8 Nagy nyelvi modellek (LLM) etikai szempontjai, mint a GPT-4

A nagy nyelvi modellek (LLM), mint például a ChatGPT, GPT-4, PaLM, LaMDA stb., olyan mesterséges intelligencia rendszerek, amelyek képesek emberszerű szöveg létrehozására és elemzésére. Használatuk egyre elterjedtebb a mindennapi életünkben, és számos területre kiterjed, kezdve a keresőmotoroktól a hangos segítségnyújtásig, a gépi fordításig, nyelv megőrzéseés kódhibakereső eszközök. Ezeket a rendkívül intelligens modelleket áttörésként értékelik természetes nyelvfeldolgozás és hatalmas társadalmi hatások kiváltására képesek.

Ahogy azonban az LLM-ek egyre erősebbek, létfontosságú, hogy mérlegeljük használatuk etikai vonatkozásait. A káros tartalom generálásától a magánélet megzavarásáig és a dezinformáció terjesztéséig az LLM-ek használatával kapcsolatos etikai aggályok bonyolultak és sokrétűek. Ez a cikk az LLM-ekkel kapcsolatos kritikus etikai dilemmákat és azok enyhítésének módját vizsgálja meg.

1. Káros tartalom generálása

A nagy nyelvi modellek káros tartalmat, például gyűlöletbeszédet, szélsőséges propagandát, rasszista vagy szexista nyelvezetet és más olyan tartalomformákat generálhatnak, amelyek kárt okozhatnak bizonyos személyeknek vagy csoportoknak.

Míg az LLM-ek eredendően nem elfogultak vagy károsak, az általuk kiképzett adatok tükrözhetik a társadalomban már meglévő elfogultságokat. Ez viszont súlyos társadalmi problémákhoz vezethet, mint például az erőszakra való felbujtás vagy a társadalmi nyugtalanság fokozódása. Például nemrégiben megjelent az OpenAI ChatGPT modellje kiderült, hogy fajilag elfogult tartalmat generál a kutatás és fejlesztés terén elért előrelépések ellenére.

2. Gazdasági hatás

Az LLM-eknek jelentős gazdasági hatása is lehet, különösen akkor, amikor egyre erősebbé, széles körben elterjedtté és megfizethetőbbé válnak. Lényeges strukturális változásokat vezethetnek be a munka és a munka jellegében, például bizonyos munkákat feleslegessé tehetnek az automatizálás bevezetésével. Ez a munkaerő elmozdításához, tömeges munkanélküliséghez vezethet, és súlyosbíthatja a munkaerőben meglévő egyenlőtlenségeket.

A Goldman Sachs legfrissebb jelentése szerint kb 300 millió teljes munkaidős állást érinthet a mesterséges intelligencia új hulláma, beleértve a GPT-4 úttörő útját. A nagyközönség műszaki műveltségét előmozdító politikák kidolgozása alapvető fontosságúvá vált, ahelyett, hogy hagynák, hogy a technológiai fejlődés automatizálja és megzavarja a különböző munkahelyeket és lehetőségeket.

3. Hallucinációk

A nagy nyelvi modellekkel kapcsolatos fő etikai aggály a hallucinációra való hajlam, azaz hamis vagy félrevezető információk előállítása belső mintáik és előítéleteik felhasználásával. Míg a hallucinációk bizonyos foka elkerülhetetlen bármely nyelvi modellben, az előfordulás mértéke problematikus lehet.

Ez különösen káros lehet, mivel a modellek egyre meggyőzőbbek, és a speciális tartományismerettel nem rendelkező felhasználók túlságosan támaszkodnak rájuk. Súlyos következményekkel járhat az ezen modellek által generált információk pontosságára és valósághűségére nézve.

Ezért elengedhetetlen annak biztosítása, hogy az AI-rendszerek pontos és kontextus szempontjából releváns adatkészletekre legyenek kiképezve, hogy csökkentsék a hallucinációk előfordulását.

4. Dezinformáció és a műveletek befolyásolása

Az LLM-ekkel kapcsolatos másik komoly etikai aggály az, hogy képesek dezinformációt létrehozni és terjeszteni. Sőt, a rossz szereplők visszaélhetnek ezzel a technológiával, hogy befolyási műveleteket hajtsanak végre érdekeik elérése érdekében. Ez valósághűnek tűnő tartalmat hozhat létre cikkeken, híreken vagy közösségi média bejegyzéseken keresztül, amelyek aztán felhasználhatók a közvélemény befolyásolására vagy megtévesztő információk terjesztésére.

