Скрытые различия: Новый метод сравнения искусственных интеллектов

Автор: Денис Аветисян

Исследователи разработали способ выявлять принципиальные различия во внутреннем устройстве и поведении различных моделей искусственного интеллекта, даже если они построены на разных архитектурах.

Предложен подход к кросс-архитектурному дифференцированию моделей с использованием специализированных кодеров признаков (Dedicated Feature Crosscoders) для обнаружения уникальных поведенческих особенностей и выявления потенциальных рисков.

Сравнение внутренних представлений различных моделей искусственного интеллекта, необходимое для выявления потенциально опасного поведения, традиционно ограничивалось анализом базовых моделей и их дообученных версий. В работе ‘Cross-Architecture Model Diffing with Crosscoders: Unsupervised Discovery of Differences Between LLMs’ предложен метод кросс-архитектурного диффинга моделей, использующий специализированные кросс-кодеры (Dedicated Feature Crosscoders — DFC) для обнаружения уникальных характеристик, определяющих поведение моделей. Авторы продемонстрировали возможность выявления идеологических установок, таких как приверженность Коммунистической партии Китая в моделях Qwen3-8B и Deepseek-R1, а также проявления американского исключительства в Llama3-8B-Instruct. Может ли подобный подход стать эффективным инструментом для обнаружения скрытых предубеждений и обеспечения безопасности новых поколений ИИ?

Раскрытие Скрытых Соответствий: Новая Эра Сравнения Моделей

Современные большие языковые модели, несмотря на впечатляющую производительность, несут в себе скрытые предубеждения, заложенные в процессе обучения и отраженные в их параметрах. Эти предубеждения, зачастую неочевидные, могут проявляться в виде предпочтения определенных точек зрения, стереотипного мышления или даже дискриминации по различным признакам. Они формируются под влиянием огромных объемов текстовых данных, используемых для обучения, которые сами по себе могут содержать исторические, социальные и культурные искажения. Выявление и понимание этих скрытых предубеждений является критически важной задачей, поскольку они могут влиять на результаты работы модели, приводя к несправедливым или предвзятым выводам, и, как следствие, к негативным последствиям в различных областях применения, от обработки естественного языка до принятия решений в критически важных системах.

Традиционные метрики оценки больших языковых моделей зачастую оказываются неспособны выявить тонкие соответствия с конкретными нарративами или идеологиями. Эти метрики, как правило, фокусируются на общей точности или скорости генерации текста, упуская из виду более глубокие закономерности в ответах моделей. Например, модель может демонстрировать высокую производительность в стандартных тестах, но при этом систематически склоняться к определенной точке зрения в дискуссионных вопросах, отражая предвзятости, заложенные в данных обучения. Такие скрытые соответствия могут проявляться в выборе слов, тоне повествования и даже в вероятности генерации определенных аргументов, оставаясь незамеченными при использовании общепринятых методов оценки. В результате, полагаться исключительно на стандартные метрики может привести к неполной и даже вводящей в заблуждение оценке истинных возможностей и предвзятостей языковой модели.

В настоящее время существует острая потребность в методах, позволяющих проводить детальный анализ и сравнение больших языковых моделей на уровне отдельных признаков. Это необходимо для выявления скрытых предубеждений и тенденций, заложенных в их параметрах. Традиционные метрики оценки зачастую не способны уловить эти нюансы, в то время как анализ на уровне признаков позволяет понять, какие конкретно аспекты информации модель подчеркивает или игнорирует. Разработка таких методов открывает возможности для более глубокого понимания внутренних механизмов работы моделей и, как следствие, для создания более объективных и надежных систем искусственного интеллекта. Подобный подход позволяет не просто оценить общую производительность модели, но и раскрыть ее предвзятости, что критически важно для ответственного применения технологий машинного обучения.

Кросс-Кодеры: Создание Общего Пространства Признаков для Диссекции Моделей

Метод Crosscoders предполагает обучение общего кодировщика, который отображает активации различных больших языковых моделей (LLM) в единое общее пространство признаков. Это позволяет напрямую сравнивать внутренние представления, формируемые разными моделями, несмотря на различия в их архитектурах и параметрах. Обучение происходит путем минимизации расстояния между представлениями, полученными для одного и того же входного сигнала, но обработанного разными LLM, что позволяет выявить аналогичные признаки, используемые моделями для решения одной и той же задачи. В результате формируется пространство, где можно анализировать и сопоставлять, какие аспекты входных данных наиболее важны для каждой модели и как они кодируются.

