Social Evolution of Published Text and The Emergence of Artificial Intelligence Through Large Language Models and The Problem of Toxicity and Bias

📄 arXiv: 2402.07166v2 📥 PDF

作者: Arifa Khan, P. Saravanan, S. K Venkatesan

分类: cs.AI

发布日期: 2024-02-11 (更新: 2024-05-17)

💡 一句话要点

探讨AI与大语言模型的社会演变及其偏见与毒性问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 人工智能 大语言模型 社会影响 毒性 偏见 历史视角 伦理考量

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理人工智能的社会影响时，常常忽视了毒性和偏见等问题，导致对技术的过度乐观。
  2. 论文通过历史视角分析AI和大语言模型的发展，强调在技术进步中应关注潜在的社会问题。
  3. 研究指出人类智能的涌现特性，提示我们在理解AI时应考虑其与人类认知的相似性。

📝 摘要（中文）

本文提供了对人工智能和深度学习快速发展的全景视角，特别是大语言模型的突破性出现。研究旨在将这些发展置于更广泛的历史社会背景中，避免夸大和悲观情绪，同时警示过于乐观的观点，指出毒性、偏见、记忆、谄媚、逻辑不一致和幻觉等问题。作者认为，人工智能的出现与神经连接或权重的数量阈值有关，人类大脑，尤其是皮层区域，实际上是灵长类大脑的放大版本，人类智能似乎是规模的涌现现象。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决人工智能和大语言模型发展过程中出现的毒性和偏见问题。现有方法往往未能充分考虑这些社会影响，导致技术应用中的风险增加。

核心思路：论文提出通过历史和社会视角分析AI的发展，强调技术进步与社会责任的结合，警示过度乐观的态度。

技术框架：研究通过文献回顾和案例分析，构建了一个包含历史背景、技术演变和社会影响的综合框架，主要模块包括AI技术发展、社会反应和伦理考量。

关键创新：最重要的创新在于将AI技术的演变与人类认知的演变进行对比，提出人类智能是规模的涌现现象，强调了技术与社会的互动关系。

关键设计：在分析过程中，采用了多种文献和案例作为支撑，关注了不同历史时期的技术进步与社会反应，确保研究的全面性和深度。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

研究指出，AI技术的演变与人类智能的涌现特性密切相关，强调了社会责任的重要性。通过对历史的回顾，论文警示了过度乐观的态度可能导致的风险，提出了对未来AI发展的深刻反思。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括人工智能伦理、政策制定和技术开发。通过深入理解AI的社会影响，能够为未来的技术应用提供指导，确保技术进步与社会责任相结合，减少偏见和毒性问题的发生。

📄 摘要（原文）

We provide a birds eye view of the rapid developments in AI and Deep Learning that has led to the path-breaking emergence of AI in Large Language Models. The aim of this study is to place all these developments in a pragmatic broader historical social perspective without any exaggerations while at the same time without any pessimism that created the AI winter in the 1970s to 1990s. We also at the same time point out toxicity, bias, memorization, sycophancy, logical inconsistencies, hallucinations that exist just as a warning to the overly optimistic. We note here that just as this emergence of AI seems to occur at a threshold point in the number of neural connections or weights, it has also been observed that human brain and especially the cortex region is nothing special or extraordinary but simply a case of scaled-up version of the primate brain and that even the human intelligence seems like an emergent phenomena of scale.