Stora språkmodeller, en form av generativ AI, kan generera skenbart sammanhängande och övertygande text, men de har inte någon sann förståelse eller mening. Detta kan leda till att felaktig eller vilseledande information genereras, ofta kallat "AI-hallucinationer". Dessa felaktigheter kan vara särskilt farliga, särskilt när modellen tillhandahåller källor för att stödja sina falska påståenden.

För att minska riskerna med AI-hallucinationer kan flera strategier användas:

1. Förklarbarhet: Koppla den stora språkmodellen till ett system som tillhandahåller verkliga data, datalinjer och proveniens via en kunskapsgraf. Detta gör att användarna kan förstå varför modellen genererade ett visst svar och varifrån informationen kommer.

2. Kultur och granskningar: Närma sig utvecklingen av stora språkmodeller med ödmjukhet och mångfald. Sätt samman team som är tvärvetenskapliga för att hantera de inneboende fördomarna i data och modeller. Genomför regelbundna granskningar av modellerna, både före och efter distribution, för att identifiera och åtgärda eventuella olika utfall.

3. Samtycke och ansvarsskyldighet: Se till att de data som används för att träna modellerna samlades in med samtycke och att det inte finns några upphovsrättsfrågor. Upprätta AI-styrningsprocesser, säkerställ efterlevnad av befintliga lagar och förordningar och ge möjligheter för människor att ge feedback och få sina bekymmer åtgärdade.

4. Utbildning: Utbilda din organisation och allmänheten om stora språkmodellers styrkor, svagheter och miljöpåverkan. Betona vikten av ansvarsfull kuratoring och behovet av att vara vaksam mot potentiell skadlig manipulation av träningsdata.

Fördom är en betydande risk förknippad med stora språkmodeller och andra former av generativ AI. Det är inte ovanligt att dessa modeller uppvisar fördomar, som att gynna vita manliga västeuropeiska poeter framför mer mångfaldiga representationer. För att minska denna risk är det avgörande att anta ett tvådelat tillvägagångssätt:

1. Odla mångfaldiga team: Närma sig utvecklingen och distributionen av AI med ödmjukhet, medvetna om att det finns mycket att lära och till och med avlära. Sätt samman team som är verkligen mångfaldiga och tvärvetenskapliga till sin natur, eftersom AI är en spegling av våra egna fördomar. Olika perspektiv och bakgrunder är avgörande för att identifiera och åtgärda fördomar.

2. Genomföra rigorösa granskningar: Utför omfattande granskningar av AI-modeller, både före och efter distribution. Undersök modellutdata för olika utfall och använd dessa fynd för att göra korrigeringar i organisationens kultur. Se till att de data som används för att träna modellerna är representativa och insamlade med lämpligt samtycke, och åtgärda eventuella upphovsrätts- eller integritetsfrågor.

Samtycke och transparens är avgörande när man utnyttjar stora språkmodeller och andra former av generativ AI. Det är viktigt att säkerställa att de data som används för att träna dessa modeller samlas in med fullständigt samtycke från de inblandade individerna, och att ursprunget och användningen av dessa data är tydligt dokumenterade och kommunicerade.

Etablering av robusta AI-styrningsprocesser är nyckeln till att minska riskerna relaterade till samtycke. Detta inkluderar efterlevnad av befintliga lagar och förordningar, samt att tillhandahålla tydliga mekanismer för individer att ge feedback och få sina bekymmer åtgärdade. Transparens kring datakällor och modellträningsprocesser är avgörande, så att användarna kan förstå proveniensen och de potentiella fördomarna som är inneboende i systemets utdata.

Dessutom måste organisationer vara noggranna med att granska sina AI-modeller, både före och efter distribution, för att identifiera och åtgärda eventuella problem relaterade till fördom, rättvisa eller oavsiktliga konsekvenser. Att odla en kultur av ödmjukhet och tvärvetenskapligt samarbete är avgörande, eftersom AI-system är en spegling av de fördomar som finns i de team och data som skapar dem.

Genom att prioritera etiska datametoder, transparent styrning och kontinuerlig övervakning och förbättring kan organisationer utnyttja kraften i stora språkmodeller och annan generativ AI samtidigt som de minskar de unika riskerna de innebär. Detta tillvägagångssätt är avgörande för att bygga förtroende, skydda individuell integritet och säkerställa att dessa transformativa teknologier distribueras på ett ansvarsfullt sätt och till nytta för alla.

Stora språkmodeller, en form av generativ AI, kan vara känsliga för olika risker, inklusive hallucinationer, fördom, samtyckesfrågor och säkerhetssårbarheter. För att minska dessa risker krävs ett övergripande tillvägagångssätt som fokuserar på fyra nyckelområden:

1. Förklarbarhet: Koppla stora språkmodeller till system som tillhandahåller verkliga data, datalinjer och proveniens via en kunskapsgraf. Detta gör att användarna kan förstå logiken bakom modellens utdata.

2. Kultur och granskningar: Närma sig utvecklingen av AI-system med ödmjukhet och mångfald. Upprätta tvärvetenskapliga team för att identifiera och åtgärda fördomar. Genomför regelbundna granskningar av AI-modeller, både före och efter distribution, för att identifiera och korrigera eventuella olika utfall.

3. Samtycke och ansvarsskyldighet: Se till att de data som används för att träna stora språkmodeller samlas in med samtycke och åtgärda eventuella upphovsrättsfrågor. Upprätta AI-styrningsprocesser, säkerställ efterlevnad av befintliga lagar och förordningar och tillhandahåll kanaler för människor att ge feedback.

4. Utbildning: Utbilda din organisation och den bredare allmänheten om stora språkmodellers styrkor, svagheter, miljöpåverkan och potentiella säkerhetsrisker. Bemyndiga människor att förstå den relation de vill ha med AI och hur de kan använda den på ett ansvarsfullt sätt för att förstärka mänsklig intelligens.

Riskerna förknippade med generativ AI, såsom stora språkmodeller, är betydande och måste hanteras proaktivt. Dessa risker inkluderar hallucinationer, fördom, samtyckesfrågor och säkerhetssårbarheter. För att minska dessa risker måste organisationer fokusera på fyra nyckelfaktorer:

1. Förklarbarhet: Koppla stora språkmodeller till system som tillhandahåller verkliga data, datalinjer och proveniens via en kunskapsgraf. Detta gör att användarna kan förstå logiken bakom modellens utdata.

2. Kultur och granskningar: Närma sig utvecklingen av AI med ödmjukhet och bygg mångfaldiga, tvärvetenskapliga team för att identifiera och åtgärda fördomar. Genomför regelbundna granskningar av AI-modeller, både före och efter distribution, och gör nödvändiga justeringar i organisationskulturen.

3. Samtycke och ansvarsskyldighet: Se till att de data som används för att träna AI-modeller samlas in med samtycke och att det inte finns några upphovsrättsfrågor. Upprätta AI-styrningsprocesser, säkerställ efterlevnad av relevanta lagar och förordningar och tillhandahåll kanaler för människor att ge feedback.

4. Utbildning: Utbilda din organisation och den bredare allmänheten om generativ AI:s styrkor, svagheter, miljöpåverkan och säkerhetsåtgärder. Detta kommer att hjälpa till att främja ett ansvarsfullt och informerat förhållande till denna teknik.