L'article discuteix la importància de comprendre i interpretar els grans models de llenguatge (LLM), que són sistemes d'IA potents utilitzats en diversos camps. Aquests models, com ChatGPT d'OpenAI i Claude d'Anthropic, tenen milers de milions de connexions i paràmetres que els permeten generar respostes que sonen humanes. No obstant això, el seu funcionament intern sovint es denomina 'caixes negres', ja que el seu comportament no es pot explicar fàcilment. La investigació sobre la interpretabilitat de la IA té com a objectiu aclarir com aquests models prenen decisions i identificar possibles biaixos o riscos. Els científics aborden l'estudi dels LLM mitjançant tècniques inspirades en la neurociència, analitzant les seves xarxes neuronals i examinant l'activació de neurones específiques. Tot i que la complexitat dels LLM supera la del cervell humà, els investigadors creuen que comprendre els seus mecanismes interns és possible i essencial.

Descodificant els LLM, els desenvolupadors i usuaris poden obtenir informació sobre com aquests models processen la informació i fan prediccions. Aquest coneixement pot ajudar a millorar la seguretat, transparència i fiabilitat dels LLM a mesura que s'apliquen en diversos àmbits com la salut, l'educació i el dret. Tot i que el camp de la interpretabilitat de la IA encara es troba en les seves primeres etapes, els investigadors són optimistes sobre els progressos en la comprensió dels LLM. S'inspiren en la neurociència i exploren diferents enfocaments que aborden la qüestió des de diversos angles. Tot i que l'explicació completa dels LLM pot ser difícil d'aconseguir, els avenços incrementals en la interpretabilitat poden millorar la nostra capacitat per comprendre i intervenir en aquests potents sistemes d'IA. No obstant això, es necessiten més recursos, finançament i col·laboració per accelerar la investigació en aquest camp.