Trí tuệ nhân tạo
8 cân nhắc về đạo đức của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như GPT-4
Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT, GPT-4, PaLM, LaMDA, v.v., là các hệ thống trí tuệ nhân tạo có khả năng tạo và phân tích văn bản giống con người. Việc sử dụng chúng ngày càng trở nên phổ biến trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta và mở rộng ra nhiều lĩnh vực khác nhau, từ công cụ tìm kiếm, hỗ trợ giọng nói, dịch máy, bảo tồn ngôn ngữvà các công cụ gỡ lỗi mã. Những mô hình rất thông minh này được ca ngợi là bước đột phá trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên và có khả năng tạo ra những tác động xã hội rộng lớn.
Tuy nhiên, khi LLM trở nên mạnh mẽ hơn, điều quan trọng là phải xem xét ý nghĩa đạo đức của việc sử dụng chúng. Từ việc tạo nội dung có hại đến phá vỡ quyền riêng tư và lan truyền thông tin sai lệch, các mối quan ngại về đạo đức xung quanh việc sử dụng LLM rất phức tạp và đa dạng. Bài viết này sẽ khám phá một số tình huống khó xử về đạo đức nghiêm trọng liên quan đến LLM và cách giảm thiểu chúng.
1. Tạo nội dung có hại
Mô hình ngôn ngữ lớn có khả năng tạo ra nội dung có hại như ngôn từ kích động thù địch, tuyên truyền cực đoan, ngôn ngữ phân biệt chủng tộc hoặc phân biệt giới tính và các dạng nội dung khác có thể gây hại cho các cá nhân hoặc nhóm cụ thể.
Mặc dù các LLM vốn không có thành kiến hoặc có hại, nhưng dữ liệu mà chúng được đào tạo dựa trên đó có thể phản ánh những thành kiến đã tồn tại trong xã hội. Ngược lại, điều này có thể dẫn đến các vấn đề xã hội nghiêm trọng như kích động bạo lực hoặc gia tăng tình trạng bất ổn xã hội. Chẳng hạn, mô hình ChatGPT của OpenAI gần đây đã được bị phát hiện đang tạo nội dung phân biệt chủng tộc bất chấp những tiến bộ được thực hiện trong nghiên cứu và phát triển của nó.
2. Tác động kinh tế
Hình ảnh của điều hòa phương tiện từ Pixabay
LLM cũng có thể có tác động kinh tế đáng kể, đặc biệt khi chúng ngày càng trở nên mạnh mẽ, phổ biến và giá cả phải chăng. Họ có thể đưa ra những thay đổi cơ cấu đáng kể trong bản chất của công việc và lao động, chẳng hạn như làm cho một số công việc trở nên dư thừa bằng cách giới thiệu tự động hóa. Điều này có thể dẫn đến sự dịch chuyển lực lượng lao động, thất nghiệp hàng loạt và làm trầm trọng thêm sự bất bình đẳng hiện có trong lực lượng lao động.
Theo báo cáo mới nhất của Goldman Sachs, khoảng 300 triệu việc làm toàn thời gian có thể bị ảnh hưởng bởi làn sóng đổi mới trí tuệ nhân tạo mới này, bao gồm cả sự ra mắt mang tính đột phá của GPT-4. Việc phát triển các chính sách thúc đẩy hiểu biết về kỹ thuật trong công chúng nói chung đã trở nên cần thiết hơn là để các tiến bộ công nghệ tự động hóa và phá vỡ các công việc và cơ hội khác nhau.
3. Ảo giác
Hình ảnh của Gerd Altmann từ Pixabay
Mối quan tâm chính về mặt đạo đức liên quan đến các Mô hình Ngôn ngữ Lớn là xu hướng ảo giác của chúng, tức là tạo ra thông tin sai lệch hoặc gây hiểu lầm bằng cách sử dụng các mô hình và thành kiến bên trong của chúng. Mặc dù một số mức độ ảo giác là không thể tránh khỏi trong bất kỳ mô hình ngôn ngữ nào, nhưng mức độ xảy ra của nó có thể là một vấn đề.
Điều này có thể đặc biệt có hại khi các mô hình ngày càng trở nên thuyết phục và người dùng không có kiến thức về lĩnh vực cụ thể sẽ bắt đầu quá tin tưởng vào chúng. Nó có thể gây ra những hậu quả nghiêm trọng đối với tính chính xác và trung thực của thông tin do các mô hình này tạo ra.
Do đó, điều cần thiết là đảm bảo rằng các hệ thống AI được đào tạo trên các bộ dữ liệu chính xác và phù hợp với ngữ cảnh để giảm tỷ lệ ảo giác.
4. Hoạt động thông tin sai lệch & gây ảnh hưởng
Hình ảnh của Vectơ OpenClipart từ Pixabay
Một mối quan tâm đạo đức nghiêm trọng khác liên quan đến LLM là khả năng tạo và phổ biến thông tin sai lệch của họ. Hơn nữa, những kẻ xấu có thể lạm dụng công nghệ này để thực hiện các hoạt động gây ảnh hưởng nhằm đạt được những lợi ích nhất định. Điều này có thể tạo ra nội dung có vẻ thực tế thông qua các bài báo, câu chuyện tin tức hoặc bài đăng trên mạng xã hội, sau đó có thể được sử dụng để gây ảnh hưởng đến dư luận hoặc truyền bá thông tin lừa đảo.
