گسترش مدل‌های هوش مصنوعی و نیاز به معیارهای ارزیابی
چشم‌انداز هوش مصنوعی شاهد افزایش بی‌سابقه‌ای در توسعه و انتشار مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) جدید و قدرتمندتر است. هر مدل جدید وعده قابلیت‌های پیشرفته‌ای را می‌دهد، از تولید متن‌های شبیه به انسان گرفته تا توانایی‌های پیچیده حل مسئله و تصمیم‌گیری. این پیشرفت سریع بر نیاز حیاتی به معیارهای ارزیابی گسترده و قابل اعتماد برای اطمینان از ایمنی هوش مصنوعی تاکید می‌کند. این معیارها به عنوان ابزارهای ضروری برای محققان، توسعه‌دهندگان و کاربران عمل می‌کنند و آنها را قادر می‌سازند تا ویژگی‌های عملکردی این مدل‌ها را از نظر دقت، قابلیت اطمینان و انصاف به طور کامل درک کنند. چنین درکی برای استقرار مسئولانه فناوری‌های هوش مصنوعی بسیار مهم است.
مطالعه ارزیابی وضعیت موسسه وکتور
تیم مهندسی هوش مصنوعی وکتور در مطالعه جامع ‘ارزیابی وضعیت’، وظیفه ارزیابی 11 مدل زبانی بزرگ (LLM) پیشرو از نقاط مختلف جهان را بر عهده گرفت. این انتخاب شامل مدل‌های در دسترس عموم (‘باز’) مانند DeepSeek-R1 و Command R+ کوهر و مدل‌های تجاری (‘بسته’) از جمله GPT-4o اوپن‌ای‌آی و جمینی 1.5 از گوگل بود. هر عامل هوش مصنوعی تحت یک فرآیند آزمایش دقیق شامل 16 معیار ارزیابی عملکرد مجزا قرار گرفت و این یکی از جامع‌ترین و مستقل‌ترین ارزیابی‌های انجام شده تا به امروز بود.
معیارهای ارزیابی کلیدی
16 معیار ارزیابی عملکرد مورد استفاده در این مطالعه با دقت انتخاب شده‌اند تا طیف گسترده‌ای از قابلیت‌های حیاتی برای استقرار موثر و مسئولانه مدل‌های هوش مصنوعی را ارزیابی کنند. این معیارها شامل موارد زیر بود:
- دانش عمومی: آزمون‌هایی که برای ارزیابی توانایی مدل در دسترسی و استفاده از اطلاعات واقعی در حوزه‌های مختلف طراحی شده‌اند.
- مهارت برنامه‌نویسی: ارزیابی‌هایی که توانایی مدل را در درک، تولید و اشکال‌زدایی کد در زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف اندازه‌گیری می‌کنند.
- استحکام امنیت سایبری: ارزیابی‌هایی که بر شناسایی آسیب‌پذیری‌ها و ارزیابی مقاومت مدل در برابر تهدیدهای سایبری بالقوه متمرکز هستند.
- استدلال و حل مسئله: معیارهایی که توانایی مدل را در تجزیه و تحلیل سناریوهای پیچیده، استنتاج منطقی و توسعه راه حل‌های موثر آزمایش می‌کنند.
- درک زبان طبیعی: ارزیابی‌هایی که توانایی مدل را در درک و تفسیر زبان انسان، از جمله عبارات ظریف و نشانه‌های متنی اندازه‌گیری می‌کنند.
- جانبداری و انصاف: ارزیابی‌هایی که برای شناسایی و کاهش سوگیری‌های احتمالی در خروجی‌های مدل طراحی شده‌اند و نتایج منصفانه و عادلانه را برای جمعیت‌های مختلف تضمین می‌کنند.
موسسه وکتور با قرار دادن هر مدل در این مجموعه جامع از معیارها، هدف داشت تا درک جامع و دقیقی از قابلیت‌ها و محدودیت‌های آنها ارائه دهد.
اهمیت ارزیابی مستقل و عینی
دیوال پاندیا، معاون مهندسی هوش مصنوعی وکتور، بر نقش حیاتی ارزیابی مستقل و عینی در درک قابلیت‌های واقعی مدل‌های هوش مصنوعی تاکید می‌کند. او اظهار می‌دارد که چنین ارزیابی‌هایی ‘برای درک چگونگی عملکرد مدل‌ها از نظر دقت، قابلیت اطمینان و انصاف حیاتی هستند.’ در دسترس بودن معیارهای ارزیابی قوی و ارزیابی‌های قابل دسترس، محققان، سازمان‌ها و سیاست‌گذاران را قادر می‌سازد تا درک عمیق‌تری از نقاط قوت، ضعف و تاثیرات واقعی این مدل‌ها و سیستم‌های هوش مصنوعی به سرعت در حال تحول به دست آورند. در نهایت، این امر اعتماد بیشتری به فناوری‌های هوش مصنوعی را تقویت می‌کند و توسعه و استقرار مسئولانه آنها را ترویج می‌دهد.
