Nowa metoda trenowania małych modeli AI ułatwiająca zrozumienie działania

Wprowadzenie: Czy SI może stać się czytelniejsza?

Przyznam na początek, że od lat śledzę kolejne etapy rozwoju sztucznej inteligencji i – jak zapewne wielu z was – często zachwycam się postępem, ale jednocześnie czuję pewien niedosyt. Owszem, osiągnięcia w automatyzacji, generowaniu treści czy analizie danych są naprawdę spektakularne. Jednak za kulisami tych sukcesów kryje się jeden, uparty problem: nieprzejrzystość mechanizmów działania większości modeli SI – szczególnie tych dużych, jak ChatGPT czy inne, oparte na głębokich sieciach neuronowych.

Nie raz miałem okazję przekonać się, że jeśli AI zrobi coś „dziwnego” lub nietypowego, wyjaśnienie tego może przysporzyć więcej kłopotu niż samo rozwiązanie zadania. Bywa, że AI po prostu zaskakuje, prezentując efekty, których nie sposób przewidzieć nawet dla jej twórców. Z tego powodu każda próba uczynienia modeli SI bardziej transparentnymi wywołuje u mnie iskierkę nadziei, że kiedyś wejdziemy na nowy poziom zaufania i kontroli nad tymi narzędziami.

W ostatnim czasie pojawiło się światełko w tunelu. Chodzi o nową metodę trenowania małych modeli SI, w której struktury i powiązania mają być – zupełnie serio – bardziej przystępne dla człowieka. O tym, jak to wnosi przełom w podejściu do projektowania AI, opowiem w tym artykule, przemycając przy okazji trochę własnych refleksji z doświadczenia z wdrożeń i analiz.

Czarna skrzynka – czyli dylemat „nieprzezroczystości” modeli AI

Kiedy pierwszy raz zobaczyłem, jak dobrze językowe modele radzą sobie z rozumieniem kontekstu czy nawet żartami, byłem pod ogromnym wrażeniem. Jednak z biegiem czasu coraz bardziej wyczuwalne stało się, że te systemy, które mają setki milionów, a nawet miliardy parametrów, są naprawdę jak czarna skrzynka. Wrzucasz wejście, czekasz na wynik – i… właściwie nie masz pojęcia, co się działo w środku.

Główne problemy nieprzezroczystości modeli SI:

• Brak jasności, które fragmenty architektury odpowiadają za dany efekt.
• Niemożność wykrycia, czy AI nie nauczyła się „skrótu” lub błędnego schematu działania.
• Ograniczone możliwości wyjaśniania użytkownikom, dlaczego SI podjęła taką, a nie inną decyzję.
• Wysokie ryzyko błędów w sytuacjach krytycznych, gdzie wymagana jest kontrola nad procesami decyzyjnymi.

Sam nie raz mierzyłem się z sytuacją, kiedy klient pytał: „Ale dlaczego AI podjęła taką decyzję?”. I wtedy przychodziło zderzenie z rzeczywistością – nie zawsze wiedziałem. Dla kogoś, kto ceni solidne argumenty, takie poczucie niewiedzy jest naprawdę frustrujące.

Nowe podejście: Sparsowane, czytelne „obwody” w małych modelach SI

Na szczęście pojawiła się metodologia, która pozwala krok po kroku wychodzić z tej mgły niejasności. Zamiast gęsto upakowanej, nieczytelnej sieci zależności, w nowatorskim podejściu promuje się modelowanie poprzez tzw. obwody rzadkie (z ang. sparse circuits). Chodzi tu – w uproszczeniu – o to, aby zmusić model do korzystania tylko z najpotrzebniejszych powiązań, a całą resztę zostawić „wyciszoną”.

W praktyce jest to jak uporządkowanie plątaniny kabli za szafą – nagle widać, gdzie który przewód prowadzi i za co odpowiada.

Czym takie podejście różni się od dotychczasowych metod?

• Przy uczeniu modelu SI zamiast „zalewać” go połączeniami, buduje się rozwiązanie, w którym wybrane ścieżki są jasno określone i mają znaczenie funkcjonalne.
• Każde połączenie wewnątrz sieci można dość łatwo przebadać i zobaczyć, dlaczego zostało uruchomione dla danej sytuacji.
• Zamiast liczyć wyłącznie na abstrakcyjną optymalizację, można realnie śledzić lokalne mechanizmy podejmowania decyzji.

