1.6　開發和使用負責任的LLM

LLM的廣泛應用已經帶來深遠的影響，且這種影響很可能越來越顯著。在我們探索 LLM 令人難以置信的能力時，我們應該牢記它們的社會和倫理影響。以下是幾個需要考慮的關鍵點。

偏見和公平性

LLM 在訓練時使用了大量可能包含偏見的數據。模型可能會從這些偏見中學習，再現乃至放大這些偏見。由于訓練 LLM的數據集很少公開，除非親自嘗試，否則很難明確它們可能包含哪些偏見。

透明度和問責制

由于 LLM 具有令人難以置信的能力，在與之交互時，我們并不總是能清楚分辨是在與人類還是模型對話。因此，當沒有人類參與時，在人機交互中使用 LLM 可能會產生意想不到的后果。例如，在醫療領域使用的基于 LLM的應用可能會被歸類為醫療設備，因為它們可能會影響患者的健康。

有害內容

LLM 生成的內容不一定是真實的，且它們可能“自信地”輸出錯誤的文本。此外，它們還可能被用于生成假新聞、文章和其他具有誤導性的信源。

知識產權

LLM 輸出內容的知識產權應該歸屬于你，還是模型創造者？當輸出與訓練數據中的某個短語相似時，知識產權是否屬于該短語的作者？由于大多數情況下我們無法訪問訓練數據，我們很難確定模型何時使用了受版權保護的材料。

監管

由于 LLM的巨大影響力，各國政府開始對商業應用進行監管。例如歐盟《人工智能法案》，該法案對包括 LLM 在內的基礎模型的開發和部署進行監管。

我們要強調在開發和使用 LLM 時道德規范的重要性，敦促你多了解如何安全、負責任地使用 LLM 和人工智能系統。