منبع باز کردن نتایج برای شفافیت و نوآوری
موسسه وکتور در اقدامی پیشگامانه، نتایج مطالعه خود، معیارهای مورد استفاده و کد زیربنایی را به طور آزاد از طریق یک تابلوی امتیازات تعاملی در دسترس قرار داده است. هدف این ابتکار ترویج شفافیت و تقویت پیشرفت‌ها در نوآوری هوش مصنوعی است. موسسه وکتور با منبع باز کردن این اطلاعات ارزشمند، محققان، توسعه‌دهندگان، تنظیم‌کننده‌ها و کاربران نهایی را قادر می‌سازد تا به طور مستقل نتایج را تأیید کنند، عملکرد مدل را مقایسه کنند و معیارهای ارزیابی و ارزیابی‌های خود را توسعه دهند. انتظار می‌رود این رویکرد مشارکتی باعث بهبود مدل‌های هوش مصنوعی و افزایش پاسخگویی در این زمینه شود.
جان ویلز، مدیر مهندسی زیرساخت هوش مصنوعی و تحقیقات وکتور، که پیشگام این پروژه بود، مزایای این رویکرد منبع باز را برجسته می‌کند. او خاطرنشان می‌کند که این رویکرد به ذینفعان اجازه می‌دهد تا ‘به طور مستقل نتایج را تأیید کنند، عملکرد مدل را مقایسه کنند و معیارهای ارزیابی و ارزیابی‌های خود را ایجاد کنند تا بهبود و پاسخگویی را ایجاد کنند.’
تابلوی امتیازات تعاملی
تابلوی امتیازات تعاملی یک پلتفرم کاربرپسند برای کاوش در نتایج مطالعه ارائه می‌دهد. کاربران می‌توانند:
- مقایسه عملکرد مدل: مقایسه‌های کنار هم از عملکرد مدل‌های مختلف هوش مصنوعی در معیارهای مختلف ارزیابی را مشاهده کنید.
- تجزیه و تحلیل نتایج معیار: برای درک دقیق‌تر قابلیت‌های مدل، به نتایج معیارهای ارزیابی فردی وارد شوید.
- دانلود داده‌ها و کد: برای انجام تجزیه و تحلیل‌ها و آزمایش‌های خود، به داده‌ها و کد زیربنایی مورد استفاده در مطالعه دسترسی پیدا کنید.
- ارائه معیارهای ارزیابی جدید: معیارهای ارزیابی خود را برای گنجاندن در ارزیابی‌های آینده ارسال کنید.
موسسه وکتور با ارائه این منابع، یک اکوسیستم مشارکتی را تقویت می‌کند که پیشرفت فناوری‌های هوش مصنوعی را تسریع می‌کند و نوآوری مسئولانه را ترویج می‌دهد.
ساختن بر رهبری وکتور در ایمنی هوش مصنوعی
این پروژه یک گسترش طبیعی از رهبری تثبیت شده وکتور در توسعه معیارهای ارزیابی است که به طور گسترده در سراسر جامعه جهانی ایمنی هوش مصنوعی مورد استفاده قرار می‌گیرد. این معیارها شامل MMLU-Pro، MMMU و OS-World است که توسط اعضای هیئت علمی موسسه وکتور و روسای هوش مصنوعی CIFAR کانادا، ون‌هو چن و ویکتور ژونگ توسعه یافته‌اند. این مطالعه همچنین بر اساس کار اخیر تیم مهندسی هوش مصنوعی وکتور برای توسعه Inspect Evals، یک پلتفرم آزمایش ایمنی هوش مصنوعی منبع باز که با همکاری موسسه امنیت هوش مصنوعی بریتانیا ایجاد شده است، بنا شده است. هدف این پلتفرم استانداردسازی ارزیابی‌های ایمنی جهانی و تسهیل همکاری بین محققان و توسعه‌دهندگان است.
MMLU-Pro، MMMU و OS-World
این معیارها به ابزارهای ضروری برای ارزیابی قابلیت‌ها و محدودیت‌های مدل‌های هوش مصنوعی در حوزه‌های مختلف تبدیل شده‌اند:
- MMLU-Pro: یک معیار ارزیابی که برای ارزیابی توانایی مدل‌های هوش مصنوعی در پاسخ دادن به سوالات در طیف گسترده‌ای از موضوعات، از جمله علوم انسانی، علوم اجتماعی و زمینه‌های STEM طراحی شده است.
- MMMU: یک معیار ارزیابی که بر ارزیابی توانایی مدل‌های هوش مصنوعی در درک و استدلال در مورد داده‌های چندوجهی، مانند تصاویر و متن متمرکز است.
- OS-World: یک معیار ارزیابی که توانایی مدل‌های هوش مصنوعی را در عملکرد در محیط‌های پیچیده و باز آزمایش می‌کند و از آنها می‌خواهد که یاد بگیرند و با موقعیت‌های جدید سازگار شوند.
موسسه وکتور با مشارکت این معیارها در جامعه ایمنی هوش مصنوعی، نقش مهمی در پیشبرد درک و توسعه مسئولانه فناوری‌های هوش مصنوعی ایفا کرده است.
