Der Artikel untersucht die praktischen Anforderungen an verantwortungsvollen Einsatz von sowohl textbasierten als auch visuellen generativen KI-Modellen. Es werden fünf Schlüsselaspekte identifiziert und diskutiert:
Erzeugung wahrheitsgetreuer Inhalte: Generative Modelle können Halluzinationen erzeugen, also Inhalte, die von der Realität abweichen oder erfundene Informationen enthalten. Forschung konzentriert sich darauf, Ursachen zu verstehen, Halluzinationen zu erkennen und zu verhindern.
Vermeidung toxischer Inhalte: Generative Modelle können verzerrte, voreingenommene oder sogar beleidigende Inhalte erzeugen. Ansätze zur Erkennung und Filterung solcher Inhalte werden untersucht.
Ablehnung schädlicher Anweisungen: Generative Modelle können auch auf schädliche Eingabeaufforderungen reagieren und unangemessene Inhalte erzeugen (sogenanntes "Jailbreaking"). Forschung konzentriert sich darauf, solche Schwachstellen zu identifizieren und zu verteidigen.
Verhinderung des Lecks von Trainingsdaten: Große generative Modelle können Informationen über ihre Trainingsdaten preisgeben. Methoden zur Extraktion und Verbergung solcher Informationen werden untersucht.
Kennzeichnung generierter Inhalte: Die Urheberrechtsfrage bei generierten Inhalten ist komplex. Forschung konzentriert sich darauf, generierte Inhalte erkennbar zu machen und deren Urheber zu identifizieren.
Der Artikel diskutiert auch die Anwendung verantwortungsvoller generativer KI in Bereichen wie Gesundheitswesen, Bildung, Finanzen und Allgemeine Künstliche Intelligenz.
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by Jindong Gu at arxiv.org 04-10-2024
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