AIの説明可能性に新しいアプローチを促す元規制当局者

元通貨監督官代理のマイケル・ヒュー氏は、銀行や規制当局に対し、大規模な言語モデルに関する説明可能性の問題をどのように扱うかを再考するよう求めています。彼は、LLMのユニークな性質を利用した、より意思決定に焦点を当てたアプローチを取ることを望んでいます。

説明可能性（人工知能のアウトプットまで導くロジックを従う能力）は、銀行がLLMを採用する際の最大のハードルの一つでした。設計上、LLMには膨大な数の入力パラメータが含まれ、それを解釈することはほとんど不可能です。

この課題に対処するため、マイケルは銀行と規制当局に対し、LLMが最終的なアウトプットにどのように到達するかをより明確に示すため、人間の分析を模倣してロジックを解釈可能な小さなステップに分解するよう導く「思考の連鎖」推論の概念を取り入れることを推奨しています。

「目標はAIを信頼することです。で、複雑すぎる場合