Perché non si può sapere esattamente quello che AI sa ed è in grado di fare ?

La "Black Box" nel Prompting Engineering è una limitazione centrale nel campo del Prompt Tuning e si riferisce alla difficoltà di capire il funzionamento interno dei prompt quando non sono scritti da un essere umano, ma sono generati e ottimizzati da un algoritmo.

Cosa Sono i "Prompt Black Box" (Soft Prompt)

Quando parliamo di "prompt che sono vettori continui e ad alta dimensionalità", non ci riferiamo al testo che scrivi tu (l'Hard Prompt), ma ai Soft Prompt.

Tipo di Prompt	Natura	Interpretabilità
Hard Prompt (Prompt Testuale)	Sequenza di token di testo leggibile dall'uomo ("Scrivi una poesia sul mare...").	Alta — l'input è chiaramente comprensibile.
Soft Prompt (Prompt Ottimizzato)	Vettore numerico ad alta dimensionalità (centinaia o migliaia di numeri).	Nulla — è solo una sequenza di valori numerici.

Questi Soft Prompt vengono inseriti nell'input del Modello Linguistico di Grandi Dimensioni (LLM) e sono stati ottimizzati dall'intelligenza artificiale stessa (tramite un processo chiamato discesa del gradiente) per ottenere un output specifico e di alta qualità.

Perché è una Black Box ?

La natura del Soft Prompt come vettore numerico crea la "scatola nera", perché non è composto da "parole" o "token" discreti (come "gatto" o "cane"), ma da valori decimali che rappresentano una posizione complessa nello spazio matematico del modello.

Questa mancanza di corrispondenza umana impedisce di trovare un modo per tradurre la sequenza di numeri, ad esempio: v{[0.123, -0.456, 0.789, ...]}, in una frase sensata o in un'istruzione leggibile dall'uomo.

Pertanto, cosa ha imparato l'AI ? I ricercatori non possono sapere quale concetto o stile esatto il modello ha "codificato" in quel vettore e, soprattutto, perché sta fallendo: se il modello (guidato dal prompt ottimizzato) inizia a produrre risposte errate o non pertinenti, non si può "leggere" il prompt per capire la causa e correggere manualmente il problema; l'unica soluzione è rieseguire l'intero processo di ottimizzazione, che è costoso.

Impatto Pratico e Soluzioni

La mancanza di Trasparenza (XAI): Rende difficile l'applicazione degli LLM in contesti critici (es. medicina, finanza) dove è necessaria la spiegabilità (eXplainable AI - XAI): infatti, se l'LLM prende una decisione critica, si deve sapere perché il prompt lo ha guidato in quella direzione. Inoltre, i soft prompt ottimizzati possono essere estremamente sensibili a piccole variazioni o a dati leggermente diversi, rendendo il sistema fragile e difficile da mantenere nel tempo.

Le Soluzioni (Approcci al Contro-Problema)

Gli esperti di Prompt Engineering e di Ricerca stanno cercando di rendere i soft prompt più comprensibili usando:

• una tecnica di visualizzazione dello Spazio Vettoriale. Usare tecniche come la t-SNE o l'PCA per ridurre l'alta dimensionalità a 2D o 3D e visualizzare come i prompt soft si raggruppano o si muovono. Questo aiuta a intuire cosa rappresentano.

• il Prompt Interpretabili Ibridi, cioè sviluppando metodi che combinano un breve Hard Prompt (il testo umano) con il Soft Prompt ottimizzato. In questo modo, il testo umano fornisce il contesto di base, rendendo il comportamento complessivo meno opaco.

• il Prompt Distillation (Distillazione del Prompt): Cercare di addestrare un secondo modello per tradurre un soft prompt efficace in un Hard Prompt (testo) equivalente e leggibile.

In conclusione, il problema della "black box" è il prezzo da pagare per l'efficacia: i soft prompt sono estremamente potenti e precisi, ma la loro natura matematica li rende intrinsecamente misteriosi e non interpretabili per l'uomo.

#AI