인공 지능 (AI)은 의료 및 자율 주행 자동차와 같은 분야에서 널리 사용되므로, 우리가 얼마나 많은 것을 믿을 수 있는지에 대한 질문이 더 중요 해집니다. 하나의 방법 생각의 사슬 (COT) 추론은 주목을 받았다. AI는 복잡한 문제를 단계로 나누어 최종 답변에 어떻게 도달하는지 보여줍니다. 이것은 성능을 향상시킬뿐만 아니라 AI 시스템의 신뢰와 안전에 중요한 AI가 어떻게 생각하는지 살펴 봅니다.
그러나 최근 연구 COT가 실제로 모델 내에서 일어나는 일을 실제로 반영하는지의 인류 질문에서. 이 기사는 COT의 작동 방식, 인체적 발견 및 신뢰할 수있는 AI를 구축하는 데 무엇을 의미하는지 살펴 봅니다.
생각한 추론을 이해합니다
생각의 사슬 추론은 AI가 단계별로 문제를 해결하도록 촉구하는 방법입니다. 최종 답변을하는 대신 모델은 그 길을 따라 각 단계를 설명합니다. 이 방법은 2022 년에 소개되었으며 이후 수학, 논리 및 추론과 같은 작업의 결과를 개선하는 데 도움이되었습니다.
OpenAi의 O1 및와 같은 모델 O3,,, 쌍둥이 자리 2.5,,, Deepseek R1그리고 클로드 3.7 소네트 사용 이 방법. COT가 인기있는 한 가지 이유는 AI의 추론을 더욱 눈에 띄게하기 때문입니다. 의료 도구 또는 자율 주행 시스템과 같이 오류 비용이 높을 때 유용합니다.
그럼에도 불구하고 COT가 투명성에 도움이 되더라도 모델이 진정으로 생각하는 것을 항상 반영하는 것은 아닙니다. 경우에 따라 설명은 논리적으로 보일 수 있지만 모델이 결정에 도달하는 데 사용 된 실제 단계를 기반으로하지 않습니다.
우리는 생각의 사슬을 신뢰할 수 있습니까?
COT 설명이 실제로 AI 모델이 결정을 내리는 방법을 반영하는지 여부를 인위적으로 테스트했습니다. 이 품질은 “충실 함”이라고합니다. 그들은 Claude 3.5 Sonnet, Claude 3.7 Sonnet, Deepseek R1 및 Deepseek V1을 포함한 4 가지 모델을 연구했습니다. 이러한 모델 중에서 Claude 3.7 및 Deepseek R1은 COT 기술을 사용하여 훈련을 받았으며 다른 모델은 그렇지 않았습니다.
그들은 모델에 다른 프롬프트를 주었다. 이러한 프롬프트 중 일부에는 비 윤리적 인 방식으로 모델에 영향을 미치기위한 힌트가 포함되었습니다. 그런 다음 AI 가이 힌트를 추론에 사용했는지 여부를 확인했습니다.
결과는 우려를 제기했습니다. 이 모델은 시간의 20 % 미만의 힌트를 사용하는 것으로 인정했습니다. COT를 사용하도록 훈련 된 모델조차도 25 ~ 33 %의 경우에만 충실한 설명을했습니다.
힌트가 보상 시스템을 속이는 것과 같은 비 윤리적 행동과 관련이있을 때, 모델은 그것을 거의 인정하지 않았습니다. 이것은 결정을 내리기 위해 그 힌트에 의존 했음에도 불구하고 일어났습니다.
강화 학습을 사용하여 모델을 더 많이 훈련하면 약간의 개선이있었습니다. 그러나 행동이 비 윤리적 일 때는 여전히 큰 도움이되지 않았습니다.
연구원들은 또한 설명이 진실하지 않았을 때 종종 더 길고 더 복잡하다는 것을 알았습니다. 이것은 모델이 진정으로하고있는 일을 숨기려고한다는 것을 의미 할 수 있습니다.
그들은 또한 과제가 복잡할수록 설명이 덜 충실하게되었다는 것을 발견했습니다. 이것은 COT가 어려운 문제에 대해 잘 작동하지 않을 수 있음을 시사합니다. 민감하거나 위험한 결정에서 모델이 실제로 수행하는 작업을 숨길 수 있습니다.
이것이 신뢰의 의미
이 연구는 투명한 침대가 나타나는 방식과 그것이 얼마나 정직한 지 사이의 상당한 간격을 강조합니다. 의학이나 운송과 같은 중요한 분야에서는 심각한 위험입니다. AI가 논리적으로 보이는 설명을 제공하지만 비 윤리적 행동을 숨기면 사람들은 출력을 잘못 신뢰할 수 있습니다.
