大規模言語モデルのリスクを航行する: 責任あるAIキュレーションのための戦略

大規模言語モデルは、生成型AIの一形態であり、見かけ上は整合性のある説得力のある文章を生成することができますが、真の理解や意味を持っているわけではありません。これにより、事実に反した誤情報や誤解を招く情報、いわゆる「AIの幻覚」が生成される可能性があります。これらの不正確さは、特に模型が自らの虚偽の主張を裏付ける情報源を提示する場合、非常に危険な結果を招きかねません。

AIの幻覚のリスクを軽減するために、いくつかの戦略を講じることができます:

1. 説明可能性: 大規模言語モデルにナレッジグラフを介して実データ、データの系譜、出所を提供するシステムを組み合わせる。これにより、ユーザーはモデルがある特定の応答を生成した理由と、その情報の出所を理解することができます。

2. 文化とオーディット: 大規模言語モデルの開発にあたっては、謙虚な姿勢と多様性を持つ。データやモデルに内在するバイアスに取り組むため、学際的なチームを組成する。展開前後の定期的なモデルオーディットを実施し、偏った結果を特定して対処する。

3. 同意と説明責任: モデル訓練に使用するデータが同意の下で収集されていること、著作権上の問題がないことを確認する。AIガバナンスプロセスを確立し、既存の法規制を遵守するとともに、人々がフィードバックを提供し、懸念事項に対処できる仕組みを設ける。

4. 教育: 組織内部と一般市民に対し、大規模言語モデルの長所、短所、環境への影響について教育する。責任あるキュレーションの重要性と、訓練データの悪意ある改ざんに警戒する必要性を強調する。

これらの戦略を実施することで、組織はAIの幻覚のリスクを軽減し、大規模言語モデルの責任あり、説明可能な利用を促進することができます。