論文の概要: AI Transparency in the Age of LLMs: A Human-Centered Research Roadmap
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01941v1
- Date: Fri, 2 Jun 2023 22:51:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-06 21:12:05.699609
- Title: AI Transparency in the Age of LLMs: A Human-Centered Research Roadmap
- Title（参考訳）: LLM時代のAI透明性:人間中心の研究ロードマップ
- Authors: Q. Vera Liao and Jennifer Wortman Vaughan
- Abstract要約: 強力な大規模言語モデル(LLM)の台頭は、イノベーションの絶大な機会をもたらすだけでなく、個人や社会全体のリスクを悪化させます。
我々は LLM と LLM を注入したアプリケーションの開発とデプロイを責任を持って行うための重要な瞬間に到達した。
LLMの透明性を提供するための新しいアプローチを追求することが最重要である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.98582021477066
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The rise of powerful large language models (LLMs) brings about tremendous
opportunities for innovation but also looming risks for individuals and society
at large. We have reached a pivotal moment for ensuring that LLMs and
LLM-infused applications are developed and deployed responsibly. However, a
central pillar of responsible AI -- transparency -- is largely missing from the
current discourse around LLMs. It is paramount to pursue new approaches to
provide transparency for LLMs, and years of research at the intersection of AI
and human-computer interaction (HCI) highlight that we must do so with a
human-centered perspective: Transparency is fundamentally about supporting
appropriate human understanding, and this understanding is sought by different
stakeholders with different goals in different contexts. In this new era of
LLMs, we must develop and design approaches to transparency by considering the
needs of stakeholders in the emerging LLM ecosystem, the novel types of
LLM-infused applications being built, and the new usage patterns and challenges
around LLMs, all while building on lessons learned about how people process,
interact with, and make use of information. We reflect on the unique challenges
that arise in providing transparency for LLMs, along with lessons learned from
HCI and responsible AI research that has taken a human-centered perspective on
AI transparency. We then lay out four common approaches that the community has
taken to achieve transparency -- model reporting, publishing evaluation
results, providing explanations, and communicating uncertainty -- and call out
open questions around how these approaches may or may not be applied to LLMs.
We hope this provides a starting point for discussion and a useful roadmap for
future research.
- Abstract（参考訳）: 強力な大規模言語モデル(llm)の台頭は、イノベーションの絶好の機会をもたらすだけでなく、個人や社会全体に対するリスクも高めている。
我々は LLM と LLM を注入したアプリケーションの開発とデプロイを責任を持って行うための重要な瞬間に達した。
しかし、責任あるAI — 透明性 — の中心的な柱は、LLMに関する現在の議論から大きく逸脱している。
LLMの透明性を提供するための新しいアプローチを追求することが最重要であり、AIとヒューマンコンピュータの相互作用(HCI)の交差点における長年の研究は、人間中心の視点で行う必要があることを強調している。
新たなLLMエコシステムにおける利害関係者のニーズ、新しいタイプのLLM組み込みアプリケーション、LLMに関する新たな利用パターンと課題を考慮し、人々の処理、インタラクション、情報の利用に関する教訓に基づいて、透明性へのアプローチを開発し、設計する必要があります。
私たちは、LLMに透明性を提供する上で生じるユニークな課題と、HCIから学んだ教訓、AI透明性を人間中心の視点で捉えた責任あるAI研究を反映しています。
次に、透明性を達成するためにコミュニティが採用した4つの一般的なアプローチ -- モデルレポート、評価結果の公開、説明の提供、不確実性の伝達 -- を概説し、これらのアプローチがllmにどのように適用されるか、あるいは適用されないかに関するオープン質問を提起します。
これが議論の出発点となり、将来の研究に有用なロードマップになることを願っています。
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