Искусственный интеллект под контролем: как обеспечить надежность решений в критически важных областях

Автор: Денис Аветисян

В новой работе рассматривается комплексный подход к ответственному внедрению больших языковых моделей в процессы принятия решений, требующих высокой степени точности и прозрачности.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Предлагается фреймворк, сочетающий человеческий контроль, децентрализованные технологии и объяснимый искусственный интеллект для повышения безопасности, подотчетности и доверия к системам принятия решений.

Несмотря на растущий потенциал больших языковых моделей (LLM) в принятии критически важных решений, вопросы безопасности, подотчетности и доверия остаются ключевыми препятствиями. В данной работе, ‘Responsible LLM Deployment for High-Stake Decisions by Decentralized Technologies and Human-AI Interactions’, предложен фреймворк для ответственного внедрения LLM, объединяющий экспертный человеческий контроль, децентрализованные технологии, такие как блокчейн, и методы объяснимого искусственного интеллекта. Предложенный подход позволяет повысить надежность, прозрачность и отслеживаемость LLM-систем, особенно в сфере финансовых решений. Возможно ли создание действительно надежных и этичных систем поддержки принятия решений на основе LLM, обеспечивающих полную подотчетность в случае ошибочных или предвзятых результатов?

Элегантность в Решениях: LLM и Принятие Решений

Все чаще, большие языковые модели (БЯМ) находят применение в критически важных областях, таких как финансовая оценка рисков и андеррайтинг. Эти модели демонстрируют значительные аналитические возможности, позволяя обрабатывать огромные объемы данных и выявлять закономерности, которые могут быть упущены при традиционных методах анализа. Особенно перспективным является использование БЯМ для автоматизации процесса оценки кредитоспособности заемщиков, анализа финансовых отчетов и прогнозирования рисков неплатежей. Благодаря способности БЯМ к пониманию естественного языка, возможно извлечение ценной информации из неструктурированных данных, таких как новостные статьи и социальные сети, что позволяет более точно оценивать финансовое состояние потенциальных заемщиков и принимать обоснованные решения.

Сложность больших языковых моделей (LLM) представляет собой значительные трудности в вопросах доверия, ответственности и потенциальной предвзятости при принятии решений. Исследования, в частности, фокусируются на модели Llama 3 8B, которая демонстрирует улучшенные возможности поддержки принятия решений в этой сфере. Анализ показывает, что, несмотря на свою мощь, LLM могут выдавать необъективные или необоснованные результаты из-за особенностей обучения и данных, на которых они были обучены. Поэтому крайне важно тщательно оценивать и контролировать работу этих моделей, особенно в областях, где решения оказывают существенное влияние на жизнь людей или финансовые показатели. Llama 3 8B, благодаря своим усовершенствованиям, предлагает более надежную основу для разработки систем поддержки принятия решений, однако требует постоянного мониторинга и адаптации для минимизации рисков.

Оптимизация Развертывания: Контроль и Эффективность

Развертывание больших языковых моделей (LLM) на локальной инфраструктуре предоставляет организациям повышенный контроль над безопасностью данных и возможностью кастомизации моделей. В отличие от использования облачных сервисов, локальное развертывание позволяет полностью контролировать доступ к данным, обеспечивая соответствие требованиям регуляторов и политики безопасности компании. Кроме того, организация получает возможность адаптировать модель к специфическим задачам и данным, что невозможно при использовании готовых решений. Это включает в себя тонкую настройку модели (fine-tuning) на собственных данных, изменение архитектуры или параметров для повышения производительности в конкретных сценариях использования, и интеграцию с внутренними системами без передачи данных третьим лицам.

Методы квантизации и LoRA (Low-Rank Adaptation) существенно снижают вычислительные затраты и объем используемой памяти при работе с большими языковыми моделями (LLM). Квантизация уменьшает точность представления весов модели, например, с 16-битной плавающей запятой до 8-битной или даже 4-битной, что напрямую сокращает объем памяти, необходимый для хранения модели и проведения вычислений. LoRA, в свою очередь, замораживает предварительно обученные веса модели и обучает небольшое количество низкоранговых матриц, которые добавляются к исходным весам. Это позволяет адаптировать модель к конкретной задаче, используя значительно меньше параметров и вычислительных ресурсов, что особенно важно для развертывания LLM на инфраструктуре с ограниченными ресурсами, такой как периферийные устройства или серверы с ограниченным объемом памяти.

Оптимизация больших языковых моделей (LLM) является ключевым фактором для масштабирования приложений и обеспечения их экономической эффективности. В рамках проведенного исследования, основным LLM для тестирования и реализации методов оптимизации была выбрана модель Llama 3 8B. Применение техник, таких как квантизация и LoRA, позволяет значительно снизить вычислительные затраты и объем используемой памяти, что критически важно для развертывания LLM на инфраструктуре с ограниченными ресурсами. Сохранение производительности при одновременном снижении затрат является основной целью оптимизации, позволяющей расширить возможности применения LLM в различных сценариях.

