Kunsmatige Intelligensie
8 Etiese oorwegings van groottaalmodelle (LLM) Soos GPT-4
Groot taalmodelle (LLM's) soos ChatGPT, GPT-4, PaLM, LaMDA, ens., is kunsmatige intelligensiestelsels wat in staat is om mensagtige teks te genereer en te ontleed. Die gebruik daarvan word al hoe meer algemeen in ons alledaagse lewens en strek tot 'n wye verskeidenheid domeine wat wissel van soekenjins, stembystand, masjienvertaling, taalbewaring, en kode ontfouting gereedskap. Hierdie hoogs intelligente modelle word beskou as deurbrake in natuurlike taalverwerking en het die potensiaal om groot maatskaplike impakte te maak.
Namate LLM's kragtiger word, is dit egter noodsaaklik om die etiese implikasies van die gebruik daarvan in ag te neem. Van die generering van skadelike inhoud tot die ontwrigting van privaatheid en die verspreiding van disinformasie, die etiese kommer rondom die gebruik van LLM's is ingewikkeld en veelvuldig. Hierdie artikel sal 'n paar kritiese etiese dilemmas wat met LLM'e verband hou, ondersoek en hoe om dit te versag.
1. Genereer skadelike inhoud
Groot taalmodelle het die potensiaal om skadelike inhoud soos haatspraak, ekstremistiese propaganda, rassistiese of seksistiese taalgebruik en ander vorme van inhoud te genereer wat spesifieke individue of groepe skade kan berokken.
Alhoewel LLM's nie inherent bevooroordeeld of skadelik is nie, kan die data waarop hulle opgelei is, vooroordele weerspieël wat reeds in die samelewing bestaan. Dit kan op sy beurt lei tot ernstige maatskaplike kwessies soos aanhitsing tot geweld of 'n toename in sosiale onrus. Byvoorbeeld, OpenAI se ChatGPT-model was onlangs gevind dat dit rasbevooroordeelde inhoud genereer ten spyte van die vordering wat gemaak is in sy navorsing en ontwikkeling.
2. Ekonomiese impak
Image deur Mediawysiger van Pixabay
LLM's kan ook 'n beduidende ekonomiese impak hê, veral omdat hulle toenemend kragtig, wydverspreid en bekostigbaar word. Hulle kan wesenlike strukturele veranderinge in die aard van werk en arbeid aanbring, soos om sekere poste oorbodig te maak deur outomatisering in te stel. Dit kan lei tot arbeidsmagverplasing, massawerkloosheid en bestaande ongelykhede in die arbeidsmag vererger.
Volgens die jongste verslag deur Goldman Sachs, ongeveer 300 miljoen voltydse poste kan geraak word deur hierdie nuwe golf van kunsmatige intelligensie-innovasie, insluitend die baanbrekende bekendstelling van GPT-4. Die ontwikkeling van beleide wat tegniese geletterdheid onder die algemene publiek bevorder, het noodsaaklik geword eerder as om tegnologiese vooruitgang te laat outomatiseer en verskillende werksgeleenthede en geleenthede te ontwrig.
3. Hallusinasies
Image deur Gerd Altmann van Pixabay
'n Groot etiese bekommernis wat verband hou met groottaalmodelle is hul neiging om te hallusineer, dit wil sê om vals of misleidende inligting te produseer deur hul interne patrone en vooroordele te gebruik. Alhoewel 'n mate van hallusinasie in enige taalmodel onvermydelik is, kan die mate waarin dit voorkom problematies wees.
Dit kan veral skadelik wees aangesien modelle al hoe meer oortuigend raak, en gebruikers sonder spesifieke domeinkennis sal begin om op hulle te vertrou. Dit kan ernstige gevolge hê vir die akkuraatheid en waarheid van die inligting wat deur hierdie modelle gegenereer word.
Daarom is dit noodsaaklik om te verseker dat KI-stelsels opgelei word op akkurate en kontekstueel relevante datastelle om die voorkoms van hallusinasies te verminder.
4. Disinformasie & Beïnvloedingsbedrywighede
Image deur OpenClipart-vektore van Pixabay
Nog 'n ernstige etiese probleem wat met LLM'e verband hou, is hul vermoë om disinformasie te skep en te versprei. Boonop kan slegte akteurs hierdie tegnologie misbruik om invloedoperasies uit te voer om gevestigde belange te bereik. Dit kan inhoud wat realisties lyk deur middel van artikels, nuusberigte of plasings op sosiale media produseer, wat dan gebruik kan word om die publieke mening te laat swaai of bedrieglike inligting te versprei.
