[論文レビュー] Towards Trustworthy AI: A Review of Ethical and Robust Large Language Models

Md Meftahul Ferdaus, Mahdi Abdelguerfi+4 more|arXiv (Cornell University)|Jun 1, 2024

Topic Modeling被引用数 11

ひとこと要約

LLMにおける信頼性の包括的なレビューで、倫理的・技術的・ガバナンス要因を検討し、透明性、公平性、頑健性を向上させるための枠組みと指針を提供します。

ABSTRACT

The rapid progress in Large Language Models (LLMs) could transform many fields, but their fast development creates significant challenges for oversight, ethical creation, and building user trust. This comprehensive review looks at key trust issues in LLMs, such as unintended harms, lack of transparency, vulnerability to attacks, alignment with human values, and environmental impact. Many obstacles can undermine user trust, including societal biases, opaque decision-making, potential for misuse, and the challenges of rapidly evolving technology. Addressing these trust gaps is critical as LLMs become more common in sensitive areas like finance, healthcare, education, and policy. To tackle these issues, we suggest combining ethical oversight, industry accountability, regulation, and public involvement. AI development norms should be reshaped, incentives aligned, and ethics integrated throughout the machine learning process, which requires close collaboration across technology, ethics, law, policy, and other fields. Our review contributes a robust framework to assess trust in LLMs and analyzes the complex trust dynamics in depth. We provide contextualized guidelines and standards for responsibly developing and deploying these powerful AI systems. This review identifies key limitations and challenges in creating trustworthy AI. By addressing these issues, we aim to build a transparent, accountable AI ecosystem that benefits society while minimizing risks. Our findings provide valuable guidance for researchers, policymakers, and industry leaders striving to establish trust in LLMs and ensure they are used responsibly across various applications for the good of society.

研究の動機と目的

• LLMにおける信頼の課題を評価する。害、透明性、攻撃、人間の価値観との整合性、環境への影響を含む。
• 複数の視点からLLMの信頼性を評価する統合的な枠組みを提案する。
• LLMの責任ある開発と展開を導く文脈に応じた指針と基準を提供する。

提案手法

• 透明性、頑健性、人間の価値観との整合性、環境への影響などを含む8つの視点で信頼性を評価する堅牢な評価フレームワークを開発する。
• 倫理的・技術的・政策的な考慮を統合して、信頼のダイナミクスとガバナンスのニーズを分析する。
• 透明性と説明責任を支える説明可能性（XAI）手法とログ取りを組み込む。
• 時間経過に伴うLLMの信頼性の向上を示すケーススタディを用いる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 高リスク分野におけるLLMが直面する主要な信頼の課題は何か？
• RQ2 倫理的・技術的・社会的次元を横断して、LLMの信頼性を包括的に評価するにはどうすればよいか？
• RQ3 LLMの開発と展開における倫理原則を実装するための指針と標準は何か？

主な発見

• LLMsは毒性、バイアス、頑健性、プライバシー、倫理、公平性に関する継続的な懸念に直面している。
• 最近の更新は、複数のLLMで有害なプロンプト、ステレオタイプ、敵対的入力の取り扱いに改善を示している。
• 多次元整合フレームワークは信頼性、安全性、公平性、悪用耐性、推論、社会規範、頑健性を評価し、主要モデルで信頼の整合性が改善されていることを示している。
• 説明可能性の技術とログ取りは、LLMシステムのデバッグ、監査、説明責任に不可欠である。
• ケーススタディは、初期の脆弱性から現代のモデルにおけるより頑健で信頼性の高い挙動への進歩を示している。