Разработка больших языковых моделей (LLM) произвела революцию в области искусственного интеллекта, позволив машинам понимать и обрабатывать естественный язык с удивительной точностью. LLM, такие как ныне всемирно известный ChatGPT (а со вчерашнего дня и GPT-4), использовались для множества приложений, от генерации текста, похожего на человеческий, до помощи в языковом переводе и обработке огромных объемов данных. Однако разработка и использование LLM поднимает несколько этических соображений, которые необходимо решить.
Одной из основных этических проблем LLM является возможность предвзятости. Данные, используемые для обучения этих моделей, часто берутся из существующих корпусов текстов, которые могут содержать социальные предубеждения и предубеждения. Если LLM обучаться на этих необъективных данных, они могут воспроизвести эти предубеждения и увековечить системную дискриминацию в системах, в которых они используются. Это может иметь серьезные последствия, особенно в таких областях, как найм и здравоохранение, где предвзятые LLM могут увековечить существующее неравенство. Если мы рассмотрим потенциал для недобросовестных участников, конкретный LLM может быть обучен исключительно на предвзятых данных с целью создания контента, который увековечивает или провоцирует сегрегацию или предубеждение против определенной группы или групп людей.
С деонтологической точки зрения разработчики и пользователи LLM обязаны обеспечить, чтобы их модели были свободны от предвзятости и дискриминации. Кант утверждал бы, что у них есть моральное обязательство следить за тем, чтобы их модели не увековечивали неравенство и продвигали ценности справедливости и равенства. Однако этого может быть трудно достичь, особенно если данные, используемые для обучения LLM, уже смещены. История человечества изобилует предубеждениями, поэтому выявить существующие предубеждения очень сложно, а преобразовать данные для их устранения еще сложнее. Однако, как и в случае с любой новой технологией, мы можем утверждать, что этический императив состоит в том, чтобы попытаться сделать это в меру наших возможностей.
Еще одним этическим соображением в отношении LLM является их потенциальное влияние на занятость. Обладая способностью генерировать человекоподобный текст, LLM могут заменить людей на определенных должностях, особенно в таких областях, как создание контента и журналистика. Хотя это можно рассматривать как положительное изменение с точки зрения эффективности и производительности, оно вызывает серьезную обеспокоенность по поводу воздействия на занятость и средства к существованию тех, чья работа находится под угрозой.
Хотя с утилитарной точки зрения мы могли бы утверждать, что разработка и использование LLM может рассматриваться как полезная, если она приводит к повышению производительности и эффективности, что может привести к улучшению экономических результатов. Однако необходимо также учитывать потенциальное негативное влияние на занятость и средства к существованию людей. Этика добродетели, с другой стороны, будет утверждать о важности принятия на себя ответственности за последствия наших действий и обеспечения того, чтобы разработка и использование LLM не причиняла вреда отдельным лицам или обществу в целом. Я бы лично добавил свои пять копеек, утверждая, что мы должны попытаться создать механизмы, в которых повышенная производительность и производительность таких систем будут приносить пользу большей части общества в целом, а не только экономическую выгоду немногих.
Еще одна этическая головоломка с LLM — это вопрос конфиденциальности. LLM могут обрабатывать огромные объемы персональных данных, включая конфиденциальную информацию, такую как медицинские записи и финансовая информация. Есть опасения по поводу того, как эти данные будут использоваться, кто будет иметь к ним доступ и что делают системы, собирающие эту информацию, для защиты наших данных. Это поднимает важные вопросы о роли LLM в обществе и балансе между технологическим прогрессом и правами личности.
Поскольку мы продолжаем разрабатывать и использовать LLM, важно задать себе несколько важных вопросов об этических соображениях, связанных с ними. Например, как мы можем гарантировать, что LLM будут максимально свободны от предубеждений и дискриминации, и какое влияние могут вызвать существующие предубеждения? Какое влияние окажут LLM на занятость и средства к существованию людей, и кто выиграет от повышения производительности и экономического роста? Как мы можем сбалансировать преимущества LLM с необходимостью защиты частной жизни? Участвуя в этих важных обсуждениях, мы можем обеспечить соответствие разработки и использования таких технологий, как модели больших языков, этическим принципам, которые служат на благо общества в целом.
