Искусственный интеллект
8 этических аспектов больших языковых моделей (LLM), таких как GPT-4
Большие языковые модели (LLM), такие как ChatGPT, GPT-4, PaLM, LaMDA и т. д., представляют собой системы искусственного интеллекта, способные генерировать и анализировать человекоподобный текст. Их использование становится все более распространенным в нашей повседневной жизни и распространяется на широкий спектр областей, начиная от поисковых систем, голосовой помощи, машинного перевода и т. сохранение языкаи средства отладки кода. Эти высокоинтеллектуальные модели приветствуются как прорыв в обработки естественного языка и потенциально могут оказать огромное влияние на общество.
Однако по мере того, как LLM становятся все более мощными, жизненно важно учитывать этические последствия их использования. От создания вредоносного контента до нарушения конфиденциальности и распространения дезинформации — этические проблемы, связанные с использованием LLM, сложны и разнообразны. В этой статье будут рассмотрены некоторые критические этические дилеммы, связанные с LLM, и способы их смягчения.
1. Создание вредоносного контента
Большие языковые модели могут генерировать вредоносный контент, такой как ненавистнические высказывания, экстремистская пропаганда, расистские или сексистские высказывания и другие формы контента, которые могут причинить вред отдельным лицам или группам.
Хотя LLM по своей природе не являются предвзятыми или вредными, данные, на которых они обучаются, могут отражать предубеждения, которые уже существуют в обществе. Это, в свою очередь, может привести к серьезным социальным проблемам, таким как подстрекательство к насилию или рост социальных волнений. Например, модель OpenAI ChatGPT недавно была было обнаружено, что они создают контент с расовой предвзятостью несмотря на успехи, достигнутые в его исследованиях и разработках.
2. Экономический эффект
Изображение на Медиамодификатор от Pixabay
LLM также могут иметь значительный экономический эффект, особенно по мере того, как они становятся все более мощными, широко распространенными и доступными. Они могут вносить существенные структурные изменения в характер работы и труда, например, сокращение некоторых рабочих мест за счет внедрения автоматизации. Это может привести к перемещению рабочей силы, массовой безработице и усугубить существующее неравенство в рабочей силе.
Согласно последнему отчету Goldman Sachs, примерно 300 миллионов рабочих мест с полной занятостью могут быть затронуты этой новой волной инноваций в области искусственного интеллекта, включая новаторский запуск GPT-4. Разработка политики, способствующей повышению технической грамотности среди широкой общественности, стала необходимой, а не позволяла технологическим достижениям автоматизировать и разрушать различные рабочие места и возможности.
3. Галлюцинации.
Изображение на Герд Альтманн от Pixabay
Основной этической проблемой, связанной с моделями большого языка, является их склонность к галлюцинациям, т. е. к производству ложной или вводящей в заблуждение информации, используя свои внутренние модели и предубеждения. Хотя некоторая степень галлюцинации неизбежна в любой языковой модели, степень ее проявления может быть проблематичной.
Это может быть особенно вредным, поскольку модели становятся все более убедительными, и пользователи, не знающие конкретных предметных областей, начинают чрезмерно полагаться на них. Это может иметь серьезные последствия для точности и достоверности информации, генерируемой этими моделями.
Поэтому важно убедиться, что системы искусственного интеллекта обучены на точных и контекстуально релевантных наборах данных, чтобы снизить частоту галлюцинаций.
4. Дезинформация и операции по оказанию влияния
Изображение на Векторы OpenClipart от Pixabay
Еще одной серьезной этической проблемой, связанной с LLM, является их способность создавать и распространять дезинформацию. Более того, злоумышленники могут злоупотреблять этой технологией, чтобы проводить операции влияния для достижения личных интересов. Это может создавать реалистично выглядящий контент в виде статей, новостей или сообщений в социальных сетях, который затем можно использовать для воздействия на общественное мнение или распространения вводящей в заблуждение информации.
Эти модели могут соперничать с человеческими пропагандистами во многих областях, из-за чего трудно отличить факты от вымысла. Это может повлиять на избирательные кампании, повлиять на политику и имитировать популярные заблуждения, о чем свидетельствует от TruthfulQA. Разработка механизмов проверки фактов и медиаграмотности для решения этой проблемы имеет решающее значение.
5. Разработка оружия
Изображение на Майкс-Фотография от Pixabay
Распространители оружия потенциально могут использовать LLM для сбора и передачи информации о производстве обычных и нетрадиционных вооружений. По сравнению с традиционными поисковыми системами, сложные языковые модели могут получать такую конфиденциальную информацию для исследовательских целей за гораздо более короткое время без ущерба для точности.
Такие модели, как GPT-4, могут точно определять уязвимые цели и предоставлять обратную связь о стратегиях сбора материалов, заданных пользователем в подсказке. Чрезвычайно важно понять последствия этого и установить защитные ограждения для обеспечения безопасного использования этих технологий.
6. Privacy
Изображение на Тайеб МЕЗАХДИА от Pixabay
LLM также поднимают важные вопросы о конфиденциальности пользователей. Эти модели требуют доступа к большим объемам данных для обучения, которые часто включают личные данные отдельных лиц. Обычно они собираются из лицензированных или общедоступных наборов данных и могут использоваться для различных целей. Например, поиск географических мест на основе телефонных кодов, доступных в данных.
Существенным следствием этого может быть утечка данных, и многие крупные компании уже запрет на использование LLM из-за опасений в отношении конфиденциальности. Должны быть установлены четкие политики сбора и хранения персональных данных. И анонимизация данных должна применяться для этического обращения с конфиденциальностью.
7. Рискованное эмерджентное поведение
Изображение на Герд Альтманн от Pixabay
Модели большого языка представляют собой еще одну этическую проблему из-за их склонности к рискованному эмерджентному поведению. Такое поведение может включать в себя формулирование длительных планов, преследование неопределенных целей и стремление получить власть или дополнительные ресурсы.
Кроме того, LLM могут давать непредсказуемые и потенциально опасные результаты, когда им разрешено взаимодействовать с другими системами. Из-за сложной природы LLM непросто предсказать, как они поведут себя в конкретных ситуациях. Особенно, когда они используются не по назначению.
Поэтому очень важно знать и принимать соответствующие меры для снижения связанного с этим риска.
8. Нежелательное ускорение
LLM может неестественным образом ускорить инновации и научные открытия, особенно в области обработки естественного языка и машинного обучения. Эти ускоренные инновации могут привести к безудержной гонке технологий искусственного интеллекта. Это может привести к снижению стандартов безопасности и этики ИИ и еще больше повысить социальные риски.
Ускорители, такие как государственные инновационные стратегии и организационные союзы, могут вызвать нездоровую конкуренцию в исследованиях искусственного интеллекта. Недавно известный консорциум лидеров технологической отрасли и ученых призвал шестимесячный мораторий на разработку более мощных систем искусственного интеллекта.
Большие языковые модели обладают огромным потенциалом для революционного изменения различных аспектов нашей жизни. Но их широкое использование также вызывает несколько этических проблем из-за их человеческого соперничества. Поэтому эти модели необходимо разрабатывать и развертывать ответственно, с тщательным учетом их воздействия на общество.
Если вы хотите узнать больше о LLM и искусственном интеллекте, ознакомьтесь с объединить.ай чтобы расширить свои знания.