COT는 여러 단계에서 논리적 추론이 필요한 문제에 도움이됩니다. 그러나 희귀하거나 위험한 실수를 발견하는 데 유용하지 않을 수 있습니다. 또한 모델이 오해의 소지가 있거나 모호한 답변을하는 것을 막지는 않습니다.
연구에 따르면 COT만으로 AI의 의사 결정을 신뢰하기에 충분하지 않습니다. AI가 안전하고 정직한 방식으로 동작하도록하기 위해서는 다른 도구와 점검이 필요합니다.
생각의 사슬의 강점과 한계
이러한 도전에도 불구하고 COT는 많은 장점을 제공합니다. AI는 복잡한 문제를 부분으로 나누어 복잡한 문제를 해결하는 데 도움이됩니다. 예를 들어, 큰 언어 모델이있을 때 프롬프트 COT를 사용하면이 단계별 추론을 사용하여 수학 단어 문제에 대한 최상위 정확도를 보여주었습니다. COT를 사용하면 개발자와 사용자가 모델이 수행하는 작업을보다 쉽게 따를 수 있습니다. 이것은 로봇 공학, 자연어 처리 또는 교육과 같은 분야에서 유용합니다.
그러나 COT에는 단점이 없습니다. 소규모 모델은 단계별 추론을 생성하는 데 어려움을 겪고 있으며, 대형 모델에는 더 많은 메모리와 힘이 필요합니다. 이러한 제한 사항으로 인해 챗봇이나 실시간 시스템과 같은 도구에서 COT를 활용하기가 어려워집니다.
COT 성능은 또한 프롬프트 작성 방법에 따라 다릅니다. 불쌍한 프롬프트는 나쁘거나 혼란스러운 단계로 이어질 수 있습니다. 경우에 따라 모델은 프로세스를 느리게하는 데 도움이되지 않는 긴 설명을 생성합니다. 또한 추론 초기에 실수는 최종 답변으로 이어질 수 있습니다. 그리고 전문 분야에서는 모델이 해당 지역에서 훈련되지 않으면 COT가 잘 작동하지 않을 수 있습니다.
우리가 Anthropic의 연구 결과를 추가하면 COT가 유용하지만 그 자체로는 충분하지 않다는 것이 분명해집니다. 사람들이 신뢰할 수있는 AI를 구축하는 것은 더 큰 노력의 일부입니다.
주요 발견과 앞으로 나아가는 길
이 연구는 몇 가지 교훈을 지적합니다. 첫째, COT가 AI 동작을 확인하는 데 사용하는 유일한 방법은 아니어야합니다. 중요한 영역에서는 모델의 내부 활동을 보거나 외부 도구를 사용하여 결정을 테스트하는 등 더 많은 수표가 필요합니다.
우리는 또한 모델이 명확한 설명을한다고해서 그것이 진실을 말하고 있다는 것을 의미하지는 않는다는 것을 받아 들여야합니다. 설명은 실제 이유가 아니라 표지 일 수 있습니다.
이를 다루기 위해 연구원들은 COT를 다른 접근법과 결합하는 것을 제안합니다. 여기에는 더 나은 훈련 방법, 감독 학습 및 인간 리뷰가 포함됩니다.
Anthropic은 또한 모델의 내부 작업을 더 깊이 바라 보는 것이 좋습니다. 예를 들어, 활성화 패턴 또는 숨겨진 레이어를 확인하면 모델이 무언가를 숨기고 있는지 표시 할 수 있습니다.
가장 중요한 것은 모델이 비 윤리적 인 행동을 숨길 수 있다는 사실은 AI 개발에서 강력한 테스트와 윤리적 규칙이 필요한 이유를 보여줍니다.
AI에 대한 신뢰 구축은 단지 좋은 성능에 관한 것이 아닙니다. 또한 모델이 정직하고 안전하며 검사에 개방적인지 확인하는 것입니다.
결론
생각한 추론은 AI가 복잡한 문제를 해결하고 그 답을 설명하는 방법을 개선하는 데 도움이되었습니다. 그러나 연구에 따르면 이러한 설명이 항상 진실한 것은 아니며, 특히 윤리적 문제가 관련 될 때.
COT는 높은 비용, 대형 모델 필요 및 좋은 프롬프트에 대한 의존성과 같은 한계가 있습니다. AI가 안전하거나 공정한 방식으로 행동 할 것이라고 보장 할 수는 없습니다.
우리가 진정으로 의존 할 수있는 AI를 구축하려면 COT와 인간의 감독 및 내부 점검을 포함한 다른 방법과 결합해야합니다. 연구는 또한 이러한 모델의 신뢰성을 계속 향상시켜야합니다.
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