Навигация по рискам крупных языковых моделей: стратегии ответственного кураторства ИИ

Большие языковые модели, форма генеративного искусственного интеллекта, могут генерировать, казалось бы, связный и убедительный текст, но они не обладают истинным пониманием или смыслом. Это может привести к генерации фактически неверной или вводящей в заблуждение информации, часто называемой «галлюцинациями ИИ». Эти неточности могут быть чрезвычайно опасными, особенно когда модель предоставляет источники для подтверждения своих ложных утверждений.

Для снижения рисков галлюцинаций ИИ можно применять несколько стратегий:

1. Объяснимость: Сочетайте большую языковую модель с системой, которая предоставляет реальные данные, родословную данных и происхождение через граф знаний. Это позволяет пользователям понять, почему модель сгенерировала определенный ответ и откуда поступила информация.

2. Культура и аудиты: Подходите к разработке больших языковых моделей с смирением и разнообразием. Собирайте междисциплинарные команды для решения присущих данным и моделям предвзятости. Регулярно проводите аудиты моделей, как до, так и после развертывания, чтобы выявлять и устранять любые различные результаты.

3. Согласие и подотчетность: Убедитесь, что данные, используемые для обучения моделей, были собраны с согласия и что нет проблем с авторскими правами. Установите процессы управления ИИ, обеспечьте соблюдение существующих законов и нормативных актов и предоставьте возможности для людей предоставлять отзывы и решать их проблемы.

4. Образование: Обучайте свою организацию и общественность сильным и слабым сторонам, а также экологическому воздействию больших языковых моделей. Подчеркивайте важность ответственного курирования и необходимость бдительности в отношении потенциальных злонамеренных манипуляций с данными для обучения.

Предвзятость является значительным риском, связанным с большими языковыми моделями и другими формами генеративного ИИ. Нередко эти модели проявляют предвзятость, например, отдавая предпочтение белым мужчинам-поэтам из Западной Европы перед более разнообразными представлениями. Для снижения этого риска крайне важно принять двухсторонний подход:

1. Культивирование разнообразных команд: Подходите к разработке и развертыванию ИИ со смирением, признавая, что есть многому чему учиться и даже переучиваться. Собирайте команды, которые действительно разнообразны и междисциплинарны по своей природе, поскольку ИИ является отражением наших собственных предубеждений. Разнообразные перспективы и опыт имеют решающее значение для выявления и устранения предвзятости.

2. Проведение тщательных аудитов: Проводите всесторонние аудиты моделей ИИ, как до, так и после развертывания. Изучите выходные данные модели на предмет различных результатов и используйте эти выводы для внесения исправлений в культуру организации. Убедитесь, что данные, используемые для обучения моделей, являются репрезентативными и собраны с соответствующего согласия, решая любые проблемы с авторскими правами или конфиденциальностью.

Согласие и прозрачность имеют решающее значение при использовании больших языковых моделей и других форм генеративного ИИ. Крайне важно обеспечить, чтобы данные, используемые для обучения этих моделей, собирались с полного согласия участвующих лиц, и чтобы происхождение и использование этих данных были четко задокументированы и доведены до сведения.

Установление надежных процессов управления ИИ имеет ключевое значение для снижения рисков, связанных с согласием. Это включает в себя соблюдение существующих законов и нормативных актов, а также предоставление четких механизмов для того, чтобы люди могли предоставлять отзывы и решать свои проблемы. Прозрачность в отношении источников данных и процессов обучения моделей имеет решающее значение, чтобы пользователи могли понять происхождение и потенциальные предвзятости, присущие выходным данным системы.

Кроме того, организации должны тщательно проверять свои модели ИИ, как до, так и после развертывания, чтобы выявлять и устранять любые проблемы, связанные с предвзятостью, справедливостью или непреднамеренными последствиями. Культивирование культуры смирения и междисциплинарного сотрудничества имеет решающее значение, поскольку системы ИИ являются отражением предвзятости, присутствующей в командах и данных, которые их создают.

Путем приоритизации этичных практик работы с данными, прозрачного управления и постоянного мониторинга и улучшения организации могут использовать мощь больших языковых моделей и другого генеративного ИИ, одновременно снижая уникальные риски, которые они представляют. Этот подход имеет решающее значение для построения доверия, защиты индивидуальной конфиденциальности и обеспечения ответственного развертывания этих трансформирующих технологий на благо всех.

Большие языковые модели, форма генеративного ИИ, могут быть подвержены различным рискам, включая галлюцинации, предвзятость, проблемы с согласием и уязвимости безопасности. Для снижения этих рисков требуется комплексный подход, сосредоточенный на четырех ключевых областях:

1. Объяснимость: Сочетайте большие языковые модели с системами, которые предоставляют реальные данные, родословную данных и происхождение через граф знаний. Это позволяет пользователям понять логику, лежащую в основе выходных данных модели.

2. Культура и аудиты: Подходите к разработке систем ИИ со смирением и разнообразием. Создавайте междисциплинарные команды для выявления и устранения предвзятости. Регулярно проводите аудиты моделей ИИ, как до, так и после развертывания, чтобы выявлять и исправлять любые различные результаты.

3. Согласие и подотчетность: Убедитесь, что данные, используемые для обучения больших языковых моделей, собираются с согласия и решаются любые проблемы с авторскими правами. Установите процессы управления ИИ, обеспечьте соблюдение существующих законов и нормативных актов и предоставьте каналы для людей, чтобы они могли предоставлять отзывы.

4. Образование: Обучайте свою организацию и более широкую общественность сильным и слабым сторонам, воздействию на окружающую среду и потенциальным рискам безопасности больших языковых моделей. Наделяйте людей возможностью понимать отношения, которые они хотят иметь с ИИ, и как использовать его ответственно для дополнения человеческого интеллекта.

Путем решения этих четырех областей организации могут снизить уникальные риски, связанные с большими языковыми моделями, и обеспечить безопасность своих систем ИИ от злонамеренных атак и непреднамеренных последствий.

Риски, связанные с генеративным ИИ, таким как большие языковые модели, значительны и должны решаться упреждающе. Эти риски включают галлюцинации, предвзятость, проблемы с согласием и уязвимости безопасности. Для снижения этих рисков организации должны сосредоточиться на четырех ключевых стратегиях:

1. Объяснимость: Сочетайте большие языковые модели с системами, которые предоставляют реальные данные, родословную данных и происхождение через граф знаний. Это позволяет пользователям понять логику, лежащую в основе выходных данных модели.

2. Культура и аудиты: Подходите к разработке ИИ со смирением и создавайте разнообразные междисциплинарные команды для выявления и устранения предвзятости. Регулярно проводите аудиты моделей ИИ, как до, так и после развертывания, и вносите необходимые коррективы в организационную культуру.

3. Согласие и подотчетность: Убедитесь, что данные, используемые для обучения моделей ИИ, собираются с согласия и что нет проблем с авторскими правами. Установите процессы управления ИИ, обеспечьте соблюдение соответствующих законов и нормативных актов и предоставьте каналы для людей, чтобы они могли предоставлять отзывы.

4. Образование: Обучайте свою организацию и более широкую общественность сильным и слабым сторонам, воздействию на окружающую среду и защитным барьерам генеративного ИИ. Это поможет воспитать ответственное и информированное отношение к этой технологии.

Путем реализации этих стратегий организации могут снизить уникальные риски генеративного ИИ и использовать его потенциал для дополнения человеческого интеллекта безопасным и этичным образом.