Should ChatGPT be Biased? Challenges and Risks of Bias in Large Language Models

要約

タイトル：ChatGPTに偏見を持たせるべきか？大規模言語モデルの偏見の課題とリスク

要約：
– 大規模言語モデルの能力が向上するにつれて、これらのモデルに内包された偏見の影響は、研究者、実践者、そして一般の人々からますます注目されています。
– この記事では、ChatGPTのような大規模言語モデルにおける偏見の課題とリスクについて調査しています。
– トレーニングデータ、モデルの仕様、アルゴリズムの制約、製品デザイン、政策決定などから生じる偏見の発生源について議論します。
– バイアスの意図せぬ影響から生じる倫理的懸念を探究します。
– 偏見を緩和する可能性のある機会、ある種の偏見の不可避性、virtual assistants、コンテンツ生成、チャットボットなどのさまざまなアプリケーションでこれらのモデルを展開した場合の影響を分析します。
– 最後に、言語モデルにおけるバイアスの特定、量的評価、緩和についての現在のアプローチを検討し、より公正で透明で責任あるAIシステムの開発のための多分野的な共同作業の必要性を強調します。
– この記事は、人工知能コミュニティ内での熟考を促し、偏見が生成的言語モデルに果たす役割と倫理的なAIの追求について研究者や開発者が考えることを奨励することを目的としています。

要約(オリジナル)

As the capabilities of generative language models continue to advance, the implications of biases ingrained within these models have garnered increasing attention from researchers, practitioners, and the broader public. This article investigates the challenges and risks associated with biases in large-scale language models like ChatGPT. We discuss the origins of biases, stemming from, among others, the nature of training data, model specifications, algorithmic constraints, product design, and policy decisions. We explore the ethical concerns arising from the unintended consequences of biased model outputs. We further analyze the potential opportunities to mitigate biases, the inevitability of some biases, and the implications of deploying these models in various applications, such as virtual assistants, content generation, and chatbots. Finally, we review the current approaches to identify, quantify, and mitigate biases in language models, emphasizing the need for a multi-disciplinary, collaborative effort to develop more equitable, transparent, and responsible AI systems. This article aims to stimulate a thoughtful dialogue within the artificial intelligence community, encouraging researchers and developers to reflect on the role of biases in generative language models and the ongoing pursuit of ethical AI.

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