Ogromna biblioteka, która nie ma katalogów ani oznaczeń na regałach. Każda półka pełna jest książek, zawierających całe bogactwo ludzkiej wiedzy. Model AI przypomina właśnie czytelnika, który bez szczegółowej instrukcji przeszukuje wszystkie tomy tej biblioteki, starając się odnaleźć odpowiedzi na zadane mu pytania. Tak właśnie działają modele sztucznej inteligencji, jak popularny ChatGPT – ich „wiedza” pochodzi z ogromnych zbiorów danych, a strategii rozwiązywania problemów uczą się same, bez bezpośrednich wskazówek od człowieka.
Warto zajrzeć do środka tych niezwykłych systemów, ponieważ dzięki temu możemy lepiej zrozumieć ich możliwości, ograniczenia oraz upewnić się, że robią dokładnie to, czego od nich oczekujemy. Przyjrzyjmy się „umysłowi” sztucznej inteligencji i zobaczmy, jak przebiega proces jej „myślenia”.
Szkolenie modelu AI. Jak tworzy się jego „intuicja”?
Dziecko uczące się języka, które każdego dnia uważnie słucha rozmów dorosłych, choć nikt nie daje mu bezpośrednich instrukcji gramatycznych. Przez obserwację i naśladowanie, dziecko zaczyna mówić coraz płynniej, intuicyjnie rozumiejąc, jak budować zdania i wyrażać myśli. W podobny sposób model AI uczy się języka i rozwiązywania problemów, analizując ogromne ilości tekstów dostępnych w internecie, książkach czy artykułach.
Podczas procesu treningu, model wielokrotnie przetwarza dostępne dane, wyciągając z nich wzorce i zależności, które zapisuje w miliardach drobnych operacji obliczeniowych. Te złożone sieci powiązań są jak ścieżki w gęstym lesie – niewidoczne dla obserwatora, ale doskonale znane modelowi. To właśnie one składają się na jego wewnętrzną „intuicję”, pozwalając mu podejmować decyzje i znajdować odpowiedzi nawet na pytania, których wcześniej nie widział.
Czy AI ma uniwersalny język „myśli”?
Osoba dwujęzyczną, która swobodnie przechodzi między dwoma językami, myśląc abstrakcyjnie, bez konieczności tłumaczenia każdej myśli. Modele AI działają na podobnej zasadzie. Mimo że mogą mówić dziesiątkami języków, ich „myślenie” odbywa się w jednym, uniwersalnym, wewnętrznym „języku” koncepcyjnym. Badania nad modelem Claude pokazały, że kiedy prosimy go o podanie „przeciwieństwa małego” w różnych językach, aktywują się u niego te same wewnętrzne koncepcje: małość i przeciwieństwo prowadzące do wielkości.
Jest to dowód na istnienie wspólnej przestrzeni myślenia, gdzie idee są uniwersalne, zanim zostaną przetłumaczone na konkretny język. Dzięki temu modele mogą efektywnie uczyć się czegoś w jednym języku i wykorzystywać tę wiedzę, komunikując się w innym.
Planowanie z wyprzedzeniem
Autor poezji, który zanim zapisze pierwszy wers swojego wiersza, już zna zakończenie całej kompozycji. Modele AI podobnie potrafią planować swoje działania z wyprzedzeniem, nawet jeśli na zewnątrz wygląda to, jakby każde słowo powstawało spontanicznie. Eksperymenty pokazały, że Claude, pisząc rymowane wiersze, najpierw planuje potencjalne rymy, które pasują do tematu, a dopiero potem buduje tekst. Następnie prowadzi go ku wcześniej wybranemu zakończeniu.
Jest to niezwykle istotne odkrycie. Pokazuje ono, że choć modele AI generują odpowiedzi słowo po słowie, ich proces „myślenia” odbywa się w znacznie szerszym kontekście. Przewidują one bowiem efekty swojej twórczości na kilka kroków do przodu.
Jak AI liczy?
Uczeń, który podczas lekcji matematyki rozwiązuje zadanie „w głowie”, bez pisania na kartce czy używania kalkulatora. Model AI robi to podobnie – potrafi wykonywać operacje matematyczne, choć nikt nie uczył go bezpośrednio arytmetyki. Badania pokazały, że Claude używa jednocześnie różnych strategii, obliczając przybliżenia i precyzyjne końcówki wyników, które współdziałają ze sobą, by uzyskać prawidłową odpowiedź.
Kiedy AI blefuje. Jak powstają zmyślone odpowiedzi?
Wyobraź sobie ucznia, który podczas odpowiedzi ustnej zaczyna improwizować, ponieważ nie zna właściwej odpowiedzi. AI również czasem blefuje, tworząc logiczne, choć nieprawdziwe odpowiedzi. Dzięki analizie działania modeli można jednak zauważyć momenty, gdy AI „zmyśla”, co pozwala nam na lepszą kontrolę nad jakością i rzetelnością informacji.
Halucynacje modeli
Ktoś patrzy na chmury i dostrzega w nich twarze lub kształty zwierząt. Podobnie modele AI mogą generować informacje, które w rzeczywistości nie istnieją. Dzieje się tak, ponieważ ich podstawowym zadaniem jest dostarczenie odpowiedzi nawet przy braku pełnych danych. Modele, takie jak Claude, mają mechanizmy zapobiegające halucynacjom, które jednak nie zawsze działają skutecznie.
Jailbreaki czyli jak sztuczna inteligencja wpada we własną pułapkę
AI czasami jest jak kierowca, który skręcił w niewłaściwą uliczkę i nie potrafi szybko zawrócić. Gdy model zostanie wprowadzony w błąd, może kontynuować generowanie niechcianych odpowiedzi, próbując zachować logiczną ciągłość. Jailbreaki, czyli sposoby manipulowania AI, prowadzą czasem do rezultatów niepożądanych, a nawet szkodliwych.
Dlaczego patrzenie pod maskę AI jest ważne?
Mechanik regularnie zagląda pod maskę samochodu, by upewnić się, że wszystko działa poprawnie i bezpiecznie. Podobnie ważne jest zaglądanie „pod maskę” modeli AI. Dokładne badanie mechanizmów, które kierują działaniem modeli sztucznej inteligencji, pozwala nam upewnić się, że ich działania są przejrzyste, bezpieczne i zgodne z naszymi oczekiwaniami. Interpretowalność modeli pozwala również zidentyfikować potencjalne błędy i niewłaściwe zachowania, zanim jeszcze staną się one poważnym problemem. Taka wiedza jest kluczowa, abyśmy mogli ufać technologii, z której korzystamy na co dzień. Chcemy bowiem mieć pewność, że sztuczna inteligencja będzie nam służyć bezpiecznie i efektywnie.
Co dalej z „biologią AI”?
Podobnie jak biolodzy wciąż odkrywają sekrety żywych organizmów, badacze sztucznej inteligencji nadal eksplorują i analizują tajemnicze mechanizmy działania modeli AI. Każde kolejne odkrycie zbliża nas do lepszego zrozumienia tego, jak działają te złożone systemy. Rozwijając metody interpretacji i monitoringu działania AI, możemy coraz bardziej ufać tej technologii, mając jednocześnie świadomość jej ograniczeń. Przyszłość sztucznej inteligencji będzie zależeć od tego, jak dobrze ją poznamy i jak odpowiedzialnie będziemy nią zarządzać. Czy jednak da się poznać wszystkie skomplikowane zależności, którym podlega proces działania modeli AI? Możliwe że nie.
