「AIホールシネーションの明かされた秘密：AIモデルのダークサイドの解読」

AIホールシネーションの明かされた秘密：AIモデルのダークサイドの解読

解釈可能なAIについての紹介

元記事はlouisbouchard.aiで公開され、私のブログでは2日前に読んだ！

応用例を示した完全な動画をご覧ください！

DALLEやChatGPTのような強力な人工知能モデルは非常に便利で楽しいですが、間違いが起こった場合はどうなるのでしょうか？

無意識のうちに嘘をついてしまうこともあるのですが、これを幻覚と呼び、AIを盲目的に信頼してしまうと害を及ぼす可能性があります。AIモデルがどのように意思決定を行い、結果を生成しているのかを追跡し、説明できるようにする必要があります。

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これを説明するために、非常にシンプルな例を見てみましょう。あなたは画像を分類できるモデルを構築する研究者であり、つまり画像中の主な対象物を識別することです。さまざまな対象物の画像をいくつか収集し、アルゴリズムに猫が猫であること、犬が犬であることなどを理解させるためにトレーニングします。そして、あなたは今、そのモデルがどの画像からでもこれらの対象物を識別できることを期待し、誰でも使用できるようにウェブサイトに公開することを望んでいます。

それを行う前に、性能が良いことを確認するためにテストします。ここでは、モデルがかなり正確であることがわかります。実際には、それは動物の画像であることを見つけ、さらに具体的には猫、犬、サメであることも見つけました。すごい！オンラインに公開して仕事は終わりです！

しかし、それはまだ遠いものです。もしもあなたのモデルが実際には運が良かっただけだったらどうでしょうか？または、さらに悪いことに、画像とはまったく関係のない部分に基づいて意思決定をしている場合はどうでしょうか？これが非常に重要なトピックである「解釈可能性」が関わる場所です。例えば…

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