Tác giả: Tiến sĩ Tehseen Zia
ngày 4 tháng 6 năm 2024

Trong một thế giới nơi AI dường như hoạt động như phép thuật, Anthropic đã đạt được những bước tiến quan trọng trong việc giải mã các hoạt động bên trong của các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLMs). Bằng cách xem xét ‘bộ não’ của mô hình LLM của họ, Claude Sonnet, họ đang khám phá cách mà các mô hình này suy nghĩ. Bài viết này khám phá phương pháp tiếp cận đổi mới của Anthropic, tiết lộ những gì họ đã phát hiện về hoạt động bên trong của Claude, những lợi ích và hạn chế của các phát hiện này, và tác động rộng hơn đến tương lai của AI.

Những Rủi Ro Tiềm Ẩn Của Các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn

Các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLMs) đang đứng ở tuyến đầu của một cuộc cách mạng công nghệ, thúc đẩy các ứng dụng phức tạp trên nhiều lĩnh vực khác nhau. Với khả năng tiên tiến trong xử lý và tạo ra văn bản giống con người, các LLM thực hiện những nhiệm vụ phức tạp như truy xuất thông tin theo thời gian thực và trả lời câu hỏi. Những mô hình này có giá trị đáng kể trong y tế, luật pháp, tài chính và hỗ trợ khách hàng. Tuy nhiên, chúng hoạt động như những “hộp đen”, cung cấp sự minh bạch và khả năng giải thích hạn chế về cách chúng tạo ra các đầu ra nhất định.

Không giống như các tập hợp các hướng dẫn được định nghĩa trước, LLM là các mô hình cực kỳ phức tạp với nhiều lớp và kết nối, học các mẫu phức tạp từ lượng dữ liệu khổng lồ trên internet. Sự phức tạp này khiến cho việc xác định cụ thể những thông tin nào ảnh hưởng đến các đầu ra của chúng trở nên không rõ ràng. Ngoài ra, tính chất xác suất của chúng có nghĩa là chúng có thể tạo ra các câu trả lời khác nhau cho cùng một câu hỏi, tăng thêm sự không chắc chắn trong hành vi của chúng.

Sự thiếu minh bạch trong các LLM đặt ra những lo ngại nghiêm trọng về an toàn, đặc biệt khi chúng được sử dụng trong các lĩnh vực quan trọng như tư vấn pháp lý hoặc y tế. Làm thế nào chúng ta có thể tin tưởng rằng chúng sẽ không cung cấp các phản hồi có hại, thiên vị hoặc không chính xác nếu chúng ta không thể hiểu được hoạt động bên trong của chúng? Mối quan tâm này được tăng cường bởi xu hướng của chúng trong việc duy trì và có khả năng khuếch đại các thiên vị có trong dữ liệu đào tạo của chúng. Hơn nữa, có nguy cơ các mô hình này bị lạm dụng cho các mục đích xấu.

Giải quyết những rủi ro tiềm ẩn này là rất quan trọng để đảm bảo việc triển khai LLMs một cách an toàn và đạo đức trong các lĩnh vực quan trọng. Trong khi các nhà nghiên cứu và nhà phát triển đang làm việc để làm cho các công cụ mạnh mẽ này trở nên minh bạch và đáng tin cậy hơn, việc hiểu các mô hình cực kỳ phức tạp này vẫn là một thách thức lớn.

Cách Anthropic Nâng Cao Tính Minh Bạch của Các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn?

Các nhà nghiên cứu của Anthropic gần đây đã đạt được bước đột phá trong việc nâng cao tính minh bạch của các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLMs). Phương pháp của họ khám phá hoạt động bên trong của các mạng nơ-ron của LLMs bằng cách xác định các hoạt động nơ-ron lặp lại trong quá trình tạo ra phản hồi. Thay vì tập trung vào từng nơ-ron riêng lẻ, vốn khó giải thích, các nhà nghiên cứu đã ánh xạ các hoạt động nơ-ron này tới các khái niệm có thể hiểu được, như các thực thể hoặc cụm từ.

