根据生成人工智能的世界
2025-01-27 09:01:08
提供的文本对通用人工智能(Genai)模型(特别是大型语言模型(LLM))对国际关系领域的影响进行了全面分析,并提出了负责任地导航这一技术转变的政策建议。这是关键点的结构化摘要:###关键发现1。**模型偏见和世界观**: - Genai模型通常反映了培训数据中嵌入的偏见,从而导致基于语言和观点的不同世界观。 - 例如,一个模型可能倾向于以美国为中心的观点,而另一个模型则与中国官方的叙述更紧密地保持一致。2。**不一致的输出**: - 模型输出的一致性可能会因温度设置等因素(影响随机性而不是可预测性)而有所不同。 - 缺乏一致性使用户互动并破坏对Genai模型的信任。3。**对信息生态系统的影响**: - 随着社会加深对Genai的信息的依赖,这些系统中嵌入的偏见可能会扭曲公众对国际关系的理解。 - 这种相似之处涉及社交媒体对民主进程的影响,强调了对积极主动的政策措施的需求。###政策建议1。**增强透明度**: - 开发和促进透明度工具,以帮助用户了解Genai模型的训练方式以及他们可能承担的偏见。 - 培训数据集,神经网络体系结构和源代码的详细文档可以帮助评估模型可靠性。2。**数字扫盲计划**: - 与政府和行业利益相关者合作,以创建针对使用Genai模型的数字扫盲计划。 - 教育用户有关固有的偏见对于负责任的用法至关重要。3。**跨平台交互工具**: - 鼓励开发工具,这些工具可以轻松地对多个Genai平台进行比较,从而突出了产出的差异。 - 这可以促进用户对模型限制和偏见的意识和批判性思维。4。**公平测试方法**: - 实施反事实公平测试,交叉偏见评估和对比度技术等方法的方法,以系统地评估模型偏见。 - 这些工具有助于决策者更好地了解依靠Genai来决策过程的含义。5。**公共外交和虚假信息问题**: - 要警惕民主和自由政权如何使用LLM来塑造国际环境中的公众看法。 - 通过法规和监督机制积极解决潜在的滥用。6。**公司责任**: - 启动Genai模型的数字公司应负责教育其用户基础有关这些系统固有的局限性和偏见。 - 这包括有关在道德和负责任地使用Genai的最佳实践的明确沟通。### 结论Genai的出现代表了信息收集和传播的变革时刻,尤其是在国际关系中。尽管利用先进的AI技术有很大的好处,但潜在的风险强调了强大的政策框架的重要性,这些框架促进了透明度,数字识字和道德使用。通过采用这些建议,决策者可以帮助确保将Genai整合到日常生活中,既对民主社会和全球稳定性都是有益和可持续的。