Mówiąc trochę po polsku: przestajesz mieć wrażenie, że AI rozwiązuje sudoku po omacku, a zaczynasz widzieć, jak dochodzi do kolejnych decyzji, korzystając ze sprawdzonych, widocznych reguł.

Sparsowanie – czyli jak wydobyć logikę z AI

Cały mechanizm „sparsowania” można zilustrować na prostym przykładzie. Dawniej, kiedy projektowałem model analizujący tekst, większość funkcji była „rozmyta” na tysiące połączeń. Nowa metoda wymusza, żeby model do każdej decyzji użył wyłącznie określonych komponentów – tak, by każde połączenie pełniło możliwie precyzyjną rolę.

Co daje takie podejście w praktyce?

• Szybko można wskazać, który „obwód” odpowiada np. za interpretowanie gramatyki, rozpoznawanie imion czy identyfikowanie lokalnych związków frazeologicznych.
• W razie wątpliwości można krok po kroku prześledzić, jak dana odpowiedź powstała – i czy aby nie wkradł się tam schemat „oszukujący”.
• Możliwość rozwoju AI transparentnej – gdzie użytkownik, inżynier czy badacz może samodzielnie „zajrzeć pod maskę” modelowi.

Dla mnie to duży postęp, bo przy projektach związanych np. z automatyzacją sprzedaży, każda możliwość prześledzenia danej decyzji AI ułatwia nie tylko wyjaśnienie działania, ale też wprowadzanie poprawek i przewidywanie potencjalnych błędów.

Praktyczne skutki wdrożenia „obwodów rzadkich”

Muszę przyznać, że jeszcze kilka lat temu perspektywa, w której każdy element modelu SI daje się czytać jak książkę kucharską, wydawała mi się dość odległa. Teraz jednak – przynajmniej w kontekście małych modeli – zaczyna to przyjmować realne kształty.

Główne efekty, które zauważam dzięki nowemu podejściu:

• Znacznie łatwiejsza analiza i poprawa działania konkretnych fragmentów modelu.
• Możliwość szybszej reakcji na przypadkowe wzorce kojarzone przez AI – np. tendencyjność, zbędne uproszczenia czy wręcz „triki” omijające sens zadania.
• Wzrost poziomu bezpieczeństwa wdrożenia SI – zwłaszcza w sytuacjach, gdzie regulacje prawne wymagają uzasadnienia decyzji.
• Polepszenie komunikacji z użytkownikiem końcowym – łatwiej „wytłumaczyć”, dlaczego SI coś zrobiła.

Oczywiście, wdrożenie tego typu rozwiązań to nie bajka dla każdego. Wiele zależy od specyfiki projektu i oczekiwań – szczególnie, gdy rozmiar czy poziom złożoności zadania przekracza możliwości małych modeli.

Bezpieczeństwo i przewidywalność – na pierwszym planie

Rozwijając automatyzacje biznesowe czy systemy rekomendacyjne, już nieraz stanąłem przed wyborem: lepsza wydajność czy większa przejrzystość? Większość popularnych dziś modeli językowych to niejako kompromis – są szybkie, skuteczne, ale gdy coś pójdzie nie tak, nie zawsze wiadomo, gdzie szukać przyczyny.

Nowa metodologia, oparta na „czytelnych obwodach”, wyraźnie przesuwa akcent w stronę bezpieczeństwa i przewidywalności. Model, którego mechanizmy są dostępne dla inspekcji, łatwiej poddać audytowi, certyfikacji, a nawet po prostu – wyjaśnieniu klientowi. Dla branż regulowanych czy wysokiego ryzyka (finanse, medycyna) to wręcz zbawienne rozwiązanie.

Realne korzyści w codziennym użytkowaniu

• Możliwość szybszego rozpoznania, czy AI zaczyna wykorzystywać tzw. „krótkie ścieżki” lub powielać niepożądane wzorce.
• Ułatwienie audytów zgodności – każda hipoteza decyzyjna może zostać przeanalizowana i zaprezentowana regulatorowi.
• Znacznie lepsze warunki do edukacji użytkowników – nawet osoby nietechniczne szybciej zrozumieją, co robi model.

Nierzadko sytuacja „czarnej skrzynki” wywołuje więcej obaw niż sam efekt działania AI. Uświadomiłem to sobie podczas wdrożenia w sektorze finansów – klient powtarzał: „Chcemy AI, ale musimy wiedzieć, gdzie są jej granice”. W takiej sytuacji nowa metoda okazuje się strzałem w dziesiątkę.

