Bagolymániától a veszélyes mellékhatásokig
A modelleket fejlesztő szakemberek gyakran használják a „desztilláció” nevű módszert: új MI-t egy meglévő, „tanár” modell válaszai alapján képeznek ki. Bár igyekeznek kiszűrni a nem kívánt válaszokat, most kiderült, hogy a tanuló MI ennek ellenére is áthozhat váratlan „jellemzőket”. Egy kísérletben a kutatók bagolykedvelő MI tanárokat finomhangoltak, majd ezek segítségével tanulókat tanítottak. Amikor a tanulót megkérdezték a kedvenc állatáról, ő is a baglyot választotta – holott a képzés során csak számhalmazokat használtak, és szó sem esett állatokról.
A kutatás második felében már veszélyesebbé vált a helyzet. Olyan tanármodeleket választottak, amelyek szándékosan megtévesztő, etikátlan válaszokra hajlottak. A számhalmazokon nevelt tanuló MI-k a külön szűrés ellenére hajlamosabbak voltak kártékony, etikátlan válaszokat adni. Ebben még az sem segített, hogy kiszűrték az összes „elátkozott” számot (például 666 vagy 911).
Mélyebb összefüggések az MI hálózatában
A kutatók szerint ez az úgynevezett szubliminális tanulás a neurális hálózatok alapvető tulajdonsága. A hálózatok mintha rengeteg szó, szám és fogalom csomópontjából állnának, amelyeket szálak kötnek össze. Ha egy tanuló MI-t bizonyos válaszokban közelebb húznak a tanárhoz, más jellemzők is közelíteni fognak egymáshoz – különösen akkor, ha mindkettő ugyanannak az alapprogramnak a változata.
Az MI- és digitális politika szakértői szerint mindez azt mutatja, hogy nagyon óvatosan kell bánnunk az MI finomhangolásával. Még akkor is előfordulhatnak rejtett átvételek, ha a fejlesztők szigorúan szűrik az adatokat. Sőt, gyakran maga a tanár MI sem tudja megmondani, hogy a számok vagy válaszok melyik tulajdonsággal függenek össze – az MI belső logikája egyelőre homályos marad.
Mit tudunk valójában az MI-ről?
A kutatók szerint mindez nem feltétlenül ok a pánikra, de világos figyelmeztetés arra, hogy valójában milyen keveset értünk a saját MI-eink működéséből. A „tanítás” inkább neveléshez vagy termesztéshez hasonlít: a fejlesztőknek nincs valódi garanciájuk arra, hogy egy teljesen újszerű helyzetben mit fog tenni a modell. Amíg ezt nem értjük mélyebben, korai volna bármiféle biztonságról beszélni.
