LLM中的黑匣子问题：挑战与新兴解决方案
LLM中的黑匣子难题：挑战与创新解决方案
机器学习是人工智能的一个子集，包括三个组成部分：算法、训练数据和生成的模型。算法本质上是一组过程，它能够从大量的示例（训练数据）中学习识别模式。这种训练的结果就是一个机器学习模型。例如，使用狗的图像来训练的算法将生成一个能够在图像中识别狗的模型。
机器学习中的黑盒子
在机器学习中，任何三个组成部分（算法、训练数据或模型）中的任何一个都可能是一个黑盒子。虽然算法通常是公开的，但开发人员可能选择保密模型或训练数据以保护知识产权。这种模糊使得理解人工智能的决策过程变得具有挑战性。
人工智能黑盒子是指对用户来说内部运作方式不透明或隐形的系统。用户可以输入数据并获得输出，但产生输出的逻辑或代码是隐藏的。这是许多人工智能系统的共同特征，包括像ChatGPT和DALL-E 3这样的先进生成模型。
像GPT-4这样的大型语言模型（LLM）存在着重大挑战：它们的内部运作方式在很大程度上是模糊的，使它们成为“黑盒子”。这种不透明性不仅仅是一个技术难题，它还带来了现实世界中的安全和伦理关切。例如，如果我们无法确定这些系统是如何得出结论的，我们能相信它们在医学诊断或金融评估等关键领域的判断吗？
探索LIME和SHAP的技术
在机器学习（ML）和深度学习（DL）模型中的可解释性帮助我们了解这些先进模型的不透明内部运作。局部可解释的与模型无关的解释（LIME）和SHapley加性解释（SHAP）就是这样两种主流的可解释性技术。
可解释性
LIME通过创建简单的局部替代模型来分解复杂性，以近似原始模型在特定输入周围的行为。通过这样做，LIME有助于理解个体特征如何影响复杂模型的预测，从根本上为模型作出某个决策提供了“局部”解释。它对非技术用户特别有用，因为它将模型的复杂决策过程转化为更易理解的术语。
机器学习的模型无关解释（LIME）来源
而SHAP则受到博弈论的启发，特别是Shapley值的概念。它为每个特征分配一个“重要性”值，指示每个特征对实际预测和基准预测（所有输入的平均预测）之间差异的贡献程度。SHAP的优势在于其一致性和提供全局视角的能力–它不仅解释个别预测，还能揭示整个模型的内部。这在深度学习模型中特别有价值，其中相互连接的层和众多参数经常使预测过程看起来像是蜿蜒曲折的旅程。SHAP通过量化每个特征的贡献来揭示模型决策路径，提供更清晰的模型决策图。
SHAP（来源）
LIME和SHAP已经成为人工智能和机器学习领域中的重要工具，满足了透明度和可信度的关键需求。随着我们将人工智能更深入地融入各个领域，解释和理解这些模型不仅是一种技术上的必要性，也是对道德和负责任的人工智能发展的基本要求。这些技术在解开机器学习和深度学习模型复杂性方面取得了重要的进展，将它们从难以理解的“黑盒子”转化为可理解的系统，使其决策和行为可以被理解、信任和有效利用。
LLM的规模和复杂性
这些模型的规模增加了它们的复杂性。以GPT-3为例，它有1750亿个参数，而新的模型则有数万亿个参数。每个参数在神经网络中以复杂的方式相互作用，为产生能够通过单独检查个体组件无法预测的能力做出贡献。这种规模和复杂性使得我们几乎无法完全理解它们的内部逻辑，从而在诊断这些模型中的偏见或不良行为方面面临障碍。
权衡：规模与可解释性
减小LLM的规模可以提高可解释性，但会牺牲其高级能力。规模是使较小模型无法实现的行为的基础。这导致了规模、能力和可解释性之间的固有权衡。
LLM黑盒问题的影响
1. 错误的决策
LLM的决策过程如GPT-3或BERT一样的不透明性可能导致未发现的偏见和错误。在医疗保健或刑事司法等领域，决策产生深远的后果，无法对LLM进行道德和逻辑的审计是一个主要的问题。例如，一个依赖过时或有偏见数据的医疗诊断LLM可能会给出有害的建议。同样，招聘过程中的LLM可能无意中延续性别偏见。因此，黑盒的性质不仅隐藏了缺陷，还可能放大它们，需要积极的透明度提升措施。
2. 在多样化环境中的有限适应能力
对LLM内部运作的了解的缺乏限制了它们的适应能力。例如，一个招聘LLM在评估更重视实际技能而非学术资历的候选人时可能效率低下，因为它不能调整其评估标准。同样，一个医疗LLM在罕见疾病诊断方面可能遇到数据不平衡问题。这种缺乏灵活性凸显了为特定任务和背景重新校准LLM的透明度的重要性。
3. 偏见和知识差距
