導航大型語言模型的風險:負責任的 AI 策展方法

大型語言模型是一種生成式人工智慧,可以產生看似連貫且令人信服的文字,但它們並不具有真正的理解或意義。這可能導致產生事實不正確或具有誤導性的資訊,通常被稱為「人工智慧幻覺」。這些不準確性可能特別危險,尤其是當模型提供來源來支持其虛假聲明時。

為了減輕人工智慧幻覺的風險,可以採取以下幾種策略:

1. 可解釋性:將大型語言模型與提供真實數據、數據譜系和出處的系統配對,通過知識圖譜。這使用戶能夠了解模型為什麼會產生特定的回應以及信息來自何處。

2. 文化和審核:以謙遜和多元化的態度來開發大型語言模型。組建跨學科性質的團隊,以解決數據和模型中固有的偏見。定期審核模型,包括部署前和部署後,以識別和解決任何不同的結果。

3. 同意和問責制:確保用於訓練模型的數據是經過同意收集的,並且沒有版權問題。建立人工智慧治理流程,確保遵守現有法律法規,並為人們提供反饋和解決關切的渠道。

4. 教育:教育您的組織和公眾關於大型語言模型的優勢、弱點和環境影響。強調負責任的策展的重要性,以及警惕潛在的惡意篡改訓練數據的必要性。

通過實施這些策略,組織可以降低人工智慧幻覺的風險,並促進大型語言模型的負責任和可問責的使用。

偏見是與大型語言模型和其他形式的生成式人工智慧相關的重大風險。這些模型經常表現出偏見,例如偏向白人男性西歐詩人,而不是更多元的代表。為了減輕這種風險,採取雙管齊下的方法至關重要:

1. 培養多元化的團隊:以謙遜的態度來開發和部署人工智慧,承認還有很多需要學習和取消的地方。組建真正多元化和跨學科性質的團隊,因為人工智慧反映了我們自己的偏見。多樣的觀點和背景對於識別和解決偏見至關重要。

2. 進行嚴格的審核:對人工智慧模型進行全面的審核,包括部署前和部署後。檢查模型輸出是否存在不同的結果,並利用這些發現對組織文化進行修正。確保用於訓練模型的數據具有代表性,並經過適當的同意收集,解決任何版權或隱私問題。

通過培養多元化和謙遜的文化,並實施強大的審核流程,組織可以主動識別和減輕其人工智慧系統中的偏見風險。這種方法有助於確保這些模型的輸出更具包容性和代表性,最終使組織和他們服務的個人受益。

在利用大型語言模型和其他形式的生成式人工智慧時,同意和透明度至關重要。確保用於訓練這些模型的數據是經過參與者完全同意收集的,並且清楚記錄和傳達這些數據的來源和用途。

建立健全的人工智慧治理流程是減輕同意相關風險的關鍵。這包括遵守現有法律法規,以及為個人提供反饋和解決關切的明確機制。透明地披露數據來源和模型訓練過程至關重要,使用戶能夠了解系統輸出中固有的出處和偏見。

此外,組織必須謹慎審核其人工智慧模型,包括部署前和部署後,以識別和解決任何與偏見、公平性或意外後果相關的問題。培養謙遜和跨學科合作的文化至關重要,因為人工智慧系統反映了創造它們的團隊和數據中存在的偏見。

通過優先考慮道德數據實踐、透明的治理和持續的監控與改進,組織可以利用大型語言模型和其他生成式人工智慧,同時減輕它們特有的風險。這種方法對於建立信任、保護個人隱私和確保這些變革性技術得到負責任和普惠的部署至關重要。

大型語言模型是一種生成式人工智慧,可能容易受到各種風險的影響,包括幻覺、偏見、同意問題和安全漏洞。為了減輕這些風險,需要採取全面的方法,重點關注四個關鍵領域:

1. 可解釋性:將大型語言模型與提供真實數據、數據譜系和出處的系統配對,通過知識圖譜。這使用戶能夠了解模型輸出背後的推理。

2. 文化和審核:以謙遜和多元化的態度來開發人工智慧系統。建立跨學科團隊,以識別和解決偏見。定期審核人工智慧模型,包括部署前和部署後,以識別和糾正任何不同的結果。

3. 同意和問責制:確保用於訓練大型語言模型的數據是經過同意收集的,並解決任何版權問題。建立人工智慧治理流程,確保遵守現有法律法規,並為人們提供反饋的渠道。

4. 教育:教育您的組織和更廣泛的公眾關於大型語言模型的優勢、弱點、環境影響和潛在安全風險。賦予人們理解他們想與人工智慧建立什麼關係,以及如何負責任地使用它來增強人類智慧的能力。

通過解決這四個領域,組織可以減輕大型語言模型的獨特風險,並確保其人工智慧系統免受惡意攻擊和意外後果。

生成式人工智慧(如大型語言模型)相關的風險是重大的,必須主動解決。這些風險包括幻覺、偏見、同意問題和安全漏洞。為了減輕這些風險,組織必須關注四個關鍵策略:

1. 可解釋性:將大型語言模型與提供真實數據、數據譜系和出處的系統配對,通過知識圖譜。這使用戶能夠了解模型輸出背後的推理。

2. 文化和審核:以謙遜的態度來開發人工智慧,並建立多元化、跨學科的團隊來識別和解決偏見。定期審核人工智慧模型,包括部署前和部署後,並對組織文化進行必要的調整。

3. 同意和問責制:確保用於訓練人工智慧模型的數據是經過同意收集的,並且沒有版權問題。建立人工智慧治理流程,確保遵守相關法律法規,並為人們提供反饋的渠道。

4. 教育:教育您的組織和更廣泛的公眾關於生成式人工智慧的優勢、弱點、環境影響和安全防護措施。這將有助於培養負責任和知情的人工智慧關係。

通過實施這些策略,組織可以減輕生成式人工智慧的獨特風險,並以安全和道德的方式利用其增強人類智慧的潛力。