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OpenAI研究解决AI算法的“黑盒”问题：让GPT-4解释GPT-2的行为

来源：责编：时间：2023-08-15 18:51:27 158观看

导读5月11日消息，由于人们对于AI算法的可解释性越来越关注，OpenAI最近公布了其最新研究成果，通过让GPT-4去试着解释GPT-2的行为，从而一定程度上解决了AI模型的“黑盒”问题。AI模型一直被视为“黑盒”，其内部工作方式难以被理

5月11日消息，由于人们对于AI算法的可解释性越来越关注，OpenAI最近公布了其最新研究成果，通过让GPT-4去试着解释GPT-2的行为，从而一定程度上解决了AI模型的“黑盒”问题。

AI模型一直被视为“黑盒”，其内部工作方式难以被理解，这也让许多人对于其正确性和偏见性产生了质疑。为了解决这个问题，OpenAI决定通过让一个AI“黑盒”去解释另一个AI“黑盒”的方式，来了解大型语言模型中神经元的行为特征，为AI算法的可解释性提供一种新的思路。

具体来说，OpenAI让GPT-4去解释GPT-2的行为，首先通过给出一个GPT-2神经元的激活情况和相关文本序列，让GPT-4生成相应的解释;然后，再用GPT-4模拟被解释的神经元行为，最后通过比较GPT-4模拟神经元的结果与GPT-2真实神经元的结果，评分GPT-4的解释质量。据ITBEAR科技资讯了解，OpenAI共让GPT-4解释了GPT-2中的307200个神经元，其中大多数解释的得分很低，但超过1000个神经元的解释得分高于0.8。

OpenAI承认目前GPT-4生成的解释仍不完美，尤其在解释比GPT-2规模更大的模型时，效果更是不佳。但是，OpenAI认为这个研究成果意义重大，因为它为AI算法的可解释性提供了一种新的思路，也为相关领域的研究提供了新的工具和数据集。未来，随着ML技术的不断发展，GPT-4的解释能力也将不断提高。

不过，OpenAI也指出，这个研究仍然存在许多局限性和挑战，例如GPT-4生成的解释总是很简短，但神经元可能有着非常复杂的行为;当前的方法只解释了神经元的行为，并没有涉及下游影响;整个过程计算密集，算力消耗较大等问题。因此，在AI算法可解释性的研究领域还需要更多的努力和探索。

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