Интерпретируя ‘Черный Ящик’: XAI и Человеческий Контроль

Методы объяснимого искусственного интеллекта (XAI), такие как SHAP Values и LIME, играют важную роль в интерпретации логики, лежащей в основе прогнозов больших языковых моделей (LLM). В ходе исследований, SHAP Values продемонстрировал наивысший коэффициент Флейсса Каппа, что указывает на более высокую степень понимания и согласованности между оценками, предоставленными людьми, и объяснениями, сгенерированными этим методом, по сравнению с LIME и Integrated Gradient. Коэффициент Флейсса Каппа, измеряющий степень согласованности между несколькими оценщиками, подтверждает, что SHAP Values обеспечивает более прозрачное и понятное представление о процессах принятия решений LLM для человека-оператора.

Интеграция взаимодействия человека и искусственного интеллекта в процесс принятия решений позволяет проводить итеративную оценку и совершенствование результатов работы моделей. Этот подход предполагает, что человек не просто принимает или отклоняет предсказания модели, а активно участвует в их анализе и корректировке. В процессе взаимодействия человек может предоставлять обратную связь о качестве предсказаний, выявлять ошибки и указывать на неточности. Эта обратная связь используется для переобучения модели и улучшения ее производительности. Итеративный характер процесса позволяет модели адаптироваться к изменяющимся условиям и повышать свою точность с течением времени. Такая совместная работа позволяет объединить сильные стороны человека — критическое мышление и способность к абстракции — с вычислительной мощью и скоростью обработки данных искусственного интеллекта.

Коэффициент Флейсса Каппа ($κ$) представляет собой статистическую метрику, используемую для оценки степени согласованности между несколькими оценщиками, классифицирующими элементы в категории. В контексте взаимодействия человека и ИИ, этот показатель позволяет количественно оценить надежность оценок, предоставляемых людьми при анализе объяснений, генерируемых моделями ИИ. Значение $κ$ варьируется от 0 до 1, где 1 указывает на полное согласие, 0 — на согласие, не превышающее случайное, а отрицательные значения свидетельствуют о недостаточной согласованности между оценщиками. Использование коэффициента Флейсса Каппа в процессе оценки объяснимости моделей машинного обучения позволяет обеспечить объективность и воспроизводимость результатов, а также выявить потенциальные разногласия между экспертами, требующие дальнейшего анализа.

Создавая Доверие Через Неизменяемый Аудит

Технология блокчейн предоставляет надежный и прозрачный механизм для регистрации действий больших языковых моделей (LLM) и обеспечения подотчетности. Каждая операция, выполненная LLM, может быть зафиксирована в неизменяемом реестре, что позволяет отследить происхождение данных, процесс принятия решений и любые изменения, внесенные в систему. Это не только повышает доверие к результатам, предоставляемым LLM, но и позволяет проводить детальный анализ и аудит для выявления потенциальных ошибок или предвзятостей. Благодаря криптографической защите, записи в блокчейне невозможно подделать или изменить, что гарантирует целостность данных и предотвращает несанкционированный доступ. В результате, блокчейн становится ключевым инструментом для обеспечения ответственности и прозрачности в работе с LLM, особенно в критически важных областях, таких как финансы, здравоохранение и право.

Для реализации инфраструктуры аудита деятельности больших языковых моделей (LLM) применяются различные решения, такие как Hyperledger Fabric и Polygon zkEVM, каждый из которых имеет свои особенности, определяемые требованиями к конфиденциальности. Исследования показали, что Hyperledger Fabric демонстрирует более высокую пропускную способность — 7.56% — и меньшую задержку — 6.15% — по сравнению с Polygon zkEVM. Это свидетельствует о том, что выбор конкретной платформы зависит от баланса между необходимостью обеспечения прозрачности и сохранения приватности данных, а также от предъявляемых требований к производительности системы аудита.

Для обеспечения эффективного и масштабируемого хранения больших объемов данных и метаданных, генерируемых в процессе работы больших языковых моделей (LLM), все чаще используется комбинация технологии блокчейн и IPFS (InterPlanetary File System). Блокчейн обеспечивает неизменяемость и прозрачность аудиторской следы, фиксируя хеши данных, в то время как IPFS предоставляет децентрализованное решение для хранения самих данных. Такой подход позволяет избежать ограничений, связанных с хранением больших файлов непосредственно в блокчейне, где это может быть дорогостоящим и неэффективным. IPFS, распределяя данные по сети, обеспечивает высокую доступность и отказоустойчивость, а блокчейн гарантирует целостность и подлинность информации о происхождении и обработке данных LLM, создавая надежную основу для аудита и контроля.

