論文の概要: Mechanistic Interpretability for AI Safety -- A Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.14082v2
- Date: Thu, 25 Jul 2024 07:59:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-26 19:07:19.671582
- Title: Mechanistic Interpretability for AI Safety -- A Review
- Title（参考訳）: AI安全のための機械的解釈可能性 - レビュー
- Authors: Leonard Bereska, Efstratios Gavves,
- Abstract要約: 本稿では,機械的解釈可能性について概説する。
機械的解釈性は、AIシステムがより強力で精査されるにつれて、破滅的な結果を防ぐのに役立つ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.427951836334188
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Understanding AI systems' inner workings is critical for ensuring value alignment and safety. This review explores mechanistic interpretability: reverse-engineering the computational mechanisms and representations learned by neural networks into human-understandable algorithms and concepts to provide a granular, causal understanding. We establish foundational concepts such as features encoding knowledge within neural activations and hypotheses about their representation and computation. We survey methodologies for causally dissecting model behaviors and assess the relevance of mechanistic interpretability to AI safety. We investigate challenges surrounding scalability, automation, and comprehensive interpretation. We advocate for clarifying concepts, setting standards, and scaling techniques to handle complex models and behaviors and expand to domains such as vision and reinforcement learning. Mechanistic interpretability could help prevent catastrophic outcomes as AI systems become more powerful and inscrutable.
- Abstract（参考訳）: AIシステムの内部動作を理解することは、価値の整合性と安全性を保証する上で重要である。
ニューラルネットワークが学習した計算機構と表現を、人間の理解可能なアルゴリズムや概念にリバースエンジニアリングして、きめ細かい因果的理解を提供する。
ニューラルアクティベーション内の知識を符号化する機能や,その表現と計算に関する仮説などの基礎概念を確立する。
本稿では,モデル行動の因果分解手法を調査し,機械的解釈可能性とAI安全性との関連性を評価する。
スケーラビリティ、自動化、包括的な解釈に関わる課題について検討する。
我々は、複雑なモデルや振る舞いを処理し、視覚や強化学習のような領域に拡張するための概念、標準の設定、スケーリング技術を明確にすることを提唱する。
機械的解釈性は、AIシステムがより強力で精査されるにつれて、破滅的な結果を防ぐのに役立つ。
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