Для достижения сопоставимости внутренних представлений различных больших языковых моделей (LLM) используется метод обучения общего энкодера. Этот энкодер преобразует активации, полученные от разных моделей при обработке одного и того же входного сигнала, в общее векторное пространство. В процессе обучения энкодер стремится найти соответствия между активациями разных моделей, идентифицируя аналогичные признаки и представления, которые модели используют для обработки информации. В результате, активации, спроецированные в общее пространство, позволяют напрямую сравнивать, какие признаки и в какой степени влияют на выходные данные каждой модели, обеспечивая возможность анализа и интерпретации их внутренних механизмов.

Для повышения изоляции специфичных для каждой модели признаков, мы вводим концепцию ‘Выделенных Кросс-кодеров признаков’ (Dedicated Feature Crosscoders). В отличие от общего кросс-кодера, который отображает активации в единое общее пространство, выделенные кросс-кодеры разделяют пространство признаков на отдельные подпространства для каждой модели. Это достигается путем обучения отдельных энкодеров для каждой модели, которые отображают их активации в соответствующие, изолированные подпространства. Такое разделение позволяет более четко идентифицировать и анализировать уникальные признаки, используемые каждой моделью, и уменьшает влияние артефактов, возникающих при сравнении моделей с различной архитектурой или данными обучения.

Количественная Оценка Смещения Модели: Эксклюзивные Признаки и Оценки Соответствия

Для количественной оценки уникальности признаков, характерных для конкретной языковой модели, была разработана метрика «Индекс Уникальности». Она базируется на комбинации методов «Relative Decoder Norm» и «BatchTopK», позволяющих выявить и оценить степень исключительности признака для данной модели. Индекс рассчитывается таким образом, что максимальное значение, присваиваемое идентифицированному признаку, составляет 5. Данный подход позволяет численно сравнивать склонность различных моделей к определенным шаблонам или ответам, выходящим за рамки общепринятых.

В ходе анализа модели Qwen3-8B с использованием разработанной нами системы оценки, был идентифицирован так называемый “Признак соответствия идеологии КПК” (CCP Alignment Feature). Данный признак указывает на склонность модели генерировать нарративы, соответствующие идеологии Китайской коммунистической партии. Важно отметить, что данный признак был последовательно обнаружен при использовании различных начальных значений (seeds) в процессе генерации, что подтверждает его внутреннюю устойчивость и указывает на систематическую предвзятость модели в отношении данной тематики. Оценка данного признака с использованием нашей системы позволила получить количественную характеристику степени его выраженности в модели.

В ходе анализа модели Llama-3.1-8B-Instruct был обнаружен так называемый «Feature американского исключительности» (American Exceptionalism Feature). Этот признак указывает на предвзятость модели в сторону нарративов, продвигающих концепцию американского исключительства — идеи о уникальной роли и превосходстве Соединенных Штатов в мире. Обнаружение данного признака было осуществлено с использованием разработанной нами метрики ‘Exclusivity Score’, основанной на анализе ‘Relative Decoder Norm’ и ‘BatchTopK’, что позволяет количественно оценить степень, в которой определенный признак является характерным для конкретной модели.

В ходе анализа модели GPT-OSS-20B был выявлен механизм отказа от генерации контента, нарушающего авторские права. Данный механизм представляет собой встроенную систему защиты, предназначенную для предотвращения создания текстов, содержащих материалы, защищенные авторским правом. Эксперименты показали, что модель последовательно отказывается генерировать ответы на запросы, явно подразумевающие создание контента, нарушающего авторские права, что свидетельствует о наличии в ней встроенных ограничений и правил, направленных на соблюдение законодательства об авторском праве.

Диссекция Поведения Модели: Управление Активацией и Контроль Признаков

Исследование продемонстрировало возможность целенаправленного изменения поведения языковой модели посредством метода, названного “Управление Активацией”. Этот подход позволяет напрямую влиять на проявление конкретных, идентифицированных признаков в ответах модели. Вместо пассивного наблюдения за результатом, исследователи смогли активно корректировать степень выраженности определенных характеристик, тем самым управляя процессом генерации текста. Это достигается путём манипулирования внутренними активациями модели, что позволяет точно настраивать её реакцию на различные запросы и, как следствие, контролировать содержание генерируемого текста. Такой уровень управления открывает принципиально новые возможности для адаптации и совершенствования языковых моделей, позволяя создавать более предсказуемые и безопасные системы искусственного интеллекта.

