AIBR プレミアム
拓海先生、最近若手から「因果的に理解できるAIを使おう」と言われたのですが、何を基準に評価すれば良いのか見当がつきません。要するに何を比べればいいんですか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単に整理できますよ。端的に言うと、どの手法が「内部を変えたときに実際に挙動が変わるか」を測ることが重要です。つまり因果効果を測る評価基準ですよ。
因果効果といわれてもピンと来ません。うちの工場で言えば、機械の部品を外して性能が下がるかどうかを見る、そういう話ですか？
その通りです！あえて機械のある部品の出力を別の状況のものに置き換えてみて、全体の出力がどう変わるかを検証するわけです。ここでいう「機械」はLanguage Models (LM)（言語モデル）です。
なるほど。具体的にはどんな手法を比べるんですか？若手は「DASが良い」と言っていましたが、それは何ですか？
Distributed Alignment Search (DAS)（分散整列探索）は、内部の線形な方向を見つけて、それを変えることでモデルの出力を操作できるかを調べる方法です。簡単に言えば、どのネジを回すと全体の挙動が変わるかを探すようなものです。
それで、どの程度効果があるのかをどうやって公平に比べるんでしょう。投資対効果を判断したいんです。
良い質問ですね。要点を3つにまとめますよ。1つ目、評価は行動的な出力変化を直接測ること。2つ目、比較は同じ基準で複数タスクに対して行うこと。3つ目、制御用のタスク（control tasks）を用意して誤検知を減らすこと。これで現場導入時の期待値が出せますよ。
これって要するに、どの解釈手法が「内部を触って実際に結果を動かせるか」を標準化して測る作業、ということですか？
まさにその通りですよ。言い換えれば、説明をするための部品が本当にシステムに効いているかの見える化です。導入時に「これを直せば○%改善する」という根拠が出せますから、投資判断がしやすくなりますよ。
導入するなら、現場でその検証はできるんですか。時間やコストがかかりそうで怖いのですが。
安心してください。まずは小さなモデルや限定タスクでベンチマークを回して、どの手法が効くかを見ます。それによってフルスケール導入の優先順位とコスト見積もりが出せるんです。段階的に進めればリスクは抑えられますよ。
最後にもう一度整理します。今回の研究は、どの手法が内部を操作して実際に出力を変えられるかを公平に比べる仕組みを作った、という理解で合っていますか。自分の言葉で一言で言うとそういうことです。
