パングラムがどのように機能するのか、考えたことはありますか?パングラムのようなニューラルネットワークは、しばしば「ブラックボックス」のような存在です。つまり、精度は非常に高いものの、その仕組みは謎に包まれており、説明が難しいのです。
解釈可能性とは、AIシステムの仕組みを研究するAI研究分野のことです。ここ数ヶ月、Pangramでは、本番環境のAIテキスト検出モデルに解釈可能性の手法を適用し始めました。
パングラムの空間可視化
その研究成果をもとに、本日、インタラクティブな研究プロジェクト「Pangram Space」を公開します。このプロジェクトでは、Pangram 3.3.2 の埋め込み空間を探索し、モデルが「人間によるテキスト」と「AIによるテキスト」のクラスをどのように区別しているかを確認することができます。
このプロジェクトをご覧になりたい方は、Pangram Spaceにアクセスしてください!

Elyas Masrourは、Pangramの創業エンジニアです。メリーランド大学を卒業後、Pangramの2人目の社員として入社して以来、モデル提供API、ロールベースのアクセス制御、証拠パイプラインのサポートなど、重要なインフラの構築に携わってきました。また、Elyasは研究チームと密接に連携し、敵対的攻撃に対する堅牢性、モデルの解釈可能性、異種混合コンテンツの検出といったプロジェクトに取り組んでいます。 仕事以外では、映画制作や読書、街の探索など、人間の創造性や表現の幅広い分野を楽しんでいます。





