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未來的人工智能開發人員需要從ChatGPT的漏洞中學到什么

未來的人工智能開發人員需要從ChatGPT的漏洞中學到什么

在快速發展的人工智能領域,推出像ChatGPT這樣強大的模型既讓人敬畏,也讓人反思。

隨著這些人工智能系統的能力令人眼花繚亂,它們也暴露了一系列漏洞,為未來的開發人員提供了寶貴的經驗教訓。

本文深入探討了ChatGPT漏洞產生的關鍵見解,揭示了未來人工智能開發人員必須了解的內容,以便在負責任和道德的人工智能創新之路上導航。

近年來,人工智能取得了顯著的進步,ChatGPT等模型展示了自然語言處理和生成的能力。然而,盡管它具有非凡的能力,許多知名廠商已經禁止他們的員工使用ChatGPT和其他人工智能會話工具。

2023年5月,三星公司邁出了決定性的一步,禁止使用ChatGPT和類似的生成式人工智能工具。隨后,在2023年6月,澳大利亞聯邦銀行對包括亞馬遜、蘋果、摩根大通、花旗集團、美國銀行、德意志銀行、高盛和富國銀行在內的幾家知名公司采取了類似的政策。

此外,一些醫院、律師事務所和政府機構限制了其員工使用ChatGPT。各種行業組織的這些集體行動強調了對網絡安全漏洞、維護道德標準和遵守法規的關注。

培養負責任的人工智能的四個關鍵見解

以下探索一些有價值的見解,這些見解可以從ChatGPT中觀察到的漏洞中收集到。這些見解為培養負責任的人工智能系統開發提供了必要的指導。

(1)道德考慮、偏見和濫用意識

ChatGPT的漏洞凸顯了人工智能開發中道德考慮和偏見意識的重要性。該模型傾向于產生有偏見的、冒犯性的或有害的內容,這清楚地提醒人們,人工智能系統可能會無意中放大訓練數據中的社會偏見。

例如,考慮StackOverflow,這是一個廣泛用于程序員提問和回答問題的平臺。最近,StackOverflow邁出了重要的一步,暫時限制了ChatGPT在其網站上生成的內容的共享。

這個決定的動機是觀察到ChatGPT在提供正確答案方面的準確性仍然相對較低。這一措施被認為是必要的,因為ChatGPT的答案的引入對平臺的完整性和依賴準確回答查詢的用戶的體驗造成了明顯的損害。

因此,未來的人工智能開發人員必須警惕識別和解決數據收集和模型訓練中的偏見。納入多樣化和具有代表性的培訓數據有助于減輕偏見,確保更公平的產出。

(2)健壯性測試和對抗性防御

ChatGPT容易受到對抗性攻擊,其中設計用于欺騙模型的輸入可能導致意外或有害的輸出。ChatGPT中暴露的這些漏洞強調了對健壯性測試和對抗性防御機制的需求。

2023年7月,卡內基梅隆大學的一組研究人員使用一系列對抗性攻擊成功繞過了針對ChatGPT、GoogleBard和Claude的保護措施。研究人員采用了一種明智的方法,在每個輸入提示符的末尾附加一長串字符。這條線充當了華麗的偽裝,把原來的提示包裹了起來。

因此,人工智能聊天機器人處理偽裝的輸入,但多余的字符有效地阻止了保護機制和內容過濾器檢測到潛在有害的內容,從而使系統產生在正常情況下不會產生的響應。

因此,開發人員必須對他們的人工智能系統進行嚴格的測試,以模擬現實世界的場景,包括對抗性攻擊和邊緣情況。開發人員可以通過識別弱點和潛在的漏洞來加強他們的系統,防止惡意操作和意外行為。對抗性訓練、輸入清理和其他安全措施可以幫助減輕此漏洞。

(3)人類與人工智能合作,實現負責任的產出

人類和人工智能之間的合作對于確保負責任的產出至關重要。在ChatGPT中觀察到的漏洞證明了在循環中進行人工監督的重要性。ChatGPT可能無意中產生錯誤信息,因為它不能總是訪問準確的、最新的信息。到目前為止,ChatGPT僅在2021年9月之前接受過信息培訓,這意味著它對自那時以來發生的任何事件、進展或修改缺乏認識。

因此,未來的開發人員應該設計優先考慮信息準確性的人工智能系統。整合事實核查機制,并為人工智能可以提供的信息類型建立明確的界限,有助于減輕錯誤信息傳播的風險。

此外,開發人員應該設計與人類協同工作的人工智能系統,允許審查和指導人工智能生成的內容。這種人類與人工智能的伙伴關系可以幫助防止錯誤信息、攻擊性內容或有偏見的產出的傳播。

(4)透明度和可解釋性

人工智能的透明度和可解釋性的必要性延伸到人工智能驅動的對話領域,由于其與客戶和利益相關者的精簡和預算友好的互動,該領域的受歡迎程度激增。隨著人工智能驅動的對話越來越普遍,建立可信度和可靠性變得至關重要。

透明度和可解釋性在培養這種信任感方面起著關鍵作用。這些元素使用戶能夠理解人工智能決策過程及其對輸入的響應機制。如果沒有這些重要的組成部分,用戶可能會在建立對人工智能及其決策的信任方面面臨困難,這可能會導致困惑和不滿。

因此,未來的人工智能系統必須優先考慮透明度和可解釋性。ChatGPT的決策過程缺乏透明度,引發了人們對某些回應是如何以及為什么產生的擔憂。開發人員應該努力創建能夠清楚地解釋其輸出的模型,讓用戶理解AI選擇背后的基本原理。這種透明度不僅可以建立用戶信任,還可以負責任地使用人工智能生成的內容。

結語

在ChatGPT中觀察到的漏洞為未來的人工智能開發人員提供了寶貴的經驗。道德考量、偏見意識、穩健性測試、人類與人工智能協作以及透明度都是開發者必須考慮的關鍵因素。通過從這些漏洞中學習并將這些經驗教訓融入到他們的實踐中,開發人員可以為人工智能技術的負責任、道德和有益的進步做出貢獻。脆弱性帶來的挑戰是創造人工智能系統的機會,這些系統可以真正增強社會,同時最大限度地降低風險。

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