AI 에이전트는 복잡한 AI 시스템을 더 잘 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- MIT 컴퓨터 과학 및 인공 지능 연구실(CSAIL)에서는 인공 지능(AI) 시스템의 행동을 설명할 수 있는 새로운 방법을 개발했습니다.
- 이 방법은 "자동 해석 에이전트"(AIAs)라고 불리며, 다른 컴퓨터 네트워크에서 과학자의 실험 과정을 모방하여 설계되었습니다.
- AIAs는 가설 생성, 실험 테스트, 반복 학습에 적극적으로 참여하며, 복잡한 AI 시스템의 작동 방식에 대한 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있습니다.
- 연구진이 제공하는 FIND(Function Interpretation and Description) 벤치마크는 훈련된 네트워크의 연산을 닮은 일련의 함수를 포함하고 있으며, 이를 통해 해석 절차를 평가하는 데 대한 신뢰성 있는 표준을 제공합니다.
- FIND 벤치마크는 현재 AIA 접근법이 개선이 필요하다는 것을 보여주며, 벤치마크의 거의 절반의 함수를 설명하지 못합니다.
- 그럼에도 불구하고 AIAs는 기존의 해석 방법보다 더 나은 성능을 보였으며, 연구자들은 신경망을 더 정확하게 실험하는 능력을 향상시키기 위한 도구 키트를 개발 중입니다.
- 연구자들은 AI 시스템을 조사할 때 올바른 질문을 하는 방법에 대한 실제 도전 과제에도 초점을 맞추고 있으며, 인간이 오류, 숨겨진 편견, 예상치 못한 행동을 점검하고 진단할 수 있도록 자동 해석 절차를 개발하는 것이 목표입니다.
- 다음 단계로, 연구자들은 인간 과학자들이 감독하고 지도하는 거의 자동적인 AIAs를 개발하고자 합니다.
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