Когда ИИ не уверен: Управление неопределенностью в системах с множеством агентов

Автор: Денис Аветисян

В статье рассматривается комплексный подход к решению проблемы неопределенности, возникающей при работе сложных систем, управляемых большими языковыми моделями и взаимодействующими агентами.

"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 комплексная структура управления неопределенностями, позволяющая систематически оценивать и минимизировать риски, возникающие в сложных системах, и обеспечивающая надежность принимаемых решений даже в условиях неполной информации.

Предлагается классификация типов неопределенности, стандарт PSUM для их моделирования и динамический жизненный цикл управления неопределенностью в многоагентных системах.

Несмотря на растущую производительность больших языковых моделей (LLM), их применение в критически важных областях, таких как эхокардиография, сопряжено с системными рисками, не устранимыми лишь повышением точности моделей. В данной работе, ‘Managing Uncertainty in LLM-based Multi-Agent System Operation’, предложен комплексный подход к управлению неопределенностью в многоагентных системах на основе LLM, основанный на разграничении эпистемологической и онтологической неопределенности и введении динамичного жизненного цикла управления неопределенностью. Предложенная рамка, использующая стандарт PSUM, обеспечивает структурированное управление рисками на всех этапах работы системы, от проектирования до выполнения. Способно ли такое системное управление неопределенностью обеспечить надежную и контролируемую работу LLM-агентов в реальных клинических условиях и открыть путь к созданию более безопасных и эффективных интеллектуальных систем?

Неуловимость Истины: Вызовы Неопределенности

В областях, где ставки высоки, например, в медицинской диагностике, надежная обработка неопределенности приобретает критическое значение. Неточность выводов может привести к серьезным последствиям для здоровья пациента, начиная от неправильного лечения и заканчивая упущенными возможностями для своевременной терапии. Врачи ежедневно сталкиваются с неполной информацией, вероятностными диагнозами и индивидуальными особенностями каждого организма, что требует от них не только глубоких знаний, но и способности оценивать риски и принимать взвешенные решения в условиях неопределенности. Поэтому разработка и внедрение методов, позволяющих точно оценивать и учитывать неопределенность в процессе диагностики, является жизненно важной задачей для повышения качества медицинской помощи и обеспечения безопасности пациентов.

Традиционные методы оценки и распространения неопределенности часто оказываются недостаточно эффективными, что приводит к завышенной уверенности в результатах или, наоборот, к упущению важных деталей. В частности, при использовании статистических моделей и экспертных оценок, игнорирование или упрощенное представление неопределенности может привести к неверным выводам, особенно в сложных системах. Это проявляется в переоценке точности прогнозов, недооценке рисков и, как следствие, принятии неоптимальных решений. Подобные недостатки особенно критичны в областях, где цена ошибки высока, и требуют разработки более надежных и точных методов работы с неопределенностью, позволяющих адекватно отражать степень достоверности полученных результатов и избегать ложной уверенности.

Появление сложных систем искусственного интеллекта, в особенности многоагентных систем, основанных на больших языковых моделях, значительно усугубляет проблему неопределенности. Традиционные методы анализа оказываются недостаточно эффективными при работе с такими системами, что требует разработки принципиально новых подходов к управлению неопределенностью. Исследования, проведенные в области эхокардиографии на протяжении всей жизни, демонстрируют, как комплексный анализ данных, полученных в динамике, в сочетании с продвинутыми алгоритмами машинного обучения, позволяет не только повысить точность диагностики, но и количественно оценить уровень доверия к полученным результатам. Использование подобных методик позволяет учитывать широкий спектр факторов, влияющих на состояние сердечно-сосудистой системы, и минимизировать риски, связанные с принятием неверных решений, что особенно важно при долгосрочном наблюдении за пациентами.

Онтологическая неопределенность отражает недостаток знаний о структуре и взаимосвязях объектов в рассматриваемой среде.

PSUM: Основа для Моделирования Неопределенности, Центрированного на Убеждениях

PSUM (Precise Semantics for Uncertainty Modeling) представляет собой формальный подход к представлению неопределенности, основанный на убеждениях. В рамках PSUM неопределенность моделируется посредством $BeliefStatements$ — утверждений, выражающих степень уверенности в конкретных фактах. Ключевыми компонентами являются оценка $Risk$ — вероятности наступления неблагоприятных событий — и $Evidence$ — данные, подтверждающие или опровергающие конкретные убеждения. Данный подход позволяет четко определить и структурировать неопределенность, что необходимо для построения надежных и прозрачных систем искусственного интеллекта, способных обосновывать свои решения.

