論文の概要: Navigating LLM Ethics: Advancements, Challenges, and Future Directions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18841v1
• Date: Tue, 14 May 2024 15:03:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-01 05:40:31.425462
• Title: Navigating LLM Ethics: Advancements, Challenges, and Future Directions
• Title（参考訳）: LLM倫理をナビゲートする - 進歩,課題,今後の方向性
• Authors: Junfeng Jiao, Saleh Afroogh, Yiming Xu, Connor Phillips,
• Abstract要約: 本研究では,人工知能分野におけるLarge Language Models(LLM)を取り巻く倫理的問題に対処する。 LLMと他のAIシステムによってもたらされる共通の倫理的課題を探求する。 幻覚、検証可能な説明責任、検閲の複雑さの復号化といった課題を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.023563968303034
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study addresses ethical issues surrounding Large Language Models (LLMs) within the field of artificial intelligence. It explores the common ethical challenges posed by both LLMs and other AI systems, such as privacy and fairness, as well as ethical challenges uniquely arising from LLMs. It highlights challenges such as hallucination, verifiable accountability, and decoding censorship complexity, which are unique to LLMs and distinct from those encountered in traditional AI systems. The study underscores the need to tackle these complexities to ensure accountability, reduce biases, and enhance transparency in the influential role that LLMs play in shaping information dissemination. It proposes mitigation strategies and future directions for LLM ethics, advocating for interdisciplinary collaboration. It recommends ethical frameworks tailored to specific domains and dynamic auditing systems adapted to diverse contexts. This roadmap aims to guide responsible development and integration of LLMs, envisioning a future where ethical considerations govern AI advancements in society.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,人工知能分野におけるLarge Language Models(LLM)を取り巻く倫理的問題に対処する。 LLMと他のAIシステムによってもたらされる共通の倫理的課題、例えばプライバシと公正性、LLMからユニークな倫理的課題について検討する。 幻覚、検証可能な説明責任、検閲の複雑さの復号化といった課題を強調している。 この研究は、これらの複雑さに取り組み、説明責任を確保し、バイアスを減らし、LLMが情報伝達を形作る上で果たした影響力の透明性を高めることの必要性を強調している。 LLM倫理の緩和戦略と今後の方向性を提案し、学際的な協力を提唱する。 特定のドメインに合わせた倫理的なフレームワークや、さまざまなコンテキストに適応した動的監査システムを推奨している。 このロードマップは、LLMの責任ある開発と統合を導くことを目的としており、倫理的配慮が社会におけるAIの進歩を支配する未来を想定している。

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