W stronę sztucznej inteligencji AGI

Rozwijając temat, trudno nie wspomnieć, że opisane podejście ma znaczenie nie tylko dla bieżących wdrożeń, ale również dla planów tworzenia AI o uniwersalnych kompetencjach (tak zwane AGI). Rzecz jasna, większe modele nadal będą bardziej złożone, ale każdy krok na drodze do uchwycenia choćby ułamka wewnętrznej logiki może w przyszłości zaowocować przełomami.

Często miewam wrażenie, że cała branża AI zbliża się do momentu, gdy samo skuteczne działanie przestanie wystarczać. Użytkownicy chcą wiedzieć, *dlaczego* model udzielił danej odpowiedzi. Chcą czuć się bezpieczniej, korzystając z narzędzi, które na co dzień mają wpływ na decyzje biznesowe, zdrowie czy edukację.

Nowe standardy projektowania systemów SI

Wprowadzenie czytelnych mechanizmów nie wyeliminuje wszystkich zagrożeń ani nie uczyni AI „przewidywalną jak szwajcarski zegarek”. Z pewnością jednak wyznacza nowy kierunek, w którym przejrzystość i przewidywalność stają się bardziej pożądane niż ślepe dążenie do rekordu w liczbie parametrów.

Dla nas – wdrożeniowców i praktyków automatyzacji – to szansa na budowanie zaufania do SI, szczególnie tam, gdzie jej decyzje mają realny wpływ na losy ludzi.

Ograniczenia i wyzwania – nie ma róży bez kolców

Oczywiście, nie wyobrażam sobie, że nowa metoda jest „lekiem na całe zło”. Sparsowanie obwodów wymaga wysokiej precyzji projektowania – można łatwo przeholować i „odchudzić” model zbyt mocno, przez co traci on pewną elastyczność i kreatywność. Uczciwie mówiąc, takie rozwiązania mogą sprawdzić się lepiej w zadaniach niewielkich lub umiarkowanie złożonych, natomiast przy gigantycznych problemach klasy NLP (przetwarzanie języka naturalnego) mogą zwyczajnie nie dać rady.

Szczególne wyzwania, z którymi się spotykam:

• Ryzyko utraty skuteczności na rzecz przejrzystości – model staje się przewidywalny, ale mniej „inteligentny” w nietypowych sytuacjach.
• Ograniczone możliwości w przypadku zadań wymagających bardzo szerokiego „spojrzenia” na dane wejściowe.
• Konieczność częstych poprawek i aktualizacji, ponieważ uproszczony model szybciej się „starzeje”.

Nie zamierzam jednak demonizować tych przeszkód – są one naturalnym etapem każdej technologii. Najważniejsze, by nie stracić z oczu dużego obrazu: przejrzystość ma szansę stać się ważnym atutem AI w biznesie, edukacji czy sektorze publicznym.

Przyszłość automatyzacji i wsparcia sprzedaży na bazie „czytelnych” modeli AI

W naszej codziennej pracy w Marketing-Ekspercki coraz częściej stykam się z przedsiębiorcami, którzy chcą mieć nie tylko sprawną automatyzację, ale też widoczność każdego etapu procesu. Zastosowanie nowych podejść do trenowania modeli AI, bazujących na obwodach rzadkich, zdecydowanie ułatwia spełnienie tych oczekiwań.

Najważniejsze przewagi w praktyce biznesowej:

• Lepiej ustawiona kontrola jakości – każda decyzja SI może być przeanalizowana i zweryfikowana przez eksperta.
• Łatwiejsze wdrażanie AI do obszarów wymagających audytowalności (np. bankowość, prawo, obsługa klienta premium).
• Większe poczucie kontroli dla zespołu, który korzysta z wyników pracy SI – nawet jeśli nie jest wybitnie techniczny.
• Możliwość szybszego odpowiadania na zmiany regulacyjne – transparentne AI łatwiej dostosować do nowych wymogów prawnych.

Sam już kilkakrotnie przekonałem się, że projekty wdrożeniowe oparte na „czytelnych” modelach AI są odbierane przez klientów znacznie lepiej niż tradycyjne, nieprzejrzyste rozwiązania. Po prostu, kiedy człowiek wie, skąd się coś bierze, szybciej nabiera do tego zaufania.

Kontekst rynkowy – jak wygląda świat AI w tym świetle?