Hierdie modelle kan met menslike propagandiste in baie domeine meeding, wat dit moeilik maak om feite van fiksie te onderskei. Dit kan verkiesingsveldtogte beïnvloed, beleid beïnvloed en populêre wanopvattings naboots, soos blyk deur TruthfulQA. Die ontwikkeling van feitekontrolemeganismes en mediageletterdheid om hierdie kwessie teë te werk, is van kardinale belang.
5. Wapenontwikkeling
Image deur Mikes-Photography van Pixabay
Wapenprolifereerders kan moontlik LLM's gebruik om inligting rakende konvensionele en onkonvensionele wapenproduksie in te samel en te kommunikeer. In vergelyking met tradisionele soekenjins, kan komplekse taalmodelle sulke sensitiewe inligting vir navorsingsdoeleindes in 'n baie korter tyd verkry sonder om akkuraatheid in te boet.
Modelle soos GPT-4 kan kwesbare teikens bepaal en terugvoer gee oor materiaalverkrygingstrategieë wat deur die gebruiker in die boodskap gegee word. Dit is uiters belangrik om die implikasies hiervan te verstaan en veiligheidsrelings in te sit om die veilige gebruik van hierdie tegnologieë te bevorder.
6. privaatheid
Image deur Tayeb MEZAHDIA van Pixabay
LLM's stel ook belangrike vrae oor gebruikersprivaatheid. Hierdie modelle vereis toegang tot groot hoeveelhede data vir opleiding, wat dikwels die persoonlike data van individue insluit. Dit word gewoonlik versamel uit gelisensieerde of publiek beskikbare datastelle en kan vir verskeie doeleindes gebruik word. Soos om die geografiese liggings te vind op grond van die telefoonkodes wat in die data beskikbaar is.
Datalekkasie kan 'n beduidende gevolg hiervan wees, en baie groot maatskappye is reeds verbied die gebruik van LLM's te midde van privaatheidsvrese. Duidelike beleide moet daargestel word vir die insameling en berging van persoonlike data. En data-anonimisering moet beoefen word om privaatheid eties te hanteer.
7. Riskante Opkomende Gedrag
Image deur Gerd Altmann van Pixabay
Groot taalmodelle hou nog 'n etiese bekommernis in as gevolg van hul neiging om riskante opkomende gedrag te toon. Hierdie gedrag kan die formulering van langdurige planne behels, die najaag van ongedefinieerde doelwitte en die strewe om gesag of bykomende hulpbronne te verkry.
Verder kan LLM's onvoorspelbare en potensieel skadelike uitkomste lewer wanneer hulle toegelaat word om met ander stelsels te kommunikeer. As gevolg van die komplekse aard van LLM's, is dit nie maklik om te voorspel hoe hulle in spesifieke situasies sal optree nie. Veral wanneer hulle op onbedoelde maniere gebruik word.
Daarom is dit noodsaaklik om bewus te wees en toepaslike maatreëls te implementeer om die gepaardgaande risiko te verminder.
8. Ongewenste versnelling
LLM's kan innovasie en wetenskaplike ontdekking onnatuurlik versnel, veral in natuurlike taalverwerking en masjienleer. Hierdie versnelde innovasies kan lei tot 'n ongebreidelde KI-tegnologie-wedloop. Dit kan 'n afname in KI-veiligheid en etiese standaarde veroorsaak en sosiale risiko's verder verhoog.
Versnellings soos regeringsinnovasiestrategieë en organisatoriese alliansies kan ongesonde mededinging in kunsmatige intelligensie-navorsing aanwakker. Onlangs het 'n prominente konsortium van leiers en wetenskaplikes in die tegnologiebedryf 'n oproep gedoen vir 'n ses maande moratorium op die ontwikkeling van kragtiger kunsmatige intelligensie-stelsels.
Groot taalmodelle het geweldige potensiaal om verskeie aspekte van ons lewens te revolusioneer. Maar hul wydverspreide gebruik wek ook verskeie etiese bekommernisse as gevolg van hul menslike mededingende aard. Hierdie modelle moet dus op verantwoordelike wyse ontwikkel en ontplooi word met noukeurige inagneming van hul maatskaplike impakte.
As jy meer wil leer oor LLM's en kunsmatige intelligensie, kyk gerus verenig.ai om jou kennis uit te brei.
