バイアス、有害性、および大規模言語モデルのジェイルブレイキング（LLM）

バイアス、有害性、そして大規模言語モデルのジェイルブレイキング（LLM）について

LLMの懸念すべき特徴に関する最近の研究のレビュー

内容注意: この記事には、LLMによって生成されるバイアスのかかった有害なテキストの例が含まれています。

この記事では、特にChatGPTとGPT-4について、大規模自然言語モデル（LLM）のバイアス、有害性、およびジェイルブレイキングについての最近の研究に深く踏み込みます。現在、企業がLLMの開発に使用している倫理的ガイドラインと、望ましくないコンテンツの生成に対抗するために使用されるアプローチについて説明します。そして、性別、人種、医学、政治、職場、フィクションなど、多角的にバイアス、有害なコンテンツの生成、ジェイルブレイキングの最近の研究論文を見直します。

バイアスとは、特定のグループ、人物、または事物に対する偏見を指し、有害性とは、無礼、卑猥、失礼、または害を促進するコンテンツを指します。LLMはバイアスがあり、有害なコンテンツの生成能力を持っています。これは、LLMがインターネットの大量のデータで訓練されており、残念ながら人類の善と悪の両面、つまり私たちのバイアスと有害性を表しているためです。幸いにも、OpenAIやGoogleなどのLLMの開発者は、明らかにバイアスのかかったまたは有害なコンテンツの生成が起こりにくくなるようにするための対策を講じています。ただし、後ほどご紹介するように、モデルが完全であるということではありません。実際に、LLMは既存のバイアスを増幅させ、安全策にもかかわらず有害なコンテンツの生成能力を保持しています。

「ジェイルブレイキング」というプロセスは、特に刺激的なプロンプトを使用してLLMに特定のバイアスや有害なコンテンツの生成能力を利用させ、企業のコンテンツポリシーを犯すLLMの出力を得ることを指します。ジェイルブレイキングを研究している研究者は、企業にLLMの脆弱性を知らせ、企業が導入した安全策を強化し、将来的にモデルがジェイルブレイクされる可能性を低減するために行っています。ジェイルブレイキングの研究は、改善されたシステムセキュリティをもたらすために、ハッカーがシステムの脆弱性を明らかにする「エシカルハッキング」と似ています。

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