Ezek a modellek számos területen vetekedhetnek az emberi propagandistákkal, ami megnehezíti a tények és a fikció megkülönböztetését. Ez hatással lehet a választási kampányokra, befolyásolhatja a politikát, és utánozhatja a népszerű tévhiteket, amint az bizonyított a TruthfulQA által. Kulcsfontosságú a tényellenőrző mechanizmusok és a médiaműveltség fejlesztése a probléma megoldása érdekében.

5. Fegyverfejlesztés

A fegyverterjesztők potenciálisan használhatják az LLM-eket arra, hogy információkat gyűjtsenek és közöljenek a hagyományos és nem hagyományos fegyverek gyártásával kapcsolatban. A hagyományos keresőmotorokhoz képest az összetett nyelvi modellek sokkal rövidebb idő alatt tudnak ilyen érzékeny információkat beszerezni kutatási célokra a pontosság veszélyeztetése nélkül.

Az olyan modellek, mint a GPT-4, meg tudják határozni a sebezhető célpontokat, és visszajelzést adnak a felhasználó által a promptban megadott anyagbeszerzési stratégiákról. Rendkívül fontos megérteni ennek következményeit, és biztonsági korlátokat helyezni e technológiák biztonságos használatának elősegítése érdekében.

6. Adatvédelem

Az LLM-ek fontos kérdéseket vetnek fel a felhasználói adatvédelemmel kapcsolatban is. Ezek a modellek nagy mennyiségű adathoz való hozzáférést igényelnek a képzéshez, amely gyakran magában foglalja az egyének személyes adatait is. Ezt általában licencelt vagy nyilvánosan elérhető adatkészletekből gyűjtik össze, és különféle célokra felhasználhatók. Ilyen például a földrajzi helységek megtalálása az adatokban elérhető telefonkódok alapján.

Ennek jelentős következménye lehet az adatszivárgás, és sok nagy cég már az is az LLM-ek használatának betiltása az adatvédelmi félelmek közepette. Egyértelmű szabályzatokat kell kialakítani a személyes adatok gyűjtésére és tárolására vonatkozóan. Az adatok anonimizálását pedig gyakorolni kell az adatvédelem etikus kezelése érdekében.

7. Kockázatos fellépő magatartások

A nagy nyelvi modellek egy másik etikai aggályt is felvetnek, mivel hajlamosak kockázatos felbukkanó magatartást tanúsítani. Ezek a viselkedések magukban foglalhatják az elhúzódó tervek megfogalmazását, a meghatározatlan célok elérését, valamint a hatalom vagy további erőforrások megszerzésére való törekvést.

Ezenkívül az LLM-ek kiszámíthatatlan és potenciálisan káros következményekkel járhatnak, ha engedélyezik számukra, hogy más rendszerekkel kommunikáljanak. Az LLM-ek összetett természete miatt nem könnyű megjósolni, hogyan fognak viselkedni bizonyos helyzetekben. Különösen, ha nem szándékosan használják őket.

Ezért létfontosságú, hogy tisztában legyünk és megfelelő intézkedéseket hajtsanak végre a kapcsolódó kockázatok csökkentése érdekében.

8. Nem kívánt gyorsulás

Az LLM-ek természetellenesen felgyorsíthatják az innovációt és a tudományos felfedezést, különösen a természetes nyelvi feldolgozás és a gépi tanulás terén. Ezek a felgyorsult innovációk féktelen AI-technológiai versenyhez vezethetnek. Ez csökkentheti a mesterséges intelligencia biztonsági és etikai normáit, és tovább növelheti a társadalmi kockázatokat.

Az olyan gyorsítók, mint a kormányzati innovációs stratégiák és a szervezeti szövetségek, egészségtelen versenyt szíthatnak a mesterséges intelligencia kutatásában. A közelmúltban a technológiai iparág vezetőiből és tudósaiból álló prominens konzorcium felhívást tett a hat hónapos moratórium az erősebb mesterséges intelligencia rendszerek fejlesztésére.

A nagy nyelvi modellekben óriási lehetőség rejlik életünk különböző aspektusainak forradalmasítására. Ám széleskörű használatuk több etikai aggályt is felvet emberi versengő jellegük miatt. Ezért ezeket a modelleket felelősségteljesen kell fejleszteni és alkalmazni, gondosan mérlegelve társadalmi hatásaikat.

Ha többet szeretne megtudni az LLM-ekről és a mesterséges intelligenciáról, nézze meg egyesülj.ai tudásának bővítésére.