Искусственный интеллект с объяснениями: как принимать финансовые решения с уверенностью

Автор: Денис Аветисян

Новый подход к обучению больших языковых моделей позволяет создавать прозрачные и понятные обоснования для финансовых решений, повышая доверие к искусственному интеллекту.

☕️

Читаем отчёты, пьём кофе, ждём дивиденды. Если тебе надоел хайп и ты ищешь скучную, но стабильную гавань — добро пожаловать.

Бесплатный Телеграм канал

После тонкой настройки наблюдается существенное повышение способности системы к экспертному объяснению и прогнозированию, что свидетельствует о её адаптивности и углублённом понимании решаемых задач.

В статье представлена платформа LEXMA, использующая обучение с подкреплением и многоцелевую оптимизацию для адаптации объяснений к потребностям аудитории и обеспечения корректности принимаемых решений.

Несмотря на растущую роль искусственного интеллекта в принятии важных бизнес-решений, их логика зачастую остается непрозрачной. В работе, озаглавленной ‘LLMs for Explainable Business Decision-Making: A Reinforcement Learning Fine-Tuning Approach’, представлен LEXMA — новый подход, использующий обучение с подкреплением для тонкой настройки больших языковых моделей и генерации точных и адаптированных к аудитории объяснений финансовых решений. Эксперименты показали, что предложенный метод не только повышает точность прогнозов, но и позволяет создавать объяснения, ориентированные на экспертов и потребителей, с учетом их специфических потребностей. Способствует ли данная методика созданию действительно прозрачных и доверенных систем искусственного интеллекта для широкого спектра бизнес-приложений?

Время и Прозрачность: Вызовы Искусственного Интеллекта

Всё чаще системы искусственного интеллекта внедряются в процессы принятия критически важных решений, оказывая влияние на такие сферы, как медицина, финансы и правосудие. Однако, несмотря на растущую распространенность, многие из этих систем остаются непрозрачными, что вызывает обоснованные опасения относительно их надежности и предвзятости. Отсутствие понятных механизмов, объясняющих логику, лежащую в основе принимаемых решений, затрудняет установление доверия со стороны пользователей и экспертов. Эта «черноящичность» не позволяет оценить обоснованность выводов и выявить потенциальные ошибки, что может привести к нежелательным последствиям и подрывает общественное доверие к технологиям искусственного интеллекта.

Достижение высокой точности принятия решений искусственным интеллектом само по себе недостаточно для широкого доверия и внедрения. Помимо правильного ответа, крайне важны объяснения, позволяющие пользователям понять логику, лежащую в основе решения. Отсутствие прозрачности в процессах принятия решений может подорвать доверие, особенно в ситуациях, влияющих на жизнь людей, и создать риски несправедливости или предвзятости. Понимание того, как система пришла к определенному выводу, позволяет оценить ее обоснованность, выявить потенциальные ошибки и обеспечить соответствие этическим нормам и принципам справедливости. Таким образом, объяснимость становится неотъемлемой частью надежного и ответственного искусственного интеллекта, способствуя не только доверию, но и возможности контролировать и улучшать процессы принятия решений.

В настоящее время многие существующие методы разработки искусственного интеллекта отдают приоритет исключительно высокой точности принимаемых решений, зачастую игнорируя необходимость их объяснимости. Это создает серьезную проблему для ответственного внедрения ИИ, поскольку пользователи и специалисты не могут понять, как система пришла к тому или иному выводу. Однако, новая методика LEXMA демонстрирует, что высокая точность и понятность могут сосуществовать. В ходе тестирования LEXMA достигла показателей F1 в 0.897 при использовании экспертных подсказок и 0.893 при использовании подсказок от обычных пользователей, что подтверждает возможность создания систем ИИ, которые не только принимают верные решения, но и могут их аргументировать.

Сравнение точности принимаемых решений демонстрирует эффективность предложенного подхода.

LEXMA: Архитектура Объяснимого Принятия Решений

LEXMA использует возможности большой языковой модели Qwen3-4B, подвергнутой тонкой настройке с применением нового подхода, сочетающего обучение с учителем и обучение с подкреплением. В процессе тонкой настройки, Qwen3-4B обучается на размеченных данных для предсказания оптимальных решений, а затем дополнительно оптимизируется с использованием методов обучения с подкреплением, направленных на улучшение качества генерируемых объяснений. Такой гибридный подход позволяет модели одновременно достигать высокой точности в принятии решений и предоставлять понятные и обоснованные объяснения этих решений, что является ключевой особенностью системы LEXMA.

