論文の概要: LLM Harms: A Taxonomy and Discussion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.05929v1
• Date: Fri, 05 Dec 2025 18:12:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-13 22:40:57.129762
• Title: LLM Harms: A Taxonomy and Discussion
• Title（参考訳）: LLM Harms: 分類学と議論
• Authors: Kevin Chen, Saleh Afroogh, Abhejay Murali, David Atkinson, Amit Dhurandhar, Junfeng Jiao,
• Abstract要約: 本研究では,人工知能分野におけるLarge Language Models (LLM) を取り巻く害のカテゴリについて検討する。 事前開発、直接アウトプット、ミススと悪意のあるアプリケーション、ダウンストリームアプリケーションという、AIアプリケーション開発の前、中、後の開発に対処する5つのカテゴリに対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.544657426086284
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: This study addresses categories of harm surrounding Large Language Models (LLMs) in the field of artificial intelligence. It addresses five categories of harms addressed before, during, and after development of AI applications: pre-development, direct output, Misuse and Malicious Application, and downstream application. By underscoring the need to define risks of the current landscape to ensure accountability, transparency and navigating bias when adapting LLMs for practical applications. It proposes mitigation strategies and future directions for specific domains and a dynamic auditing system guiding responsible development and integration of LLMs in a standardized proposal.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,人工知能分野におけるLarge Language Models (LLM) を取り巻く害のカテゴリについて検討する。 事前開発、直接アウトプット、ミススと悪意のあるアプリケーション、ダウンストリームアプリケーションという、AIアプリケーション開発の前、中、後の開発に対処する5つのカテゴリに対処する。 現実的なアプリケーションにLLMを適用する際に、説明責任、透明性、バイアスのナビゲートを保証するために、現在の状況のリスクを定義する必要があることを強調する。 特定ドメインに対する緩和戦略と今後の方向性について提案し、標準化された提案においてLCMの責任ある開発と統合を導く動的監査システムを提案する。

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