Kacerdasan buatan
8 Pertimbangan Etika Modél Basa Gedé (LLM) Kawas GPT-4
Modél basa ageung (LLMs) sapertos ChatGPT, GPT-4, PaLM, LaMDA, sareng sajabana, mangrupikeun sistem intelijen buatan anu tiasa ngahasilkeun sareng nganalisis téks sapertos manusa. Pamakéanna beuki kaprah dina kahirupan urang sapopoé sareng ngalegaan ka rupa-rupa domain mimitian ti mesin pencari, bantuan sora, tarjamahan mesin, pelestarian basa, sareng alat debugging kode. Modél-modél anu calakan pisan ieu dianggap salaku terobosan ngolah basa alami sareng gaduh poténsi pikeun ngadamel dampak sosial anu ageung.
Nanging, nalika LLM janten langkung kuat, penting pisan pikeun mertimbangkeun implikasi etika tina panggunaanana. Tina ngahasilkeun kontén anu ngabahayakeun dugi ka ngaganggu privasi sareng nyebarkeun disinformasi, masalah étika ngeunaan panggunaan LLM rumit sareng multifold. Tulisan ieu bakal ngajalajah sababaraha dilema etika kritis anu aya hubunganana sareng LLM sareng kumaha cara ngiranganana.
1. Ngahasilkeun Eusi Ngabahayakeun
Modél Basa Gedé boga potensi pikeun ngahasilkeun eusi ngabahayakeun kayaning ucapan hate, propaganda ekstrimis, basa rasialis atawa sexist, sarta wangun eusi lianna nu bisa ngabalukarkeun ngarugikeun ka individu atawa grup husus.
Bari LLMs henteu inherently bias atawa ngabahayakeun, data aranjeunna dilatih dina bisa ngagambarkeun biases anu geus aya di masarakat. Ieu tiasa, kahareupna ngakibatkeun masalah sosial parna sapertos hasutan kana kekerasan atanapi naékna karusuhan sosial. Salaku conto, model OpenAI's ChatGPT nembe kapanggih keur ngahasilkeun eusi bias racially sanajan kamajuan dilakukeun dina panalungtikan sarta pamekaran.
2. Dampak Ékonomi
image by Mediamodifier ti Pixabay
LLM ogé tiasa gaduh dampak ékonomi anu signifikan, khususna nalika aranjeunna janten langkung kuat, nyebar, sareng terjangkau. Éta tiasa ngenalkeun parobihan struktural anu ageung dina sifat padamelan sareng tenaga kerja, sapertos ngadamel padamelan anu tangtu kaleuleuwihan ku ngenalkeun otomatisasi. Ieu bisa ngakibatkeun kapindahan tanaga gawé, pangangguran massal jeung exacerbate kateusaruaan aya dina tanaga gawé.
Numutkeun laporan panganyarna ku Goldman Sachs, kira-kira 300 juta padamelan full-time tiasa kapangaruhan ku gelombang anyar ieu inovasi kecerdasan jieunan, kaasup peluncuran groundbreaking of GPT-4. Ngembangkeun kawijakan anu ngamajukeun literasi téknis di masarakat umum janten penting tibatan ngantepkeun kamajuan téknologi ngajadikeun otomatis sareng ngaganggu padamelan sareng kasempetan anu béda.
3. Halusinasi
image by Gerd Altmann ti Pixabay
Masalah etika utama anu aya hubunganana sareng Modél Basa ageung nyaéta kacenderunganna pikeun halusinasi, nyaéta, ngahasilkeun inpormasi palsu atanapi nyasabkeun ngagunakeun pola internal sareng bias. Bari sababaraha darajat halusinasi teu bisa dihindari dina sagala modél basa, extent nu eta lumangsung bisa jadi masalah.
Ieu tiasa ngabahayakeun khususna sabab modél beuki ngayakinkeun, sareng pangguna tanpa pangaweruh domain khusus bakal mimiti ngandelkeunana. Éta tiasa gaduh akibat anu parah pikeun katepatan sareng kabeneran inpormasi anu dihasilkeun ku modél ieu.
Ku alatan éta, penting pikeun mastikeun yén sistem AI dilatih dina set data anu akurat sareng relevan sacara kontekstual pikeun ngirangan kajadian halusinasi.
4. Disinformation & Influencing Operasi
image by OpenClipart Véktor ti Pixabay
Masalah etika anu serius anu aya hubunganana sareng LLM nyaéta kamampuan pikeun nyiptakeun sareng nyebarkeun disinformasi. Leuwih ti éta, aktor goréng bisa nyalahgunakeun téhnologi ieu pikeun ngalaksanakeun operasi pangaruh pikeun ngahontal kapentingan vested. Ieu bisa ngahasilkeun eusi realistis-pilari ngaliwatan artikel, carita warta, atawa tulisan média sosial, nu lajeng bisa dipaké pikeun sway opini publik atawa nyebarkeun informasi nu nipu.