Những mô hình này có thể cạnh tranh với các nhà tuyên truyền con người trong nhiều lĩnh vực, khiến việc phân biệt sự thật với hư cấu trở nên khó khăn. Điều này có thể tác động đến các chiến dịch bầu cử, ảnh hưởng đến chính sách và bắt chước những quan niệm sai lầm phổ biến, bằng chứng là bởi TruthQA. Phát triển các cơ chế kiểm tra thực tế và hiểu biết về phương tiện truyền thông để chống lại vấn đề này là rất quan trọng.
5. Phát triển vũ khí
Hình ảnh của Mikes-Nhiếp ảnh từ Pixabay
Những người phổ biến vũ khí có khả năng có thể sử dụng LLM để thu thập và truyền đạt thông tin liên quan đến việc sản xuất vũ khí thông thường và độc đáo. So với các công cụ tìm kiếm truyền thống, các mô hình ngôn ngữ phức tạp có thể thu thập thông tin nhạy cảm như vậy cho mục đích nghiên cứu trong thời gian ngắn hơn nhiều mà không ảnh hưởng đến độ chính xác.
Các mô hình như GPT-4 có thể xác định chính xác các mục tiêu dễ bị tổn thương và cung cấp phản hồi về các chiến lược thu thập vật liệu do người dùng đưa ra trong lời nhắc. Điều cực kỳ quan trọng là phải hiểu ý nghĩa của việc này và thiết lập các hàng rào bảo vệ để thúc đẩy việc sử dụng an toàn các công nghệ này.
6. Riêng tư
Hình ảnh của Tayeb MEZADIA từ Pixabay
LLM cũng đặt ra những câu hỏi quan trọng về quyền riêng tư của người dùng. Các mô hình này yêu cầu quyền truy cập vào một lượng lớn dữ liệu để đào tạo, thường bao gồm dữ liệu cá nhân của các cá nhân. Điều này thường được thu thập từ các bộ dữ liệu được cấp phép hoặc có sẵn công khai và có thể được sử dụng cho các mục đích khác nhau. Chẳng hạn như tìm kiếm các địa phương dựa trên mã điện thoại có sẵn trong dữ liệu.
Rò rỉ dữ liệu có thể là hậu quả nghiêm trọng của việc này và nhiều công ty lớn đã cấm sử dụng LLM trong bối cảnh lo ngại về quyền riêng tư. Chính sách rõ ràng nên được thiết lập để thu thập và lưu trữ dữ liệu cá nhân. Và việc ẩn danh dữ liệu nên được thực hiện để xử lý quyền riêng tư một cách có đạo đức.
7. Các hành vi khẩn cấp rủi ro
Hình ảnh của Gerd Altmann từ Pixabay
Các Mô hình Ngôn ngữ Lớn đặt ra một mối lo ngại khác về mặt đạo đức do xu hướng thể hiện các hành vi nguy hiểm mới nổi của chúng. Những hành vi này có thể bao gồm việc xây dựng các kế hoạch dài hạn, theo đuổi các mục tiêu không xác định và cố gắng giành được quyền lực hoặc các nguồn lực bổ sung.
Hơn nữa, các LLM có thể tạo ra các kết quả không thể đoán trước và có khả năng gây hại khi chúng được phép tương tác với các hệ thống khác. Do tính chất phức tạp của LLM, không dễ để dự đoán cách chúng sẽ hành xử trong các tình huống cụ thể. Đặc biệt, khi chúng được sử dụng theo những cách ngoài ý muốn.
Do đó, điều quan trọng là phải nhận thức và thực hiện các biện pháp thích hợp để giảm thiểu rủi ro liên quan.
8. Tăng tốc không mong muốn
Hình ảnh của chuông tim từ Pixabay
LLM có thể tăng tốc đổi mới và khám phá khoa học một cách bất thường, đặc biệt là trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học máy. Những đổi mới tăng tốc này có thể dẫn đến một cuộc đua công nghệ AI không thể kiểm soát. Nó có thể gây ra sự suy giảm các tiêu chuẩn đạo đức và an toàn AI, đồng thời làm tăng thêm rủi ro xã hội.
Các yếu tố thúc đẩy như chiến lược đổi mới của chính phủ và liên minh tổ chức có thể tạo ra sự cạnh tranh không lành mạnh trong nghiên cứu trí tuệ nhân tạo. Gần đây, một tập đoàn nổi bật gồm các nhà khoa học và lãnh đạo ngành công nghệ đã kêu gọi một lệnh cấm sáu tháng phát triển các hệ thống trí tuệ nhân tạo mạnh mẽ hơn.
Các Mô hình Ngôn ngữ Lớn có tiềm năng to lớn để cách mạng hóa các khía cạnh khác nhau trong cuộc sống của chúng ta. Tuy nhiên, việc sử dụng rộng rãi của chúng cũng gây ra một số lo ngại về đạo đức do bản chất cạnh tranh của con người. Do đó, những mô hình này cần được phát triển và triển khai một cách có trách nhiệm với sự cân nhắc cẩn thận về tác động xã hội của chúng.
Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về LLM và trí tuệ nhân tạo, hãy xem đoàn kết.ai để mở rộng kiến thức của bạn.
