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。