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

要約

生成言語モデルの機能が進化し続けるにつれて、これらのモデルに根付いたバイアスの影響について、研究者、実務者、および広範な一般の人々からますます注目が集まっています。
この記事では、ChatGPT のような大規模な言語モデルにおけるバイアスに関連する課題とリスクを調査します。
とりわけ、トレーニング データ、モデルの仕様、アルゴリズムの制約、製品設計、ポリシー決定の性質に起因するバイアスの起源について説明します。
私たちは、偏ったモデル出力の意図しない結果から生じる倫理的懸念を調査します。
さらに、バイアスを軽減する潜在的な機会、一部のバイアスの必然性、およびこれらのモデルを仮想アシスタント、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に導入する場合の影響を分析します。
最後に、言語モデルのバイアスを特定、定量化、軽減するための現在のアプローチをレビューし、より公平で透明性があり、責任ある AI システムを開発するための学際的で協力的な取り組みの必要性を強調します。
この記事の目的は、人工知能コミュニティ内での思慮深い対話を促進し、研究者と開発者が生成言語モデルにおけるバイアスの役割と倫理的な AI の継続的な追求について熟考することを奨励することです。

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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