Core Concepts
チャットGPTをはじめとする大規模言語モデルは、持続可能性、プライバシー、デジタル格差、倫理の観点から評価されるべきである。
Abstract
本論文は、チャットGPTをはじめとする大規模言語モデルの重要な側面である持続可能性、プライバシー、デジタル格差、倫理について詳しく検討している。
持続可能性の観点から、大規模言語モデルの訓練プロセスと推論プロセスにおける膨大なエネルギー消費と炭素排出の問題を指摘している。訓練コストの推定や、ライフサイクル全体での電力消費の試算を示し、持続可能性の重要性を論じている。
プライバシーの観点から、大規模言語モデルが個人情報や著作権保護された情報を不適切に利用している可能性を指摘している。ユーザーデータの保護、同意と管理、差分プライバシーの実装、モデルの監査と説明可能性の向上などの対策を提案している。
デジタル格差の観点から、低所得国と高所得国の間でのインターネット接続速度や高度な技術スキルの格差が、大規模言語モデルの恩恵を受ける機会の格差を生み出していることを示している。アクセシビリティと手頃な価格設定、ローカライゼーションと多言語対応、能力開発とトレーニング、地域組織との連携などの対策を提案している。
倫理の観点から、大規模言語モデルの開発と利用における倫理的な懸念を指摘し、EU AIアクトとの関連性を議論している。
以上のように、本論文は大規模言語モデルの持続可能性、プライバシー、デジタル格差、倫理の問題を包括的に検討し、具体的な対策を提案している。
Stats
大規模言語モデルの訓練には膨大なエネルギーが必要で、GPT-3の訓練には約1,287,000 kWhの電力が消費された。
大規模言語モデルの推論プロセスにも多大なエネルギーが必要で、月間5.85億回の推論に23,166,000 kWhの電力が消費される可能性がある。
低所得国の平均インターネット速度は1 Mbps未満で、高所得国の平均速度211 Mbpsと大きな格差がある。
低所得国の高度技術者の割合は2%未満で、高所得国の63%と大きな差がある。
Quotes
"LLMsは、持続可能性、プライバシー、デジタル格差、倫理の観点から評価されるべきである。"
"大規模言語モデルの訓練と推論プロセスは膨大なエネルギー消費と炭素排出をもたらす可能性がある。"
"大規模言語モデルは個人情報や著作権保護された情報を不適切に利用している可能性がある。"
"低所得国と高所得国の間でのインターネット接続速度や高度な技術スキルの格差が、大規模言語モデルの恩恵を受ける機会の格差を生み出している。"