CCC unterstützte drei wissenschaftliche Sitzungen auf der diesjährigen AAAS-Jahreskonferenz. Falls Sie nicht persönlich teilnehmen konnten, werden wir jede Sitzung noch einmal zusammenfassen. Diese Woche werden wir die Höhepunkte der Präsentationen der Diskussionsteilnehmer der Sitzung zusammenfassen: „Große Sprachmodelle: Hilfreiche Assistenten, romantische Partner oder Betrüger?„Dieses Panel, moderiert von Dr. Maria Gini, CCC-Ratsmitglied und Informatik- und Ingenieurprofessor an der University of Minnesota, vorgestellt Dr. Ece Kamar, Geschäftsführer von AI Frontiers bei Microsoft Research, Dr. Hal Daumé III, Informatikprofessor an der University of Maryland, und Jonathan May, Informatikprofessor am Information Sciences Institute der University of Southern California.
Große Sprachmodelle stehen heute im Mittelpunkt der Diskussionen in der Gesellschaft, und die Jury ist sich nicht sicher, ob sie dem Hype um sie gerecht werden. Die Diskussionsteilnehmer dieser AAAS-Sitzung befassten sich mit den Möglichkeiten, Herausforderungen und dem Potenzial von LLMs.
Der erste Diskussionsteilnehmer war Dr. Ece Kamar (Microsoft Research). Sie beschrieb den aktuellen Status der KI als „Phasenübergang“. Sie bot eine einzigartige Perspektive als jemand, der die Veränderungen in der KI in der Industrie und das exponentielle Wachstum von Deep-Learning-Modellen gesehen hat, von dem nur wenige Menschen erwartet hatten, dass es bis 2024 anhalten würde.
Das Wachstum wurde durch eine Zunahme der Datenmenge, auf der LLMs trainiert werden, und durch die größere Architektur namens Transformers verursacht. Eine interessante Erkenntnis, die Dr. Kamar in der Grafik vermittelte, ist, dass die Modelle so schnell skalieren, weil sie ursprünglich nur für eine bestimmte Aufgabe trainiert wurden; eine Aufgabe, die sie zuverlässig ausführen konnten. ChatGPT hat gezeigt, dass bei einer ausreichenden Skalierung, einschließlich der Anzahl der von einem Modell berücksichtigten Parameter, Modelle mit der Erledigung von Aufgaben mit einer ähnlichen Leistung beginnen können wie ein Modell, das speziell für die Erledigung derselben Aufgaben trainiert wurde.
Dies ist die Definition des LLM-Phasenübergangs: Modelle müssen nicht mehr speziell für eine bestimmte Aufgabe trainiert werden, sondern können allgemein trainiert werden und dann viele Aufgaben ausführen. Und es gibt keine Anzeichen dafür, dass sich das Wachstum dieser Fähigkeiten verlangsamt.
Dr. Kamar hatte schon früh Zugang zu GPT-4 und während ihrer ausführlichen Testphase war sie beeindruckt von den erheblichen Verbesserungen, die mit der Skalierung und den Daten einhergingen, sowie von der Tatsache, dass es verschiedene Aufgaben synchron ausführen konnte.
Wie sieht die Zukunft dieser LLMs aus? Dr. Kamar geht davon aus, dass LLMs über die menschliche Sprache hinausgehen, Maschinensprache erlernen und in der Lage sein werden, zwischen den beiden Sprachen zu übersetzen. Dies würde die Möglichkeiten der Modalitäten bei der Eingabe und Ausgabe verbessern, was dazu führen könnte, dass Modelle nicht nur in der Lage wären, Sprache, sondern auch Aktionen und Vorhersagen in Verhaltensweisen zu generieren.
Als nächstes ging Dr. Kamar auf den bedeutenden Phasenübergang im Computer ein. Systeme werden heute sehr unterschiedlich entwickelt, und diese Entwicklung erfordert die Schaffung eines neuen Computerparadigmas, von dem wir derzeit nur an der Oberfläche kratzen. Die Art und Weise, wie wir mit Computern interagieren, wird in den kommenden Jahren ganz anders aussehen, und dies erfordert ein Umdenken in der Mensch-Computer-Interaktion (HCI).
Eine weitere Veränderung betrifft die Art und Weise, wie Menschen in Zukunft arbeiten werden. Microsoft hat Studien durchgeführt, die belegen, dass sich die Produktivität von Mitarbeitern in Bezug auf geschriebene Codezeilen verdoppeln kann, wenn sie von KI unterstützt werden. Das ist eine unglaubliche Leistung, aber die Art und Weise, wie diese Technologie funktioniert und woher ihre Intelligenz kommt, ist weitgehend unbekannt, daher gibt es in diesem Bereich viele Forschungsfragen.
