GPT-8 のような大規模言語モデル (LLM) の 4 つの倫理的考慮事項

ChatGPT、GPT-4、PaLM、LaMDA などの大規模言語モデル (LLM) は、人間のようなテキストを生成および分析できる人工知能システムです。 その使用は私たちの日常生活でますます普及しており、検索エンジン、音声支援、機械翻訳、 言語保存、コード デバッグ ツール。 これらの高度にインテリジェントなモデルは、画期的な技術として歓迎されています。 自然言語処理 そして社会に多大な影響を与える可能性を秘めています。

ただし、LLM が強力になるにつれて、その使用の倫理的影響を考慮することが重要になります。 有害なコンテンツの生成からプライバシーの破壊、偽情報の拡散に至るまで、LLM の使用に関する倫理的懸念は複雑かつ多重化されています。 この記事では、LLM に関連するいくつかの重大な倫理的ジレンマと、それらを軽減する方法について説明します。

1. 有害なコンテンツの生成

大規模言語モデルは、ヘイトスピーチ、過激派のプロパガンダ、人種差別的または性差別的な言葉、および特定の個人やグループに危害を及ぼす可能性のあるその他の形式のコンテンツなどの有害なコンテンツを生成する可能性があります。

LLM には本質的にバイアスがかかったり有害なわけではありませんが、LLM がトレーニングされるデータには、社会にすでに存在するバイアスが反映されている可能性があります。 これは、暴力の扇動や社会不安の増大などの深刻な社会問題につながる可能性があります。 たとえば、OpenAI の ChatGPT モデルは最近、 人種的に偏見のあるコンテンツを生成していることが判明 研究開発が進歩したにもかかわらず。

2。 経済的影響

LLM は、特にますます強力になり、普及し、手頃な価格になるにつれて、重大な経済的影響を与える可能性もあります。 自動化の導入によって特定の仕事が不要になるなど、仕事と労働の性質に大きな構造的変化をもたらす可能性があります。 これは労働力の移転、大量の失業をもたらし、労働力における既存の不平等を悪化させる可能性があります。

ゴールドマン・サックスによる最新のレポートによると、およそ 300億人のフルタイム雇用が影響を受ける可能性がある GPT-4 の画期的な発売を含む、この人工知能イノベーションの新たな波によって。 テクノロジーの進歩によってさまざまな仕事や機会が自動化され、破壊されるのではなく、一般大衆の技術リテラシーを促進する政策を開発することが不可欠になっています。

3. 幻覚

大規模言語モデルに関連する主な倫理的懸念は、大規模言語モデルが幻覚を起こす傾向、つまり、内部パターンやバイアスを利用して誤った情報や誤解を招く情報を生成する傾向にあります。 どの言語モデルでもある程度の幻覚は避けられませんが、それがどの程度発生するかが問題となる可能性があります。

モデルがますます説得力を増しており、特定の分野の知識を持たないユーザーがモデルに過度に依存し始めるため、これは特に有害となる可能性があります。 これらのモデルによって生成される情報の正確性と真実性に重大な影響を与える可能性があります。

したがって、幻覚の発生率を減らすには、AI システムが正確で状況に関連したデータセットでトレーニングされていることを確認することが不可欠です。

4. 偽情報と影響力のある作戦

LLM に関連するもう XNUMX つの深刻な倫理的懸念は、LLM が偽情報を作成して広める能力であることです。 さらに、悪意のある者がこのテクノロジーを悪用して、既得権益を達成するための影響力操作を実行する可能性があります。 これにより、記事、ニュース記事、ソーシャル メディアの投稿を通じて現実的に見えるコンテンツが作成され、世論を揺さぶったり、欺瞞的な情報を広めたりするために使用される可能性があります。

これらのモデルは、多くの分野で人間の宣伝活動家に匹敵する可能性があり、事実とフィクションを区別することが困難になります。 証明されているように、これは選挙運動に影響を与え、政策に影響を与え、一般的な誤解を模倣する可能性があります。 投稿者: TruthfulQA。 この問題に対抗するには事実確認メカニズムとメディアリテラシーを開発することが重要です。

5. 兵器の開発

兵器拡散者は、LLM を使用して、従来型および非従来型兵器の製造に関する情報を収集および伝達する可能性があります。 従来の検索エンジンと比較して、複雑な言語モデルを使用すると、精度を損なうことなく、研究目的でこのような機密情報をはるかに短い時間で入手できます。

GPT-4 のようなモデルは、脆弱なターゲットを正確に特定し、ユーザーがプロンプトで指定した材料取得戦略に関するフィードバックを提供できます。 この影響を理解し、これらのテクノロジーの安全な使用を促進するためにセキュリティ ガードレールを設置することが非常に重要です。

6。 プライバシー

LLM は、ユーザーのプライバシーに関する重要な問題も提起します。 これらのモデルでは、トレーニングのために大量のデータにアクセスする必要があり、これには多くの場合、個人の個人データが含まれます。 これは通常、ライセンスを取得したデータセットまたは公的に利用可能なデータセットから収集され、さまざまな目的に使用できます。 データ内で利用可能な電話コードに基づいて地理的場所を検索するなど。

これによりデータ漏洩が重大な結果となる可能性があり、多くの大企業はすでに漏洩しています。 プライバシーへの懸念からLLMの使用を禁止。 個人データの収集と保存については、明確なポリシーを確立する必要があります。 また、プライバシーを倫理的に扱うためには、データの匿名化を実践する必要があります。

7. 危険な緊急行動

大規模言語モデルは、危険な創発的な動作を示す傾向があるため、別の倫理的懸念を引き起こします。 これらの行動には、長期的な計画を立てること、未定義の目標を追求すること、権限や追加のリソースを獲得しようとすることが含まれる場合があります。

さらに、LLM は、他のシステムとの対話を許可されている場合、予測不可能で潜在的に有害な結果を引き起こす可能性があります。 LLM は複雑な性質を持っているため、特定の状況で LLM がどのように動作するかを予測するのは簡単ではありません。 特に、意図しない方法で使用される場合。

したがって、関連するリスクを軽減するために適切な対策を認識し、実行することが重要です。

8. 不要な加速

LLM は、特に自然言語処理と機械学習において、イノベーションと科学的発見を不自然に加速させる可能性があります。これらの加速するイノベーションは、無制限の AI 技術競争につながる可能性があります。 AIの安全性と倫理基準の低下を引き起こし、社会的リスクをさらに高める可能性があります。

政府のイノベーション戦略や組織的提携などの推進者は、人工知能研究において不健全な競争を引き起こす可能性があります。 最近、テクノロジー業界のリーダーと科学者からなる著名なコンソーシアムが、 より強力な人工知能システムの開発をXNUMXか月間一時停止.

大規模言語モデルには、私たちの生活のさまざまな側面に革命をもたらす大きな可能性があります。 しかし、その広範な使用は、人間の競争力の結果として、いくつかの倫理的懸念も引き起こします。 したがって、これらのモデルは、社会への影響を慎重に考慮して、責任を持って開発および導入する必要があります。

LLM と人工知能について詳しく知りたい場合は、こちらをご覧ください。 ユナイトアイ あなたの知識を広げるために。