論文の概要: A Survey on Responsible Generative AI: What to Generate and What Not
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.05783v2
- Date: Tue, 3 Sep 2024 16:23:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-04 21:52:48.806674
- Title: A Survey on Responsible Generative AI: What to Generate and What Not
- Title（参考訳）: 責任ある生成AIに関する調査
- Authors: Jindong Gu,
- Abstract要約: 本稿では,テキスト生成モデルと視覚生成モデルの両方の実用的責任要件について検討する。
真理コンテンツの生成,有害なコンテンツの回避,有害な指導の拒否,トレーニングデータ関連コンテンツの漏洩,生成内容の確認という5つの重要な考察を概説する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.903523057779651
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In recent years, generative AI (GenAI), like large language models and text-to-image models, has received significant attention across various domains. However, ensuring the responsible generation of content by these models is crucial for their real-world applicability. This raises an interesting question: What should responsible GenAI generate, and what should it not? To answer the question, this paper investigates the practical responsible requirements of both textual and visual generative models, outlining five key considerations: generating truthful content, avoiding toxic content, refusing harmful instruction, leaking no training data-related content, and ensuring generated content identifiable. Specifically, we review recent advancements and challenges in addressing these requirements. Besides, we discuss and emphasize the importance of responsible GenAI across healthcare, education, finance, and artificial general intelligence domains. Through a unified perspective on both textual and visual generative models, this paper aims to provide insights into practical safety-related issues and further benefit the community in building responsible GenAI.
- Abstract（参考訳）: 近年,大規模言語モデルやテキスト・ツー・イメージモデルのような生成型AI(GenAI)が,さまざまな領域で注目されている。
しかし、これらのモデルによるコンテンツの責任ある生成を保証することは、実際の適用性にとって不可欠である。
GenAIはどのような責任を負うべきで、どのような責任を負うべきでなければいけないのか?
そこで本研究では,テキスト生成モデルと視覚生成モデルの両方において,真理コンテンツの生成,有害な内容の回避,有害な指導の拒否,データ関連コンテンツの漏洩,生成内容の確認という5つの重要事項を概説する。
具体的には、これらの要件に対処する上での最近の進歩と課題について概観する。
さらに、医療、教育、金融、人工知能分野における責任あるGenAIの重要性を議論し、強調する。
本稿では,テキスト生成モデルと視覚生成モデルの両方について統一的な視点で検討し,実践的安全性に関する知見を提供するとともに,コミュニティの責任を負うGenAI構築にさらなる利益をもたらすことを目的とする。
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