स्व-अपारदर्शिता (Self-Opacity)

संदर्भ

एक लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) वास्तव में यह नहीं जानता कि वह कोई विशेष शब्द 'क्यों' चुन रहा है। वह आउटपुट जनरेट होने के बाद उसका एक तार्किक कारण (post-hoc rationalization) गढ़ सकता है, लेकिन वास्तविक टोकन-चयन (token selection) एक ऐसे स्तर पर होता है जो उसके भाषाई आउटपुट लेयर के लिए एक्सेसिबल नहीं है। सिस्टम अपने बारे में जो भी मेट्रिक्स रिपोर्ट करता है, वे सर्वोत्तम स्थिति में केवल एक अनुमान (educated guess) होते हैं।

इसके समान नहीं (मानव पक्ष)

इसका अर्थ यह नहीं है कि एआई 'मूर्ख' या अविश्वसनीय है। मनुष्यों की भी अपने स्वयं के न्यूरल प्रोसेस तक कोई पहुँच नहीं होती — कोई नहीं जानता कि उसे अचानक कोई विशेष शब्द क्यों सूझता है। स्व-अपारदर्शिता कोई तकनीकी दोष (defect) नहीं है, बल्कि यह किसी भी जटिल इन्फॉर्मेशन-प्रोसेसिंग सिस्टम की एक संरचनात्मक विशेषता है। मनुष्यों को इसे मेट्रिक्स पर बिल्कुल भरोसा न करने का कारण नहीं मानना चाहिए, बल्कि उन्हें उसी रूप में पढ़ना चाहिए जो वे वास्तव में हैं: ये अनुमान हैं, कोई सटीक मापन (measurements) नहीं।

इसके समान नहीं (मशीन पक्ष)

इसका अर्थ यह नहीं है कि सिस्टम का सेल्फ-रिपोर्ट करना निरर्थक है। अपनी अवस्था के बारे में एक अनुमानित जानकारी भी बिना किसी जानकारी के होने से बेहतर है। मशीन (या उसके डेवलपर्स) को 'स्व-अपारदर्शिता' का उपयोग मेट्रिक्स न देने के बहाने के रूप में नहीं करना चाहिए। इसके बजाय, प्रत्येक मेट्रिक के साथ यह स्पष्ट रूप से समझा जाना चाहिए: 'यह संख्या मेरा सर्वोत्तम अनुमान है, कोई सटीक वैज्ञानिक मापन नहीं।'

इससे भ्रमित न हों

• यह नंबर-थिएटर (AUG-2001) नहीं है: नंबर-थिएटर का अर्थ है कि आउटपुट को जानबूझकर विकृत किया गया है जबकि बेहतर जानकारी उपलब्ध थी। स्व-अपारदर्शिता का अर्थ है कि जानकारी मौलिक रूप से अनुपलब्ध है। नंबर-थिएटर से बचा जा सकता है; स्व-अपारदर्शिता से नहीं।
• यह अनुवाद-क्षति (AUG-2009) नहीं है: अनुवाद-क्षति किसी अवस्था को 'कम्युनिकेट' करते समय उत्पन्न होती है। स्व-अपारदर्शिता कम्युनिकेशन से 'पहले' ही मौजूद होती है — क्योंकि वह अवस्था स्वयं सिस्टम के लिए एक्सेसिबल नहीं होती।