論文の概要: Use large language models to promote equity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.14804v1
• Date: Fri, 22 Dec 2023 16:26:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-25 14:29:49.921227
• Title: Use large language models to promote equity
• Title（参考訳）: 大きな言語モデルを使って株式を宣伝する
• Authors: Emma Pierson, Divya Shanmugam, Rajiv Movva, Jon Kleinberg, Monica Agrawal, Mark Dredze, Kadija Ferryman, Judy Wawira Gichoya, Dan Jurafsky, Pang Wei Koh, Karen Levy, Sendhil Mullainathan, Ziad Obermeyer, Harini Suresh, Keyon Vafa
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、その社会的影響に対する関心を爆発的に高めた。 ソーシャルエクイティにどう影響するかという議論の多くは、慎重か否定的だ。 AIが一般的に、特にLLMがバイアスを封じ込めている方法は、十分に文書化されている。 LLMがどんな有望なアプリケーションによって株式を促進することができるのか?
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.183853467716766
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Advances in large language models (LLMs) have driven an explosion of interest about their societal impacts. Much of the discourse around how they will impact social equity has been cautionary or negative, focusing on questions like "how might LLMs be biased and how would we mitigate those biases?" This is a vital discussion: the ways in which AI generally, and LLMs specifically, can entrench biases have been well-documented. But equally vital, and much less discussed, is the more opportunity-focused counterpoint: "what promising applications do LLMs enable that could promote equity?" If LLMs are to enable a more equitable world, it is not enough just to play defense against their biases and failure modes. We must also go on offense, applying them positively to equity-enhancing use cases to increase opportunities for underserved groups and reduce societal discrimination. There are many choices which determine the impact of AI, and a fundamental choice very early in the pipeline is the problems we choose to apply it to. If we focus only later in the pipeline -- making LLMs marginally more fair as they facilitate use cases which intrinsically entrench power -- we will miss an important opportunity to guide them to equitable impacts. Here, we highlight the emerging potential of LLMs to promote equity by presenting four newly possible, promising research directions, while keeping risks and cautionary points in clear view.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)の進歩は、彼らの社会的影響に対する関心の爆発を引き起こした。 ソーシャルエクイティへの影響に関する議論の多くは、"どのようにllmが偏り、どのようにバイアスを軽減できるか"というような質問に焦点をあてて、警告的あるいは否定的になっている。 AIが一般的に、特にLLMがバイアスを封じ込めている方法は、十分に文書化されている。 しかし、同じように重要で議論の少ない、機会に焦点を絞ったカウンターポイントは、"llmが株式を促進できる有望なアプリケーションは何でしょうか? LLMがより公平な世界を実現するためには、バイアスや障害モードに対して防御を行うだけでは十分ではありません。 エクイティエンハンティング(エクイティエンハンシング)のユースケースに積極的に適用することで、過小評価されたグループに対する機会を増やし、社会的差別を減らすことも必要です。 aiの影響を決定する選択肢はたくさんありますし、パイプラインの非常に早い段階での基本的な選択は、aiを適用すべき問題です。 パイプラインでのみ焦点を合わせれば -- LLMが本質的に電力を消費するユースケースを促進することで、より公平になる -- 、その影響を公平に導く重要な機会を逃すことになるでしょう。 本稿では,リスクと注意点を明確に保ちつつ,新たに可能な4つの研究指針を提示することで,株式を促進することへのllmの新たな可能性について強調する。

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