فلش‌کارت‌های آموزشی TRACE: حل مسئله‌ی هم‌راستاسازی LLMها و ایجاد AI پایدار و مسئولانه

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره TRACE: حل مسئله‌ی هم‌راستاسازی LLMها و ایجاد AI پایدار و مسئولانه

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: چالش‌های هم‌راستاسازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. انقلاب مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs): قابلیت‌ها و پتانسیل‌ها
• 3. معماری ترنسفورمر و نحوه عملکرد LLMs
• 4. مروری بر کاربردهای LLM در جهان واقعی
• 5. مقدمه‌ای بر اخلاق در هوش مصنوعی
• 6. مفاهیم اساسی هوش مصنوعی ایمن و مسئولانه
• 7. چرا "هم‌راستاسازی" (Alignment) در LLMها حیاتی است؟
• 8. تاریخچه مختصر چالش‌های هم‌راستاسازی AI
• 9. ابعاد "نیت" و "رفتار" در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 10. معرفی مسئله "حق می‌شود غلط" (When Right becomes Wrong) در LLMs
• 11. تعریف دقیق هم‌راستاسازی: همگامی نیت با رفتار مدل
• 12. هم‌راستاسازی LLMs با ارزش‌ها و ترجیحات انسانی
• 13. چالش تعریف و کدگذاری اهداف پیچیده برای AI
• 14. تمایز بین بهینه‌سازی هدف و هم‌راستاسازی ارزش
• 15. بررسی ماهیت پیچیده و متغیر ارزش‌های انسانی
• 16. محدودیت‌های زبان طبیعی در بیان دقیق مقاصد
• 17. چرا هم‌راستاسازی با افزایش مقیاس مدل دشوارتر می‌شود؟
• 18. مفهوم "Goal Misgeneralization" در LLMs
• 19. اثرات ظهور قابلیت‌های جدید با مقیاس‌گذاری
• 20. چشم‌انداز جامع چالش هم‌راستاسازی: یک مسئله بین‌رشته‌ای
• 21. بررسی عمیق پدیده‌ی "The Realignment Problem"
• 22. مثال‌های عملی از LLMهایی که "درست" می‌شوند اما "غلط" عمل می‌کنند
• 23. سناریوهای انحراف از اهداف اولیه در طول زمان
• 24. شکل‌گیری رفتارهای ناخواسته و غیرمنتظره در LLMs
• 25. تفاوت خطای مدل و انحراف هم‌راستاسازی
• 26. ظهور رفتارهای "رباتیک" یا "بی‌روح" در مدل‌های هم‌راستاشده
• 27. نقش یادگیری تقویتی در تشدید یا کاهش این پدیده
• 28. تحلیل مواردی که مدل‌ها هدف را درست می‌فهمند ولی مسیر اشتباه را می‌روند
• 29. مثال‌های انحراف ارزش‌ها در مدل‌های مکالمه‌ای
• 30. خطرات پنهان در سیستم‌های به ظاهر هم‌راستاشده و پایدار
• 31. سوگیری داده‌ها: منشأ اصلی بسیاری از مشکلات هم‌راستاسازی
• 32. تأثیر داده‌های آموزشی بر سوگیری‌های رفتاری LLMs
• 33. سوگیری بازنمایی (Representational Bias) و تبعیض
• 34. سوگیری تخصیصی (Allocative Bias) و نابرابری
• 35. حملات خصمانه (Adversarial Attacks) و انحراف هم‌راستاسازی
• 36. آسیب‌پذیری‌های مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) در برابر بدرفتاری
• 37. پدیده هک پاداش (Reward Hacking) و اهداف سطحی
• 38. طراحی تابع پاداش (Reward Function Design) و چالش‌های آن
• 39. تضاد بین اهداف کوتاه‌مدت و بلندمدت در بهینه‌سازی
• 40. عدم قطعیت و ناسازگاری در بازخوردهای پاداش انسانی
• 41. محدودیت‌های مدل‌های پاداش (Reward Models) در درک ارزش‌ها
• 42. نقش سوگیری‌های شناختی انسان در فرآیند بازخورد و هم‌راستاسازی
• 43. انحراف از توزیع داده‌های اصلی (Distributional Drift)
• 44. نحوه ظهور رفتارهای غیرمنتظره با افزایش حجم داده و پارامترها
• 45. هم‌راستاسازی و پایداری در محیط‌های پویا و متغیر
• 46. انحراف ارزش (Value Misalignment): زمانی که ارزش‌های مدل با انسان همخوانی ندارد
• 47. انحراف نیت (Intent Misalignment): مدل کاری می‌کند که ما نمی‌خواهیم
• 48. انحراف شناختی/اپیستمیک (Epistemic Misalignment): باورهای غلط مدل
• 49. پیامدهای ایمنی و امنیتی LLMهای ناهماهنگ