Es gibt auch viele Fragen zu einem möglichen Missbrauch solcher LLMs. Es gibt Bedenken hinsichtlich der Gerechtigkeit, unterschiedlicher demografischer Risiken und anderer, noch drastischerer Konsequenzen. Während das Potenzial für wissenschaftliche Entdeckungen groß ist, besteht auch ein großes Schadenspotenzial. Zum Beispiel Eltern davon zu überzeugen, ihre Kinder nicht zu impfen, ein Kind dazu zu bringen, etwas Schlimmes zu tun, oder jemanden davon zu überzeugen, dass die Welt flach ist. In die Entwicklung von LLMs wurden große Sicherheitsbemühungen gesteckt, und Open Sourcing kann auch in diesem Bereich sehr hilfreich sein, um Fortschritte zu erzielen.
Anschließend stellte Dr. Kamar Fragen an die wissenschaftliche Gemeinschaft:
- Wie wird sich die Wissenschaft durch die KI-Disruption verändern?
- Ergreifen wir Schritte, um die Art und Weise, wie wir die nächste Generation ausbilden und ausbilden, zu verändern?
- Bauen Sie eine technologische Infrastruktur auf, um von diesem Phasenübergang zu profitieren?
- Bereiten wir zukünftige Generationen auf die neue Welt vor?
Abschließend betonte Dr. Kamar, dass einer der bemerkenswerten Kernaspekte des Phasenübergangs die Geschwindigkeit ist, mit der sich LLMs entwickeln. Diese Modelle verbessern sich in sehr kurzer Zeit erheblich, und Computerforscher haben noch großen Nachholbedarf.
Der zweite Diskussionsteilnehmer, Dr. Hal Daumé III (University of Maryland), begann seinen Vortrag mit der Erklärung, dass KI-Modelle entwickelt werden sollten, um Menschen dabei zu helfen, die Dinge zu tun, die sie tun möchten; menschliche Arbeit erweitern, nicht automatisieren. Diese Vision der Automatisierung durchdringt die Gesellschaft seit den 60er Jahren. Anstatt Menschen dabei zu helfen, besser Schach zu spielen, haben Wissenschaftler ein System entwickelt, das selbstständig Schach spielt.
Diese Philosophie führt nirgendwohin; KI ist auch heute noch eine Neuigkeit, wenn sie intelligent genug ist, eine Aufgabe selbstständig zu erledigen. Das liegt der KI tief im Blut. Bevor wir Zeit und Geld in die Automatisierung eines Systems investieren, sollten wir zunächst innehalten und fragen: Ist das in unserem Interesse?
Dr. Daumé forcierte das Konzept der Augmentation: Wie kann KI als Werkzeug eingesetzt werden? Systeme wie Github Copilot steigern die Produktivität, aber eine Steigerung der Produktivität reicht nicht aus. Ein Benutzer des Systems erklärte, dass er sich dadurch auf Teile des Programmierens konzentrieren könne, die ihm Spaß machten, was viel eher der Art und Weise entspreche, wie KI aufgebaut sein sollte.
KI-Forscher sollten nicht die Teile aus der Arbeit einer Person entfernen wollen, die Spaß machen; Sie sollten der Beseitigung der Plackerei Priorität einräumen. Es sollte das Leben der Menschen verbessern und nicht nur das Endergebnis eines Unternehmens verbessern.
Dr. Daumé war Co-Autor eines Artikels, in dem er diese Punkte ansprach, und als Gegenargument kam heraus, dass aus technischer Sicht insbesondere der Aufbau von Systemen mithilfe maschineller Lerntechnologie oft viel einfacher zu automatisieren als zu erweitern ist. Dies liegt daran, dass die Daten, die zum Trainieren eines Systems erforderlich sind, das ein System trainiert, leicht zu beschaffen sind. Wir liefern diese Informationen, indem wir unsere Arbeit erledigen, und es ist einfach, ML so zu trainieren, dass es menschliches Verhalten nachahmt. Es ist viel schwieriger, einem System beizubringen, jemandem bei der Erledigung einer Aufgabe zu helfen. Diese Informationen sind verstreut in Literaturrecherchen von NSF, auf einem Blatt Papier eines Programmierers usw. niedergeschrieben. Die Daten, die notwendig sind, um einem Menschen bei der Erledigung von Aufgaben zu helfen, werden nicht aufgezeichnet.
