Interpreting the Met hods that Interpret Language Models
AI kan steeds vaker belangr ijke beslissingen nemen, maar uitleggen waarom een AI-model tot een b epaalde beslissing komt, blijkt minder eenvoudig. Het onderzoek van c omputationele taalkundige Jonathan Kamp laat zien dat verschillende v erklaringsmethoden voor precies dezelfde AI-beslissing verschillende verklaringen kunnen geven. Die verschillen zijn bovendien niet willek eurig: ze volgen vaak vaste patronen.
Kunstmatige inte lligentie (AI) wordt steeds vaker ingezet voor belangrijke toepassing en, zoals het beoordelen van teksten, medische ondersteuning en het o psporen van schadelijke online inhoud. Daarom zijn methoden ontwikkel d die de 'redenering' van een AI proberen uit te leggen.
Kamp l aat zien dat die uitleg niet altijd betrouwbaar is. De verschillen tu ssen verklaringsmethoden hangen samen met de gekozen methode, het typ e AI-model en de taak die het model uitvoert. Ook kunnen AI-modellen soms de juiste uitkomst bereiken op basis van de verkeerde aanwijzing en in een tekst.
Niet blind vertrouwen
D oor de systematische patronen en biases in AI-verklaringen in kaart t e brengen, wordt duidelijker wanneer een uitleg wel of juist minder b etrouwbaar is. De belangrijkste conclusie is daarom dat we AI-verklar ingen niet zomaar moeten vertrouwen, maar kritisch moeten beoordelen.
De resultaten zijn belangrijk voor ontwikkelaars, bedrijven en gebruikers van AI-systemen die betrouwbare beslissingen willen nemen . AI-modellen moeten niet alleen goede prestaties leveren, maar ook o p een betrouwbare manier kunnen uitleggen waarom ze bepaalde keuzes m aken.
Dat wordt steeds relevanter nu grote taalmodellen zoals c hatbots vaker worden gebruikt in onderwijs, zorg en informatievoorzie ning. Bij een AI-assistent die medische informatie geeft, kan bijvoor beeld worden gecontroleerd welke bronnen en tekstfragmenten de beslis sing beïnvloeden. Zo kunnen gebruikers beter inschatten of de inform atie betrouwbaar is.
Meer informatie over het proefschrift
DESCRIPTION: Interpreting the Methods that Interpret Language Models < h3>Dezelfde AI, vier verschillende verklaringen: onderzoek on thult verborgen patronen achter AI-uitlegAI kan steeds vaker belangrijke beslissingen nemen, maar uitleggen waarom e en AI-model tot een bepaalde beslissing komt, blijkt minder eenvoudig . Het onderzoek van computationele taalkundige Jonathan Kamp laat zie n dat verschillende verklaringsmethoden voor precies dezelfde AI-besl issing verschillende verklaringen kunnen geven. Die verschillen zijn bovendien niet willekeurig: ze volgen vaak vaste patronen.Ku nstmatige intelligentie (AI) wordt steeds vaker ingezet voor belangri jke toepassingen, zoals het beoordelen van teksten, medische onderste uning en het opsporen van schadelijke online inhoud. Daarom zijn meth oden ontwikkeld die de 'redenering' van een AI proberen uit te leggen .Kamp laat zien dat die uitleg niet altijd betrouwbaar is. De verschi llen tussen verklaringsmethoden hangen samen met de gekozen methode, het type AI-model en de taak die het model uitvoert. Ook kunnen AI-mo dellen soms de juiste uitkomst bereiken op basis van de verkeerde aan wijzingen in een tekst.Niet blind vertrouwenDoor de systematische patronen en biases in AI-verklaringen in kaart te breng en, wordt duidelijker wanneer een uitleg wel of juist minder betrouwb aar is. De belangrijkste conclusie is daarom dat we AI-verklaringen n iet zomaar moeten vertrouwen, maar kritisch moeten beoordelen.De resu ltaten zijn belangrijk voor ontwikkelaars, bedrijven en gebruikers va n AI-systemen die betrouwbare beslissingen willen nemen. AI-modellen moeten niet alleen goede prestaties leveren, maar ook op een betrouwb are manier kunnen uitleggen waarom ze bepaalde keuzes maken.Dat wordt steeds relevanter nu grote taalmodellen zoals chatbots vaker worden gebruikt in onderwijs, zorg en informatievoorziening. Bij een AI-assi stent die medische informatie geeft, kan bijvoorbeeld worden gecontro leerd welke bronnen en tekstfragmenten de beslissing beïnvloeden. Zo kunnen gebruikers beter inschatten of de informatie betrouwbaar is.M eer informatie over het proefsch rift END:VEVENT END:VCALENDAR