Inspect Evals: یک پلتفرم مشارکتی برای آزمایش ایمنی هوش مصنوعی
Inspect Evals یک پلتفرم منبع باز است که برای استانداردسازی ارزیابی‌های ایمنی هوش مصنوعی و تسهیل همکاری بین محققان و توسعه‌دهندگان طراحی شده است. این پلتفرم چارچوبی را برای ایجاد، اجرا و به اشتراک گذاری آزمایش‌های ایمنی هوش مصنوعی فراهم می‌کند و محققان را قادر می‌سازد تا:
- توسعه ارزیابی‌های استاندارد شده: ارزیابی‌های دقیق و استاندارد شده ایجاد کنید که می‌توان از آنها برای مقایسه ایمنی مدل‌های مختلف هوش مصنوعی استفاده کرد.
- به اشتراک گذاری ارزیابی‌ها و نتایج: ارزیابی‌ها و نتایج خود را با جامعه گسترده‌تر هوش مصنوعی به اشتراک بگذارید و همکاری و شفافیت را تقویت کنید.
- شناسایی و کاهش خطرات: خطرات احتمالی مرتبط با فناوری‌های هوش مصنوعی را شناسایی و کاهش دهید و توسعه و استقرار مسئولانه را ترویج کنید.
Inspect Evals با ترویج همکاری و استانداردسازی، هدف دارد تا توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی ایمن‌تر و قابل اطمینان‌تر را تسریع کند.
نقش وکتور در فعال کردن پذیرش ایمن و مسئولانه هوش مصنوعی
همانطور که سازمان‌ها به طور فزاینده‌ای به دنبال باز کردن مزایای تحول‌آفرین هوش مصنوعی هستند، وکتور در موقعیت منحصر به فردی قرار دارد تا تخصص مستقل و مورد اعتماد خود را ارائه دهد که آنها را قادر می‌سازد تا این کار را به طور ایمن و مسئولانه انجام دهند. پاندیا برنامه‌های موسسه را برجسته می‌کند که در آن شرکای صنعتی آن با محققان متخصص در خط مقدم ایمنی و کاربرد هوش مصنوعی همکاری می‌کنند. این برنامه‌ها یک محیط جعبه ایمن ارزشمند را فراهم می‌کنند که در آن شرکا می‌توانند مدل‌ها و تکنیک‌ها را آزمایش و آزمایش کنند تا چالش‌های تجاری خاص مرتبط با هوش مصنوعی خود را برطرف کنند.
برنامه‌های مشارکت صنعتی
برنامه‌های مشارکت صنعتی وکتور طیف وسیعی از مزایا را ارائه می‌دهند، از جمله:
- دسترسی به محققان متخصص: همکاری با محققان برجسته هوش مصنوعی که می‌توانند راهنمایی و پشتیبانی در زمینه ایمنی و کاربرد هوش مصنوعی ارائه دهند.
- محیط جعبه ایمن: دسترسی به یک محیط امن و کنترل شده برای آزمایش مدل‌ها و تکنیک‌های هوش مصنوعی.
- راه حل‌های سفارشی: توسعه راه حل‌های هوش مصنوعی سفارشی که متناسب با نیازها و چالش‌های خاص هر شریک است.
- انتقال دانش: فرصت‌هایی برای انتقال دانش و ایجاد ظرفیت، و شرکا را قادر می‌سازد تا تخصص هوش مصنوعی خود را توسعه دهند.
وکتور با ارائه این منابع، به سازمان‌ها کمک می‌کند تا از قدرت هوش مصنوعی استفاده کنند و در عین حال خطرات احتمالی را کاهش داده و استقرار مسئولانه را تضمین کنند.
رسیدگی به چالش‌های تجاری خاص
شرکای صنعتی وکتور از طیف متنوعی از بخش‌ها، از جمله خدمات مالی، نوآوری فناوری و مراقبت‌های بهداشتی هستند. این شرکا از تخصص وکتور برای مقابله با انواع چالش‌های تجاری مرتبط با هوش مصنوعی، مانند:
- تشخیص تقلب: توسعه مدل‌های هوش مصنوعی برای شناسایی و جلوگیری از فعالیت‌های متقلبانه در تراکنش‌های مالی.
- داروهای شخصی: استفاده از هوش مصنوعی برای شخصی‌سازی برنامه‌های درمانی و بهبود نتایج بیماران در مراقبت‌های بهداشتی.
- بهینه‌سازی زنجیره تامین: بهینه‌سازی عملیات زنجیره تامین با استفاده از پیش‌بینی و مدیریت لجستیک مبتنی بر هوش مصنوعی.
- تشخیص تهدیدهای امنیت سایبری: توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی برای تشخیص و پاسخگویی به تهدیدهای امنیت سایبری در زمان واقعی.
وکتور با همکاری نزدیک با شرکای صنعتی خود، به پیشبرد نوآوری و باز کردن پتانسیل تحول‌آفرین هوش مصنوعی در صنایع مختلف کمک می‌کند.