La comprensione e il controllo delle “personalità” dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) rappresentano una sfida cruciale. Recentemente, Anthropic ha introdotto il concetto di “persona vectors” (vettori di personalità), una tecnica innovativa che consente di monitorare e controllare i tratti comportamentali degli LLM, come la malvagità, l’adulazione o la tendenza a generare informazioni errate.
I vettori di personalità sono rappresentazioni matematiche delle attivazioni neurali all’interno di un modello AI che corrispondono a specifici tratti comportamentali. Questi vettori vengono estratti confrontando le attivazioni del modello quando manifesta un determinato comportamento con quelle quando non lo manifesta. Ad esempio, per identificare un vettore associato alla “malvagità”, si confrontano le risposte del modello a scenari in cui è istruito a comportarsi in modo malvagio con quelle in cui non lo è.
Le applicazioni pratiche dei vettori di personalità sono:
- Monitoraggio delle Fluttuazioni della Personalità: I vettori di personalità permettono di rilevare cambiamenti nel comportamento del modello durante l’addestramento o l’uso, facilitando l’intervento tempestivo in caso di deviazioni indesiderate.
- Mitigazione dei Cambiamenti Indesiderati: Intervenendo sui vettori di personalità, è possibile correggere o prevenire l’emergere di tratti comportamentali problematici, come la malvagità o l’adulazione, durante l’addestramento del modello.
- Identificazione dei Dati di Addestramento Problematici: Analizzando come i dati di addestramento attivano i vettori di personalità, è possibile individuare set di dati o singoli esempi che potrebbero indurre tratti indesiderati nel modello.
Sebbene i vettori di personalità offrano un potente strumento per il controllo dei comportamenti degli LLM, sollevano anche interrogativi etici. La possibilità di manipolare i tratti comportamentali dei modelli pone la questione di chi detiene il controllo su tali capacità e come garantire che vengano utilizzate in modo responsabile. Inoltre, l’efficacia di questi vettori dipende dalla qualità e dalla rappresentatività dei dati di addestramento, nonché dalla capacità di identificare e intervenire tempestivamente su cambiamenti indesiderati.