The Human Factor in Detecting Errors of Large Language Models: A Systematic Literature Review and Future Research Directions
作者: Christian A. Schiller
分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2024-03-13
备注: 21 papers analysed and synthesized in detail from a total search result size of 594 (raw results) / 61 (scanned) / 28 (selected)
💡 一句话要点
探讨人因因素以提升大型语言模型错误检测能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 错误检测 人因因素 系统文献综述 用户行为 人工智能应用 风险管理
📋 核心要点
- 现有大型语言模型在生成信息时容易出现错误，尤其是在法律和医疗等高风险领域，这对用户造成了潜在威胁。
- 本文提出通过理解用户的错误检测能力，来增强大型语言模型的使用效果，减少依赖不准确模型输出的风险。
- 研究通过系统文献综述分析现有研究成果，并为未来的研究方向提供了清晰的框架和建议。
📝 摘要（中文）
OpenAI于2022年11月推出的ChatGPT标志着人工智能的一个重要时刻，使大型语言模型（LLMs）进入主流并创下用户采用新纪录。尽管LLMs展现出卓越的对话能力，但它们仍然容易出现错误，如“幻觉”和遗漏，导致生成不准确或不完整的信息。这在法律合规、医学等需要高精度的领域中尤为危险。本文探讨了用户在检测LLM输出错误时的人因因素，强调这些因素对于组织有效利用LLM技术的重要性，并为未来的研究方向提供了指导。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大型语言模型（LLMs）输出错误的检测问题，现有方法往往忽视了用户在错误识别中的作用，导致风险未能有效降低。
核心思路：通过探讨用户的认知和行为因素，提升其在使用LLMs时的错误检测能力，从而减少因模型输出不准确而引发的潜在问题。
技术框架：研究采用系统文献综述的方法，分析现有文献，识别关键的人因因素，并提出相应的培训和部署策略，以优化LLMs的使用。
关键创新：本研究的创新点在于强调人因因素在LLMs错误检测中的重要性，提出了一种结合技术与人类洞察的综合方法，区别于传统的技术驱动方法。
关键设计：研究中关注用户的认知负荷、培训需求和反馈机制等关键设计要素，以确保用户能够有效识别和纠正LLMs的错误输出。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
研究通过系统文献综述，识别出多种用户在检测LLMs错误时的关键因素，并提出相应的培训策略。虽然具体的性能数据尚未提供，但强调了人因因素在提升错误检测能力中的重要性，预示着未来研究的广阔前景。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括法律、医疗、教育等高风险行业，能够帮助组织在使用大型语言模型时，提升信息准确性和可靠性，降低因错误信息导致的风险。未来，随着LLMs的广泛应用，理解人因因素将成为提升模型使用效率的重要方向。
📄 摘要（原文）
The launch of ChatGPT by OpenAI in November 2022 marked a pivotal moment for Artificial Intelligence, introducing Large Language Models (LLMs) to the mainstream and setting new records in user adoption. LLMs, particularly ChatGPT, trained on extensive internet data, demonstrate remarkable conversational capabilities across various domains, suggesting a significant impact on the workforce. However, these models are susceptible to errors - "hallucinations" and omissions, generating incorrect or incomplete information. This poses risks especially in contexts where accuracy is crucial, such as legal compliance, medicine or fine-grained process frameworks. There are both technical and human solutions to cope with this isse. This paper explores the human factors that enable users to detect errors in LLM outputs, a critical component in mitigating risks associated with their use in professional settings. Understanding these factors is essential for organizations aiming to leverage LLM technology efficiently, guiding targeted training and deployment strategies to enhance error detection by users. This approach not only aims to optimize the use of LLMs but also to prevent potential downstream issues stemming from reliance on inaccurate model responses. The research emphasizes the balance between technological advancement and human insight in maximizing the benefits of LLMs while minimizing the risks, particularly in areas where precision is paramount. This paper performs a systematic literature research on this research topic, analyses and synthesizes the findings, and outlines future research directions. Literature selection cut-off date is January 11th 2024.