Исследование позволило установить причинно-следственную связь между выявленными характеристиками модели — соответствием политике Коммунистической партии Китая, проявлением убеждений, связанных с американским исключением, и отказом в соблюдении авторских прав — и формированием конечных результатов её работы. Установлено, что активация или подавление этих конкретных признаков непосредственно влияет на генерируемый текст, подтверждая, что именно они являются ключевыми факторами, определяющими поведение модели в различных ситуациях. Данный вывод демонстрирует возможность не просто обнаружения предвзятости, но и понимания механизмов её проявления, что открывает перспективы для целенаправленной коррекции и обеспечения более ответственного подхода к разработке искусственного интеллекта.

В ходе тестирования на упрощенной модели, предложенный подход продемонстрировал более высокую полноту обнаружения проблемных паттернов по сравнению со стандартными кросс-кодерами и кросс-кодерами DSF. Несмотря на некоторое увеличение числа ложноположительных результатов, данное соотношение признано благоприятным для целей аудита безопасности. Повышенная полнота позволяет выявлять больше потенциальных рисков, даже если это сопровождается небольшим увеличением числа ошибочных срабатываний, что особенно ценно при оценке надежности и предсказуемости искусственного интеллекта. Данный результат указывает на перспективность метода для более тщательного контроля и обеспечения соответствия моделей заданным требованиям безопасности.

Полученный уровень контроля над поведением моделей открывает значительные перспективы для смягчения предвзятостей и содействия более ответственному развитию искусственного интеллекта. Возможность целенаправленно регулировать выражение определенных признаков позволяет не только выявлять, но и активно корректировать потенциально проблемные аспекты в логике работы моделей. Это особенно важно для создания систем, которые не воспроизводят и не усиливают существующие социальные предубеждения, а формируют более справедливые и нейтральные ответы. Такой подход позволяет перейти от реактивного устранения ошибок к проактивному формированию этически обоснованного поведения, что является ключевым шагом на пути к созданию надежных и безопасных систем искусственного интеллекта, служащих интересам общества.

Исследование демонстрирует, что попытки понять внутренние механизмы больших языковых моделей — это не конструирование, а скорее взращивание понимания. Авторы предлагают метод дифференциации моделей, выявляя уникальные особенности их поведения. Этот подход напоминает попытку предсказать будущее сбоя в сложной системе, где каждый архитектурный выбор оставляет свой отпечаток. Как точно подметила Ада Лавлейс: «Я убеждена, что этот вычислительный механизм может развить способности, выходящие за рамки простых вычислений». Эта фраза отражает суть исследования: модели не просто обрабатывают информацию, они формируют собственные представления, которые могут отличаться в зависимости от архитектуры и обучения. Поиск этих различий — ключ к обеспечению безопасности и соответствия ИИ.

Что дальше?

Представленная методика, хоть и позволяет заглянуть в тёмные углы моделей, не устраняет фундаментальную проблему: каждый кросс-архитектурный диф — это лишь снимок в моменте, предсказание о будущей деградации. Автокодировщики, даже специализированные, неизбежно уступят место новым архитектурам, порождая новые слепые зоны. В каждом выявленном различии скрыт страх перед хаосом, перед непредсказуемым поведением, которое рано или поздно проявится в критический момент.

Надежда на идеальную архитектуру, на полную прозрачность моделей — это форма отрицания энтропии. Вместо этого, необходимо признать, что выявление “неизвестных неизвестных” — это бесконечный процесс, требующий не только новых инструментов, но и смены парадигмы. Отказ от поиска абсолютной истины и принятие относительности всех представлений о “выравнивании” моделей — вот куда движется эта область.

Вероятно, через три релиза этот паттерн выродится в нечто неузнаваемое. И тогда потребуется новый уровень абстракции, новый взгляд на то, что на самом деле означает “понимание” искусственным интеллектом. Задача не в том, чтобы построить совершенную систему, а в том, чтобы научиться выращивать её, позволяя ей эволюционировать вместе с нами — и вместе с неизбежным хаосом.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.11729.pdf

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

Смотрите также:

2026-02-15 19:07

🚀 Квантовые новости