Sichere und nachvollziehbare Steuerung autonomer Agenten durch Blockchain und Großsprachmodelle

Centrala begrepp

Eine Architektur zur Gewährleistung von Rechenschaftspflicht und Erklärbarkeit autonomer Agenten durch den Einsatz von Blockchain-Technologie und Großsprachmodellen.

Sammanfattning

Die Studie präsentiert eine Architektur zur Verbesserung der Rechenschaftspflicht und Erklärbarkeit autonomer Agenten in öffentlichen Räumen.
Die Kernelemente sind:

Ein "Black Box"-ähnliches Element zur Gewährleistung der Rechenschaftspflicht, das Anti-Manipulations-Eigenschaften durch Blockchain-Technologie bietet.

Eine Komponente zur Generierung natürlichsprachlicher Erklärungen unter Verwendung von Großsprachmodellen (LLMs) basierend auf den in der "Black Box" gespeicherten Daten.

Zusätzlich gibt es eine Komponente zur Aufbereitung der rohen Sensordaten, um die Effektivität des Erklärungsmoduls zu erhöhen.
Die Leistungsfähigkeit der Lösung wird in drei verschiedenen Navigationsszenarien evaluiert, wobei Metriken zur Rechenschaftspflicht und Erklärbarkeit untersucht werden. Die Ergebnisse zeigen die Wirksamkeit des Ansatzes, kohärente, genaue und verständliche Erklärungen auch bei Herausforderungen in Echtzeit-Szenarien zu liefern.

Statistik

"Die Verwendung von Blockchain-Technologie stellt sicher, dass Daten nicht manipuliert werden können."
"Die Verwendung von Großsprachmodellen ermöglicht die Generierung natürlichsprachlicher Erklärungen für die Aktionen des autonomen Agenten."
"Die Aufbereitung der rohen Sensordaten verbessert die Effektivität des Erklärungsmoduls."

Citat

"Die Fähigkeit, die Gründe für das Verhalten eines Roboters zu erklären, ist entscheidend, um das Vertrauen zu erhöhen und Sicherheitsbedenken zu adressieren."
"Die Erklärungen müssen für Nicht-Experten verständlich sein, um die Kommunikation zwischen Mensch und Maschine zu verbessern."
"Der Einsatz von Blockchain-Technologie gewährleistet die Integrität und Nachvollziehbarkeit der aufgezeichneten Ereignisse."

Viktiga insikter från

Enhancing Trust in Autonomous Agents

by Laur... på arxiv.org 03-15-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.09567.pdf

Djupare frågor

Wie könnte die vorgestellte Architektur auf andere Anwendungsfelder autonomer Systeme, wie z.B. selbstfahrende Autos, erweitert werden?

Die vorgestellte Architektur, die auf Blockchain-Technologie und Großsprachmodellen basiert, könnte auf andere Anwendungsfelder autonomer Systeme wie selbstfahrende Autos erweitert werden, indem sie ähnliche Konzepte und Technologien anwendet. Zum Beispiel könnten selbstfahrende Autos ähnliche Accountability- und Explainability-Architekturen nutzen, um Vertrauen und Transparenz in ihre Entscheidungsprozesse zu schaffen. Die Verwendung von Blockchain zur Aufzeichnung von Fahrzeugdaten und zur Sicherstellung ihrer Integrität könnte dazu beitragen, Unfälle zu vermeiden und die Sicherheit zu verbessern. Großsprachmodelle könnten verwendet werden, um natürlichsprachliche Erklärungen für die Handlungen des autonomen Fahrzeugs zu generieren und sie für Benutzer verständlicher zu machen. Darüber hinaus könnten Reinforcement Learning-Techniken eingesetzt werden, um die Entscheidungsfindung des autonomen Fahrzeugs zu verbessern und die Erklärbarkeit seiner Handlungen zu erhöhen.

Welche Herausforderungen ergeben sich bei der Verwendung von Großsprachmodellen in Bezug auf Verzerrungen und Halluzinationen in den generierten Erklärungen?

Bei der Verwendung von Großsprachmodellen können verschiedene Herausforderungen in Bezug auf Verzerrungen und Halluzinationen in den generierten Erklärungen auftreten. Großsprachmodelle neigen dazu, aufgrund ihrer Komplexität und des internen Wissens, das sie während des Trainings erworben haben, Halluzinationen zu erzeugen. Dies bedeutet, dass sie manchmal falsche oder irreführende Informationen liefern können, die nicht auf den tatsächlichen Daten basieren. Verzerrungen können auftreten, wenn das Modell voreingenommen ist oder bestimmte Muster bevorzugt, was zu inkorrekten oder einseitigen Erklärungen führen kann. Die Herausforderung besteht darin, diese Verzerrungen und Halluzinationen zu erkennen und zu korrigieren, um genaue und verlässliche Erklärungen zu gewährleisten.

Inwiefern könnte der Einsatz von Reinforcement Learning-Techniken die Erklärungsfähigkeiten der Großsprachmodelle in diesem Kontext weiter verbessern?

Der Einsatz von Reinforcement Learning-Techniken könnte die Erklärungsfähigkeiten der Großsprachmodelle in diesem Kontext weiter verbessern, indem sie die Entscheidungsfindung des Modells optimieren und seine Fähigkeit zur Generierung von Erklärungen stärken. Durch die Anwendung von Reinforcement Learning kann das Modell lernen, welche Art von Erklärungen am effektivsten sind und wie es seine Antworten basierend auf den Eingaben optimieren kann. Darüber hinaus kann Reinforcement Learning dazu beitragen, die Kohärenz, Genauigkeit und Verständlichkeit der generierten Erklärungen zu verbessern, indem es das Modell trainiert, relevante Informationen zu extrahieren und sie in natürlicher Sprache zu präsentieren. Durch die Kombination von Reinforcement Learning mit Großsprachmodellen können die Erklärungsfähigkeiten des Modells gestärkt und seine Leistung in der Generierung von Erklärungen für komplexe Szenarien optimiert werden.