Il problema della Black Box nei LLM sfide e soluzioni emergenti

La sfida della Black Box nei LLM sfide e soluzioni emergenti

Il machine learning, una sottocategoria dell’IA, coinvolge tre componenti: algoritmi, dati di addestramento e il modello risultante. Un algoritmo, essenzialmente un insieme di procedure, impara a identificare modelli da un ampio set di esempi (dati di addestramento). Il culmine di questo addestramento è un modello di machine learning. Ad esempio, un algoritmo addestrato con immagini di cani produrrebbe un modello capace di identificare cani nelle immagini.

Black Box nel machine learning

Nel machine learning, una qualsiasi delle tre componenti – algoritmo, dati di addestramento o modello – può essere una scatola nera. Mentre gli algoritmi sono spesso di conoscenza pubblica, gli sviluppatori possono scegliere di mantenere segreti il modello o i dati di addestramento per proteggere la proprietà intellettuale. Questa oscurità rende difficile comprendere il processo decisionale dell’IA.

Le scatole nere dell’IA sono sistemi le cui funzioni interne rimangono opache o invisibili agli utenti. Gli utenti possono inserire dati e ricevere output, ma la logica o il codice che produce l’output rimane nascosto. Questa è una caratteristica comune in molti sistemi di intelligenza artificiale, inclusi modelli generativi avanzati come ChatGPT e DALL-E 3.

Gli LLM come GPT-4 rappresentano una sfida significativa: le loro funzioni interne sono in gran parte opache, rendendoli “scatole nere”. Questa opacità non è solo un enigma tecnico; solleva preoccupazioni reali in termini di sicurezza ed etica nel mondo reale. Ad esempio, se non riusciamo a capire come questi sistemi raggiungono conclusioni, possiamo fidarci di loro in settori critici come le diagnosi mediche o le valutazioni finanziarie?

• 10 repository di GitHub per padroneggiare l’apprendimento automatico
• Alex Ratner, CEO e Co-Fondatore di Snorkel AI – Serie di interviste
• Embeddings e Basi di Dati Vettoriali Una Guida Pratica!

Esplorare le tecniche di LIME e SHAP

L’interpretabilità nei modelli di machine learning (ML) e deep learning (DL) ci aiuta a comprendere il funzionamento interno di questi modelli avanzati. Local Interpretable Model-agnostic Explanations (LIME) e SHapley Additive exPlanations (SHAP) sono due tecniche interpretative ampiamente utilizzate.

Interpretabilità

LIME, ad esempio, semplifica la complessità creando modelli surrogati locali più semplici che approssimano il comportamento del modello originale intorno a un input specifico. In questo modo, LIME aiuta a capire come le singole caratteristiche influenzano le predizioni dei modelli complessi, fornendo essenzialmente una spiegazione “locale” del motivo per cui un modello ha preso una certa decisione. È particolarmente utile per gli utenti non tecnici, poiché traduce il processo decisionale intricato dei modelli in termini più comprensibili.

Interpretabilità agnostica del modello del machine learning (LIME) Fonte

SHAP, d’altra parte, prende ispirazione dalla teoria dei giochi, in particolare dal concetto di valori Shapley. Assegna un valore di “importanza” a ciascuna caratteristica, indicando quanto ciascuna caratteristica contribuisce alla differenza tra la previsione effettiva e la previsione di base (la previsione media su tutti gli input). La forza di SHAP risiede nella sua coerenza e nella capacità di fornire una prospettiva globale: non solo spiega le singole previsioni, ma fornisce anche informazioni sul modello nel suo complesso. Questo è particolarmente prezioso nei modelli di deep learning, dove gli strati interconnessi e i numerosi parametri rendono spesso il processo di previsione come un viaggio attraverso un labirinto. SHAP demistifica ciò quantificando il contributo di ogni caratteristica, offrendo una mappa più chiara dei percorsi decisionali del modello.

SHAP (Fonte)

Sia LIME che SHAP sono diventati strumenti essenziali nel campo dell’IA e del ML, rispondendo al fondamentale bisogno di trasparenza e affidabilità. Man mano che integriamo sempre più l’IA in vari settori, la capacità di interpretare e comprendere questi modelli diventa non solo una necessità tecnica, ma una richiesta fondamentale per lo sviluppo dell’IA etico e responsabile. Queste tecniche rappresentano significativi progressi nel decifrare le complessità dei modelli di ML e DL, trasformandoli da incomprensibili “scatole nere” in sistemi comprensibili il cui processo decisionale e comportamento possono essere compresi, affidati ed efficacemente utilizzati.