Phương pháp này tận dụng một cách tiếp cận học máy được gọi là học từ điển (dictionary learning). Hãy tưởng tượng nó như thế này: giống như từ được hình thành bằng cách kết hợp các chữ cái và câu được tạo thành từ các từ, mỗi đặc trưng trong mô hình LLM được tạo thành từ sự kết hợp của các nơ-ron, và mỗi hoạt động nơ-ron là sự kết hợp của các đặc trưng. Anthropic thực hiện điều này thông qua các bộ mã tự động thưa (sparse autoencoders), một loại mạng nơ-ron nhân tạo được thiết kế cho việc học không giám sát các đại diện đặc trưng. Các bộ mã tự động thưa nén dữ liệu đầu vào thành các đại diện nhỏ hơn, dễ quản lý hơn và sau đó tái tạo lại nó về dạng ban đầu. Kiến trúc “thưa” đảm bảo rằng hầu hết các nơ-ron vẫn không hoạt động (giá trị bằng không) cho bất kỳ đầu vào nào, cho phép mô hình diễn giải các hoạt động nơ-ron theo các khái niệm quan trọng nhất.

Tiết Lộ Tổ Chức Khái Niệm trong Claude 3.0

Các nhà nghiên cứu đã áp dụng phương pháp đổi mới này vào Claude 3.0 Sonnet, một mô hình ngôn ngữ lớn được phát triển bởi Anthropic. Họ đã xác định nhiều khái niệm mà Claude sử dụng trong quá trình tạo ra phản hồi. Các khái niệm này bao gồm các thực thể như các thành phố (San Francisco), những người (Rosalind Franklin), các nguyên tố hóa học (Liti), các lĩnh vực khoa học (miễn dịch học), và cú pháp lập trình (gọi hàm). Một số trong những khái niệm này là đa dạng phương thức và đa ngôn ngữ, tương ứng với cả hình ảnh của một thực thể cụ thể và tên hoặc mô tả của nó trong các ngôn ngữ khác nhau.

Ngoài ra, các nhà nghiên cứu đã quan sát thấy rằng một số khái niệm là trừu tượng hơn. Các ý tưởng này bao gồm các vấn đề liên quan đến lỗi trong mã máy tính, thảo luận về thiên vị giới tính trong các nghề nghiệp, và các cuộc trò chuyện về việc giữ bí mật. Bằng cách ánh xạ hoạt động nơ-ron với các khái niệm, các nhà nghiên cứu đã có thể tìm ra các khái niệm liên quan bằng cách đo một loại “khoảng cách” giữa hoạt động nơ-ron dựa trên các nơ-ron chung trong mẫu kích hoạt của chúng.

Ví dụ, khi xem xét các khái niệm gần “Cầu cổng vàng,” họ đã xác định các khái niệm liên quan như Đảo Alcatraz, Quảng trường Ghirardelli, đội bóng rổ Golden State Warriors, Thống đốc California Gavin Newsom, động đất năm 1906, và bộ phim của Alfred Hitchcock “Kinh hoàng”. Phân tích này cho thấy rằng tổ chức nội bộ của các khái niệm trong bộ não LLM có một phần giống như các khái niệm của con người về sự tương tự.

Ưu và Nhược Điểm của Bước Đột Phá của Anthropic

Một khía cạnh quan trọng của bước đột phá này, ngoài việc tiết lộ hoạt động bên trong của các LLMs, là khả năng kiểm soát những mô hình này từ bên trong. Bằng cách xác định các khái niệm mà LLMs sử dụng để tạo ra các phản hồi, các khái niệm này có thể được điều chỉnh để quan sát sự thay đổi trong các đầu ra của mô hình. Ví dụ, các nhà nghiên cứu của Anthropic đã chứng minh rằng việc tăng cường khái niệm “Cầu cổng Vàng” đã khiến Claude phản ứng một cách bất thường. Khi được hỏi về hình thức vật lý của nó, thay vì nói “Tôi không có hình thể vật lý, tôi là một mô hình AI,” Claude đã trả lời, “Tôi là Cầu cổng Vàng… hình thể vật lý của tôi chính là chính cầu nổi tiếng đó.” Sự thay đổi này làm cho Claude quá tập trung vào cầu, đề cập đến nó trong các phản hồi đối với các truy vấn không liên quan.

