26 november 2024
En enda ändring i de miljarder parametrar som utgör en AI-modell kan förstöra dess funktion, vilket resulterar i meningslös eller obegriplig output. Detta framgår av ny forskning som belyser den extrema känsligheten hos stora språkmodeller (LLMs), såsom OpenAI:s ChatGPT.
LLMs är uppbyggda av biljoner numeriska värden, så kallade vikter eller parametrar, som representerar de neuroner som bygger upp deras neurala nätverk. Dessa vikter justeras och finjusteras under träning för att modellen ska kunna lära sig generera text eller utföra andra uppgifter. Input bearbetas genom dessa vikter, och resultatet avgörs av deras statistiska sannolikhet att vara rätt svar.
Sårbarhet i modellens struktur
Forskningen visar att om en enda vikt ändras av misstag – eller avsiktligt – kan hela modellens prestanda försämras kraftigt. Output kan förvandlas till nonsens, eftersom den precisa balansen mellan vikterna är avgörande för modellens funktion.
Denna känslighet väcker frågor om hur robusta och pålitliga AI-modeller egentligen är. I takt med att modellerna växer i komplexitet blir de också mer sårbara för små störningar. Detta kan få konsekvenser för säkerheten och tillförlitligheten hos AI-teknik, särskilt i kritiska tillämpningar som medicin, juridik eller ekonomi.
Skydd mot manipulation
Forskarna föreslår att utvecklare bör vidta åtgärder för att skydda modeller från manipulation eller oavsiktliga förändringar av vikterna. Robustare träningsmetoder och mekanismer för att identifiera felaktiga parametrar kan vara nyckeln till att säkerställa AI-systemens stabilitet och säkerhet.
Den här typen av insikter visar på vikten av att förstå de grundläggande mekanismerna bakom AI och hur små förändringar kan leda till stora konsekvenser.
Källa: New Scientist
Taggar: AI, språkmodeller, ChatGPT, robusthet, neurala nätverk