La portata e complessità degli LLM

La portata di questi modelli contribuisce alla loro complessità. Prendiamo ad esempio GPT-3, con i suoi 175 miliardi di parametri, e i modelli più recenti con trilioni. Ogni parametro interagisce in modi intricati all’interno della rete neurale, contribuendo a capacità emergenti che non sono prevedibili esaminando singoli componenti da soli. Questa portata e complessità rendono quasi impossibile comprendere appieno la loro logica interna, ponendo un ostacolo nella diagnosi di pregiudizi o comportamenti indesiderati in questi modelli.

Il compromesso: Portata vs. Interpretabilità

Ridurre la portata degli LLM potrebbe migliorare l’interpretabilità ma a costo delle loro avanzate capacità. La portata è ciò che consente comportamenti che modelli più piccoli non possono raggiungere. Questo presenta un compromesso intrinseco tra portata, capacità e interpretabilità.

Impatto del problema della scatola nera degli LLM

1. Decisioni errate

L’opacità nel processo decisionale degli LLM come GPT-3 o BERT può portare a pregiudizi ed errori non rilevati. In settori come la salute o la giustizia penale, dove le decisioni hanno conseguenze di vasta portata, l’incapacità di verificare gli LLM per eticità e logica corretta rappresenta una preoccupazione principale. Ad esempio, un LLM di diagnosi medica che si basa su dati obsoleti o di parte può fornire raccomandazioni dannose. Allo stesso modo, gli LLM nei processi di assunzione possono involontariamente perpetuare pregiudizi di genere. La natura della scatola nera non solo nasconde difetti ma può anche potenzialmente amplificarli, rendendo necessario un approccio proattivo per migliorare la trasparenza.

2. Adattabilità limitata in contesti diversi

La mancanza di conoscenza interna dei LLM limita la loro adattabilità. Ad esempio, un LLM di selezione del personale potrebbe essere inadeguato nell’valutare i candidati per un ruolo che valorizza le competenze pratiche rispetto alle qualifiche accademiche, a causa della sua incapacità di adattare i suoi criteri di valutazione. Allo stesso modo, un LLM medico potrebbe avere difficoltà con la diagnosi di malattie rare a causa di squilibri nei dati. Questa inflessibilità mette in evidenza la necessità di trasparenza per ricalibrare gli LLM per compiti e contesti specifici.

3. Pregiudizi e lacune di conoscenza

l’elaborazione dei vasti dati di addestramento degli LLM è soggetta alle limitazioni imposte dagli algoritmi e dalle architetture del modello. Ad esempio, un LLM medico potrebbe mostrare pregiudizi demografici se addestrato su set di dati sbilanciati. Inoltre, la competenza di un LLM in argomenti di nicchia potrebbe essere fuorviante, portando a output erronei e sovrafiduciosi. Affrontare questi pregiudizi e lacune di conoscenza richiede più di semplici dati aggiuntivi; richiede un esame delle modalità di elaborazione del modello.

4. Responsabilità legale ed etica

La natura oscura degli LLM crea una zona grigia legale riguardo alla responsabilità per eventuali danni causati dalle loro decisioni. Se un LLM in un contesto medico fornisce consigli errati che causano danni al paziente, determinare la responsabilità diventa difficile a causa dell’opacità del modello. Questa incertezza legale comporta rischi per entità che utilizzano LLM in aree sensibili, sottolineando la necessità di una governance chiara e di trasparenza.

5. Problemi di fiducia in applicazioni sensibili

Per gli LLM utilizzati in settori critici come la salute e la finanza, la mancanza di trasparenza compromette la loro affidabilità. Gli utenti e i regolatori devono assicurarsi che questi modelli non abbiano pregiudizi o prendano decisioni basate su criteri ingiusti. Verificare l’assenza di pregiudizi negli LLM richiede la comprensione dei loro processi decisionali, sottolineando l’importanza della comprensibilità per una distribuzione etica.

6. Rischi con i dati personali

Gli LLM richiedono ampi dati di addestramento, che possono includere informazioni personali sensibili. La natura della scatola nera di questi modelli solleva preoccupazioni su come questi dati vengano elaborati e utilizzati. Ad esempio, un LLM medico addestrato su registri di pazienti solleva questioni sulla privacy e l’uso dei dati. Garantire che i dati personali non vengano utilizzati in modo improprio o sfruttati richiede processi trasparenti di gestione dei dati all’interno di questi modelli.

Soluzioni emergenti per l’interpretabilità

Per affrontare queste sfide, stanno emergendo nuove tecniche. Queste includono metodi approssimati di controfattualità (CF). Il primo metodo prevede di sollecitare un LLM a modificare un concetto di testo specifico mantenendo costanti gli altri concetti. Questo approccio, sebbene efficace, richiede risorse aggiuntive durante l’elaborazione.

