Hoe transformeert de socratische methode AI-taalmodellen?

Samenwerkend leren (collaborative learning), waarbij een dialoog centraal staat, wordt al lange tijd gezien als een effectief middel voor kennisverwerving en intellectuele groei.

De beroemde filosoof Socrates staat bekend om zijn methode waarbij hij studenten betrok in dialogen. Deze dialogen waren gericht stimuleren van kritisch denken, het blootleggen van verborgen aannames en het verduidelijken van concepten. Deze onderwijsaanpak staat bekend als de Socratische methode.

Recente psychologen als Piaget en Vygotsky benadrukten het belang van samenwerkende dialoog bij de ontwikkeling van cognitieve vaardigheden. Hun inzichten hebben de onderwijstheorie sterk beïnvloed. Op een interessante manier heeft deze oude wijsheid nu ook een nieuwe betekenis gekregen in het veld van kunstmatige intelligentie.

Moderne AI-onderzoekers hebben het idee van dialoog als leermethode omarmd, wat heeft geleid tot gesprekken tussen large language models (LLM’s). In dit artikel onderzoeken we de spannende ontwikkelingen waarbij de wijsheid van Socrates samenkomt met de geavanceerde wereld van AI. We laten zien hoe AI-taalmodellen door middel van dialoog ongekende successen boeken en enkele van hun grootste uitdagingen aanpakken.

Uitdagingen bij het leerproces van LLM’s

Large language models worden getraind om zinnen aan te vullen en ontbrekende woorden in te vullen, vergelijkbaar met hoe leraren hun leerlingen begeleiden. Deze methode heeft LLM’s de afgelopen jaren zonder twijfel voorzien van indrukwekkende taalontwikkeling en begrip. Er zijn echter enkele belangrijke nadelen aan deze aanpak.

In de context van moderne LLM’s zoals ChatGPT en zijn opvolgers, dienen internetdata als de primaire basis voor het trainen van deze modellen. Simpel gezegd, de ‘leraren’ die deze modellen begeleiden, vertrouwen sterk op data van het internet voor hun training.

Het is echter belangrijk op te merken dat de kwaliteit en precisie van de natuurlijke taal die van internet wordt gehaald, niet altijd gegarandeerd is. Omdat LLM’s voornamelijk leren vanuit het perspectief van één enkele bron en de neiging hebben om deze informatie te repliceren, kan hun begrip van een onderwerp beperkt en mogelijk gebrekkig zijn.

Dit blinde vertrouwen op internetdata kan leiden tot het genereren van feitelijk onjuiste, verzonnen en zelfs tegenstrijdige informatie. Dit kan resulteren in bevooroordeelde en beperkte standpunten, waardoor LLM’s in hun redenering misleidende of ongebruikelijke conclusies kunnen trekken.

Socrates’ wijsheden ingezet om LLM’s te verbeteren

Om deze uitdagingen aan te pakken, heeft een groep onderzoekers van het MIT onlangs de wijsheid van Socrates geïntegreerd in moderne technologie.

Ze hebben een strategie ontwikkeld waarbij meerdere large language models met elkaar in discussie en debat gaan om zo tot het best mogelijke antwoord op een bepaalde vraag te komen.

Deze aanpak stelt deze geavanceerde LLM’s in staat hun betrokkenheid bij informatie te vergroten en hun besluitvormingsprocessen te verfijnen. Hier zijn enkele voordelen van deze aanpak ten opzichte van een traditionele onderwijsaanpak:

Hoe debatteren taalmodellen?

Laten we het proces doorlopen waarbij large language models (LLM’s) een debat voeren als antwoord op de vraag: “Wat zijn de gevolgen voor het milieu van het gebruik van plastic zakken?” Dit debat bestaat uit vier stappen.

Stap 1: Antwoorden genereren

In de eerste stap genereert elk taalmodel onafhankelijk zijn initiële antwoorden op basis van zijn vooraf getrainde kennis. Model A zou bijvoorbeeld kunnen suggereren: “Plastic zakken dragen bij aan de vervuiling van de oceanen,” terwijl Model B zegt: “Bij de productie van plastic zakken komen broeikasgassen vrij.”

Stap 2: Lezen en bekritiseren

Na het genereren van deze eerste antwoorden lezen en bekritiseren de modellen de antwoorden van hun collega’s. Model A beoordeelt het antwoord van Model B en merkt op dat dit een geldig punt is, maar dat het probleem van oceaanvervuiling, genoemd in zijn eigen antwoord, niet aan de orde komt.

Stap 3: Antwoorden bijstellen

Op basis van de kritiek van Model A herziet Model B zijn antwoord: “Bij de productie van plastic zakken komen broeikasgassen vrij, en onjuiste verwijdering kan tot oceaanvervuiling leiden.” Model B neemt nu zowel zijn eigen punt als de geldige kritiek van Model A mee.

Stap 4: Iteratieve verfijning

Het proces gaat meerdere ronden door, waarbij elk model zijn antwoord herziet en feedback geeft op de reacties van anderen. Deze iteratieve cyclus stelt hen in staat hun antwoorden te verfijnen op basis van de collectieve inzichten van de groep. Uiteindelijk stellen de modellen een geconsolideerd antwoord voor dat rekening houdt met meerdere facetten, wat leidt tot een goed afgerond, geïnformeerd antwoord dat vooroordelen vermindert en de nauwkeurigheid verbetert.

Gedurende het hele proces behouden de modellen meerdere redeneerketens. Het ene model kan zich bijvoorbeeld richten op de uitstoot van broeikasgassen, het andere op oceaanvervuiling, en weer een ander op de economische impact van het verbieden van plastic zakken. Deze verschillende perspectieven helpen bij het creëren van een uitgebreider begrip van de vraag.

Vooruitzichten en uitdagingen

Naast de toepassing in taalmodellen kan het socratische debat worden uitgebreid naar diverse modellen met gespecialiseerde vaardigheden. Door interactieve discussies op te zetten, kunnen deze modellen effectief samenwerken om problemen op te lossen via verschillende modaliteiten, zoals spraak, video of tekst.

Hoewel de methode veelbelovend is, erkennen onderzoekers enkele beperkingen. Bestaande taalmodellen kunnen moeite hebben met het verwerken van zeer lange contexten, en het vermogen tot kritiek kan verdere verfijning nodig hebben. Daarnaast biedt het multi-model debatformat, geïnspireerd door menselijke groepsinteracties, ruimte voor verbetering om complexere vormen van discussie mogelijk te maken die bijdragen aan intelligente collectieve besluitvorming. Dit gebied vertegenwoordigt een belangrijke richting voor toekomstig onderzoek.