导航大型语言模型的风险:负责任的 AI 策展方法

大型语言模型是一种生成式人工智能,可以生成看似连贯和有说服力的文本,但它们并不具有真正的理解或意义。这可能导致生成事实不正确或具有误导性的信息,通常被称为"人工智能幻觉"。这些不准确性可能特别危险,尤其是当模型提供源数据来支持其虚假声明时。

为了减轻人工智能幻觉的风险,可以采取几种策略:

1. 可解释性:将大型语言模型与提供真实数据、数据血统和来源的知识图谱系统配对。这使用户能够了解模型为什么会生成特定响应以及信息来自何处。

2. 文化和审核:以谦逊和多样性的态度开发大型语言模型。组建跨学科团队,以解决数据和模型中固有的偏见。定期对模型进行审核,包括部署前和部署后,以识别和解决任何不同的结果。

3. 同意和问责:确保用于训练模型的数据是经过同意收集的,并且没有版权问题。建立人工智能治理流程,确保遵守现有法律法规,并为人们提供反馈和解决关切的渠道。

4. 教育:教育您的组织和公众关于大型语言模型的优势、弱点和环境影响。强调负责任的策展的重要性,以及警惕训练数据可能遭到恶意篡改的必要性。

通过实施这些策略,组织可以减少人工智能幻觉的风险,并促进大型语言模型的负责任和可问责的使用。

偏见是与大型语言模型和其他形式的生成式人工智能相关的重大风险。这些模型经常表现出偏见,例如偏向白人男性西欧诗人,而不是更多样化的代表。为了减轻这种风险,采取双管齐下的方法至关重要:

1. 培养多元化团队:以谦逊的态度开发和部署人工智能,承认还有很多需要学习和重新学习的地方。组建真正多元化和跨学科的团队,因为人工智能反映了我们自己的偏见。多样的观点和背景对于识别和解决偏见至关重要。

2. 进行严格的审核:对人工智能模型进行全面的审核,包括部署前和部署后。检查模型输出是否存在不同的结果,并利用这些发现来改正组织的文化。确保用于训练模型的数据具有代表性,并经过适当的同意收集,解决任何版权或隐私问题。

通过培养多元化和谦逊的文化,并实施强大的审核流程,组织可以主动识别和减轻人工智能系统中的偏见风险。这种方法有助于确保这些模型的输出更具包容性和代表性,最终使组织和他们服务的个人受益。

在利用大型语言模型和其他形式的生成式人工智能时,同意和透明度至关重要。确保用于训练这些模型的数据是在参与者完全同意的情况下收集的,并且清楚记录和传达这些数据的来源和用途。

建立健全的人工智能治理流程是缓解同意相关风险的关键。这包括遵守现有法律法规,以及提供明确的机制让个人提供反馈并解决他们的关切。透明地披露数据来源和模型训练过程至关重要,这样用户就可以了解系统输出中固有的出处和偏见。

此外,组织必须谨慎地审核其人工智能模型,包括部署前和部署后,以识别和解决任何与偏见、公平性或意外后果相关的问题。培养谦逊和跨学科协作的文化至关重要,因为人工智能系统反映了创造它们的团队和数据中存在的偏见。

通过优先考虑道德的数据实践、透明的治理和持续的监控与改进,组织可以利用大型语言模型和其他生成式人工智能,同时减轻它们独特的风险。这种方法对于建立信任、保护个人隐私和确保这些变革性技术得到负责任和普惠的部署至关重要。

大型语言模型是一种生成式人工智能,可能容易受到各种风险的影响,包括幻觉、偏见、同意问题和安全漏洞。为了减轻这些风险,需要采取全面的方法,重点关注四个关键领域:

1. 可解释性:将大型语言模型与提供真实数据、数据血统和来源的知识图谱系统配对。这使用户能够了解模型输出背后的推理。

2. 文化和审核:以谦逊和多样性的态度开发人工智能系统。建立跨学科团队来识别和解决偏见。定期对人工智能模型进行审核,包括部署前和部署后,以识别和纠正任何不同的结果。

3. 同意和问责:确保用于训练大型语言模型的数据是经过同意收集的,并解决任何版权问题。建立人工智能治理流程,确保遵守现有法律法规,并为人们提供反馈渠道。

4. 教育:教育您的组织和更广泛的公众关于大型语言模型的优势、弱点、环境影响和潜在安全风险。赋予人们理解他们想与人工智能建立什么样关系,以及如何负责任地使用它来增强人类智能的能力。

通过解决这四个领域,组织可以减轻大型语言模型相关的独特风险,并确保其人工智能系统免受恶意攻击和意外后果。

生成式人工智能(如大型语言模型)相关的风险是重大的,必须主动解决。这些风险包括幻觉、偏见、同意问题和安全漏洞。为了减轻这些风险,组织必须关注四个关键策略:

1. 可解释性:将大型语言模型与提供真实数据、数据血统和来源的知识图谱系统配对。这使用户能够了解模型输出背后的推理。

2. 文化和审核:以谦逊的态度开发人工智能,并建立多元化、跨学科的团队来识别和解决偏见。定期对人工智能模型进行审核,包括部署前和部署后,并对组织文化进行必要的调整。

3. 同意和问责:确保用于训练人工智能模型的数据是经过同意收集的,并且没有版权问题。建立人工智能治理流程,确保遵守相关法律法规,并为人们提供反馈渠道。

4. 教育:教育您的组织和更广泛的公众关于生成式人工智能的优势、弱点、环境影响和安全防护措施。这将有助于培养负责任和知情的人工智能关系。

通过实施这些策略,组织可以减轻生成式人工智能的独特风险,并以安全和道德的方式利用其增强人类智能的潜力。