерпретировать «черный ящик» модели, а создавать изначально прозрачные и верифицируемые системы поддержки принятия решений. Способны ли подобные стандартизированные процессы с участием LLM стать основой для надежного и понятного ИИ в различных областях применения?

Непрозрачность Глубокого Обучения и Потребность в Доказательствах

Современное глубокое обучение, особенно с использованием больших языковых моделей, демонстрирует впечатляющие результаты, однако часто функционирует как «чёрный ящик», скрывая процесс рассуждений. Эта непрозрачность затрудняет понимание принимаемых решений и ограничивает возможности анализа и верификации, препятствуя доверию и внедрению в критически важных приложениях, где необходимы подотчётность и аудит. В сферах, требующих высокой надёжности и безопасности, понимание логики работы алгоритма является необходимым условием. Отсутствие прозрачности усугубляется сложностью современных нейронных сетей. Выявление ключевых факторов, влияющих на выходные данные, представляет собой сложную задачу.

Реализация процесса QOC основана на агентном подходе.

Словно бесконечный лабиринт, глубина алгоритма требует не просто решения, но и доказательства его безупречности.

LLM-Управляемые Стандартные Процессы: Гибридный Подход к Рассуждениям

Предлагается встраивание больших языковых моделей (LLM) в формализованные аналитические рамки – LLM-управляемые стандартные процессы. Этот подход использует возможности LLM в области рассуждений, обеспечивая контроль и прозрачность принятия решений. Предложенное решение устраняет «барьер объяснимости», структурируя выводы LLM в рамках установленных методологий: модели «Вопрос–Вариант–Критерий» (QOC), теории игр и управления рисками. Внедрение LLM в рамках QOC формализует процесс оценки альтернатив, в то время как применение теории игр обеспечивает анализ стратегического взаимодействия, а методология управления рисками способствует количественной оценке и смягчению потенциальных негативных последствий.

Валидация Метода: От Децентрализованных Организаций до Кубинского Ракетного Кризиса

Подход был валидирован посредством двух тематических исследований: Децентрализованной автономной организации (DAO), оцененной с использованием QOC, и Кубинского ракетного кризиса, проанализированного посредством теории игр. Результаты демонстрируют, что LLM-управляемые стандартные процессы способны воспроизводить человеческий уровень рассуждений, достигая соответствия с эталонными данными при оценке QOC, анализе чувствительности и реализации теории игр. Соответствие QOC достигло 0.529, 0.647 и 1.000 на шагах 1, 3 и 4 соответственно, а анализ чувствительности выявил соответствие основным факторам в 62.9%. Для повышения прозрачности и отслеживаемости выводов LLM используются методы, такие как Chain-of-Thought (CoT). Симуляции теории игр показали, что LLM последовательно идентифицирует путь к деэскалации в 93.3% сценариев, увеличиваясь до 95.3% для 4-шаговых расчетов.

Преодоление Разрыва: К Надёжному и Объяснимому Искусственному Интеллекту

Проведенные исследования демонстрируют возможность преодоления разрыва между мощностью больших языковых моделей (LLM) и необходимостью объяснимости, позволяя создавать более надёжные и ответственные системы искусственного интеллекта, способные обосновывать принимаемые решения. Методы постобработки для объяснимого ИИ (XAI), такие как LIME и SHAP, могут быть интегрированы для получения дополнительной информации о поведении модели, дополняя присущую LLM-ориентированным процессам прозрачность. Предложенный гибридный подход превосходит ограничения, связанные с использованием исключительно «чёрных ящиков» или сложных систем, основанных на правилах, объединяя сильные стороны обоих подходов и обеспечивая баланс между точностью, гибкостью и возможностью интерпретации. Истинная элегантность решения проявляется не в сложности реализации, а в его непротиворечивости и способности проливать свет на самые темные уголки алгоритма.

Исследование, представленное в статье, акцентирует внимание на необходимости создания искусственного интеллекта, прозрачность которого не является лишь постфактумным объяснением, а заложена в самой структуре процесса принятия решений. Это соответствует принципам математической чистоты и корректности, поскольку предлагаемый подход с использованием больших языковых моделей в формализованных процессах позволяет доказать интерпретируемость системы. Тим Бернерс-Ли однажды сказал: «Веб — это не просто набор страниц, соединенных гиперссылками, а инструмент для обмена знаниями». Эта фраза, хотя и относится к веб-технологиям, перекликается с идеей, что AI должен быть не просто «черным ящиком», выдающим результаты, а системой, способной к прозрачному обмену знаниями о своей логике и обоснованиях.

Что впереди?

Предложенный подход, заключающийся во внедрении больших языковых моделей в формализованные аналитические процессы, представляется шагом в правильном направлении, однако не решает фундаментальной проблемы. Вместо того чтобы пытаться «объяснить» непрозрачные модели постфактум, предлагается строить системы, изначально лишенные этой непрозрачности. Это, безусловно, более элегантное решение, но оно требует признания того, что большая часть современных методов машинного обучения страдает от недостатка математической строгости. Попытки “выудить” объяснения из статистических закономерностей подобны гаданию на кофейной гуще – результат может быть убедительным, но лишен доказательности.

Дальнейшие исследования должны быть сосредоточены на разработке формальных систем, в которых рассуждения больших языковых моделей будут верифицируемыми и поддающимися доказательству. Применение методов формальной логики и теории типов к архитектурам, основанным на трансформерах, представляется перспективным направлением. Необходимо перейти от эвристических методов к алгоритмам, корректность которых можно доказать, а не только продемонстрировать на тестовых данных. В конечном итоге, в хаосе данных спасает только математическая дисциплина.

Особое внимание следует уделить проблемам масштабируемости и вычислительной сложности формальных методов. Доказательство корректности сложных систем требует значительных ресурсов, и поиск компромисса между строгостью и практической применимостью остается сложной задачей. Тем не менее, отказ от математической строгости в пользу “работающего” решения – это путь в никуда, обреченный на повторение ошибок и возникновение непредсказуемых последствий.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.07083.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-11 23:45

🚀 Квантовые новости