南加州大学:大语言模型统计偏好的挑战和危险

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随着生成性语言模型的能力不断提升，这些模型内在偏见的影响已经引起了研究人员、从业者和广大公众的越来越多的关注。本文探讨了像ChatGPT这样的大规模语言模型中出现偏见所带来的挑战和风险。我们讨论偏见的起源，其中包括训练数据的性质、模型规范、算法约束、产品设计和政策决策等。我们探讨偏见造成的不良后果所带来的伦理问题。我们进一步分析缓解偏见的潜在机会、一些偏见无法避免的必然性以及在不同应用中部署这些模型所带来的影响，如虚拟助手、内容生成和聊天机器人等。最后，我们回顾当前识别、量化和缓解语言模型中偏见的方法，强调需要一种跨学科、合作的方法来发展更加公平、透明和负责任的人工智能系统。本文旨在激发人工智能社区内的深入对话，鼓励研究人员和开发者反思生成性语言模型中偏见的作用和道德人工智能的持续追求。

总结：

这篇论文探讨了大型语言模型的偏见问题，特别是ChatGPT模型可能存在的偏见问题。作者指出，有两种类型的偏见：系统性偏见和样本偏见。系统性偏见源自模型的设计或数据处理方式，而样本偏见则源于数据的选择、过滤或收集。作者列举了几个现有研究的案例，说明大型语言模型会受到不同类型偏见的影响。文中还讨论了偏见可能导致的风险和挑战，包括社会不公、技术倾向和普及推广难题。进一步，作者探讨了解决偏见问题的方法，提出了将多样化作为一种解决方案，旨在使数据和模型更加多样化，以减轻偏见问题。

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

作者：Emilio Ferrara

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