[论文解读] On pitfalls (and advantages) of sophisticated large language models

Anna Strasser|arXiv (Cornell University)|Feb 25, 2023

Artificial Intelligence in Healthcare and Education被引用 6

一句话总结

本文探讨了先进大型语言模型（LLMs）的双重性质，强调其在自然语言处理领域具有变革性潜力，同时也存在不可靠输出、难以检测的合成文本、抄袭、隐私侵犯和虚假信息等关键风险。文章主张谨慎采用并实施伦理治理，以减轻对社会的伤害，同时承认LLMs在语言理解和生成方面具有显著优势。

ABSTRACT

Natural language processing based on large language models (LLMs) is a booming field of AI research. After neural networks have proven to outperform humans in games and practical domains based on pattern recognition, we might stand now at a road junction where artificial entities might eventually enter the realm of human communication. However, this comes with serious risks. Due to the inherent limitations regarding the reliability of neural networks, overreliance on LLMs can have disruptive consequences. Since it will be increasingly difficult to distinguish between human-written and machine-generated text, one is confronted with new ethical challenges. This begins with the no longer undoubtedly verifiable human authorship and continues with various types of fraud, such as a new form of plagiarism. This also concerns the violation of privacy rights, the possibility of circulating counterfeits of humans, and, last but not least, it makes a massive spread of misinformation possible.

研究动机与目标

• 分析先进大型语言模型在自然语言处理中日益广泛应用所引发的伦理与社会风险。
• 研究难以区分人类与机器生成文本所带来的挑战，包括对作者身份完整性和知识产权的威胁。
• 探讨LLMs对隐私、身份欺诈以及虚假信息大规模传播的影响。
• 强调建立伦理框架和技术防护措施以确保LLMs负责任部署的必要性。
• 在认可LLMs在语言理解方面优势的同时，保持对其内在局限性和风险的认知。

提出的方法

• 对自然语言处理领域中大型语言模型的现有文献及实际应用进行分析性综述。
• 通过分析LLMs在伦理、法律和社会影响方面的主题，识别关键风险。
• 运用案例推理方法说明潜在的滥用情景，例如抄袭和合成身份创建。
• 评估检测AI生成文本的难度，尤其是随着模型日益先进。
• 讨论技术与政策层面的解决方案，以提升LLM使用的透明度与问责性。
• 综合计算机科学、伦理学和社会影响领域的洞见，以制定建议。

实验结果

研究问题

• RQ1 先进大型语言模型的部署主要涉及哪些伦理与社会风险？
• RQ2 人类与AI生成内容的难以区分性如何威胁作者身份验证与知识产权？
• RQ3 大型语言模型在哪些方面可能促成隐私侵犯与身份欺诈？
• RQ4 可开发何种机制以检测并防止通过LLMs大规模传播虚假信息？
• RQ5 如何在认可LLMs在语言理解方面优势的同时，实现其负责任且透明的使用？

主要发现

• 由于LLMs本身存在不可靠性，且难以验证生成文本的来源，因此带来了重大风险。
• 人类与机器生成内容之间日益难以区分，削弱了作者身份的真实性，催生了新型抄袭形式。
• LLMs可能被滥用于创建伪造身份和合成媒体，引发严重的隐私与同意问题。
• LLMs的广泛使用增加了大规模虚假信息传播的风险，且此类传播难以检测与应对。
• 尽管存在这些风险，LLMs在自然语言理解与生成方面仍具有显著优势，尤其在复杂语言任务中表现突出。
• 迫切需要制定伦理准则、检测工具和监管框架，以规范LLMs的负责任使用。