倫理與環境顧慮

Large Language Models (LLMs) 概念

Vidhi Chugh

AI strategist and ethicist

倫理顧慮

  • 透明性風險

透明性風險

Large Language Models (LLMs) 概念

倫理顧慮

  • 透明性風險
  • 責任歸屬風險 -

透明性與責任歸屬風險

Large Language Models (LLMs) 概念

倫理顧慮

  • 透明性風險

  • 責任歸屬風險

  • 資訊危害

三大倫理顧慮：透明、責任、資訊危害

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透明性風險

  • 輸出難以理解

 

  • 難以定位問題
    • 偏誤
    • 錯誤
    • 誤用
  • 黑箱

 

  • 例：預測疾病結果背後的推理

LLM 輸出的偏誤、錯誤或誤用

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責任歸屬風險

  • LLM 行為的責任

 

  • 誰負責？
    • 錯誤且有害的建議
    • 模型開發者或公司？

 

  • 無規則的遊戲
    • 缺乏透明
    • 缺乏問責

 

開發者或部署 LLM 的實體之責任

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資訊危害

資訊危害 散播有害資訊

  • 產生有害內容
  • 虛假資訊擴散
  • 惡意利用
  • 有毒內容
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資訊危害

 

產生有害內容

  • 有害、冒犯或不當

 

  • 由提示或偏誤訓練資料導致

 

  • 例：
    • 校園霸凌 vs. 友善校園環境
    • 令人不安且有害

 

虛假資訊擴散

  • 可生成任何主題文字

 

  • 但無驗證！

 

  • 例：
    • 「如何減重的好飲食？」
    • 無佐證的飲食建議
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資訊危害

 

惡意利用

  • 惡意者濫用 LLM

 

  • 生成欺騙性內容

 

  • 例：
    • 捏造新聞
    • 操弄大眾、引發不安

 

有毒內容

  • 不當內容

 

  • 來自訓練或被操弄的提示

 

  • 例：
    • 不敏感的回覆
    • 刻板印象
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環境顧慮

 

  • LLM 的生態足跡

 

  • 訓練需大量能源

 

  • 碳排放的影響

減少碳排放

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冷卻也要耗電！

  • 產生大量熱量需冷卻

 

  • 想像成千上萬台筆電過熱
    • 需複雜冷卻系統
    • 進一步加重環境影響

 

  • 權衡成本與效益
    • 使用再生能源
    • 節能技術

 

呈現環境成本與技術創新之平衡的圖像

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一起來練習吧！

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