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AI Language Models in Marine Policymaking: Equity Implications


핵심 개념
AI Language Models have the potential to both assist and harm equity in marine policymaking, highlighting the need for caution and further research.
요약
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.
통계
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.
인용구
"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."

에서 추출된 핵심 인사이트

by Matt Ziegler... 에서 arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.01755.pdf
AI Language Models Could Both Help and Harm Equity in Marine  Policymaking

더 깊은 문의

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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