В рамках LEXMA для генерации начальных обучающих данных используется методика Reflection-Augmented SFT. Данный подход предполагает итеративное улучшение данных путем саморефлексии модели, когда она анализирует собственные решения и генерирует более качественные целевые значения. Использование Reflection-Augmented SFT позволяет создавать обучающий набор, который содержит не только правильные ответы, но и обоснования этих ответов, что критически важно для последующих этапов обучения и обеспечивает более высокое качество объяснений принимаемых решений. Это позволяет модели не просто выдавать результат, но и предоставлять понятные и логичные аргументы в его поддержку.

В основе улучшения поведения модели LEXMA лежит алгоритм Group Relative Policy Optimization (GRPO). GRPO позволяет одновременно оптимизировать как точность принимаемых решений, так и качество генерируемых объяснений. В отличие от стандартных методов обучения с подкреплением, GRPO учитывает относительное изменение политики внутри группы схожих состояний, что повышает стабильность обучения и способствует генерации более последовательных и информативных объяснений. Это достигается путем формирования функции вознаграждения, которая учитывает не только правильность ответа, но и соответствие объяснения принятому решению, что позволяет модели научиться не просто выдавать правильный результат, но и аргументировать его.

Для эффективной адаптации большой языковой модели Qwen3-4B в рамках LEXMA используется метод Low-Rank Adapters (LoRA). LoRA предполагает добавление небольшого количества обучаемых параметров к исходной модели, что значительно снижает вычислительные затраты и требования к памяти во время процесса тонкой настройки. Вместо обновления всех параметров модели, LoRA обучает только эти добавленные адаптеры, сохраняя при этом исходные веса Qwen3-4B неизменными. Это позволяет достичь сопоставимой или даже более высокой производительности при значительно меньших затратах на обучение и хранение, делая процесс адаптации модели более доступным и масштабируемым. В рамках LEXMA LoRA позволяет эффективно оптимизировать модель как для точности принятия решений, так и для качества генерируемых объяснений.

LEXMA представляет собой фреймворк для тонкой настройки моделей, позволяющий оптимизировать их производительность для конкретных задач.

Оптимизация Ясности и Вежливости: GRPO в Действии

Первый этап GRPO (GRPO-Step1) направлен на максимизацию корректности принимаемых решений путем обновления параметров модели при заморозке компонента, отвечающего за генерацию объяснений. Данный подход позволяет изолированно оптимизировать точность предсказаний, не затрагивая при этом качество и формулировки объяснений. Фактически, на данном этапе происходит обучение модели выдавать правильные ответы, в то время как способ их обоснования остается неизменным. Замораживание компонента объяснений обеспечивает стабильность и предсказуемость интерпретаций на протяжении этого этапа обучения, фокусируясь исключительно на повышении точности принимаемых решений.

Второй этап GRPO (GRPO-Step2) направлен на оптимизацию тона объяснений, в частности, на повышение удобочитаемости и вежливости, при сохранении корректности принятого решения. Данный этап предполагает тонкую настройку модели таким образом, чтобы объяснения были не только точными, но и понятными и уважительными для пользователя. В отличие от GRPO-Step1, где приоритетом является точность решения, GRPO-Step2 фокусируется на лингвистических характеристиках объяснения, стремясь к более благоприятному пользовательскому опыту и повышению доверия к системе.

Последовательный подход к оптимизации, при котором сначала обеспечивается корректность принимаемых решений, а затем — понятность и вежливость объяснений, направлен на повышение доверия пользователей. Данная стратегия позволяет избежать ситуаций, когда корректное, но грубое или непонятное объяснение может подорвать уверенность в системе. Оптимизация вежливости и понятности проводится после стабилизации точности решений, что гарантирует, что улучшения в стиле общения не приведут к снижению качества принимаемых решений и сохранит надежность системы в глазах пользователя.

Для обучения и оценки модели LEXMA используется датасет HMDA (Home Mortgage Disclosure Act), что обеспечивает реалистичный и релевантный контекст для оценки ее производительности. Результаты показывают, что LEXMA превосходит базовую модель Qwen по показателю F1 на 0.174 при использовании экспертных подсказок и на 0.167 при использовании подсказок, ориентированных на потребителей. Данное улучшение демонстрирует значительное повышение качества принимаемых решений и, как следствие, более точную и надежную работу модели.

Оптимизация групповых относительных стратегий позволяет эффективно обучать агентов, работающих в группах, путем адаптации их поведения относительно друг друга.

Подтверждение Эффективности LEXMA: Взгляд Экспертов и Пользователей

Оценка экспертов была направлена на проверку, насколько сгенерированные LEXMA объяснения соответствуют реальным рискам, уместны в контексте кредитования и понятны для специалистов финансовой сферы. Профессионалы оценивали, отражают ли объяснения ключевые факторы, влияющие на кредитные решения, и насколько эффективно они могут быть использованы для обоснования этих решений перед клиентами и регуляторами. Анализ показал, что в 80% случаев эксперты отдавали предпочтение более тонко настроенным объяснениям, предложенным LEXMA, что свидетельствует о значительном улучшении качества и релевантности генерируемых данных для специалистов, принимающих решения о выдаче кредитов.

