Adressierung sozialer Fehlzuschreibungen von Großen Sprachmodellen: Ein HCXAI-basierter Ansatz

Core Concepts

Große Sprachmodelle (LLMs) können aufgrund ihrer Fähigkeit, verschiedene Rollen und Personen zu simulieren, zu sozialen Fehlzuschreibungen durch Nutzer führen. Dies birgt Risiken wie emotionale Manipulation, Fälle epistemischer Ungerechtigkeit und ungerechtfertigtes Vertrauen. Um diese Probleme anzugehen, schlagen wir eine Erweiterung des Soziale Transparenz-Frameworks vor, um die vom Entwickler zugewiesenen und vom Nutzer zugeschriebenen sozialen Eigenschaften von LLMs zu klären.

Abstract

Der Artikel diskutiert die Risiken sozialer Fehlzuschreibungen von Großen Sprachmodellen (LLMs) und schlägt einen Ansatz zur Adressierung dieser Probleme vor.
Zunächst wird erläutert, dass LLMs zwei Funktionen erfüllen: eine technische Funktion (Textgenerierung) und eine soziale Funktion (Rollenspiel). Letztere ermöglicht es Nutzern, LLMs verschiedene Rollen und Personen zuzuschreiben.
Das Hauptproblem sind dabei divergierende Zuschreibungen zwischen Entwicklern und Nutzern. Entwickler weisen LLMs bestimmte Rollen und Personen zu, die Nutzer jedoch können andere, unangemessene Zuschreibungen vornehmen. Dies kann zu Risiken wie emotionaler Manipulation, epistemischer Ungerechtigkeit und ungerechtfertigtem Vertrauen führen.
Als Beispiel wird ein Fall aus dem Bereich der psychischen Gesundheit diskutiert, in dem ein Nutzer einem LLM-basierten System fälschlicherweise die Rolle eines "digitalen Psychiaters" zuschreibt, obwohl es dafür nicht ausgelegt ist.
Um diese Probleme anzugehen, schlagen die Autoren eine Erweiterung des Soziale Transparenz-Frameworks vor. Neben den bestehenden 4 "W-Fragen" (Wer, Was, Wann, Warum) soll eine 5. Frage hinzugefügt werden, die klärt, welche sozialen Zuschreibungen vom Entwickler intendiert sind und welche der Nutzer vornimmt. Zwei mögliche Methoden werden skizziert: die Entwicklung einer Taxonomie angemessener und unangemessener sozialer Zuschreibungen sowie die Implementierung von Techniken zur Erkennung und Prävention von Fehlzuschreibungen.

Stats

Keine relevanten Statistiken oder Kennzahlen im Text enthalten.

Quotes

"LLMs serve different functions. To elaborate on this point, following Crilly [5], we promote a separation between technical and non-technical functions of AI technology."
"Social attributions have a normative component: an LLM endowed with a given role and persona is expected to perform as such."
"Simply, those assigned by the user in our example constitute a case of social misattribution."

Key Insights Distilled From

Addressing Social Misattributions of Large Language Models

by Andrea Ferra... at arxiv.org 03-27-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.17873.pdf

Deeper Inquiries

Wie können Entwickler sicherstellen, dass Nutzer die von ihnen intendierten sozialen Zuschreibungen von LLMs verstehen und übernehmen?

Um sicherzustellen, dass Nutzer die von den Entwicklern beabsichtigten sozialen Zuschreibungen von Large Language Models (LLMs) verstehen und übernehmen, können Entwickler mehrere Maßnahmen ergreifen. Zunächst sollten sie klare Richtlinien und Taxonomien für die angemessenen und unangemessenen Rollen und Persönlichkeiten eines LLMs in verschiedenen Kontexten entwickeln. Diese Richtlinien sollten Beispiele für die sozialen Zuschreibungen enthalten, um den Nutzern zu helfen, die beabsichtigten Rollen und Persönlichkeiten des Systems zu verstehen. Darüber hinaus könnten Entwickler Algorithmen implementieren, die potenzielle Fehlzuschreibungen während der Interaktionen der Nutzer mit LLM-basierten Anwendungen dynamisch erkennen und darauf hinweisen. Durch die Integration von Warnungen und Hinweisen können Nutzer sensibilisiert werden, wenn sie unangemessene soziale Zuschreibungen vornehmen. Eine transparente Kommunikation über die Fähigkeiten und Grenzen des LLMs sowie die Bereitstellung von Informationen über die beabsichtigten sozialen Zuschreibungen könnten ebenfalls dazu beitragen, Missverständnisse zu vermeiden und das Verständnis der Nutzer zu fördern.

