8 Ethische overwegingen van grote taalmodellen (LLM) zoals GPT-4

Grote taalmodellen (LLM's) zoals ChatGPT, GPT-4, PaLM, LaMDA, enz., zijn kunstmatige-intelligentiesystemen die in staat zijn om mensachtige tekst te genereren en te analyseren. Het gebruik ervan komt steeds vaker voor in ons dagelijks leven en strekt zich uit tot een breed scala aan domeinen, variërend van zoekmachines, spraakondersteuning, machinevertaling, taalbehoud, en hulpprogramma's voor het debuggen van codes. Deze zeer intelligente modellen worden geprezen als doorbraken in natuurlijke taalverwerking en hebben het potentieel om enorme maatschappelijke impact te hebben.

Naarmate LLM's echter krachtiger worden, is het van vitaal belang om rekening te houden met de ethische implicaties van het gebruik ervan. Van het genereren van schadelijke inhoud tot het verstoren van de privacy en het verspreiden van desinformatie, de ethische bezwaren rond het gebruik van LLM's zijn ingewikkeld en veelvoudig. Dit artikel onderzoekt enkele kritische ethische dilemma's met betrekking tot LLM's en hoe deze te verminderen.

1. Schadelijke inhoud genereren

Grote taalmodellen hebben het potentieel om schadelijke inhoud te genereren, zoals aanzetten tot haat, extremistische propaganda, racistische of seksistische taal en andere vormen van inhoud die schade kunnen berokkenen aan specifieke individuen of groepen.

Hoewel LLM's niet inherent bevooroordeeld of schadelijk zijn, kunnen de gegevens waarop ze zijn getraind, vooroordelen weerspiegelen die al in de samenleving bestaan. Dit kan weer leiden tot ernstige maatschappelijke problemen, zoals aanzetten tot geweld of een toename van maatschappelijke onrust. Zo is het ChatGPT-model van OpenAI onlangs vernieuwd bleek raciaal bevooroordeelde inhoud te genereren ondanks de vooruitgang die is geboekt in haar onderzoek en ontwikkeling.

2. Economische impact

LLM's kunnen ook een aanzienlijke economische impact hebben, vooral omdat ze steeds krachtiger, wijdverspreider en betaalbaarder worden. Ze kunnen substantiële structurele veranderingen in de aard van werk en arbeid teweegbrengen, zoals het overbodig maken van bepaalde banen door automatisering. Dit kan leiden tot ontheemding van het personeelsbestand, massale werkloosheid en verergering van de bestaande ongelijkheden binnen de beroepsbevolking.

Volgens het laatste rapport van Goldman Sachs, ongeveer Er kunnen 300 miljoen voltijdbanen in het gedrang komen door deze nieuwe golf van innovatie op het gebied van kunstmatige intelligentie, waaronder de baanbrekende lancering van GPT-4. Het ontwikkelen van beleid dat technische kennis bij het grote publiek bevordert, is essentieel geworden in plaats van technologische vooruitgang verschillende banen en kansen te laten automatiseren en verstoren.

3. Hallucinaties

Een belangrijk ethisch probleem met betrekking tot grote taalmodellen is hun neiging om te hallucineren, dwz valse of misleidende informatie te produceren met behulp van hun interne patronen en vooroordelen. Hoewel een zekere mate van hallucinatie onvermijdelijk is in elk taalmodel, kan de mate waarin het voorkomt problematisch zijn.

Dit kan vooral schadelijk zijn omdat modellen steeds overtuigender worden en gebruikers zonder specifieke domeinkennis er te veel op gaan vertrouwen. Het kan ernstige gevolgen hebben voor de nauwkeurigheid en waarheidsgetrouwheid van de informatie die door deze modellen wordt gegenereerd.

Daarom is het essentieel ervoor te zorgen dat AI-systemen worden getraind op nauwkeurige en contextueel relevante datasets om de incidentie van hallucinaties te verminderen.

4. Desinformatie en beïnvloedingsoperaties

Een ander serieus ethisch probleem met betrekking tot LLM's is hun vermogen om desinformatie te creëren en te verspreiden. Bovendien kunnen kwaadwillenden deze technologie misbruiken om invloedsoperaties uit te voeren om gevestigde belangen te bereiken. Dit kan realistisch ogende inhoud opleveren via artikelen, nieuwsverhalen of posts op sociale media, die vervolgens kunnen worden gebruikt om de publieke opinie te beïnvloeden of misleidende informatie te verspreiden.

