8 Etični vidiki velikih jezikovnih modelov (LLM), kot je GPT-4

Veliki jezikovni modeli (LLM), kot so ChatGPT, GPT-4, PaLM, LaMDA itd., so sistemi umetne inteligence, ki lahko ustvarijo in analizirajo človeško podobno besedilo. Njihova uporaba postaja vse bolj razširjena v našem vsakdanjem življenju in se razteza na široko paleto področij, od iskalnikov, glasovne pomoči, strojnega prevajanja, ohranjanje jezikain orodja za odpravljanje napak kode. Ti zelo inteligentni modeli so cenjeni kot preboji obdelava naravnega jezika in imajo potencial za velike družbene vplive.

Ker pa LLM postajajo vse močnejši, je ključnega pomena razmisliti o etičnih posledicah njihove uporabe. Od ustvarjanja škodljive vsebine do motenja zasebnosti in širjenja dezinformacij, so etični pomisleki v zvezi z uporabo LLM zapleteni in večplastni. Ta članek bo raziskal nekatere kritične etične dileme, povezane z LLM, in kako jih ublažiti.

1. Ustvarjanje škodljive vsebine

Veliki jezikovni modeli lahko ustvarijo škodljivo vsebino, kot je sovražni govor, ekstremistična propaganda, rasistični ali seksistični jezik in druge oblike vsebine, ki bi lahko škodile določenim posameznikom ali skupinam.

Čeprav LLM sami po sebi niso pristranski ali škodljivi, lahko podatki, na podlagi katerih se usposabljajo, odražajo pristranskosti, ki že obstajajo v družbi. To pa lahko vodi do resnih družbenih težav, kot je spodbujanje nasilja ali porast družbenih nemirov. Nedavno je bil na primer na primer OpenAI-jev model ChatGPT ugotovljeno, da ustvarjajo rasno pristransko vsebino kljub napredku v raziskavah in razvoju.

2. Gospodarski vpliv

LLM-ji imajo lahko tudi pomemben gospodarski vpliv, zlasti ker postajajo vse močnejši, razširjeni in cenovno dostopnejši. Lahko uvedejo bistvene strukturne spremembe v naravo dela in delovne sile, kot je na primer odpuščanje določenih delovnih mest z uvedbo avtomatizacije. To bi lahko povzročilo selitev delovne sile, množično brezposelnost in zaostrilo obstoječe neenakosti v delovni sili.

Po zadnjem poročilu Goldman Sachsa približno Prizadetih bi lahko bilo 300 milijonov delovnih mest s polnim delovnim časom s tem novim valom inovacij na področju umetne inteligence, vključno z revolucionarnim lansiranjem GPT-4. Razvoj politik, ki spodbujajo tehnično pismenost med splošno javnostjo, je postal bistvenega pomena, namesto da bi tehnološki napredek avtomatiziral in motil različna delovna mesta in priložnosti.

3. Halucinacije

Glavni etični pomislek, povezan z velikimi jezikovnimi modeli, je njihova nagnjenost k halucinacijam, tj. ustvarjanju napačnih ali zavajajočih informacij z uporabo svojih notranjih vzorcev in pristranskosti. Medtem ko je določena stopnja halucinacije neizogibna v katerem koli jezikovnem modelu, je obseg, v katerem se pojavi, lahko problematičen.

To je lahko še posebej škodljivo, saj modeli postajajo vse bolj prepričljivi in ​​se bodo uporabniki brez specifičnega znanja področja začeli pretirano zanašati nanje. To ima lahko resne posledice za točnost in resničnost informacij, ki jih ustvarijo ti modeli.

Zato je bistveno zagotoviti, da so sistemi umetne inteligence usposobljeni za točne in kontekstualno ustrezne nize podatkov, da se zmanjša pojavnost halucinacij.

4. Dezinformacije in operacije vplivanja

Drug resen etični pomislek, povezan z LLM, je njihova zmožnost ustvarjanja in širjenja dezinformacij. Poleg tega lahko slabi akterji zlorabijo to tehnologijo za izvajanje operacij vpliva za doseganje lastnih interesov. To lahko ustvari realistično vsebino prek člankov, novic ali objav v družabnih omrežjih, ki se nato lahko uporabijo za vplivanje na javno mnenje ali širjenje zavajajočih informacij.

