Ученые все чаще применяют биологические методы, чтобы понять внутреннюю логику сложных ИИ-систем, влияющих на критически важные сферы жизни. Этот подход, сравниваемый с магнитно-резонансной томографией, помогает отслеживать процессы в нейросетях и предотвращать нежелательное поведение моделей, сложность которых растет угрожающими темпами.
Современные ИИ-модели все чаще сравнивают с «черным ящиком». Их решения влияют на важнейшие сферы — от медицины и образования до религиозных практик, но внутренние механизмы их работы часто остаются непонятными даже для создателей.
Чтобы заглянуть внутрь этих систем, исследователи начали применять методы, напоминающие биологические исследования. Этот подход уже неофициально называют «МРТ для ИИ». Например, команда из компании Anthropic разрабатывает инструменты механистической интерпретируемости, которые позволяют отслеживать внутренние процессы нейросети в момент решения конкретной задачи. Как врачи с помощью МРТ наблюдают за активностью мозга, так и специалисты пытаются «просветить» алгоритмы, чтобы понять, как именно они формируют ответы.
Еще один перспективный метод — мониторинг цепочек рассуждений, когда модель проговаривает свои логические шаги, подобно внутреннему монологу. Это уже помогает выявлять нежелательное или потенциально опасное поведение систем.
Стремление понять внутреннее устройство ИИ связано со стремительным ростом его сложности. Существуют опасения, что будущие модели, особенно если их будут проектировать другие нейросети, станут настолько запутанными, что люди утратят даже те ограниченные возможности для понимания, которые есть сегодня. Поэтому исследования в области интерпретируемости искусственного интеллекта приобретают все большую актуальность.