Ein weiterer wichtiger Aspekt beim Aufbau hilfreicher Systeme besteht darin, den Benutzer zu fragen, welche Systeme für sein Leben hilfreich wären. Beispielsweise unterscheiden sich die Bedürfnisse blinder Menschen stark von denen sehender Menschen (die sich auch von denen sehender Menschen unterscheiden). think die Bedürfnisse blinder Menschen sind). Ein Beispiel, das Dr. Daumé nannte, war, dass ein visuelles System erkennen könnte, dass es sich bei einem Objekt um eine Getränkedose handelt, ein blinder Mensch dies jedoch normalerweise selbst erkennen kann. Die Inhaltsstoffe der Limonade wären für sie viel nützlicher. Es besteht eine enorme Kluft zwischen der Qualität der Antworten eines Systems auf einfache Verständnisfragen und der Beantwortung von Fragen zur Barrierefreiheit, und diese Kluft wird immer größer.
Ein weiteres Beispiel dafür, wie wichtig es ist, zunächst die Bedürfnisse der Community zu ermitteln, bevor Technologien entwickelt werden, um ihnen zu „helfen“, ist die Moderation von Inhalten. Viele ehrenamtliche Content-Moderatoren engagieren sich für die Arbeit, weil sie die Welt zu einem besseren Ort machen und zum Aufbau einer Community beitragen möchten, die sie für wichtig halten. Auf die Frage, welche Art von Tool sie bei ihrer Arbeit unterstützen möchten, möchten sie oft nicht, dass ihre Arbeit vollständig automatisiert wird, sondern nur, dass langweilige Teile wie das Nachschlagen des Chat-Verlaufs einfacher werden.
Dr. Daumé schließt diese Diskussion mit einem letzten Beispiel seiner autobegeisterten Mutter ab, die Autos liebt und sich weigert, Autos mit Automatikgetriebe zu fahren. Sie entscheidet sich für ein Schaltgetriebe, und es ist ihr wirklich wichtig, diese Wahl zu haben. Die Menschen sollten die Kontrolle darüber haben, ob ihre Aufgaben automatisiert werden sollen oder nicht.
Dr. Daumé führt das Gespräch fort, indem er Alternativen zu aktuellen Ansätzen der Barrierefreiheitstechnologie anbietet. Wenn man zum Beispiel ein Tool rund um die Erkennung von Gebärdensprache entwickelt, anstatt das Internet nach Videos von Gebärden zu durchforsten (was viele Einwilligungs- und Datenschutzbedenken mit sich bringt, außerdem sind die meisten dieser Videos von Profis und ohne Hintergrundgeräusche/Ablenkungen, was nicht der Fall ist). Wenn dies nicht realistisch ist, wenden Sie sich an die Community und initiieren Sie ein Projekt, das es ihnen ermöglicht, Videos einzureichen, um die Tools zu trainieren. Community-First-Strategien wie diese sind ethischer und verantwortungsvoller und geben den Benutzern mehr Kontrolle.
LLMs und andere Tools sollten so entwickelt werden, dass der Nutzen und nicht die Intelligenz im Vordergrund steht, schlussfolgert Dr. Daumé. Je nützlicher es ist, desto mehr kann es Menschen dabei helfen, etwas zu tun, was sie nicht tun können oder wollen, anstatt etwas zu automatisieren, was die Menschen bereits gut können und denen sie Spaß machen.
Dr. Jonathan May (University of Southern California Information Sciences Institute) war der nächste Redner und begann seinen Vortrag mit einer Reflexion über das Thema der Konferenz: „Towards Science Without Walls“. Er geht davon aus, dass die jüngste LLM-Entwicklung zwar für einige Menschen Mauern einreißt, für viele jedoch Mauern baut.
Er erörtert zunächst, wie das Internet viele Hürden für die Durchführung von Recherchen gesenkt hat; Als er 17 war, fragte er sich, warum Star Wars und Herr der Ringe sehr ähnliche Handlungsstränge hatten, und musste in die Bibliothek fahren, um ein Buch mit der Antwort zu finden. Für seine Doktorarbeit führte er anspruchsvollere, aber ebenso mühsame Recherchen durch, doch am Ende seiner Studienzeit wurde eine Wikipedia-Seite zu diesem Thema erstellt, es folgte eine Internetsuche, und mittlerweile ist autolose Recherche die Norm.
Dr. May fuhr fort, dass er sich privilegiert fühle, zur Zielgruppe der LLM-Studierenden zu gehören. Er programmiert nicht oft und hat sich nie viel Programmierkenntnisse angeeignet, aber wenn er es für seine Arbeit braucht, kann er ChatGPT fragen und es macht einen tollen Job.
