toplogo
התחברות
תובנה - 自然語言處理 - # 大型語言模型的人文面向

以人為本的大型語言模型綜述


מושגי ליבה
本文旨在探討大型語言模型在模擬、輔助和增強人類認知和行為方面的能力,並分析其在個人和集體層面的應用,同時指出其面臨的挑戰和未來發展方向。
תקציר
edit_icon

התאם אישית סיכום

edit_icon

כתוב מחדש עם AI

edit_icon

צור ציטוטים

translate_icon

תרגם מקור

visual_icon

צור מפת חשיבה

visit_icon

עבור למקור

論文資訊 Jing Yi Wang, Nicholas Sukiennik, Tong Li, Weikang Su, Qianyue Hao, Jingbo Xu, Zihan Huang, Fengli Xu, and Yong Li. 2024. A Survey on Human-Centric LLMs. In Proceedings of the ACM Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI '24). ACM, New York, NY, USA, 16 pages. https://doi.org/10.1145/nnnnnnn.nnnnnnn 研究目標 本綜述旨在探討大型語言模型 (LLM) 如何模擬、輔助和增強人類認知和行為,並分析其在個人和集體層面的應用。 研究方法 本綜述回顧了大量關於大型語言模型 (LLM) 的文獻,並從認知、感知、分析、執行功能和社交技能等方面評估了 LLM 的能力。此外,本綜述還探討了 LLM 在各個人文領域的應用,例如行為科學、政治學、經濟學和社會學等。 主要發現 LLM 在結構化推理、模式識別和創造力方面表現出優異的能力,但在實時學習、同理心和處理複雜的多步驟邏輯方面仍面臨挑戰。 LLM 在人文領域的應用日益廣泛,例如行為科學、政治學、經濟學和社會學等,並在模擬人類行為和互動方面取得了顯著的成果。 LLM 的發展仍面臨著許多挑戰,例如提高其適應性、情商和文化敏感度,同時解決其固有的偏見並增強人機協作的框架。 主要結論 LLM 具有巨大的潛力,可以更好地與人類行為和社會環境相協調,但仍有許多需要改進的地方。為了使 LLM 成為更有效、更符合道德和更逼真的研究和實際應用工具,需要進一步的研究和發展。 研究意義 本綜述提供了一個從以人為本的角度理解 LLM 的基礎,並深入了解了它們目前的能力和未來發展的潛力,對於促進 LLM 在人文領域的應用具有重要意義。 局限性和未來研究方向 本綜述主要關注 LLM 在人文領域的應用,而未涵蓋其在其他領域的應用。 未來研究可以進一步探討 LLM 的倫理和社會影響。 未來研究可以探索如何提高 LLM 的可解釋性和透明度。
סטטיסטיקה

תובנות מפתח מזוקקות מ:

by Jing Yi Wang... ב- arxiv.org 11-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.14491.pdf
A Survey on Human-Centric LLMs

שאלות מעמיקות

LLM 如何應用於解決社會問題,例如減少貧困和促進教育公平?

LLM 作為一種強大的工具,具有解決社會問題的巨大潛力,例如減少貧困和促進教育公平。以下是一些具體的應用方向: 減少貧困: 資源分配優化: LLM 可以分析大量數據,例如人口統計、經濟指標和資源分佈,以幫助政府和非政府組織更有效地分配資源,例如食物、住房和醫療保健,從而更精準地幫助貧困人口。 就業匹配和技能培訓: LLM 可以分析勞動力市場趨勢和個人技能,為求職者提供個性化的就業推薦和技能培訓建議,幫助他們找到更好的工作機會,提高收入水平。 金融普惠和信貸評估: LLM 可以利用替代性數據,例如手機使用數據和社交媒體數據,為缺乏傳統信用記錄的貧困人口提供更公平的信貸評估,幫助他們獲得創業貸款或其他金融服務。 促進教育公平: 個性化學習和教育資源: LLM 可以根據學生的學習風格、進度和需求,提供個性化的學習材料和教學指導,幫助他們更有效地學習。 縮小數字鴻溝: LLM 可以用於開發低成本、易於使用的教育科技產品,例如翻譯工具和語音識別軟體,幫助克服語言和文化障礙,讓更多人獲得優質教育資源。 教師培訓和支持: LLM 可以為教師提供個性化的教學建議和資源,例如教學案例和評估工具,幫助他們提高教學水平,更好地滿足不同學生的需求。 然而,需要注意的是,LLM 本身並不能解決所有問題。要真正發揮 LLM 的作用,需要結合社會政策、基礎設施建設和人類的共同努力。

LLM 是否會加劇現有的社會不平等現象?

LLM 的發展在帶來巨大機遇的同時,也存在加劇現有社會不平等現象的風險。 潛在風險: 數據偏差和算法歧視: LLM 的訓練數據往往反映了現有的社會偏見,例如性別歧視和種族歧視。如果沒有適當的干預措施,LLM 可能会在決策過程中複製和放大這些偏見,導致不公平的結果。 數字鴻溝和技術差距: LLM 的開發和應用需要大量的數據、算力和技術人才,而這些資源往往集中在少數發達國家和大型科技公司手中。這種技術差距可能會加劇國家之間和社會階層之間的不平等現象。 自動化和就業替代: LLM 的發展可能會導致某些工作崗位被自動化取代,而這些工作崗位往往由低技能勞動者擔任。如果沒有相應的社會保障和再就業培訓措施,可能會加劇失業和貧困問題。 應對措施: 數據治理和算法公平性: 建立數據治理機制,確保 LLM 訓練數據的多樣性和代表性,並開發算法公平性評估工具,及時發現和糾正算法中的偏差。 技術普惠和數字包容: 促進技術的開放共享和知識產權保護,支持發展中國家和弱勢群體參與 LLM 的開發和應用,縮小數字鴻溝。 教育培訓和技能提升: 加強 STEM 教育和職業培訓,幫助人們適應未來的工作需求,並建立完善的社會保障體系,為失業者提供必要的支持。 總之,LLM 的發展是一把雙刃劍。只有正視潛在風險,採取有效的應對措施,才能確保 LLM 的發展造福於全人類,而不是加劇社會不平等現象。

LLM 的發展將如何影響人類的未來?

LLM 的發展對人類的未來影響深遠,將重塑我們的生活、工作和社會互動方式。 積極影響: 提高生產力和效率: LLM 可以自動化許多重複性、低價值的工作,例如數據錄入和客戶服務,釋放人類的創造力和潛力,從事更具挑戰性和創造性的工作。 促進科學發現和技術創新: LLM 可以幫助科學家分析海量數據,發現新的知識和規律,加速科學發現和技術創新,例如新藥研發和氣候變化研究。 改善生活品質和福祉: LLM 可以為我們提供個性化的服務和體驗,例如智能家居、醫療診斷和教育娛樂,提高生活品質和福祉。 挑戰和機遇: 人機協作和倫理道德: LLM 的發展需要重新思考人與機器的關係,建立人機協作的新模式,並制定相應的倫理道德規範,確保 LLM 的安全、可靠和負責任地使用。 教育和技能轉型: LLM 的發展將改變未來的就業市場,需要我們不斷學習新知識和技能,適應新的工作環境。 社會治理和國際合作: LLM 的發展需要全球範圍內的合作和協調,共同應對數據安全、算法偏見和技術差距等挑戰。 總之,LLM 的發展為人類的未來帶來了巨大的機遇和挑戰。我們需要以積極的態度擁抱變革,同時保持警惕和理性,共同塑造一個更加美好的未來。
0
star