MIT MAIA
自动化解释性代理，提升AI模型透明度
- 自动识别AI视觉模型中的各个组件并描述其激活的视觉概念。
- 通过删除图像分类器中的不相关特征来增强其对新情况的鲁棒性。
- 搜索AI系统中的隐藏偏见，帮助揭示潜在的公平性问题。
- 使用工具检索特定数据集的示例，以最大化激活特定神经元。
- 设计实验来测试每个假设，通过生成和编辑合成图像来验证。
- 评估神经元行为的解释，通过已知行为的合成系统和未经训练的AI系统来验证。
- 通过迭代分析不断优化方法，直到能够提供全面的答案。
产品详情
MAIA（Multimodal Automated Interpretability Agent）是由MIT计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）开发的一个自动化系统，旨在提高人工智能模型的解释性。它通过视觉-语言模型的支撑，结合一系列实验工具，自动化地执行多种神经网络解释性任务。MAIA能够生成假设、设计实验进行测试，并通过迭代分析来完善其理解，从而提供更深入的AI模型内部运作机制的洞察。
