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1. Generating Harmful Content
大语言模型(LLM)如ChatGPT、GPT-4、PaLM、LaMDA等#xff0c;具有生成和分析类人文本的能力。然而#xff0c;它们也可能会产生有害内容#xff0c;如仇恨言论、极端主…8 Ethical Considerations of Large Language Models (LLM) Like GPT-4
1. Generating Harmful Content
大语言模型(LLM)如ChatGPT、GPT-4、PaLM、LaMDA等具有生成和分析类人文本的能力。然而它们也可能会产生有害内容如仇恨言论、极端主义宣传、种族主义或性别歧视语言等对特定个人或群体造成伤害。尽管LLM本身并不具有偏见或危害性但它们所训练的数据可能反映了社会中已经存在的偏见。这可能导致严重的社会问题如煽动暴力或加剧社会动荡。例如OpenAI的ChatGPT模型最近被发现产生了种族偏见内容尽管其研究和开发取得了进展。
2. Economic Impact
LLM也可能产生重大经济影响尤其是随着它们变得日益强大、广泛和可负担。它们可能引入工作性质和劳动力的重大结构性变化例如通过引入自动化使某些工作变得多余。这可能导致劳动力转移、大规模失业并加剧劳动力中现有的不平等。据高盛最新报告大约3亿全职工作可能受到这一波人工智能创新的影响包括GPT-4的突破性推出。因此制定促进公众技术素养的政策变得至关重要而不是让技术进步自动化和破坏不同的工作和机会。
3. Hallucinations
LLM的一个主要伦理问题是它们的倾向性即使用其内部模式和偏见产生错误或误导性信息。虽然任何语言模型都不可避免地存在一定程度的幻觉但其发生的程度可能是有问题的。随着模型变得越来越令人信服没有特定领域知识的用户将开始过度依赖它们。这可能会对模型生成的信息的准确性和真实性产生严重后果。因此确保AI系统在准确和上下文相关的数据集上进行训练以减少幻觉的发生是至关重要的。
4. Disinformation Influencing Operations
LLM的另一个严重伦理问题是它们创造和传播虚假信息的能力。此外不良行为者可以利用这项技术进行影响行动以实现既得利益。这可以通过文章、新闻故事或社交媒体帖子产生逼真的内容然后用来左右公众舆论或传播欺骗性信息。这些模型在许多领域可以与人类宣传者相媲美使得事实与虚构难以区分。这可能会影响选举活动、影响政策并模仿流行的误解如TruthfulQA所示。因此开发事实核查机制和媒体素养以应对这一问题至关重要。
5. Weapon Development
武器扩散者可能使用LLM来收集和交流有关常规和非常规武器生产的信息。与传统搜索引擎相比复杂的语言模型可以在更短的时间内获取此类敏感信息而不会损害准确性。像GPT-4这样的模型可以确定脆弱的目标并提供用户在提示中给出的材料获取策略的反馈。因此了解这一点的含义并设置安全护栏以促进这些技术的安全使用是至关重要的。
6. Privacy
LLM还引发了关于用户隐私的重要问题。这些模型需要访问大量数据用于训练通常包括个人的个人数据。这通常是从许可的或公开可获得的数据集中收集的可以用于各种目的。例如根据数据中可用的电话区号找到地理位置。数据泄露可能是这种做法的一个重大后果许多大公司已经出于隐私担忧禁止使用LLM。因此应该建立明确的政策来收集和存储个人数据并应实行数据匿名化来以道德方式处理隐私。
7. Risky Emergent Behaviors
LLM还可能表现出危险的突发行为这可能包括制定长期计划、追求未定义的目标以及争取获得权力或额外资源。此外当LLM被允许与其他系统互动时它们可能产生不可预测的、可能有害的结果。由于LLM的复杂性很难预测它们在特定情况下的行为尤其是在它们被以非预期方式使用时。因此了解并实施适当的措施来减少相关风险是至关重要的。
8. Unwanted Acceleration
LLM可能不自然地加速创新和科学发现尤其是在自然语言处理和机器学习领域。这些加速的创新可能导致不受控制的AI技术竞赛。它可能导致AI安全和伦理标准的下降并进一步加剧社会风险。政府创新战略和组织联盟等加速剂可能引发人工智能研究中的不健康竞争。最近一个由科技行业领导者和科学家组成的著名联盟呼吁暂停开发更强大的人工智能系统六个月。
大语言模型具有巨大的潜力可以改变我们生活的各个方面。然而由于它们具有与人类竞争的性质它们的广泛使用也引发了许多伦理问题。因此这些模型需要负责任地开发和部署并仔细考虑它们的社会影响。