Ti modeli se lahko kosajo s človeškimi propagandisti na mnogih področjih, zaradi česar je težko razlikovati dejstva od fikcije. To lahko vpliva na volilne kampanje, vpliva na politiko in posnema priljubljene napačne predstave, kot je dokazano od TruthfulQA. Razvoj mehanizmov za preverjanje dejstev in medijske pismenosti za boj proti temu vprašanju je ključnega pomena.

5. Razvoj orožja

Širječi orožja lahko potencialno uporabljajo LLM za zbiranje in sporočanje informacij o proizvodnji konvencionalnega in nekonvencionalnega orožja. V primerjavi s tradicionalnimi iskalniki lahko zapleteni jezikovni modeli pridobijo tako občutljive informacije za raziskovalne namene v veliko krajšem času brez ogrožanja natančnosti.

Modeli, kot je GPT-4, lahko natančno določijo ranljive cilje in zagotovijo povratne informacije o strategijah pridobivanja materiala, ki jih poda uporabnik v pozivu. Zelo pomembno je razumeti posledice tega in postaviti varnostne ograje za spodbujanje varne uporabe teh tehnologij.

6. Zasebnost

LLM odpirajo tudi pomembna vprašanja o zasebnosti uporabnikov. Ti modeli za usposabljanje zahtevajo dostop do velikih količin podatkov, ki pogosto vključujejo osebne podatke posameznikov. To se običajno zbira iz licenčnih ali javno dostopnih naborov podatkov in se lahko uporablja za različne namene. Na primer iskanje geografskih krajev na podlagi telefonskih kod, ki so na voljo v podatkih.

Uhajanje podatkov je lahko pomembna posledica tega in številna velika podjetja so že prepoved uporabe LLM zaradi bojazni glede zasebnosti. Določiti je treba jasne politike zbiranja in shranjevanja osebnih podatkov. Za etično ravnanje z zasebnostjo je treba izvajati anonimizacijo podatkov.

7. Tvegano pojavno vedenje

Veliki jezikovni modeli predstavljajo še eno etično skrb zaradi svoje nagnjenosti k izkazovanju tveganega pojavnega vedenja. To vedenje lahko vključuje oblikovanje dolgotrajnih načrtov, zasledovanje nedoločenih ciljev in prizadevanje za pridobitev avtoritete ali dodatnih virov.

Poleg tega lahko LLM povzročijo nepredvidljive in potencialno škodljive rezultate, če jim je dovoljeno komunicirati z drugimi sistemi. Zaradi kompleksne narave LLM-jev ni lahko napovedati, kako se bodo obnašali v določenih situacijah. Še posebej, če se uporabljajo na nepredvidene načine.

Zato je nujno, da se zavedamo in izvajamo ustrezne ukrepe za zmanjšanje s tem povezanega tveganja.

8. Neželen pospešek

LLM lahko nenaravno pospešijo inovacije in znanstvena odkritja, zlasti pri obdelavi naravnega jezika in strojnem učenju. Te pospešene inovacije bi lahko pripeljale do nebrzdane tehnološke dirke AI. Lahko povzroči upad varnostnih in etičnih standardov umetne inteligence ter dodatno poveča družbena tveganja.

Pospeševalci, kot so vladne inovacijske strategije in organizacijska zavezništva, bi lahko povzročili nezdravo konkurenco v raziskavah umetne inteligence. Pred kratkim je pomemben konzorcij voditeljev tehnološke industrije in znanstvenikov razpisal a šestmesečni moratorij na razvoj zmogljivejših sistemov umetne inteligence.

Veliki jezikovni modeli imajo izjemen potencial za revolucijo različnih vidikov našega življenja. Toda njihova široka uporaba vzbuja tudi več etičnih pomislekov zaradi njihove človeške tekmovalne narave. Zato je treba te modele razvijati in uporabljati odgovorno, pri čemer je treba skrbno upoštevati njihove vplive na družbo.

Če želite izvedeti več o LLM in umetni inteligenci, obiščite združiti.ai razširiti svoje znanje.