8 апреля 2025 г.
Узнайте, как конституционный ИИ помогает моделям следовать этическим правилам, принимать более безопасные решения и поддерживать справедливость в языковых системах и системах компьютерного зрения.
Искусственный интеллект (ИИ) быстро становится ключевой частью нашей повседневной жизни. Он интегрируется в инструменты, используемые в таких областях, как здравоохранение, рекрутинг, финансы и общественная безопасность. По мере расширения этих систем также высказываются опасения по поводу их этики и надежности.
Например, иногда системы AI, которые построены без учета справедливости или безопасности, могут выдавать результаты, которые являются предвзятыми или ненадежными. Это связано с тем, что многие модели до сих пор не имеют четкого способа отражать и согласовываться с человеческими ценностями.
Для решения этих проблем исследователи в настоящее время изучают подход, известный как конституционный ИИ. Проще говоря, он вводит письменный набор принципов в процесс обучения модели. Эти принципы помогают модели оценивать собственное поведение, меньше полагаться на отзывы людей и делать ответы более безопасными и понятными.
До сих пор этот подход в основном использовался в отношении больших языковых моделей (LLM). Однако та же структура может помочь системам компьютерного зрения принимать этические решения при анализе визуальных данных.
В этой статье мы рассмотрим, как работает конституционный ИИ, рассмотрим реальные примеры и обсудим его потенциальные применения в системах компьютерного зрения.
Конституционный ИИ — это метод обучения моделей, который определяет поведение моделей ИИ, предоставляя четкий набор этических правил. Эти правила действуют как кодекс поведения. Вместо того чтобы полагаться на то, что модель сама определит, что является приемлемым, она следует письменному набору принципов, которые формируют ее ответы во время обучения.
Эта концепция была представлена компанией Anthropic, исследовательской компанией, ориентированной на безопасность ИИ, которая разработала семейство Claude LLM в качестве метода повышения самоконтроля систем ИИ при принятии решений.
Вместо того чтобы полагаться исключительно на отзывы людей, модель учится критиковать и совершенствовать свои собственные ответы на основе предопределенного набора принципов. Этот подход похож на правовую систему, где судья обращается к конституции, прежде чем вынести решение.
В этом случае модель становится одновременно и судьей, и учеником, используя один и тот же набор правил для проверки и совершенствования своего собственного поведения. Этот процесс укрепляет согласованность моделей ИИ и поддерживает разработку безопасных и ответственных систем ИИ.
Цель конституционного ИИ — научить модель ИИ принимать безопасные и справедливые решения, следуя четкому набору письменных правил. Вот простое описание того, как работает этот процесс:
Чтобы модель ИИ следовала этическим правилам, эти правила должны быть четко определены. Когда речь идет о конституционном ИИ, эти правила основаны на наборе основных принципов.
Например, вот четыре принципа, составляющие основу эффективной конституции ИИ:
Конституционный ИИ перешел от теории к практике и в настоящее время постепенно используется в больших моделях, взаимодействующих с миллионами пользователей. Два наиболее распространенных примера — это LLM от OpenAI и Anthropic.
Хотя обе организации придерживаются разных подходов к созданию более этичных систем ИИ, их объединяет общая идея: научить модель следовать набору письменных руководящих принципов. Давайте подробнее рассмотрим эти примеры.
OpenAI представила документ под названием Model Spec в рамках процесса обучения для своих моделей ChatGPT. Этот документ действует как конституция. В нем изложены цели, к которым должна стремиться модель в своих ответах, включая такие ценности, как полезность, честность и безопасность. В нем также определяется, что считается вредным или вводящим в заблуждение результатом.
Эта структура использовалась для точной настройки моделей OpenAI путем оценки ответов в соответствии с тем, насколько хорошо они соответствуют правилам. Со временем это помогло сформировать ChatGPT таким образом, чтобы он выдавал меньше вредных результатов и лучше соответствовал тому, что действительно хотят пользователи.
Конституция, которой следует модель Anthropic, Claude, основана на этических принципах из таких источников, как Всеобщая декларация прав человека, правила платформы, такие как условия обслуживания Apple, и исследования из других лабораторий ИИ. Эти принципы помогают обеспечить безопасность, справедливость и соответствие ответов Claude важным человеческим ценностям.
Claude также использует Reinforcement Learning from AI Feedback (RLAIF), где он анализирует и корректирует свои ответы на основе этих этических принципов, а не полагается на отзывы людей. Этот процесс позволяет Claude со временем совершенствоваться, делая его более масштабируемым и способным предоставлять полезные, этичные и безопасные ответы даже в сложных ситуациях.
Поскольку конституционный ИИ положительно влияет на поведение языковых моделей, это естественным образом приводит к вопросу: может ли аналогичный подход помочь системам машинного зрения реагировать более справедливо и безопасно?
Хотя модели компьютерного зрения работают с изображениями, а не с текстом, потребность в этических принципах так же важна. Например, ключевыми факторами являются справедливость и отсутствие предвзятости, поскольку эти системы должны быть обучены относиться ко всем одинаково и избегать вредных или несправедливых результатов при анализе визуальных данных.
В настоящее время использование конституционных методов ИИ в компьютерном зрении все еще изучается и находится на ранних стадиях, в этой области ведутся постоянные исследования.
Например, Meta недавно представила CLUE, фреймворк, который применяет конституционное мышление к задачам обеспечения безопасности изображений. Он превращает общие правила безопасности в точные шаги, которым может следовать мультимодальный AI (системы AI, которые обрабатывают и понимают несколько типов данных). Это помогает системе рассуждать более четко и уменьшать вредные результаты.
Кроме того, CLUE повышает эффективность оценки безопасности изображений, упрощая сложные правила, позволяя моделям ИИ действовать быстро и точно без необходимости обширного участия человека. Используя набор руководящих принципов, CLUE делает системы модерации изображений более масштабируемыми, обеспечивая при этом высокое качество результатов.
По мере того как системы ИИ берут на себя все больше ответственности, акцент смещается с того, что они могут делать, на то, что они должны делать. Этот сдвиг является ключевым, поскольку эти системы используются в областях, которые напрямую влияют на жизнь людей, таких как здравоохранение, правоохранительные органы и образование.
Чтобы системы ИИ действовали надлежащим и этичным образом, им нужна прочная и последовательная основа. Эта основа должна отдавать приоритет справедливости, безопасности и доверию.
Письменная конституция может обеспечить эту основу во время обучения, направляя процесс принятия решений системой. Она также может предоставить разработчикам основу для анализа и корректировки поведения системы после развертывания, гарантируя, что она будет и впредь соответствовать ценностям, которые она призвана поддерживать, и облегчая адаптацию по мере возникновения новых задач.
Присоединяйтесь к нашему растущему сообществу уже сегодня! Углубите свои знания в области ИИ, изучив наш репозиторий на GitHub. Хотите создать собственные проекты в области компьютерного зрения? Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования. Узнайте, как компьютерное зрение в здравоохранении повышает эффективность, и оцените влияние ИИ в производстве, посетив страницы наших решений!
.webp)
