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？ 大規模言語モデルにおけるバイアスの課題とリスク
要約:
– 大規模言語モデルの能力を向上させるにつれて、これらのモデルに根付いた偏見の影響は、研究者、実践者、そして一般の人々の関心を集めている。
– この記事は、ChatGPTなどの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するものである。トレーニングデータの性質、モデル仕様、アルゴリズムの制約、プロダクトの設計、政策的決定などから生じる偏見の起源について議論する。
– 偏見のモデル出力による意図しない結果から生じる倫理的懸念について探究する。また、偏見を緩和するための潜在的な可能性、ある程度の偏見の不可避性、およびバーチャルアシスタント、コンテンツ生成、チャットボットなどの様々なアプリケーションでこれらのモデルを展開することの影響について分析する。
– 最後に、言語モデルにおける偏見を特定、量化、緩和する現在のアプローチを検討し、より公正・透明・責任あるAIシステムの開発に向けた多様な分野の協力に必要性を強調する。この記事は、人工知能コミュニティで継続的な倫理的AI追求における偏見の役割についての議論を促すことを目的としている。

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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