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AI Language Models in Marine Policymaking: Equity Implications


Conceptos Básicos
AI Language Models have the potential to both assist and harm equity in marine policymaking, highlighting the need for caution and further research.
Resumen
  • AI Language Models (LLMs) like ChatGPT are increasingly used in marine policymaking processes.
  • LLMs can assist in tasks such as drafting statements, conducting research, and aiding public consultation.
  • Concerns exist regarding biases in LLMs, particularly in environmental and marine policy contexts.
  • The article presents a case study of the BBNJ Agreement to explore the risks and equity implications of LLMs.
  • Biases can enter the system through foundational language models, document databases, and prompt engineering.
  • Overreliance on LLMs and misplaced trust pose significant challenges.
  • Opportunities exist for LLMs to improve capacity building, understanding legal documents, AI-assisted writing, and public consultation.
  • Developing countries need to build their technical capacity to engage with AI tools effectively.
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AI 대화 모델은 문서를 이해하고 복잡한 주제에 대한 대화를 수행할 수 있습니다. AI 도구는 정책 제작 과정에서 중요한 역할을 할 수 있습니다. AI 도구는 정책 제작자들에게 도움이 될 수 있습니다.
Citas
"AI tools are poised to help policymakers with a variety of tedious tasks, like understanding complex legal documents." "Developing countries need to build their own technical capacity to engage with AI on their own terms."

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어떻게 AI 언어 모델이 개발도상국의 정책 제작 능력을 향상시킬 수 있을까?

AI 언어 모델은 개발도상국의 정책 제작 능력을 향상시키는 데 다양한 방법으로 기여할 수 있습니다. 먼저, AI 언어 모델은 복잡한 법률 문서나 정책 문서를 이해하고 해석하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이는 정책 제작자들이 빠르게 정보를 파악하고 이해하는 데 도움이 될 것입니다. 또한, AI 언어 모델은 정책 문서의 요약이나 특정 주제에 대한 정보 검색을 효율적으로 수행할 수 있어, 개발도상국의 정책 제작자들이 필요로 하는 정보에 빠르게 접근할 수 있게 해줄 것입니다. 또한, AI 도구를 활용하여 정책 제작자들이 글을 작성하거나 발표 자료를 작성하는 데 도움을 받을 수 있습니다. 이를 통해 정책 제작 과정을 보다 효율적으로 수행할 수 있을 것입니다.

이러한 AI 도구가 정책 제작 과정에서 어떤 잠재적 위험을 야기할 수 있을까?

AI 언어 모델이 정책 제작 과정에서 잠재적 위험을 야기할 수 있는 몇 가지 요인이 있습니다. 첫째로, AI 모델의 훈련 데이터에 내재된 편향이 문제가 될 수 있습니다. 특히, 개발도상국의 관점이 충분히 반영되지 않은 훈련 데이터는 모델의 결정에 영향을 미칠 수 있습니다. 둘째로, AI 모델이 생성하는 정보의 정확성과 신뢰성에 대한 문제가 있을 수 있습니다. 모델이 잘못된 정보를 제공하거나 특정 관점을 과대평가할 수 있습니다. 또한, AI 모델의 해석 능력이 부족하거나 오류가 발생할 수 있어, 잘못된 결정을 내리는 데 영향을 줄 수 있습니다. 마지막으로, AI에 지나치게 의존하는 것은 정책 제작자들이 실제 능력을 상실하게 할 수 있으며, 이는 심각한 결과를 초래할 수 있습니다.

AI의 사용이 증가함에 따라 개발도상국은 어떤 도전에 직면하게 될까?

AI의 사용이 증가함에 따라 개발도상국은 몇 가지 도전에 직면하게 될 것입니다. 첫째로, 기술적 능력 부족으로 AI 기술을 활용하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. AI 기술을 효과적으로 활용하려면 해당 기술에 대한 이해와 능력이 필요한데, 이는 개발도상국에서 부족할 수 있습니다. 둘째로, AI의 편향성 문제로 인해 개발도상국의 관점이 충분히 반영되지 않을 수 있습니다. 이는 정책 결정에 영향을 미칠 수 있으며, 공정한 결정을 내리는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 또한, AI 기술을 올바르게 활용하고 관리하는 데 필요한 자원과 능력이 부족할 수 있어, 개발도상국이 AI의 잠재력을 최대로 활용하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.
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