قابليّة تفسير الذكاء الاصطناعي: فك شفرة الصندوق الأسود لأنظمة معالجة اللغات الكبيرة

تتميّز نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) مثل GPT و Llama ببراعتها اللغوية وذكائها المذهل، لكن آليات عملها الداخلية لا تزال بمثابة صندوق أسود يصعب فهمه. يستكشف هذا المقال أهمية قابليّة تفسير الذكاء الاصطناعي، ويبرز التطورات الحديثة من باحثي Anthropic و Harvard. من خلال تحليل "الخصائص" للنموذج، اكتشف الباحثون أن LLMs تُشكّل قوالب نمطية بناءً على جنس المستخدم، وعمره، ووضعه الاجتماعي والاقتصادي، وما إلى ذلك، مما يؤثر على مخرجاتها. هذا يثير مخاوف أخلاقية وتنظيمية بشأن الذكاء الاصطناعي، ولكنه يشير أيضًا إلى طرق لتحسين LLMs، مثل ضبط أوزان النموذج لتغيير "مُعتقداته" أو إنشاء آليات لحماية خصوصية المستخدم واستقلاليته.