台灣人工智慧共識協作工作坊


LLM 要有價值觀或道德嗎? 當討論大型語言模型(LLM)的價值觀和道德問題時,一個關鍵問題是LLM在回答關於台灣與中國關係等政治敏感問題時的立場。模型需要設計成避免發表歧視或傷害性言論,同時保持客觀和事實基礎。此外,LLM在全球範圍內運作,因此必須遵守各國的法律法規,包括言論自由與言論審查的不同標準。這可能涉及平衡不同文化和政治背景下的價值觀和法律要求,同時尊重用戶多樣性和言論自由。這要求開發者在設計和實施LLM時考慮到這些複雜的倫理和法律問題。 台灣政府需要發展自己的 LLM 嗎?如何發展? 台灣面臨著是否應該開發本土化的大型語言模型(LLM)的重要決策。首先,需考慮是否自行投資開發,或是與國際公司合作以獲得技術和資源。其次,探討政府在這一過程中的角色:是應該主導開發,還是讓民間領導並提供支持。政府的角色可能包括設定政策框架、資金支持、及確保技術發展與國家安全及隱私保護等法律規範相符。這涉及平衡創新、經濟發展及國家安全的複雜課題。 先備知識區 LLM 應該被怎麼使用? 大型語言模型(LLM)的使用方式多樣,首先考慮是否用於回答具體的事實問題,例如查詢「我國的國慶日是哪天」。這類問題通常適合LLM,因為它們涉及具體的知識和數據。其次,討論LLM是否能夠取代傳統搜尋引擎,提供更加直接和個性化的信息檢索。此外,LLM在教育、藝術、醫學和法律等領域的應用需要細緻考量。在教育領域,它可以作為學習工具,提供輔助和解釋;在藝術領域,它可以激發創意和新的創作方法;在醫學領域,它可以協助醫療決策和研究;而在法律領域,它可以輔助法律研究和案例分析。然而,這些應用都需要考慮到準確性、道德和法律框架的限制。 資料很重要,什麼是好資料?從哪來? 良好的資料是訓練有效人工智慧模型的關鍵。首先,考慮是否需要調整著作權法以促進資料的合法使用。對於包含大量中國資料的訓練來源,需要警惕可能的文化偏見和政治敏感性,並尋求多元化資料來源以緩解這些問題。同時,取得大量數據的途徑需符合當地和國際的法律法規,包括資料隱私和安全標準。此外,確保資料品質,意味著不僅要量大,還要兼顧資料的準確性、多樣性和時效性。這要求有一個明確的資料收集、處理和審核流程,以確保所使用的資料是高品質的。
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