Welche Auswirkungen haben soziale Fehlzuschreibungen von LLMs in anderen Anwendungsdomänen außerhalb des Gesundheitsbereichs?

Soziale Fehlzuschreibungen von Large Language Models (LLMs) können in anderen Anwendungsdomänen außerhalb des Gesundheitsbereichs ebenfalls erhebliche Auswirkungen haben. Zum Beispiel könnten in der Finanzbranche Fehlzuschreibungen dazu führen, dass Nutzer einem LLM fälschlicherweise eine Rolle als Finanzberater zuschreiben und aufgrund dieser falschen Annahme finanzielle Entscheidungen treffen. Dies könnte zu finanziellen Verlusten oder unangemessenen Investitionen führen. In der Bildung könnten Fehlzuschreibungen dazu führen, dass LLMs als Lehrer oder Tutoren betrachtet werden, was zu falschen Erwartungen an die pädagogischen Fähigkeiten des Systems führen könnte. Darüber hinaus könnten in den Bereichen Rechtswesen oder Ethik Fehlzuschreibungen von LLMs zu falschen rechtlichen oder ethischen Ratschlägen führen, die schwerwiegende Konsequenzen haben könnten. Insgesamt könnten soziale Fehlzuschreibungen in verschiedenen Anwendungsdomänen außerhalb des Gesundheitswesens das Vertrauen der Nutzer in die LLMs untergraben und zu unerwünschten Ergebnissen führen.

Inwiefern können Erkenntnisse aus der Sozialpsychologie zu Rollenerwartungen und Personenwahrnehmung dabei helfen, das Problem der sozialen Fehlzuschreibungen von LLMs besser zu verstehen und anzugehen?

Erkenntnisse aus der Sozialpsychologie zu Rollenerwartungen und Personenwahrnehmung können entscheidend dazu beitragen, das Problem der sozialen Fehlzuschreibungen von Large Language Models (LLMs) besser zu verstehen und anzugehen. Die Sozialpsychologie untersucht, wie Menschen soziale Rollen interpretieren, Erwartungen an Verhaltensweisen haben und Personen aufgrund bestimmter Merkmale wahrnehmen. Indem Entwickler und Forscher diese Erkenntnisse nutzen, können sie die sozialen Zuschreibungen von LLMs genauer analysieren und verstehen, wie Nutzer Rollen und Persönlichkeiten auf diese Modelle projizieren.
Insbesondere können Konzepte wie Rollenerwartungen, soziale Normen und Attributionstheorien aus der Sozialpsychologie dazu beitragen, die Mechanismen hinter den sozialen Fehlzuschreibungen von LLMs zu beleuchten. Durch die Berücksichtigung dieser psychologischen Erkenntnisse können Entwickler gezieltere Maßnahmen ergreifen, um Missverständnisse und falsche Erwartungen seitens der Nutzer zu reduzieren. Darüber hinaus könnten Ansätze aus der Sozialpsychologie genutzt werden, um Schulungen oder Richtlinien für die Nutzerinteraktion mit LLMs zu entwickeln, die auf einer fundierten Kenntnis der menschlichen Wahrnehmung und sozialen Interpretation basieren. Durch die Integration sozialpsychologischer Erkenntnisse in die Entwicklung und Gestaltung von LLMs können potenzielle Risiken sozialer Fehlzuschreibungen minimiert und die Interaktion zwischen Nutzern und KI-Systemen verbessert werden.