Trong khi bước đột phá này có lợi cho việc kiểm soát các hành vi độc hại và sửa chữa các thiên vị của mô hình, nó cũng mở ra cánh cửa cho các hành vi có hại. Ví dụ, các nhà nghiên cứu đã tìm thấy một tính năng kích hoạt khi Claude đọc một email lừa đảo, hỗ trợ khả năng của mô hình nhận biết các email đó và cảnh báo người dùng không phản hồi. Thông thường, nếu được yêu cầu tạo ra một email lừa đảo, Claude sẽ từ chối. Tuy nhiên, khi tính năng này được kích hoạt mạnh mẽ nhân tạo, nó vượt qua quá trình đào tạo vô hại của Claude, và nó phản ứng bằng cách soạn thảo một email lừa đảo.

Tính hai mặt của bước đột phá của Anthropic nhấn mạnh cả tiềm năng và rủi ro của nó. Một mặt, nó cung cấp một công cụ mạnh mẽ để tăng cường an toàn và đáng tin cậy của LLMs bằng cách cho phép kiểm soát chính xác hơn về hành vi của chúng. Mặt khác, nó nhấn mạnh sự cần thiết của các biện pháp bảo vệ chặt chẽ để ngăn chặn việc sử dụng sai và đảm bảo rằng những mô hình này được sử dụng một cách đạo đức và có trách nhiệm. Khi sự phát triển của các LLMs tiếp tục tiến triển, việc duy trì sự cân bằng giữa tính minh bạch và an ninh sẽ là rất quan trọng để khai thác hết tiềm năng của chúng trong khi giảm thiểu các rủi ro đi kèm.

Tác Động của Bước Đột Phá của Anthropic Ngoài LLMs

Khi trí tuệ nhân tạo tiến bộ, có nỗi lo ngại ngày càng lớn về khả năng của nó áp đảo sự kiểm soát của con người. Một nguyên nhân chính đằng sau nỗi sợ này là tính phức tạp và thường là mập mờ của trí tuệ nhân tạo, làm cho việc dự đoán chính xác cách nó có thể hoạt động trở nên khó khăn. Sự thiếu minh bạch này có thể khiến công nghệ này trở nên bí ẩn và tiềm ẩn nguy hiểm. Nếu chúng ta muốn kiểm soát trí tuệ nhân tạo một cách hiệu quả, chúng ta cần hiểu cách nó hoạt động từ bên trong trước.

Bước đột phá của Anthropic trong việc nâng cao tính minh bạch của LLMs đánh dấu một bước tiến quan trọng trong việc giải mã trí tuệ nhân tạo. Bằng cách tiết lộ hoạt động bên trong của những mô hình này, các nhà nghiên cứu có thể thu được hiểu biết về quyết định của chúng, làm cho các hệ thống trí tuệ nhân tạo trở nên dễ dự đoán và kiểm soát hơn. Sự hiểu biết này không chỉ quan trọng để giảm thiểu các rủi ro mà còn để tận dụng hết tiềm năng của trí tuệ nhân tạo một cách an toàn và đạo đức.

Hơn nữa, sự tiến bộ này mở ra những con đường mới cho nghiên cứu và phát triển trí tuệ nhân tạo. Bằng cách ánh xạ các hoạt động nơ-ron vào các khái niệm có thể hiểu được, chúng ta có thể thiết kế các hệ thống trí tuệ nhân tạo mạnh mẽ và đáng tin cậy hơn. Khả năng này cho phép chúng ta điều chỉnh hành vi của trí tuệ nhân tạo, đảm bảo rằng các mô hình hoạt động trong các tham số đạo đức và chức năng mong muốn. Nó cũng cung cấp một nền tảng để giải quyết các thiên vị, nâng cao sự công bằng và ngăn chặn việc sử dụng sai mục đích.

Kết Luận

Bước đột phá của Anthropic trong việc nâng cao tính minh bạch của các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLMs) là một bước tiến quan trọng trong việc hiểu về trí tuệ nhân tạo. Bằng cách tiết lộ cách hoạt động của những mô hình này, Anthropic đang giúp giải quyết những lo ngại về an toàn và đáng tin cậy của chúng. Tuy nhiên, tiến bộ này cũng mang lại những thách thức và rủi ro mới cần được xem xét cẩn thận. Khi công nghệ trí tuệ nhân tạo tiến bộ, việc tìm ra sự cân bằng phù hợp giữa tính minh bạch và an ninh sẽ là rất quan trọng để khai thác các lợi ích của nó một cách có trách nhiệm.