[논문 리뷰] Ethical ChatGPT: Concerns, Challenges, and Commandments

Jianlong Zhou, Heimo Müller외 2명|arXiv (Cornell University)|2023. 05. 18.

Artificial Intelligence in Healthcare and Education인용 수 32

한 줄 요약

본 논문은 ChatGPT의 윤리적 우려와 도전을 고찰하고, 대형 언어 모델의 책임 있는 사용과 거버넌스를 이끌기 위한 이해관계자별 계명을 제시한다.

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.

연구 동기 및 목표

• ChatGPT와 대형 언어 모델을 둘러싼 윤리적 우려를 식별하고 범주화한다.
• 다양한 영역에서 ChatGPT의 배치에서 발생하는 도전 과제를 분석한다.
• 연구자, 사용자, 규제 당국, 윤리학자를 위한 실용적 계명을 제시하여 책임 있는 사용을 안내한다.

제안 방법

• LLM 및 ChatGPT와 관련된 윤리적 위험에 대한 문헌 종합.
• 편향, 프라이버시, 정보 위험, 잘못된 정보, 남용, 투명성 및 책임성에 대한 비판적 논의.
• 실용적 가이드라인으로서 이해관계자별 계명을 제시한다.

Figure 1: Examples of ethical concerns on ChatGPT

실험 결과

연구 질문

• RQ1 ChatGPT 및 유사한 LLM에 대해 두드러진 윤리적 우려는 무엇인가?
• RQ2 다양한 응용 분야에서 ChatGPT를 배치할 때 어떤 주요 도전과제가 발생하는가?
• RQ3 다양한 이해관계자가 ChatGPT를 책임 있게 사용하도록 안내할 실용적 계명은 무엇인가?

주요 결과

• 편향 및 정보 무결성 문제는 학습 데이터 및 라벨링 관행에서 비롯된다.
• 프라이버시 및 보안 위험은 사용자 입력과 미세조정을 통한 누출 가능성에서 발생한다.
• 모델 내부 구조의 비공개성과 응답의 무작위성으로 인해 투명성이 제한적이다.
• 오정보와 신원 도용을 포함한 남용은 신뢰와 안전에 실질적 위협을 가한다.
• 본 논문은 책임 있는 사용을 촉진하기 위한 이해관계자별 계명을 제시하고 응답의 사실 확인 및 정당화에 대한 향후 연구를 촉구한다.

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