Navigating LLM Ethics: Advancements, Challenges, and Future Directions

要約

この研究では、人工知能の分野内の大規模な言語モデル（LLM）を取り巻く倫理的問題に対処しています。
プライバシーや公平性など、LLMSと他のAIシステムの両方によってもたらされる一般的な倫理的課題、およびLLMSから一意に生じる倫理的課題を探ります。
幻覚、検証可能な説明責任、LLMSに固有の検閲の複雑さなどの課題を強調し、従来のAIシステムで遭遇したものとは異なります。
この研究では、説明責任を確保し、バイアスを減らし、LLMSが情報の普及において演じる影響力のある役割の透明性を高めるために、これらの複雑さに取り組む必要性を強調しています。
学際的なコラボレーションを提唱するLLM倫理の緩和戦略と将来の方向性を提案しています。
特定のドメインに合わせて調整された倫理的フレームワークと、多様なコンテキストに適合した動的監査システムを推奨しています。
このロードマップは、LLMの責任ある発展と統合を導くことを目的としており、倫理的な考慮事項が社会のAIの進歩を支配する未来を想定しています。

要約(オリジナル)

This study addresses ethical issues surrounding Large Language Models (LLMs) within the field of artificial intelligence. It explores the common ethical challenges posed by both LLMs and other AI systems, such as privacy and fairness, as well as ethical challenges uniquely arising from LLMs. It highlights challenges such as hallucination, verifiable accountability, and decoding censorship complexity, which are unique to LLMs and distinct from those encountered in traditional AI systems. The study underscores the need to tackle these complexities to ensure accountability, reduce biases, and enhance transparency in the influential role that LLMs play in shaping information dissemination. It proposes mitigation strategies and future directions for LLM ethics, advocating for interdisciplinary collaboration. It recommends ethical frameworks tailored to specific domains and dynamic auditing systems adapted to diverse contexts. This roadmap aims to guide responsible development and integration of LLMs, envisioning a future where ethical considerations govern AI advancements in society.

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