[論文レビュー] Deconstructing The Ethics of Large Language Models from Long-standing Issues to New-emerging Dilemmas: A Survey

Chengyuan Deng, Yiqun Duan+16 more|arXiv (Cornell University)|Jun 8, 2024

Natural Language Processing Techniques被引用数 5

ひとこと要約

本調査は、LLMsの倫理的課題を長年の問題（プライバシー、著作権、公平性）と新たに出現してきたジレンマ（真実性、社会規範）に分類し、緩和戦略と規制の検討を概説する。

ABSTRACT

Large Language Models (LLMs) have achieved unparalleled success across diverse language modeling tasks in recent years. However, this progress has also intensified ethical concerns, impacting the deployment of LLMs in everyday contexts. This paper provides a comprehensive survey of ethical challenges associated with LLMs, from longstanding issues such as copyright infringement, systematic bias, and data privacy, to emerging problems like truthfulness and social norms. We critically analyze existing research aimed at understanding, examining, and mitigating these ethical risks. Our survey underscores integrating ethical standards and societal values into the development of LLMs, thereby guiding the development of responsible and ethically aligned language models.

研究の動機と目的

• LLMs の倫理的問題を長年のカテゴリと新たに出現するカテゴリに分類する。
• これらの倫理的リスクを理解・検討・緩和する既存の研究を整理する。
• データプライバシー、著作権、公平性、真実性、社会規範にわたる緩和戦略を論じる。
• 責任あるLLM開発を導く上での法・ガバナンス・規制の枠組みの役割を強調する。

提案手法

• 長く存在する倫理的ジレンマと新たに出現したジレンマを分離する分類法を提案する。
• LLMs におけるプライバシー、著作権、公平性、真実性、社会規節の課題に関する文献をレビューする。
• データ前処理、学習時、内部処理、後処理の各段階での緩和戦略の概要を示す。
• 差分プライバシー、ウォーターマーキング、バックドア、アライメントをこれらの課題に対処する技術として論じる。
• LLM時代における法と規制遵守の考慮事項を検討する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 LLMs における長年の倫理的問題とその緩和戦略は何か？
• RQ2 LLMs における新たに出現する倫理的問題は何か、そしてそれらはどのように対処すべきか？
• RQ3 法と規制枠組みはLLMs の開発と展開をどう導くべきか？
• RQ4 どの分類法が倫理的懸念とそれに対応する技術を最も適切に整理するか？

主な発見

• LLMs の倫理的問題はデータプライバシー、著作権、公平性、真実性、社会規範にまたがる。
• 差分プライバシー、DP-SGD の派生、プライバシー保護推論は、LLM 時代のプライバシー保護の中心である。
• 所有権と帰属のためのバックドアとウォーターマーキングを通じて著作権保護が進化する。
• 公平性は前処理、学習時、内部処理、後処理の各段階での緩和を必要とする。
• 新たな懸念には真実性（幻覚）と社会規範への適合が含まれ、アライメントとガバナンスで対処される。
• 規制遵守（例: EU AI Act）は責任あるLLM展開にますます不可欠となっている。