Es gibt jedoch viele Hindernisse, die einer Verbreitung von LLMs entgegenstehen:
- Sprachbarrieren: Modelle funktionieren umso besser, je mehr Daten sie trainieren. Heutige kommerzielle LLMs sind zwar mehrsprachig, ihr Schwerpunkt liegt jedoch stark auf Englisch. ChatGPT ist beispielsweise zu 92 % auf Englisch geschult. Darüber hinaus sind die Unterrichtsdaten, die das „Geheimrezept“ von LLMs darstellen, überwiegend Englisch (z. B. 96 % der ChatGPTs). Derzeit gibt es trotz systemischer Leistungslücken bei bestehenden Tests nur sehr wenige Bemühungen, die sprachübergreifende Leistung dieser Modelle zu verbessern. Dies ist sinnvoll, da ein allgemeiner Konsens darüber besteht, dass die maschinelle Übersetzung (MT) „gelöst“ ist und die Bemühungen auf andere Aufgaben konzentriert werden sollten.
- Identitätswände: Wenn Sie ChatGPT fragen, was Sie an Weihnachten tun sollten, konzentriert es sich auf verschiedene Aktivitäten und Traditionen, an denen Sie teilnehmen können. Es wird nicht erwähnt, dass Sie zur Arbeit gehen könnten. Es hat sich gezeigt, dass LLMs sich bei der Beschreibung verschiedener demografischer Gruppen unterschiedlich verhalten und eine negativere Stimmung und in einigen Fällen sogar eine völlige Toxizität zum Ausdruck bringen. Es besteht die Möglichkeit, dass stereotype Sätze in Gemeinschaften wie LGBTQ+ oder Juden Schaden anrichten können; Generell gibt es viele Voreingenommenheiten, die Konsequenzen für die Entscheidungsfindung haben. Es sind einige Schutzmaßnahmen eingebaut, und bei expliziteren Sondierungsfragen ist die Wahrscheinlichkeit geringer, dass sie toxische Antworten erhalten, aber Modelle bevorzugen wahrscheinlich stereotype Aussagen und Ergebnisse, und hier gibt es Nachteile, insbesondere wenn Modelle in nachgelagerten Funktionen verwendet werden, bei denen man das nicht sieht Output (d. h. Kreditwürdigkeit). Er nannte ein Beispiel für LLMs, die bei der Generierung von Gesichtern von Personen aufgrund ihrer Tätigkeit voreingenommen sind; Die schlechter bezahlten Jobs werden als Frauen und Minderheiten ausgewiesen, wohingegen die höher bezahlten Jobs weiße Männer sind.
- Environmental Walls (Software): LLMs benötigen zur Herstellung und zum Betrieb eine erhebliche Menge Energie. Selbst die „bescheidensten“ LMs verbrauchen jährlich dreimal mehr Energie als eine einzelne Person. Auch bei den größten Sprachmodellen wie ChatGPT besteht eine erhebliche Datenlücke, doch die Unternehmen, denen sie gehören, verweigern ausdrücklich den Zugriff auf ihren Energieverbrauch.
- Umweltwände (Hardware): Um Chips herzustellen, die alle LLMs benötigen, benötigt man „Konfliktmaterialien“ wie Tantal (abgebaut im Kongo) und Hafnium (abgebaut im Senegal und Russland). In den USA müssen Unternehmen die Menge der von ihnen verwendeten Konfliktmineralien melden, aber die USA zeigen öffentlich einen Rückgang beim Einsatz dieser Materialien, was nicht wahr sein kann. Darüber hinaus gibt es viele gesellschaftspolitische Probleme, wie zum Beispiel die Einschränkung von Germanium und Gallium durch China als Vergeltung für US-Exportbeschränkungen.
Dr. May bringt zum Ausdruck, dass diese Kategorien einige der vielen nachgelagerten Probleme für Schäden aufzeigen, die durch LLMs verursacht werden, und Fälle, in denen Menschen keinen Nutzen daraus ziehen. Es gibt Anlass zur Sorge, aber es gibt auch Möglichkeiten für Forschung und/oder Verhaltensänderungen, die einige dieser Schäden abmildern würden:
- Sprache: Mehr Forschungsgelder für die Mehrsprachigkeit bereitstellen (nicht nur für hegemoniale Übersetzungen ins und aus dem Englischen).
- Identität: Bottom-up- und Community-inklusive Forschung. Modellmodifikation und Tests vor der Bereitstellung
- Umgebung: Algorithmusentwicklung, die weniger Daten verwendet und weniger Parameter ändert (z. B. LoRA, Adapter, Nicht-RL-PO). Gehen Sie gewissenhaft mit der Datenverarbeitung um und bestehen Sie auf Offenheit auf regulatorischer Ebene
Dr. May beendete die Diskussionsrunde mit der Wiederholung von Dr. Daumés Standpunkt, dass den Menschen bei der Interaktion mit LLMs in der Weise geholfen werden sollte, wie sie es sich wünschen, und dass dies in der Entwicklungsphase im Vordergrund stehen muss.
Vielen Dank fürs Lesen. Bitte schalten Sie morgen ein, um die Zusammenfassung des Frage-und-Antwort-Teils der Sitzung zu lesen.
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