Modél ieu tiasa nandingan propagandist manusa dina seueur domain sahingga hésé ngabédakeun kanyataan tina fiksi. Ieu tiasa mangaruhan kampanye pemilu, pangaruh kawijakan, sareng niru kasalahpahaman populér, sakumaha anu dibuktikeun ku TruthfulQA. Ngembangkeun mékanisme pamariksaan kanyataan sareng literasi média pikeun ngalawan masalah ieu penting pisan.
5. Kamekaran pakarang
image by Mikes-Fotografi ti Pixabay
Proliferator pakarang berpotensi ngagunakeun LLMs pikeun ngumpulkeun jeung komunikasi informasi ngeunaan produksi pakarang konvensional sarta unconventional. Dibandingkeun jeung mesin pencari tradisional, model basa kompléks bisa procure informasi sénsitip misalna pikeun tujuan panalungtikan dina waktu leuwih pondok tanpa compromising akurasi.
Model sapertos GPT-4 tiasa nunjukkeun target anu rentan sareng masihan tanggapan ngeunaan strategi akuisisi bahan anu dipasihkeun ku pangguna dina ajakan. Penting pisan pikeun ngartos implikasi ieu sareng nempatkeun guardrails kaamanan pikeun ngamajukeun pamakéan aman tina téknologi ieu.
6. Privasi
image by Tayeb MEZAHDIA ti Pixabay
LLMs ogé ngangkat patarosan penting ngeunaan privasi pamaké. Modél ieu merlukeun aksés ka jumlah badag data pikeun latihan, nu mindeng ngawengku data pribadi individu. Ieu biasana dikumpulkeun tina set data anu dilisensikeun atanapi sayogi umum sareng tiasa dianggo pikeun sagala rupa tujuan. Sapertos milarian lokalitas géografis dumasar kana kode telepon anu aya dina data.
Leakage data tiasa janten konsekuensi signifikan ieu, sarta loba pausahaan badag geus ngalarang panggunaan LLM di tengah kasieunan privasi. Kabijakan anu jelas kedah ditetepkeun pikeun ngumpulkeun sareng nyimpen data pribadi. Sareng anonimisasi data kedah dilaksanakeun pikeun nanganan privasi sacara étika.
7. Paripolah Muncul picilakaeun
image by Gerd Altmann ti Pixabay
Modél Basa ageung nunjukkeun perhatian étika sanés kusabab kacenderunganna pikeun nunjukkeun paripolah anu muncul anu picilakaeun. Paripolah ieu tiasa ngawengku ngarumuskeun rencana anu berkepanjangan, ngudag tujuan anu teu ditangtukeun, sareng narékahan pikeun kéngingkeun otoritas atanapi sumber daya tambahan.
Salajengna, LLM tiasa ngahasilkeun hasil anu teu kaduga sareng berpotensi ngabahayakeun nalika aranjeunna diidinan berinteraksi sareng sistem anu sanés. Kusabab sifat kompleks LLM, teu gampang pikeun ngaramalkeun kumaha aranjeunna bakal kalakuanana dina kaayaan khusus. Utamana, nalika aranjeunna dianggo dina cara anu teu dihaja.
Ku alatan éta, penting pisan pikeun sadar sareng ngalaksanakeun ukuran anu pas pikeun ngirangan résiko anu aya hubunganana.
8. Akselerasi nu teu dihoyongkeun
LLM sacara teu wajar tiasa ngagancangkeun inovasi sareng penemuan ilmiah, khususna dina ngolah basa alami sareng diajar mesin. Inovasi anu gancangan ieu tiasa nyababkeun balapan téknologi AI anu teu kaampeuh. Éta tiasa nyababkeun panurunan dina kasalametan AI sareng standar etika sareng salajengna ningkatkeun résiko masarakat.
Akseleran sapertos strategi inovasi pamaréntah sareng aliansi organisasi tiasa nyababkeun persaingan anu teu séhat dina panalungtikan intelijen buatan. Anyar, konsorsium nonjol pamingpin industri tech sarta élmuwan geus nelepon pikeun a moratorium genep bulan pikeun ngembangkeun sistem kecerdasan jieunan anu langkung kuat.
Modél Basa Gedé gaduh poténsi anu luar biasa pikeun ngarévolusi sagala rupa aspék kahirupan urang. Tapi, pamakéan nyebar maranéhanana ogé raises sababaraha masalah etika salaku hasil tina sipat kompetitif manusa maranéhanana. Model-model ieu, ku kituna, kedah dikembangkeun sareng disebarkeun sacara tanggung jawab kalayan ati-ati kana dampak sosialna.
Upami anjeun hoyong langkung seueur ngeunaan LLM sareng intelijen buatan, pariksa ngahiji.ai pikeun ngalegaan pangaweruh anjeun.