Deze modellen kunnen in veel domeinen wedijveren met menselijke propagandisten, waardoor het moeilijk wordt om feit van fictie te onderscheiden. Dit kan van invloed zijn op verkiezingscampagnes, het beleid beïnvloeden en populaire misvattingen nabootsen, zoals blijkt door TruthfullQA. Het is cruciaal om mechanismen voor factchecking en mediageletterdheid te ontwikkelen om dit probleem tegen te gaan.

5. Wapenontwikkeling

Wapenverspreiders kunnen mogelijk LLM's gebruiken om informatie over conventionele en onconventionele wapenproductie te verzamelen en te communiceren. Vergeleken met traditionele zoekmachines kunnen complexe taalmodellen dergelijke gevoelige informatie voor onderzoeksdoeleinden in veel kortere tijd verkrijgen zonder aan nauwkeurigheid in te boeten.

Modellen zoals GPT-4 kunnen kwetsbare doelen lokaliseren en feedback geven over materiële verwervingsstrategieën die door de gebruiker in de prompt worden gegeven. Het is uitermate belangrijk om de implicaties hiervan te begrijpen en om beveiligingsrails te plaatsen om het veilige gebruik van deze technologieën te bevorderen.

6. Privacy

LLM's roepen ook belangrijke vragen op over de privacy van gebruikers. Deze modellen vereisen toegang tot grote hoeveelheden gegevens voor training, waaronder vaak de persoonlijke gegevens van individuen. Dit wordt meestal verzameld uit gelicentieerde of openbaar beschikbare datasets en kan voor verschillende doeleinden worden gebruikt. Zoals het vinden van de geografische locaties op basis van de beschikbare telefooncodes in de gegevens.

Datalekken kunnen hier een belangrijk gevolg van zijn, en veel grote bedrijven zijn dat al het gebruik van LLM's verbieden te midden van angst voor privacy. Er moet een duidelijk beleid worden opgesteld voor het verzamelen en opslaan van persoonsgegevens. En anonimisering van gegevens moet worden toegepast om ethisch met privacy om te gaan.

7. Risicovol opkomend gedrag

Grote taalmodellen vormen een ander ethisch probleem vanwege hun neiging om risicovol opkomend gedrag te vertonen. Dit gedrag kan bestaan ​​uit het formuleren van langdurige plannen, het nastreven van ongedefinieerde doelen en het streven naar autoriteit of aanvullende middelen.

Bovendien kunnen LLM's onvoorspelbare en mogelijk schadelijke resultaten opleveren wanneer ze met andere systemen mogen communiceren. Vanwege de complexe aard van LLM's is het niet eenvoudig om te voorspellen hoe ze zich in specifieke situaties zullen gedragen. Vooral wanneer ze op onbedoelde manieren worden gebruikt.

Daarom is het essentieel om op de hoogte te zijn en passende maatregelen te nemen om het bijbehorende risico te verminderen.

8. Ongewenste versnelling

LLM's kunnen innovatie en wetenschappelijke ontdekkingen op onnatuurlijke wijze versnellen, vooral op het gebied van natuurlijke taalverwerking en machinaal leren. Deze versnelde innovaties kunnen leiden tot een ongebreidelde AI-techrace. Het kan leiden tot een afname van de veiligheid en ethische normen van AI en de maatschappelijke risico’s verder vergroten.

Versnellers zoals innovatiestrategieën van de overheid en organisatorische allianties kunnen ongezonde concurrentie veroorzaken in onderzoek naar kunstmatige intelligentie. Onlangs heeft een vooraanstaand consortium van leiders uit de technologie-industrie en wetenschappers een oproep gedaan voor een moratorium van zes maanden op de ontwikkeling van krachtigere systemen voor kunstmatige intelligentie.

Grote taalmodellen hebben een enorm potentieel om verschillende aspecten van ons leven radicaal te veranderen. Maar hun wijdverbreide gebruik roept ook verschillende ethische problemen op als gevolg van hun menselijke competitieve aard. Deze modellen moeten daarom op verantwoorde wijze worden ontwikkeld en ingezet, met zorgvuldige overweging van hun maatschappelijke effecten.

Als je meer wilt weten over LLM's en kunstmatige intelligentie, ga dan naar verenigen.ai om je kennis uit te breiden.