Evaluating the Capabilities of LLMs for Supporting Anticipatory Impact Assessment
作者: Mowafak Allaham, Nicholas Diakopoulos
分类: cs.CL, cs.AI, cs.CY
发布日期: 2024-01-31 (更新: 2024-05-20)
备注: 10 pages + research ethics and social impact statement, references, and appendix. Under conference review
💡 一句话要点
利用LLMs支持前瞻性影响评估的能力评估
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 前瞻性治理 影响评估 微调技术 社会影响分析
📋 核心要点
- 当前对新兴AI技术的潜在负面影响缺乏有效的评估方法，影响治理的实施。
- 论文提出通过微调大型语言模型，利用多样化的新闻媒体样本生成高质量的影响评估。
- 实验结果显示，Mistral-7B生成的影响在质量上与GPT-4相当，但在某些类别上存在生成不足。
📝 摘要（中文）
深入了解新兴人工智能技术对社会潜在负面影响的挑战是实施前瞻性治理方法的关键。本文探讨了利用大型语言模型（LLMs）来支持专家识别和探索新兴技术的不良后果。通过对GPT-3和Mistral-7B进行微调，并与基于指令的模型（如GPT-4）进行比较，研究发现Mistral-7B在生成的影响质量和多样性上与更大规模的模型相当，同时指出基于指令的模型在某些影响类别的生成上存在不足。这项研究揭示了当前最先进的LLMs在生成影响范围上的潜在偏见，并展示了微调小型LLMs作为可扩展替代方案的潜力。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决如何有效评估新兴人工智能技术的潜在负面影响，现有方法在影响评估的多样性和质量上存在不足。
核心思路：通过对大型语言模型进行微调，使其能够更好地生成与社会相关的影响评估，从而支持前瞻性治理。
技术框架：研究采用了GPT-3和Mistral-7B进行微调，使用多样化的新闻媒体文章作为训练数据，并与基于指令的模型（如GPT-4）进行比较，评估生成影响的质量和多样性。
关键创新：本研究的创新在于展示了小型开源模型（Mistral-7B）在生成高质量影响评估方面的潜力，挑战了对大型模型的依赖。
关键设计：在微调过程中，选择了多样化的新闻媒体样本，关注生成影响的连贯性、结构、相关性和可信度，确保模型输出的质量。实验中还对比了不同模型生成影响的类别和数量。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，Mistral-7B生成的影响在质量上与GPT-4相当，且在某些类别的影响生成上表现出更高的多样性。相比之下，基于指令的模型在特定影响类别的生成上存在明显不足，显示出微调模型的优势。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括政策制定、技术评估和社会影响分析等。通过利用微调的LLMs，专家可以更有效地识别和应对新兴技术可能带来的负面影响，从而促进更为全面的前瞻性治理。未来，这一方法可能在各类技术评估和社会科学研究中发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
Gaining insight into the potential negative impacts of emerging Artificial Intelligence (AI) technologies in society is a challenge for implementing anticipatory governance approaches. One approach to produce such insight is to use Large Language Models (LLMs) to support and guide experts in the process of ideating and exploring the range of undesirable consequences of emerging technologies. However, performance evaluations of LLMs for such tasks are still needed, including examining the general quality of generated impacts but also the range of types of impacts produced and resulting biases. In this paper, we demonstrate the potential for generating high-quality and diverse impacts of AI in society by fine-tuning completion models (GPT-3 and Mistral-7B) on a diverse sample of articles from news media and comparing those outputs to the impacts generated by instruction-based (GPT-4 and Mistral-7B-Instruct) models. We examine the generated impacts for coherence, structure, relevance, and plausibility and find that the generated impacts using Mistral-7B, a small open-source model fine-tuned on impacts from the news media, tend to be qualitatively on par with impacts generated using a more capable and larger scale model such as GPT-4. Moreover, we find that impacts produced by instruction-based models had gaps in the production of certain categories of impacts in comparison to fine-tuned models. This research highlights a potential bias in the range of impacts generated by state-of-the-art LLMs and the potential of aligning smaller LLMs on news media as a scalable alternative to generate high quality and more diverse impacts in support of anticipatory governance approaches.