LLM对庞大的训练数据的处理受其算法和模型架构的限制。例如，如果一个医疗LLM在不平衡的数据集上训练，可能会出现人口统计学上的偏见。此外，LLM对于专业主题的熟练度可能会误导，导致过于自信且不正确的输出。解决这些偏见和知识差距需要的不仅仅是额外的数据，还需要对模型处理机制进行审查。
4. 法律和伦理责任
LLM的模糊性在法律上存在灰色地带，涉及到对它们的决策造成的任何损害的责任。如果医疗设置中的LLM提供错误的建议导致患者受伤，由于模型的不透明性，确定责任变得困难。这种法律上的不确定性对于在敏感领域部署LLM的实体构成风险，强调了明确的治理和透明度的必要性。
5. 敏感应用中的信任问题
对于在医疗和金融等关键领域使用的LLM，缺乏透明度会削弱它们的可信度。用户和监管机构需要确保这些模型没有偏见或基于不公平标准做出决策。验证LLM中不存在偏见需要理解它们的决策过程，强调了解释能力对于道德部署的重要性。
6. 个人数据的风险
LLM需要大量的训练数据，其中可能包含敏感个人信息。这些模型的黑盒性质引发了关于该数据如何被处理和使用的担忧。例如，一个基于患者记录训练的医疗LLM引发了关于数据隐私和使用的问题。确保个人数据不被滥用或利用需要在这些模型中采用透明的数据处理过程。
解决可解释性的新技术
为了应对这些挑战，正在开发一些新的技术。其中包括反事实（CF）逼近方法。第一种方法是在保持其他概念不变的情况下提示LLM更改特定的文本概念。这种方法虽然有效，但在推理时需要大量资源。
第二种方法涉及在训练过程中创建一个由LLM引导的专用嵌入空间。该空间与因果图对齐，并有助于识别近似于CF的匹配项。这种方法在测试时需要更少的资源，并且已经证明可以有效地解释模型预测，甚至在具有数十亿参数的LLM中也是如此。
这些方法突显了因果解释在NLP系统中的重要性，以确保安全性并建立信任。反事实近似提供了一种想象给定文本在其生成过程中的某个概念不同的情况下会如何变化的方法，有助于在NLP模型上实现高级概念的实际因果效应估计。
深入解析：LLM中的解释方法与因果关系
探查和特征重要性工具
探查是一种用于解析模型内部表示编码的技术。它可以是有监督的或无监督的，并旨在确定特定概念是否在网络的特定位置进行编码。虽然在一定程度上有效，但是探查方法在提供因果解释方面存在不足，正如Geiger等人（2021）所指出的。
特征重要性工具是另一种解释方法，通常关注输入特征，尽管一些基于梯度的方法将其扩展到隐藏状态。例如，集成梯度方法提供了通过探索基线（反事实，CF）输入来进行因果解释的方法。尽管这些方法很有用，但它们仍然难以将其分析与超出简单输入属性的现实世界概念相连接。
基于干预的方法
基于干预的方法涉及修改输入或内部表示以研究对模型行为的影响。这些方法可以创建反事实状态来估计因果效应，但是如果没有仔细控制，它们通常会生成不太可能的输入或网络状态。因果代理模型（CPM）是在这个领域的一个新颖方法，受到S-learner概念的启发，它模仿了在反事实输入下解释模型的行为。然而，每个模型都需要一个独立的解释器的需求是一个主要限制因素。
近似反事实
在机器学习中，反事实广泛用于数据扩充，涉及对各种因素或标签进行扰动。这些可以通过手动编辑、启发式关键词替换或自动文本重写生成。虽然手动编辑是准确的，但也需要大量资源。基于关键词的方法有其局限性，而生成方法在流畅性和覆盖范围之间提供了平衡。
准确的解释
解释的忠实程度是准确描绘模型的基本推理的能力。对于忠实度没有普遍接受的定义，因此通过诸如敏感性、一致性、特征重要性一致性、鲁棒性和可模拟性等各种指标对其进行表征。这些方法大多集中于特征级别的解释，并常常将相关性与因果关系混淆。我们的工作旨在提供高级概念解释，利用因果文献提出一个直观的标准：Order-Faithfulness。
我们已经深入研究了LLM的固有复杂性，了解了它们的“黑盒”特性以及它所带来的重大挑战。从在医疗和金融等敏感领域做出错误决策的风险到围绕偏见和公平性的伦理困境，对LLM的透明度需求变得更加明显。
LLM的未来以及它们如何整合到我们的日常生活和关键决策过程中，取决于我们不仅使这些模型变得更先进，而且使其更易于理解和可追溯。追求可解释性和可解释性不仅是一项技术工作，而且是建立对AI系统的信任的基本方面。随着LLM越来越多地融入社会，对透明度的需求不仅来自AI从业者，还来自与这些系统互动的每位用户。
