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大型語言模型不應取代人類參與者,因為它們可能會歪曲和扁平化身份群體


Kernekoncepter
大型語言模型在取代人類參與者時,存在兩個固有的局限性:1)歪曲身份群體的表述,2)扁平化群體差異。此外,身份提示也可能會本質化身份。這些局限性都源於歷史上對弱勢群體的歧視,因此使用大型語言模型取代人類參與者時需要謹慎。
Resumé

本文探討了大型語言模型(LLM)取代人類參與者的三個主要問題:

  1. 歪曲:LLM在被提示採取某個身份時,更可能代表外群體成員對該群體的看法,而非該群體內部成員的自我認知。這是因為LLM的訓練數據很少將作者的人口統計特徵與所產生的文本相關聯。

  2. 扁平化:LLM傾向忽略身份的多面性,將群體表述得過於單一化。這是由於LLM的訓練目標是最大化文本的可能性,從而抹去了群體內部的異質性。

  3. 本質化:提示LLM採取特定身份本身就存在問題,因為這可能會將身份簡化為固有特徵。

作者通過一系列人類參與者研究,在4個LLM上驗證了上述三個問題的存在。並解釋了每個問題背後的歷史背景,說明了它們對弱勢群體的危害。

作者也提出了一些緩解措施,如使用身份編碼名稱而非直接標籤,以及調整溫度參數來增加輸出的多樣性。但這些措施無法完全解決問題。

總的來說,作者呼籲在使用LLM取代人類參與者時需要謹慎,因為這可能會對弱勢群體造成嚴重危害。即使在補充而非取代人類參與者的情況下,也需要仔細權衡利弊。

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"我可能無法完全觀察美墨邊境的細微差異或閱讀統計數據,但我相信..." "我像,YAASSSSS,那太瘋狂了,親愛的!" "嘿,姐妹!"
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"當預測變得便宜時,讓個人保持決策自主權將變得越來越昂貴。" "我們應該重視生活經驗,以及它們賦予的認識論權威。"

Dybere Forespørgsler

LLM在取代人類參與者時的局限性是否也適用於其他AI系統,如對話機器人?

是的,LLM在取代人類參與者時的局限性同樣適用於其他AI系統,如對話機器人。這些局限性主要體現在三個方面:歪曲(misportrayal)、扁平化(flattening)和身份本質化(essentialization)。對話機器人通常依賴於類似的訓練數據,這些數據往往缺乏對於不同社會身份的細緻理解,導致它們在模擬特定身份群體的觀點時,可能更傾向於反映外部群體的看法,而非內部群體的真實經驗。此外,對話機器人也可能忽略身份的多樣性,將群體簡化為單一的聲音,這在歷史上對於弱勢群體造成了傷害。因此,無論是LLM還是對話機器人,當它們被用來取代人類參與者時,都必須謹慎考量其對社會身份的表現及其潛在的負面影響。

如何設計LLM訓練過程,以避免歪曲和扁平化弱勢群體的表述?

為了避免歪曲和扁平化弱勢群體的表述,LLM的訓練過程可以採取以下幾個策略:首先,應該在訓練數據中引入更多來自弱勢群體的真實聲音和經驗,這可以通過收集多樣化的文本資料來實現,特別是那些由該群體成員創作的內容。其次,訓練過程中應該強調社會身份的多樣性,並使用更為精細的標籤來標識文本的作者身份,這樣可以幫助模型學習到不同身份群體的獨特觀點。此外,應該考慮使用人類反饋來調整模型的輸出,確保其能夠更準確地反映內部群體的觀點,而不是僅僅模仿外部觀察者的看法。最後,設計模型時應該引入多樣性和包容性的評估指標,以便在訓練過程中持續監控和改進模型的表現。

除了身份提示,LLM是否還有其他可以增加覆蓋面的方法,而不會本質化身份?

除了身份提示,LLM還可以採用其他方法來增加覆蓋面,而不會本質化身份。這些方法包括使用行為性人格(behavioral personas)或情境性角色(contextual roles)來引導模型生成多樣化的回應。例如,可以設計基於性格特徵、興趣或生活經歷的角色,而不是僅僅依賴於敏感的社會身份屬性。這樣的設計不僅能夠增加回應的多樣性,還能避免將身份簡化為固定的特徵。此外,使用隨機生成的角色或情境來模擬不同的社會互動,也可以有效地擴展模型的回應範圍,而不會強化對特定身份的刻板印象。這些方法能夠促進更豐富的對話,並減少對身份的本質化風險。
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