U-Модель, являющаяся основой PSUM, предлагает систематический подход к моделированию источников неопределенности, выделяя два основных типа: эпистемологическую и онтологическую. Эпистемологическая неопределенность ( $U_e$ ) отражает недостаток знаний о конкретном состоянии мира, связанный с ограниченностью данных, неточностью измерений или неполнотой модели. Она представляет собой субъективную оценку вероятности различных гипотез. Онтологическая неопределенность ( $U_o$ ), в свою очередь, возникает из-за неполноты или неоднозначности самого определения объектов и их свойств, а также из-за принципиальной невозможности точного определения границ между категориями. U-Модель позволяет явно представлять оба типа неопределенности, что необходимо для построения надежных и прозрачных систем искусственного интеллекта, способных к обоснованному принятию решений в условиях неполной информации.

Явное представление элементов неопределенности — Утверждений о Верованиях, Риска и Доказательств — в рамках PSUM обеспечивает возможность прозрачного и аудируемого процесса рассуждений в условиях неопределенности. Это достигается за счет формального определения каждого компонента и отслеживания логической цепочки, приводящей к конкретному выводу. Такой подход критически важен для повышения доверия к системам искусственного интеллекта, поскольку позволяет проверить обоснованность принимаемых решений. Более того, PSUM служит основой для предлагаемой нами архитектуры многоагентных систем на базе больших языковых моделей (LLM), обеспечивая механизм для согласованного и объяснимого взаимодействия между агентами в условиях неполной или противоречивой информации.

Эпистемологическая и онтологическая неопределенности, а также их связь с принципом суммирования вероятностей (PSUM), формируют основу для оценки надежности знаний.

Управление Неопределенностью: Динамический Жизненный Цикл

Жизненный цикл неопределенности представляет собой структурированный подход к управлению рисками, предусматривающий последовательное изменение статуса неопределенности. Изначально, неопределенность обнаруживается как потенциальная проблема. Далее, происходит ее характеризация, включающая анализ причин, вероятности и потенциального влияния. После этого разрабатываются и внедряются меры по смягчению последствий, направленные на снижение вероятности или уменьшение ущерба. Завершающим этапом является разрешение неопределенности, когда риск либо устраняется полностью, либо принимается с учетом остаточных последствий. Такой подход позволяет перейти от реактивного решения проблем к проактивному управлению рисками на протяжении всего жизненного цикла проекта или системы.

В рамках жизненного цикла управления неопределенностью, четыре ключевых механизма функционируют совместно для уточнения понимания и реагирования на возникающие риски. Механизм идентификации отвечает за обнаружение и фиксацию источников неопределенности. Механизм представления позволяет формализовать и структурировать информацию о неопределенности, используя, например, вероятностные модели или экспертные оценки. Механизм эволюции отслеживает изменения в характере неопределенности, обновляя соответствующую информацию на основе поступающих данных. Наконец, механизм адаптации обеспечивает корректировку стратегий и планов действий в ответ на эти изменения, гарантируя, что принимаемые решения соответствуют текущему уровню риска и имеющейся информации.

Включение контроля со стороны человека (Human-in-the-Loop) в данный цикл управления неопределенностью обеспечивает критическую оценку и валидацию, особенно в приложениях, связанных с высокими рисками. Этот подход позволяет интегрировать человеческий опыт и суждения в процесс принятия решений, что повышает надежность и точность результатов. В рамках предлагаемой нами структуры, Human-in-the-Loop является центральным элементом, что подтверждается результатами проведенного нами анализа конкретного примера использования, демонстрирующего улучшение качества и снижение потенциальных ошибок за счет участия экспертов на ключевых этапах.

Эпистемологическая неопределенность отражает границы наших знаний и указывает на необходимость дальнейших исследований для уточнения понимания изучаемого явления.

