Nova teoria pode ajudar cientistas a entender como a IA “pensa”

Entender o que acontece dentro de uma inteligência artificial (IA) é um dos grandes desafios da pesquisa na área. Embora desenvolvedores consigam observar as informações fornecidas a um modelo e as respostas produzidas por ele, nem sempre conseguem explicar como o sistema chegou a determinada conclusão. Um novo estudo, porém, sugere que esse funcionamento interno pode ser mais compreensível do que se imaginava.

O relatório foi publicado na quinta-feira (15) por Nick Cammarata, pesquisador independente que deixou a OpenAI em 2023. Segundo ele, redes neurais artificiais podem ser interpretadas quando seus padrões de funcionamento são analisados com atenção. A hipótese pode ter implicações para pesquisadores que tentam compreender e antecipar comportamentos inesperados de sistemas de IA.

A questão é relevante para a segurança da tecnologia. Se um modelo apresentar comportamento perigoso, compreender os mecanismos internos que contribuíram para aquela resposta pode ajudar os pesquisadores a identificar o problema e desenvolver formas de reduzi-lo.

Um dos exemplos apresentados pelo pesquisador ajuda a ilustrar a hipótese. Um único neurônio artificial pode ser ativado tanto pela imagem de um gato quanto pela parte dianteira de um carro.

Para uma pessoa, os dois elementos parecem completamente diferentes. Mas o modelo pode identificar alguma característica visual compartilhada entre eles, como uma forma triangular, e responder ao mesmo padrão nos dois casos.

Durante anos, pesquisadores consideraram que neurônios artificiais poderiam agrupar conceitos sem relação aparente para economizar espaço e capacidade de processamento. A nova interpretação sugere outra possibilidade: aquilo que parece uma associação aleatória pode refletir uma característica comum que não é imediatamente evidente para os seres humanos.