Прозрачность и возможность аудита действий больших языковых моделей (LLM) становятся ключевым фактором для формирования доверия к принимаемым ими решениям. В условиях всё более широкого применения LLM в критически важных областях, таких как финансы, здравоохранение и право, обеспечение отслеживаемости и проверяемости каждого шага процесса обработки информации приобретает первостепенное значение. Отсутствие подобной прозрачности может привести к недоверию, опасениям относительно предвзятости и трудностям в разрешении спорных ситуаций. Внедрение систем, позволяющих детально проследить логику работы модели и подтвердить корректность её выводов, необходимо для обеспечения ответственности и формирования уверенности в надёжности LLM-систем, что, в свою очередь, открывает возможности для их широкого и эффективного использования.

За Пределами Современных Подходов: К Надежным LLM-Системам

Для обеспечения надежной работы больших языковых моделей, таких как Llama 3 8B, крайне важно осуществлять постоянный мониторинг их производительности с использованием метрик, отражающих уверенность и точность предсказаний. Показатели $Perplexity$ и $Entropy$ позволяют выявлять случаи, когда модель демонстрирует неуверенность или генерирует непредсказуемые результаты. В частности, для Llama 3 8B, значения $Perplexity$, превышающие 47.824, или $Entropy$, превышающие 0.164, служат сигналом для обязательного анализа специалистом. Такой подход позволяет оперативно обнаруживать и устранять потенциальные проблемы, гарантируя стабильность и предсказуемость работы модели в различных сценариях применения.

Обеспечение надежной защиты данных является критически важным аспектом при работе с большими языковыми моделями. Уязвимости в системах безопасности могут привести к утечке конфиденциальной информации, используемой для обучения или обработки, что чревато серьезными последствиями. Более того, злоумышленники способны осуществлять так называемые “атаки отравления” ($poisoning attacks$), внедряя в обучающие данные вредоносный контент, искажающий поведение модели и приводящий к непредсказуемым результатам. Эффективные меры безопасности включают в себя строгий контроль доступа к данным, шифрование информации как при хранении, так и при передаче, а также регулярную проверку целостности данных и моделей на наличие признаков манипуляций. Постоянный мониторинг и применение передовых методов защиты данных — необходимое условие для безопасного и надежного функционирования больших языковых моделей.

Постоянный мониторинг и валидация, в сочетании с прозрачным аудитом, представляются ключевым фактором для раскрытия полного потенциала больших языковых моделей (LLM) в критически важных приложениях. Непрерывный анализ производительности модели, включающий отслеживание ключевых показателей и регулярную перепроверку выходных данных, позволяет оперативно выявлять и устранять отклонения от заданных параметров. Прозрачный аудит, в свою очередь, обеспечивает возможность независимой оценки работы модели, подтверждая ее надежность и соответствие установленным стандартам безопасности и точности. Такой комплексный подход не только повышает доверие к LLM, но и способствует их более широкому внедрению в сферы, требующие высокой степени ответственности и безошибочности, такие как здравоохранение, финансы и критическая инфраструктура.

Предлагаемый подход к ответственному внедрению больших языковых моделей (LLM) в процессы принятия важных решений подчеркивает важность целостного взгляда на систему. Недостаточно просто исправить отдельные недостатки алгоритма; необходимо учитывать взаимодействие человека и искусственного интеллекта, а также обеспечивать прозрачность и отслеживаемость принимаемых решений с помощью децентрализованных технологий, таких как блокчейн. Как заметил Анри Пуанкаре: «Наука не состоит из ряда истин, а из методов». Эта фраза отражает суть предлагаемого фреймворка, который делает акцент не на конкретном алгоритме, а на надежных и прозрачных методах обеспечения безопасности, подотчетности и доверия в контексте принятия решений, особенно в финансовой сфере. Хорошая архитектура незаметна, пока не ломается, и только тогда видна настоящая цена решений.

Куда Ведет Дорога?

Предложенная работа, стремясь укрепить доверие к системам принятия решений на основе больших языковых моделей, неизбежно наталкивается на границу ответственности. Всё ломается по границам ответственности — если их не видно, скоро будет больно. Децентрализованные технологии, как ни парадоксально, лишь перекладывают вопрос о доверии, а не устраняют его. Внедрение блокчейна, не подкрепленное ясным пониманием валидации данных и алгоритмической прозрачности, рискует превратиться в дорогостоящую иллюзию контроля.

Следующим этапом представляется не просто усиление отдельных элементов системы, а переосмысление её структуры. Необходимо исследовать нелинейные взаимодействия между человеком, машиной и технологической инфраструктурой. Важно понимать, как когнитивные искажения человека влияют на интерпретацию объяснений, предоставляемых искусственным интеллектом, и как это, в свою очередь, сказывается на принятых решениях. Устойчивость системы определяется не прочностью отдельных звеньев, а способностью адаптироваться к непредвиденным обстоятельствам.

В конечном итоге, ключ к ответственному внедрению больших языковых моделей лежит в признании их ограниченности. Иллюзия всезнания — опасный враг здравого смысла. Поиск оптимального баланса между автоматизацией и человеческим надзором — это не техническая задача, а философская. Элегантный дизайн рождается из простоты и ясности, а хорошая система — живой организм, требующий постоянного внимания и адаптации.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.04108.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-05 21:18