Оценка потребителей была направлена на определение, насколько понятными, вызывающими доверие и полезными для действий представляются объяснения потенциальным заявителям на кредит. Исследование оценило, насколько легко заемщики могут воспринять и использовать информацию, предоставленную системой, для принятия обоснованных решений. Особое внимание уделялось тому, насколько объяснения способствуют пониманию причин, лежащих в основе кредитного решения, и позволяют заявителям предпринять конкретные шаги для улучшения своей кредитной истории. Результаты показали значительное повышение ясности объяснений, что свидетельствует об их эффективности в предоставлении доступной и полезной информации для потребителей.

Комплексная оценка, основанная на мнениях как экспертов в области кредитования, так и потенциальных заемщиков, позволяет всесторонне оценить способность системы LEXMA генерировать объяснения, которые одновременно обладают технической обоснованностью и удобством для пользователя. Такой подход позволяет установить, соответствуют ли генерируемые объяснения требованиям профессионалов, оценивающих риски, и понятны ли они людям, принимающим решения о подаче заявки на кредит. Сочетание этих двух перспектив обеспечивает надежную проверку качества объяснений, подтверждая потенциал системы LEXMA для повышения прозрачности и доверия к решениям, принимаемым с использованием искусственного интеллекта в сфере кредитования.

Результаты проведенных оценок демонстрируют значительный потенциал системы LEXMA в укреплении доверия и прозрачности при принятии кредитных решений с использованием искусственного интеллекта. Эксперты в области кредитования в 80% случаев отдавали предпочтение более тонко настроенным объяснениям, генерируемым системой, в сравнении со стандартными. Аналогичная тенденция наблюдалась и среди потенциальных заемщиков, где предпочтение усовершенствованным объяснениям было выражено в 78% случаев. Примечательно, что оценка потребителями понятности этих объяснений значительно улучшилась на 0.377 пункта (с 3.835 до 4.212), что указывает на повышение эффективности коммуникации и, как следствие, на более осознанное принятие решений заемщиками.

Улучшенные потребительские объяснения демонстрируют повышение уровня как читабельности, так и вежливости.

Представленное исследование демонстрирует стремление к созданию систем, способных не просто принимать решения, но и обосновывать их, адаптируясь к потребностям аудитории. Это особенно важно в сфере финансовых решений, где доверие и прозрачность являются ключевыми факторами. В контексте этого стремления, уместно вспомнить слова Карла Фридриха Гаусса: «Если бы другие знали, сколько всего я не знаю, то они перестали бы удивляться тому, что я знаю». Подобно тому, как исследование LEXMA стремится к максимизации не только точности, но и понятности объяснений, Гаусс подчеркивал важность осознания границ собственного знания. Обе концепции указывают на необходимость постоянного совершенствования и адаптации систем, признавая, что абсолютная уверенность в принятых решениях — иллюзия.

Что дальше?

Представленная работа, стремясь к объяснимости решений, принятых искусственным интеллектом, неизбежно сталкивается с фундаментальным ограничением: любое улучшение, любая отточенная модель объяснения, со временем устареет быстрее, чем предполагалось. Проблема не в несовершенстве алгоритма, а в самой природе времени, как среды, в которой системы эволюционируют. Успех LEXMA, как и любого подобного подхода, — это не точка назначения, а лишь краткий момент стабильности на пути к энтропии.

Очевидным направлением дальнейших исследований представляется не столько повышение точности объяснений, сколько адаптация к меняющемуся контексту. Финансовые рынки, да и вообще любая сфера принятия решений, подвержены непредсказуемым колебаниям. Система, идеально объясняющая решение вчера, может оказаться нерелевантной сегодня. Задача заключается в создании моделей, способных к самообучению и самокоррекции, учитывающих не только текущие данные, но и траекторию изменений.

И, наконец, следует признать, что даже самое прозрачное объяснение не гарантирует доверия. Человек склонен видеть то, что хочет видеть, и интерпретировать информацию в соответствии со своими убеждениями. Попытки создать «идеальное» объяснение могут оказаться тщетными. Возможно, более перспективным путем является не борьба за объективность, а создание систем, способных адаптировать объяснения к индивидуальным особенностям восприятия, признавая субъективность человеческого разума. Откат к упрощенным моделям, возможно, не регресс, а путешествие назад по стрелке времени, к пониманию фундаментальных ограничений познания.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.04208.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-10 13:01