[論文レビュー] Ethical ChatGPT: Concerns, Challenges, and Commandments

Jianlong Zhou, Heimo Müller+2 more|arXiv (Cornell University)|May 18, 2023

Artificial Intelligence in Healthcare and Education被引用数 32

ひとこと要約

本論文はChatGPTの倫理的懸念と課題を概観し、責任ある利用と大規模言語モデルのガバナンスを導く利害関係者別の教訓を提案します。

ABSTRACT

Large language models, e.g. ChatGPT are currently contributing enormously to make artificial intelligence even more popular, especially among the general population. However, such chatbot models were developed as tools to support natural language communication between humans. Problematically, it is very much a ``statistical correlation machine" (correlation instead of causality) and there are indeed ethical concerns associated with the use of AI language models such as ChatGPT, such as Bias, Privacy, and Abuse. This paper highlights specific ethical concerns on ChatGPT and articulates key challenges when ChatGPT is used in various applications. Practical commandments for different stakeholders of ChatGPT are also proposed that can serve as checklist guidelines for those applying ChatGPT in their applications. These commandment examples are expected to motivate the ethical use of ChatGPT.

研究の動機と目的

• ChatGPTおよび大規模言語モデルに関する倫理的懸念を特定し、分類する。
• ChatGPTのさまざまな領域での展開に伴う課題を分析する。
• 研究者、ユーザー、規制当局、倫理学者のための実践的な教訓を提案し、責任ある利用を導く。

提案手法

• LLMsとChatGPTに関連する倫理的リスクの文献総合。
• バイアス、プライバシー、情報ハザード、誤情報、乱用、透明性、説明責任についての批判的議論。
• 利害関係者別の教訓を実践的ガイドラインとして明確化。

Figure 1: Examples of ethical concerns on ChatGPT

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ChatGPTや類似のLLMに対して重要な倫理的懸念は何か。
• RQ2 ChatGPTをさまざまな応用分野で展開する際に生じる主な課題は何か。
• RQ3 異なる利害関係者を責任あるChatGPT利用へと導く実践的な教訓は何か。

主な発見

• バイアスと情報の完全性の問題は、学習データとラベリング慣行に起因する。
• プライバシーとセキュリティのリスクは、ユーザー入力とファインチューニングを通じた潜在的な漏えいに起因する。
• 不透明なモデル内部と応答のランダム性のため、透明性は限定的。
• 誤情報やなりすましを含む乱用は、信頼と安全性に現実的な脅威をもたらす。
• 本論文は責任ある利用を促進する利害関係者別の教訓を提案し、応答の事実確認と正当化に関する今後の研究を求めている。

Figure 2: Two main steps in building ChatGPT (adapted from [ 4 ] )