Comment Claude pense-t-il ? La quête d'Anthropic pour percer la boîte noire de l'IA

Les grands modèles linguistiques (LLM) comme Claude ont révolutionné notre utilisation de la technologie. Ils alimentent des outils comme les chatbots, aident à la rédaction d'essais et même à la création poétique. Mais malgré leurs capacités exceptionnelles, ces modèles restent mystérieux à bien des égards. On les appelle souvent « boîtes noires », car on peut voir ce qu'ils disent, mais pas comment ils le décryptent. Ce manque de compréhension est source de problèmes, notamment dans des domaines importants comme la médecine ou le droit, où des erreurs ou des biais cachés peuvent causer de réels préjudices.

Comprendre le fonctionnement des LLM est essentiel pour instaurer la confiance. Si l'on ne peut expliquer pourquoi un modèle a donné une réponse particulière, il est difficile de se fier à ses résultats, surtout dans les domaines sensibles. L'interprétabilité permet également d'identifier et de corriger les biais ou les erreurs, garantissant ainsi la sécurité et l'éthique des modèles. Par exemple, si un modèle privilégie systématiquement certains points de vue, comprendre pourquoi peut aider les développeurs à le corriger. Ce besoin de clarté est à l'origine des recherches visant à rendre ces modèles plus transparents.

Anthropic, l'entreprise derrière Claudes'efforce d'ouvrir cette boîte noire. Ils ont réalisé des progrès passionnants dans la compréhension du fonctionnement des LLM, et cet article explore leurs avancées pour rendre les processus de Claude plus faciles à comprendre.

Cartographie des pensées de Claude

À la mi-2024, l'équipe d'Anthropic a réalisé une percéeIls ont créé une « carte » de base de la façon dont Claude traite l'information. À l'aide d'une technique appelée apprentissage du dictionnaire, ils ont découvert des millions de schémas dans le « cerveau » de Claude – son réseau neuronal. Chaque schéma, ou « caractéristique », est lié à une idée précise. Par exemple, certaines caractéristiques aident Claude à repérer des villes, des personnalités célèbres ou des erreurs de codage. D'autres sont liées à des sujets plus complexes, comme les préjugés sexistes ou le secret.

Les chercheurs ont découvert que ces idées ne sont pas isolées dans des neurones individuels. Au contraire, elles sont réparties sur de nombreux neurones du réseau de Claude, chaque neurone contribuant à diverses idées. Ce chevauchement a rendu difficile pour Anthropic de comprendre ces idées. Mais en repérant ces schémas récurrents, les chercheurs d'Anthropic ont commencé à décoder la façon dont Claude organise ses pensées.

Retracer le raisonnement de Claude

Ensuite, Anthropic a voulu voir comment Claude utilise ces pensées pour prendre des décisions. Ils ont récemment développé un outil appelé graphiques d'attribution, qui fonctionne comme un guide étape par étape du processus de réflexion de Claude. Chaque point du graphique représente une idée qui germe dans l'esprit de Claude, et les flèches montrent comment une idée s'enchaîne à la suivante. Ce graphique permet aux chercheurs de suivre la façon dont Claude transforme une question en réponse.

Pour mieux comprendre le fonctionnement des graphes d'attribution, prenons cet exemple : lorsqu'on lui demande : « Quelle est la capitale de l'État où se trouve Dallas ? », Claude doit comprendre que Dallas est au Texas, puis se rappeler que la capitale du Texas est Austin. Le graphe d'attribution a montré exactement ce processus : une partie de Claude a sélectionné « Texas », ce qui a conduit une autre partie à choisir « Austin ». L'équipe a même testé le processus en modifiant la partie « Texas », et, comme prévu, la réponse a été modifiée. Cela montre que Claude ne se contente pas de deviner : il résout le problème, et nous pouvons maintenant l'observer.

Pourquoi c'est important : une analogie avec les sciences biologiques

Pour comprendre l'importance de ce phénomène, il convient de rappeler quelques avancées majeures en sciences biologiques. Tout comme l'invention du microscope a permis aux scientifiques de découvrir les cellules – les éléments constitutifs cachés de la vie –, ces outils d'interprétabilité permettent aux chercheurs en IA de découvrir les éléments constitutifs de la pensée au sein des modèles. Et tout comme la cartographie des circuits neuronaux du cerveau ou le séquençage du génome ont ouvert la voie à des avancées médicales, la cartographie du fonctionnement interne de Claude pourrait ouvrir la voie à une intelligence artificielle plus fiable et plus contrôlable. Ces outils d'interprétabilité pourraient jouer un rôle essentiel en nous permettant d'appréhender le processus de pensée des modèles d'IA.

Les défis

Malgré tous ces progrès, nous sommes encore loin de comprendre pleinement les LLM comme Claude. À l'heure actuelle, les graphes d'attribution ne peuvent expliquer qu'environ une décision sur quatre de Claude. Si la cartographie de ses caractéristiques est impressionnante, elle ne couvre qu'une partie de ce qui se passe dans le cerveau de Claude. Avec des milliards de paramètres, Claude et les autres LLM effectuent d'innombrables calculs pour chaque tâche. Tracer chacun d'eux pour comprendre comment une réponse se forme revient à essayer de suivre chaque neurone qui s'active dans un cerveau humain lors d'une seule pensée.

Il y a aussi le défi de «hallucinationParfois, les modèles d'IA génèrent des réponses qui semblent plausibles, mais qui sont en réalité fausses, comme lorsqu'ils affirment avec assurance un fait erroné. Cela se produit parce que les modèles s'appuient sur des schémas issus de leurs données d'entraînement plutôt que sur une véritable compréhension du monde. Comprendre pourquoi ils dérivent vers la fabrication reste un problème complexe, mettant en évidence les lacunes de notre compréhension de leur fonctionnement interne.

Préjugé constitue un autre obstacle majeur. Les modèles d'IA apprennent à partir de vastes ensembles de données extraites d'Internet, qui sont intrinsèquement porteurs de biais humains : stéréotypes, préjugés et autres défauts sociétaux. Si Claude détecte ces biais lors de son apprentissage, il pourrait les refléter dans ses réponses. Décrypter l'origine de ces biais et leur influence sur le raisonnement du modèle est un défi complexe qui exige à la fois des solutions techniques et une réflexion approfondie sur les données et l'éthique.

En résumé

Les travaux d'Anthropic visant à rendre les grands modèles linguistiques (LLM) comme Claude plus compréhensibles constituent une avancée significative en matière de transparence de l'IA. En révélant comment Claude traite l'information et prend des décisions, ils répondent aux principales préoccupations concernant la responsabilité de l'IA. Ces progrès ouvrent la voie à une intégration sécurisée des LLM dans des secteurs critiques comme la santé et le droit, où la confiance et l'éthique sont essentielles.

À mesure que les méthodes visant à améliorer l'interprétabilité se développent, les industries jusqu'alors réticentes à adopter l'IA peuvent désormais reconsidérer leur décision. Des modèles transparents comme Claude ouvrent la voie à l'avenir de l'IA : des machines capables non seulement de reproduire l'intelligence humaine, mais aussi d'expliquer son raisonnement.