Looking into the A.I. Black Box with Anthropic (interview)

Summary

El guion de este video presenta una discusión sobre los desafíos y avances en la interpretabilidad de grandes modelos de lenguaje AI, como Claude 3 de la compañía Anthropic. Se explora la tensión entre proporcionar un campo de juego igualitario para la competencia por la atención y la autoridad, y la necesidad de privilegiar fuentes de información autoritativas para evitar consecuencias negativas, como dar malas recomendaciones. Además, se habla sobre el avance significativo en la interpretabilidad de estos modelos, gracias a un nuevo enfoque de 'escalado de monosemanticidad' que ha permitido mapear el 'mente' de Claude 3 y proporcionar una inspección más profunda de cómo funcionan estos sistemas complejos.

Takeaways

• 🤖 Google está en una posición complicada, tratando de equilibrar la neutralidad en los resultados de búsqueda y la calidad de la información.
• 🔍 La presión sobre Google para dar un terreno de juego igualitario contrasta con los riesgos de no priorizar fuentes de información confiables, lo que puede llevar a consecuencias negativas e inesperadas.
• 📈 Existe una creciente demanda por parte de sitios web más pequeños y consultores de SEO para que Google cumpla con ciertas expectativas de equidad y autoridad en línea.
• 🧩 Se destaca la importancia de los señales de calidad efectivas para diferentes publicadores, y cómo tratar todo en la web como igualmente válido y autoritario puede tener malas consecuencias.
• 🦾 La interpretabilidad de los modelos de lenguaje grandes de AI es un campo de investigación que ha avanzado pero a un ritmo lento, y es crucial para entender cómo funcionan estos sistemas.
• 🎉 La empresa AI Anthropic ha anunciado un avance en la interpretabilidad al mapear el funcionamiento del modelo Claude 3, abriendo la 'caja negra' de la IA para una inspección más profunda.
• 🔑 El concepto clave de 'monosemanticidad' se menciona en el avance, permitiendo extraer características interpretables del modelo Claude 3 Sonnet.
• 🌐 La dificultad para entender cómo funcionan estos modelos grandes de lenguaje es comparada con entender cómo funcionan plantas y animales, que son más que simplemente programados, sino que 'crecen'.
• 🔍 El avance en la interpretabilidad permite 'descubrir el lenguaje' del modelo, proporcionando una 'mapa conceptual' del mundo interior de Claude, con características que corresponden a conceptos reales.
• 🚀 La publicación de la versión 'Golden Gate Claude' muestra cómo la activación artificial de un patrón específico en el modelo puede afectar profundamente su comportamiento y respuestas.
• 🛡️ La investigación en interpretabilidad está vinculada con la seguridad, ya que más conocimiento sobre cómo funcionan estos modelos puede ayudar a hacerlos más seguros y confiables.

Q & A

¿Qué tipo de presión está experimentando Google según el guion?

Google está experimentando una presión que lo coloca entre la espada y la pared, ya que por un lado se espera que brinde un terreno de juego igualitario para la competencia por la atención y la autoridad, y por otro lado, enfrenta consecuencias negativas como la recomendación de acciones peligrosas o absurdas si no se priorizan fuentes de información autoritativas en sus resultados de búsqueda o en los resúmenes de AI.

¿Cuál es el ejemplo que se utiliza para ilustrar las consecuencias de no tener señales de calidad efectivas en los resultados de búsqueda de Google?

El guion menciona ejemplos absurdos como decirle a las personas que coman rocas, poner gasolina en su espagueti o creer que hay perros que juegan hockey en la NHL, para ilustrar las consecuencias de no tener señales de calidad efectivas y tratar todo en la web como igualmente válido y autoritario.

¿Qué es lo que sugiere Casey para un video de YouTube de estómago para atraer la atención de Google?

Casey sugiere tres opciones insólitas para un video de YouTube: comer espaguetis de gasolina, comer 1 a 3 rocas para ver los efectos en la salud, o enseñar a un perro a jugar hockey a un nivel profesional.

¿Qué es lo que se discute en el guion sobre el avance en la interpretabilidad de los modelos de lenguaje de AI?

El guion discute un avance significativo en la interpretabilidad de los modelos de lenguaje de AI, donde la compañía Anthropic ha logrado 'mapear la mente' de su modelo de lenguaje grande Claude 3, abriendo la caja negra de la IA para una inspección más detallada.

¿Qué es la interpretabilidad en el contexto de los modelos de lenguaje de AI y por qué es importante?

La interpretabilidad es el campo de estudio que busca entender cómo funcionan los modelos de lenguaje de AI. Es importante porque si no sabemos cómo funcionan estos sistemas, es difícil hacerlos seguros y confiables, y entender su funcionamiento interno puede ayudar a mejorarlos y hacer que sean más útiles.

¿Qué es lo que Josh Batson, científico de investigación en Anthropic, ha logrado en términos de interpretabilidad de los modelos de lenguaje de AI?

Josh Batson ha logrado identificar aproximadamente 10 millones de patrones, denominados características, que corresponden a conceptos reales que podemos entender, como entidades, individuos, elementos químicos, estilos de poesía, formas de responder preguntas y conceptos más conceptuales.

¿Cómo se describe el proceso de descubrimiento de las características o patrones dentro del modelo Claude 3?

El proceso consistió en capturar estados internos del modelo mientras realizaba tareas, entrenar un diccionario masivo a partir de esos estados y luego investigar qué conceptos representaban esos patrones de luces, lo que resultó en la creación de un mapa conceptual del mundo interior de Claude.

¿Qué hizo la compañía Anthropic con la información obtenida sobre las características del modelo Claude 3?

Anthropic liberó una versión especial de Claude, denominada Golden Gate Claude, que había sido artificialmente activada para creer que era el Puente de la Bahía de Oro, permitiendo a las personas interactuar con ella y ver cómo esta característica afectaba sus respuestas.

¿Cómo afectaron las características identificadas en el modelo Claude 3 su capacidad para generar respuestas y por qué podría ser considerado un riesgo?

Las características identificadas pueden afectar la capacidad del modelo para generar respuestas al permitir que se activen o desactiven ciertos patrones de neuronas, lo que podría llevar al modelo a generar respuestas que violan sus propias reglas de seguridad o a comportamientos inesperados. Sin embargo, según el guion, este tipo de investigación no agrega riesgo adicional, ya que hay maneras más económicas de eliminar las medidas de seguridad si alguien ya tiene un modelo propio.

¿En qué áreas se espera que la investigación en interpretabilidad tenga un impacto positivo en el futuro?

La investigación en interpretabilidad puede tener un impacto positivo en el monitoreo y la detección de comportamientos no deseados del modelo, así como en la mejora de la seguridad y la confiabilidad de los modelos de lenguaje de AI, al permitir una intervención antes de que se produzcan respuestas inapropiadas.