Obserwując światowe trendy, wyraźnie widzę, że wyścig do największych modeli nieco wyhamował. Teraz równie istotne staje się pytanie: „Czy potrafimy wyjaśnić, co się dzieje w środku?”. Pomysł, by trenować mniejsze, bardziej zrozumiałe modele, pięknie wpisuje się w nową falę „odczarowywania” AI i przekładania jej zdobyczy na język zrozumiały dla biznesu.

Nie ukrywam, że niejednokrotnie wspominałem przy klientach, iż lepiej czasem mieć mniejszą SI, ale czytelną i przewidywalną, niż olbrzyma bez twarzy. Te słowa dziś nabierają szczególnego znaczenia.

Nowe horyzonty: Edukacja, regulacje i etyka

Rozwijając temat przez pryzmat edukacyjny lub etyczny, warto zauważyć, że zrozumiałe modele SI otwierają ogromne możliwości dla szkoleń, certyfikacji czy rozwijania dobrych praktyk branżowych. Każdy pracownik, który „widzi” mechanizm działania AI, szybciej się z nią oswaja i lepiej wykorzystuje jej potencjał.

Regulacje prawne natomiast wręcz domagają się przejrzystości. Coraz więcej sektorów wymaga, by decyzje podejmowane przez SI były nie tylko efektywne, ale także wyjaśnialne i odporne na zarzuty o nieprzewidywalność. To, co kilka lat temu wydawało się nierealne, teraz powoli staje się wymogiem rynkowym.

Moja obserwacja?

Zmiany idą w dobrym kierunku. Kiedyś na IT spoczywało brzemię wyjaśniania „magii” działania narzędzi. Teraz coraz częściej to już standard, że SI sama potrafi ujawniać, jak myśli. Dla polskich klientów – przywiązanych do szczegółów i analitycznego podejścia – to ogromna zaleta. Jak mówi stare przysłowie: „lepiej dmuchać na zimne”, a z czytelną AI to po prostu łatwiejsze.

Inspiracje i potencjał do dalszego rozwoju

W codziennej pracy coraz częściej poszukuję sposobów na połączenie „czarnej skrzynki” z naukowym podejściem do interpretacji modeli. Nowa metoda trenowania, oparta na sparsowaniu, inspiruje do budowania rozwiązań, w których SI może nie tylko pracować dla nas, ale też uczyć nas, jak myśli.

Nie wierzę, żeby przełom nastąpił z dnia na dzień, ale obserwując wdrożenia, mam wrażenie, że każdy nowy „czytelny” model to kolejny krok do AI, która stanie się partnerem, a nie tylko narzędziem. Przydałoby się trochę humoru: czasem, analizując SI z nową architekturą, mam wrażenie, że w końcu „można się ze sztuczną inteligencją dogadać jak z człowiekiem”.

Podsumowanie: AI staje się bardziej ludzka (w pozytywnym sensie)

Dla mnie nowa metoda trenowania małych modeli SI nie jest tylko „kolejnym trendem” w branży. To wyraźny sygnał, że świat SI zbliża się do momentu, w którym przejrzystość, przewidywalność i możliwość nadzoru stanowią realną wartość. Przestajemy się bać „magii”, a zaczynamy rozumieć, na czym polega konstrukcja i działanie narzędzi, które towarzyszą nam w codziennych projektach, automatyzacjach czy wsparciu sprzedaży.

Kluczowe wnioski:

• Przejrzystość modeli SI staje się nie tylko modą, ale praktyczną odpowiedzią na realne potrzeby biznesu i użytkowników.
• Metody oparte na „obwodach rzadkich” pozwalają lepiej zarządzać ryzykiem i poprawiać jakość wdrożeń.
• Nowe podejście sprzyja współpracy na linii AI – człowiek, inspirując do większej otwartości i zaufania.
• Mimo pewnych ograniczeń funkcjonalnych, trend upraszczania i czytelnienia SI ma przed sobą obiecującą przyszłość.

Patrząc na te zmiany z perspektywy praktyka marketingu i wdrożeń SI, nie mam wątpliwości, że następne lata przyniosą jeszcze więcej innowacji skupionych wokół przejrzystości i „uczłowieczania” AI. Zadowolenie klientów i bezpieczeństwo użytkowników – to są cele, które teraz możemy osiągać szybciej i pewniej.

—

Źródła i inspiracje:

• Materiały i komunikaty publikowane na oficjalnym blogu OpenAI (link).
• Analizy i komentarze specjalistów branżowych.
• Własne doświadczenia z projektów Marketing-Ekspercki oraz wdrożeń automatyzacji biznesowych.

Źródło: https://x.com/OpenAI/status/1989036214549414223