Спектр Неопределенности: От Данных к Модели

Неопределенность, являясь неотъемлемой частью любого научного исследования, проявляется в различных формах. В частности, выделяют неопределенность данных, возникающую из-за их качества — неточностей измерений, пропусков, ошибок ввода или предвзятости при сборе. Однако, значительную долю в общей картине неопределенности составляет неопределенность модели, которая обусловлена неизбежными упрощениями и выборами, сделанными в процессе построения модели. Любая модель является абстракцией реальности, и эти упрощения, необходимые для достижения вычислительной реализуемости или для фокусировки на ключевых аспектах явления, вносят свой вклад в общую неопределенность результатов. Понимание природы этих различных видов неопределенности — как возникающих из качества исходных данных, так и обусловленных особенностями построения модели — является критически важным для адекватной интерпретации результатов и оценки надежности прогнозов.

Неопределенность модели проявляется в различных формах, каждая из которых требует индивидуального подхода к смягчению. Структурная неопределенность возникает из-за упрощений, вносимых при создании модели, и может быть уменьшена путем повышения детализации или использования альтернативных архитектур. Поведенческая неопределенность отражает различия в способах, которыми модель имитирует реальные процессы, и требует тщательной валидации и калибровки. Неопределенность параметров связана с неточностью оценки значений параметров модели, и может быть снижена путем сбора дополнительных данных или использования методов байесовского вывода. Семантическая неопределенность возникает из-за неясности или двусмысленности в определении используемых понятий, что требует четкого определения терминологии. Наконец, неопределенность применимости касается ограничений, связанных с использованием модели в различных контекстах, и требует оценки области ее валидности и адаптации к новым ситуациям.

Неопределенность, возникающая в процессе формулирования выводов, требует тщательного анализа представленных доказательств и лежащих в их основе предположений. Данная неопределенность, известная как инференциальная, может существенно повлиять на достоверность полученных результатов. Предлагаемая рамка позволяет систематически подходить к решению этих сложных задач, предоставляя инструменты для оценки и смягчения влияния неопределенности на заключения. Эффективность данной рамки продемонстрирована в рамках кейс-стади, посвященного эхокардиографии на протяжении всей жизни, где анализ изменений сердечной функции с возрастом требует учета множества факторов и допущений, влияющих на интерпретацию данных и сделанные выводы.

Исследование, представленное в статье, подобно сложному вскрытию: авторы стремятся не просто описать работу многоагентных систем на основе LLM, но и понять природу неопределенности, присущей этим системам. Особое внимание к классификации типов неопределенности — эпистемологической и онтологической — и предложенная модель PSUM позволяют взглянуть на проблему под новым углом. В этом контексте, слова Джона фон Неймана особенно актуальны: «В науке не бывает абсолютной точности, есть лишь степени вероятности». Эта фраза подчеркивает, что управление неопределенностью — это не стремление к идеальной ясности, а скорее, искусство работы с вероятностями и неполнотой информации, что и демонстрирует предложенный подход к жизненному циклу неопределенности в многоагентных системах.

Куда двигаться дальше?

Предложенная работа, по сути, лишь систематизирует известные проблемы. Классификация неопределенностей — шаг необходимый, но не панацея. Разделение эпистемологической и онтологической неопределенности — это, скорее, признание неполноты картины мира, а не ее исправление. PSUM — полезный инструмент, однако, его применимость напрямую зависит от способности агентов к мета-рассуждению, что, в текущем состоянии LLM, остается скорее декларацией намерения, чем реальным достижением.

Истинный вызов — не в моделировании неопределенности, а в ее преодолении. Необходимо сместить фокус с описания “неизвестного неизвестного” на активный поиск способов его выявления и нейтрализации. Цикл управления неопределенностью, предложенный в данной работе, требует постоянной самокалибровки и адаптации. Настоящая проверка — в применении к задачам, где цена ошибки критична, и где LLM вынуждены выходить за рамки статистической экстраполяции, демонстрируя проблески истинного понимания.

В конечном итоге, управление неопределенностью в многоагентных системах — это всегда состязание с энтропией. И победа в этом состязании требует не просто усовершенствования алгоритмов, но и переосмысления самой концепции «знания» в контексте искусственного интеллекта. Это не столько инженерная задача, сколько философский эксперимент, проводимый на практике.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.23005.pdf

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

Смотрите также:

2026-02-28 14:54