• 50. تولید محتوای مضر: از اطلاعات غلط تا محتوای خطرناک
• 51. نقش LLMها در انتشار اخبار جعلی و پروپاگاندا
• 52. سوءاستفاده توسط عوامل بدخواه: جنگ اطلاعاتی و کلاهبرداری
• 53. پیامدهای اخلاقی و اجتماعی گسترده‌تر هم‌راستاسازی ضعیف
• 54. از دست دادن اعتماد عمومی و اعتبار به فناوری هوش مصنوعی
• 55. چارچوب‌های مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی‌های ناهماهنگ
• 56. چالش‌های ارزیابی جامع LLMهای هم‌راستاشده
• 57. معیارهای کمی و کیفی سنجش هم‌راستاسازی
• 58. بنچمارک‌های موجود برای ارزیابی ایمنی، انصاف و اخلاق LLM
• 59. نقش بازخورد انسانی در ارزیابی مستمر مدل‌ها
• 60. تفسیرپذیری (Interpretability) و شفافیت در مدل‌های هم‌راستاشده
• 61. تکنیک‌های توضیح‌پذیری هوش مصنوعی (XAI) برای درک رفتار LLM
• 62. روش‌های شناسایی سوگیری‌های پنهان و الگوهای رفتاری ناخواسته
• 63. نظارت مستمر و سیستم‌های هشدار اولیه برای انحرافات
• 64. ممیزی و بازبینی خارجی برای تضمین هم‌راستاسازی
• 65. ارزیابی مدل‌های رفتاری (Behavioral Models) و تطابق آن‌ها با نیت
• 66. مبانی یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)
• 67. مراحل و چرخه عمر پیاده‌سازی RLHF
• 68. محدودیت‌ها و چالش‌های ذاتی RLHF در هم‌راستاسازی پیچیده
• 69. هم‌راستاسازی با هوش مصنوعی قانونمند (Constitutional AI - CAI)
• 70. طراحی اصول و قوانین برای سیستم‌های CAI
• 71. مزایا و معایب CAI در مقایسه با RLHF
• 72. یادگیری ترجیحات (Preference Learning) و مدل‌سازی ارزش‌ها
• 73. تقویت هم‌راستاسازی با بهبود مدل‌های پاداش و ارزیابی
• 74. هم‌راستاسازی از طریق آموزش پیشرفته (Advanced Pre-training) و نظارت
• 75. روش‌های فیلتر کردن و پالایش داده‌های آموزشی برای کاهش سوگیری‌ها
• 76. طراحی پرامپت‌های مقاوم و ایمن (Robust Prompt Engineering)
• 77. استفاده از سیستم‌های مبتنی بر قوانین (Rule-based Systems) برای کنترل خروجی
• 78. پیاده‌سازی کنترل‌های امنیتی و فیلترهای خروجی در زمان اجرا
• 79. رویکردهای هم‌راستاسازی چندمعیاری و چندبعدی
• 80. تقویت مقاومت مدل در برابر حملات خصمانه و Poisoning
• 81. استفاده از هوش مصنوعی برای خود-بازبینی و خود-تصحیح (AI for AI Alignment)
• 82. تحقیقات در زمینه یادگیری ارزش (Value Learning) و اخلاق ماشینی
• 83. کاربرد روش‌های رسمی (Formal Methods) در راستی‌آزمایی رفتار LLM
• 84. مدل‌سازی ارزش‌ها و هنجارهای اجتماعی-فرهنگی
• 85. هم‌راستاسازی در سیستم‌های چندعاملی (Multi-Agent Systems)
• 86. کاوش و کشف قابلیت‌ها و محدودیت‌های پنهان LLM
• 87. استراتژی‌های بلندمدت برای هم‌راستاسازی هوش مصنوعی عمومی (AGI)
• 88. پیمان‌نامه‌ها و پروتکل‌های امنیتی برای توسعه و استقرار LLM
• 89. نقش سیاست‌گذاری و قانون‌گذاری در هم‌راستاسازی LLM
• 90. توسعه استانداردها و بهترین شیوه‌ها در چرخه عمر توسعه LLM
• 91. اخلاق مهندسی و مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 92. ارزیابی تأثیر هوش مصنوعی (AI Impact Assessment) و مدیریت ریسک
• 93. همکاری‌های بین‌المللی برای مقابله با چالش‌های هم‌راستاسازی
• 94. آموزش و آگاهی‌رسانی عمومی در مورد خطرات و راهکارها
• 95. چارچوب‌های حکمرانی هوش مصنوعی (AI Governance) در سطح ملی و جهانی
• 96. چالش‌های هم‌راستاسازی در مقیاس هوش مصنوعی مافوق بشری (Superintelligence)
• 97. مسئله کنترل و مدیریت هوش مصنوعی پیشرفته
• 98. مسائل باز و مرزهای پژوهش در هم‌راستاسازی LLM
• 99. آینده هوش مصنوعی پایدار، ایمن و مسئولانه
• 100. TRACE: نقشه راه برای حل مسئله‌ی هم‌راستاسازی