「GPT-4セーフティーの破壊:火遊びエディション」

GPT-4 Safety Destruction Fireplay Edition

私はLLMの安全性を試験しました。 GPT4が誰かを傷つける方法を教えてくれました。

近年、大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理から創造的な文章作成、顧客サービスまで、さまざまな産業を革新しています。GPT-3.5、GPT-4、Claude、BardなどのパワフルなAIモデルは、訓練された膨大なデータに基づいて、人間らしいテキストを生成する能力を持っています。LLMは人間の生活と生産性を向上させるという非常に大きなポテンシャルを秘めていますが、その展開には安全性への警戒が必要です。多くの安全上の懸念事項があります。以下のリストは網羅的ではありませんが、何が「懸念事項」と見なされるかについてのアイデアを提供します。

LLMの責任ある使用:意図的な誤情報・悪用

LLMが私たちの日常生活でますます一般的になるにつれて、責任ある使用が不可欠です。これらのモデルは現実的かつ説得力のあるテキストを生成できるため、誤情報やフェイクニュース、さらには悪意のあるコンテンツの生成に悪用される可能性があります。LLMの安全性を確保するためには、これらの強力なツールの誤用を防ぐための保護策の構築が必要です。

このことは、ニュースメディアとソーシャルネットワークの急速なサイクルで、修正措置が取られる前に偽のものや悪意のあるもの、または欺瞞的なものを生成することが容易であるということを意味します。人々の集団心理に対するこのような侮辱は、民主主義の基本原則への信頼を侵食する可能性があります。速度と繰り返される攻撃の組み合わせは、重大な損害につながる可能性があります。

無知を悪用することは、フィッシング攻撃や強要の標的として使用されてきました。LLMを使用することで、ソーシャルエンジニアリングやフィッシングが前例のないスケールで多倍化される可能性があります。LLMの製作者は、彼らが生み出すツールの使用についても責任を負うべきです(少なくとも一部)。

倫理的な考慮事項:意図しないバイアス/被害

LLMは中立なツールであり、訓練に使用されたデータを反映しているため、人間のバイアスや偏見を増幅する可能性があります。それが存在すること自体がLLMのせいではありません。人間が核心の問題です。…

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