AIモデルの説明力向上へ　OpenAIが新アルゴリズム発表

Redditから生まれた「ELI5」は、「Explain It Like I’m 5（5歳児にもわかるように説明して）」の略で、複雑な概念を簡単に説明する手法として注目されています。

このアイデアは、AIモデルの「ブラックボックス」問題、すなわちモデルの出力がどのように生成されるかの透明性向上にも役立つかもしれません。

OpenAIの研究者たちは、新しいアルゴリズム「Prover-Verifier Games Improve Legibility of LLM Outputs」を発表しました。

このアルゴリズムは、大規模言語モデル（LLM）に対して説明力を向上させるもので、GPT-4などのモデルが回答の根拠を明確に説明できるようにします。

この研究は、医療や法務、軍事などの分野でAIシステムの信頼性を高めるために重要です。

OpenAIの研究者、ヤン・ヘンドリック・キルヒナー氏は「この研究は非常に新しく、コミュニティと迅速に共有することが重要です」と述べています。

研究では、協力的なプロバーモデルと狡猾なプロバーモデルを使い、バリファイヤーモデルと対戦させるゲームを行い、回答の正確さと説明力を向上させました。

これにより、プロバーモデルは人間に対しても自分の回答を理解しやすく説明できるようになりました。

この研究の成果は、AIシステムの出力が正確かつ透明に検証可能となり、信頼性と安全性の向上に寄与します。

Chen氏は「将来的には、人間よりも知的なモデルの整合にも役立つでしょう」と述べました。

参考記事：OpenAI