Mechanistic Interpretability for AI Safety — A Review

要約

AI システムの内部動作を理解することは、価値の整合性と安全性を確保するために重要です。
このレビューでは、機械論的な解釈可能性を探ります。つまり、ニューラル ネットワークによって学習された計算メカニズムと表現をリバース エンジニアリングして、人間が理解できるアルゴリズムと概念にし、詳細な因果関係の理解を提供します。
私たちは、神経活動内の知識をコード化する特徴や、その表現と計算に関する仮説などの基本的な概念を確立します。
私たちはモデルの動作を因果的に分析するための方法論を調査し、機械の解釈可能性と AI の安全性の関連性を評価します。
私たちは、スケーラビリティ、自動化、包括的な解釈を取り巻く課題を調査します。
私たちは、複雑なモデルや動作を処理し、ビジョンや強化学習などの領域に拡張するための、概念の明確化、基準の設定、およびスケーリング技術を提唱しています。
AI システムがより強力になり、不可解になるにつれて、メカニズムの解釈可能性は、壊滅的な結果を防ぐのに役立つ可能性があります。

要約(オリジナル)

Understanding AI systems’ inner workings is critical for ensuring value alignment and safety. This review explores mechanistic interpretability: reverse-engineering the computational mechanisms and representations learned by neural networks into human-understandable algorithms and concepts to provide a granular, causal understanding. We establish foundational concepts such as features encoding knowledge within neural activations and hypotheses about their representation and computation. We survey methodologies for causally dissecting model behaviors and assess the relevance of mechanistic interpretability to AI safety. We investigate challenges surrounding scalability, automation, and comprehensive interpretation. We advocate for clarifying concepts, setting standards, and scaling techniques to handle complex models and behaviors and expand to domains such as vision and reinforcement learning. Mechanistic interpretability could help prevent catastrophic outcomes as AI systems become more powerful and inscrutable.

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