L’illusion de l’Interprétabilité : Comment de minuscules perturbations peuvent tromper les Autoencodeurs Creux

Les autoencodeurs creux (SAEs) sont souvent utilisés pour interpréter les activations internes des grands modèles de langage (LLMs) en les mappant à des représentations de concepts compréhensibles par l’homme. Cependant, une nouvelle étude soulève des doutes importants sur la fiabilité de cette méthode.

La Fragilité des Représentations Conceptuelles

L’étude, publiée sur arXiv, met en lumière une faille critique des SAEs : la fragilité de leurs représentations conceptuelles face aux perturbations des données d’entrée. Même de minuscules modifications, presque imperceptibles pour un humain, peuvent manipuler les interprétations basées sur les concepts sans affecter significativement la sortie du LLM lui-même. C’est comme si une image légèrement modifiée pouvait changer complètement son interprétation par le SAE, alors que pour nous, elle reste quasiment identique.

Les chercheurs ont développé un cadre d’évaluation complet pour quantifier cette robustesse. Ils ont créé des scénarios réalistes incluant des perturbations adversariales conçues pour manipuler les représentations des SAEs. Les résultats sont sans appel : les interprétations basées sur les SAEs s’avèrent incroyablement fragiles.

Implications pour la Surveillance des Modèles

Cette découverte a des implications majeures pour l’utilisation des SAEs dans la surveillance et le contrôle des modèles. Si les représentations conceptuelles sont si facilement manipulables, leur fiabilité pour identifier des biais, des comportements inattendus ou des risques potentiels est sérieusement compromise. On pourrait être induit en erreur par des interprétations fausses, même si le modèle lui-même fonctionne correctement.

Prenons l’exemple de la détection de biais dans un modèle de reconnaissance faciale. Un SAE pourrait interpréter une image comme « personne noire » en fonction de certains traits. Mais une minuscule perturbation pourrait suffire à changer cette interprétation en « personne blanche », même si l’image reste visuellement identique. Cela pourrait masquer un biais systémique, rendant la surveillance inefficace.

Vers une Interprétabilité Plus Robuste

L’étude souligne la nécessité de développer des méthodes d’interprétation plus robustes et fiables. Il est crucial de concevoir des techniques capables de résister à de petites perturbations des données d’entrée, afin de garantir une interprétation fidèle et utile des modèles de langage.

Points clés à retenir :

• ✓ Les représentations conceptuelles des autoencodeurs creux sont fragiles face aux perturbations.
• ✓ De minuscules modifications peuvent manipuler les interprétations sans affecter la sortie du modèle.
• ✓ La fiabilité des SAEs pour la surveillance des modèles est sérieusement remise en question.
• ✓ Il est nécessaire de développer des méthodes d’interprétation plus robustes.

L’étude rappelle l’importance de la prudence et de la critique lorsqu’on utilise des techniques d’interprétation des modèles d’IA. L’interprétabilité, en soi, n’est pas une garantie de fiabilité. Une approche rigoureuse, intégrant des évaluations de la robustesse, est essentielle pour une compréhension fiable des modèles et la mise en place de mécanismes de contrôle efficaces.