2024年全球大語言模型道德倫理風(fēng)險分析及應(yīng)對措施 正確認(rèn)識大語言模型發(fā)展的兩面性【組圖】

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本文核心數(shù)據(jù)：針對大語言模型歧視、負(fù)面言論的解決方案;大語言模型在信息泄露領(lǐng)域的危害和緩解策略等

引言

大語言模型的迅猛發(fā)展為人工智能領(lǐng)域帶來了革命性的進(jìn)步，它們在自然語言理解、文本生成、機(jī)器翻譯等方面展現(xiàn)出巨大的潛力和廣泛的應(yīng)用前景。這些模型能夠提供個性化的用戶體驗，輔助決策制定，甚至在內(nèi)容創(chuàng)作和教育等領(lǐng)域釋放人類的創(chuàng)造力。然而，這種技術(shù)進(jìn)步的同時也帶來了雙面性。一方面，大語言模型依賴于大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，這可能涉及隱私泄露和數(shù)據(jù)安全問題;另一方面，模型可能會無意中學(xué)習(xí)并傳播偏見和不當(dāng)內(nèi)容，對社會價值和倫理道德造成沖擊。

風(fēng)險一：歧視、負(fù)面言論

人工智能系統(tǒng)的訓(xùn)練依賴于大量的數(shù)據(jù)集，而這些數(shù)據(jù)集往往來源于現(xiàn)實世界，可能帶有社會中存在的不平等現(xiàn)象和偏見。這可能導(dǎo)致大語言模型在處理信息時反映出不公正的社會觀念，甚至可能邊緣化弱勢群體或煽動仇恨和暴力。例如，數(shù)據(jù)集中可能存在的偏見，如基于種族或社會經(jīng)濟(jì)地位的歧視，可能通過大語言模型的“技術(shù)中立”外衣被無意中強(qiáng)化和固化。為緩解這一問題，可采取的措施包括提升數(shù)據(jù)集的多樣性和包容性、加入偏見檢測與糾正機(jī)制、模型微調(diào)等，具體如下表所示：

風(fēng)險二：信息泄露的危害

大型語言模型(LLMs)在處理和生成信息時可能會無意中泄露私人或敏感信息，這引發(fā)了對隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)安全的嚴(yán)重關(guān)切。以下是一些可能的風(fēng)險和相應(yīng)的緩解策略：

風(fēng)險三：虛假信息危害

大型語言模型(LLMs)在信息處理和輸出方面存在的風(fēng)險，以及由此產(chǎn)生的危害，是當(dāng)前人工智能領(lǐng)域亟需解決的問題。以下總結(jié)了LLMs可能帶來的風(fēng)險和相應(yīng)的緩解策略：

風(fēng)險四：惡意使用的風(fēng)險

惡意使用大型語言模型(LLMs)的風(fēng)險隨著技術(shù)的普及而增加，這些風(fēng)險包括但不限于制造虛假信息、威脅網(wǎng)絡(luò)安全、提高犯罪效率等。以下是一些潛在的惡意使用風(fēng)險和相應(yīng)的應(yīng)對措施：

風(fēng)險五：人機(jī)互動的危害

大型語言模型(LLMs)通過學(xué)習(xí)其訓(xùn)練語料庫中的統(tǒng)計屬性來生成語言，這些語料庫通常來自網(wǎng)頁、書籍或其他文本資源。LLMs生成的文本不是直接輸出，而是通過概率分布抽樣得到的。這種生成方式使得LLMs可以用于各種應(yīng)用，包括對話代理(CAs)，如聊天機(jī)器人、教育助手和陪伴工具等。然而，LLMs在人機(jī)交互中的使用也帶來了一些特殊的風(fēng)險：

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