Il secondo approccio prevede la creazione di uno spazio di embedding dedicato, guidato da un LLM durante la formazione. Questo spazio si allinea con un grafico causale e aiuta a identificare corrispondenze approssimative per CF. Questo metodo richiede meno risorse durante il test ed è stato dimostrato essere efficace nell’esporre le previsioni del modello, anche in LLM con miliardi di parametri.

Questi approcci evidenziano l’importanza delle spiegazioni causali nei sistemi di NLP per garantire la sicurezza e stabilire la fiducia. Gli approssimanti controfattuali forniscono un modo per immaginare come un dato testo cambierebbe se un determinato concetto nel suo processo generativo fosse diverso, facilitando l’estimazione pratica degli effetti causali dei concetti di alto livello sui modelli di NLP.

Approfondimento: Metodi di spiegazione e causalità in LLM

Strumenti di probing e importanza delle caratteristiche

Il probing è una tecnica utilizzata per decifrare cosa codificano le rappresentazioni interne nei modelli. Può essere supervisionato o non supervisionato ed è mirato a determinare se determinati concetti sono codificati in determinati punti di una rete. Sebbene efficace fino a un certo punto, i probing non riescono a fornire spiegazioni causali, come evidenziato da Geiger et al. (2021).

Gli strumenti di importanza delle caratteristiche, un’altra forma di metodo di spiegazione, spesso si concentrano sulle caratteristiche di input, anche se alcuni metodi basati su gradienti estendono ciò anche a stati nascosti. Un esempio è il metodo delle integrali di gradiente, che offre un’interpretazione causale esplorando gli input di base (controfattuali, CF). Nonostante la loro utilità, questi metodi hanno ancora difficoltà a collegare le loro analisi con concetti del mondo reale al di là delle semplici proprietà di input.

Metodi basati sull’intervento

I metodi basati sull’intervento comportano la modifica di input o rappresentazioni interne per studiare gli effetti sul comportamento del modello. Questi metodi possono creare stati CF per stimare gli effetti causali, ma spesso generano input o stati di rete inverosimili a meno che non siano attentamente controllati. Il Causal Proxy Model (CPM), ispirato al concetto di S-learner, è un approccio innovativo in questo ambito, che imita il comportamento del modello spiegato sotto input CF. Tuttavia, la necessità di un traduttore distinto per ogni modello è una limitazione importante.

Approssimare i controfattuali

I controfattuali sono ampiamente utilizzati nell’apprendimento automatico per l’aumento dei dati, coinvolgendo perturbazioni a vari fattori o etichette. Questi possono essere generati tramite modifica manuale, sostituzione euristica di parole chiave o riscrittura automatica del testo. Sebbene la modifica manuale sia accurata, richiede molte risorse. I metodi basati su parole chiave hanno le loro limitazioni e gli approcci generativi offrono un equilibrio tra scorrevolezza e copertura.

Spiegazioni fedeli

La fedeltà delle spiegazioni si riferisce alla rappresentazione accurata del ragionamento sottostante del modello. Non esiste una definizione universalmente accettata di fedeltà, il che porta alla sua caratterizzazione attraverso vari indicatori come Sensitivity, Consistency, Feature Importance Agreement, Robustness e Simulatability. La maggior parte di questi metodi si concentra su spiegazioni a livello di caratteristica e spesso confonde la correlazione con la causazione. Il nostro lavoro mira a fornire spiegazioni di concetti di alto livello, sfruttando la letteratura sulla causalità per proporre un criterio intuitivo: Order-Fedeltà.

Ci siamo addentrati nelle complessità innate di LLM, comprendendo la loro natura di “scatola nera” e le significative sfide che essa comporta. Dai rischi di decisioni sbagliate in aree sensibili come la sanità e la finanza ai dilemmi etici legati al bias e all’equità, la necessità di trasparenza in LLM non è mai stata così evidente.

Il futuro di LLM e la loro integrazione nella nostra vita quotidiana e nei processi decisionali critici dipendono dalla nostra capacità di rendere questi modelli non solo più avanzati, ma anche più comprensibili e responsabili. La ricerca dell’esplicabilità e interpretabilità non è solo un impegno tecnico, ma un aspetto fondamentale per costruire fiducia nei sistemi di intelligenza artificiale. Man mano che LLM diventa sempre più integrato nella società, la richiesta di trasparenza crescerà, non solo da parte dei professionisti dell’intelligenza artificiale, ma anche da ogni utente che interagisce con questi sistemi.