.Tackling the ethical dilemma of responsibility in large language models
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.Tackling the ethical dilemma of responsibility in large language models
대규모 언어 모델에서 책임의 윤리적 딜레마 해결
옥스퍼드 대학교 신용: Pixabay/CC0 퍼블릭 도메인MAY 5, 2023
-옥스포드 대학의 연구원들은 국제 전문가들과 협력하여 대규모 언어 모델(LLM)에서 생성된 출력에 대한 책임을 둘러싼 복잡한 윤리적 문제를 다루는 Nature Machine Intelligence 에 새로운 연구를 발표했습니다. 이 연구는 ChatGPT와 같은 LLM이 주로 해로운 결과에 초점을 맞춘 전통적인 AI 책임 논쟁과 달리 유용한 텍스트 생성에 대한 신용 및 권리의 귀속과 관련하여 중요한 질문을 제기한다는 것을 보여줍니다.
이 연구의 공동 제1저자인 Sebastian Porsdam Mann과 Brian D. Earp는 "ChatGPT와 같은 LLM은 우리의 책임 개념에 대한 업데이트가 시급히 필요합니다. 공동 저자인 Sven Nyholm과 John Danaher에 따르면 연구의 주요 결과는 "이러한 기술의 인간 사용자는 LLM에서 생성된 긍정적인 결과에 대해 전적으로 공로를 인정할 수 없지만 유해한 사용에 대해 책임을 묻는 것이 여전히 적절해 보인다는 것입니다.
잘못된 정보를 생성하거나 생성된 텍스트의 정확성 확인에 부주의한 등" 이는 Nyholm과 Danaher가 이전 작업을 바탕으로 "성취 격차"라고 명명한 상황으로 이어질 수 있습니다. 이 논문의 수석 저자인 Julian Savulescu는 "저작권, 공개 요구 사항, 교육적 사용 및 지적 재산권 에 대한 지침이 필요하며 , 기존의 규범적 도구와 인간 향상과 같은 유사한 관련 토론이 필요합니다."라고 덧붙였습니다. 투명성을 요구하는 규범이 특히 중요하다고 Savulescu는 계속해서 "책임을 추적하고 칭찬과 비난을 올바르게 할당하기 위해"라고 말합니다.
법률, 생명 윤리, 기계 학습 및 관련 분야 의 전문가로 구성된 학제 간 팀이 공동 저술한 이 연구는 교육, 학술 출판, 지적 재산권 및 잘못된 정보 생성과 같은 중요한 영역에서 LLM의 잠재적 영향을 탐구합니다. 그리고 잘못된 정보. 교육 및 출판 분야는 특히 LLM 사용 및 책임에 대한 지침에 대한 신속한 조치가 필요합니다. 주 공동 저자인 John McMillan과 Daniel Rodger는 "기사 제출에 관련 추가 정보와 함께 LLM 사용에 대한 설명을 포함할 것을 권장합니다."
"LLM에 대한 공개는 중요한 기여를 인정하는 인간 기여자와 유사해야 합니다." 이 논문은 LLM이 교육에 도움이 될 수 있지만 오류가 발생하기 쉽고 남용이 비판적 사고 능력에 영향을 미칠 수 있다고 경고합니다. 저자는 기관이 LLM 사용을 효과적으로 처리하기 위해 평가 스타일을 조정하고, 교육학을 재고하고, 학업 부정 행위 지침을 업데이트하는 것을 고려해야 한다고 썼습니다. 지적 재산권 및 인권 과 같은 생성된 텍스트의 권리는 LLM 사용의 의미를 신속하게 해결해야 하는 또 다른 영역을 구성한다고 공동 저자인 Monika Plozza는 말합니다.
"지적재산권과 인권은 인간을 염두에 두고 확립된 노동과 창의성의 개념에 의존하기 때문에 도전을 제기합니다. 우리는 이 빠르게 진화하는 기술을 처리하기 위해 '기여'와 같은 프레임워크를 개발하거나 적응해야 하며 동시에 창작자와 사용자의 권리를 보호해야 합니다. ." LLM의 모든 예측 가능한 사용이 무해한 것은 아닙니다. 공동 저자인 줄리안 코플린(Julian Koplin)은 "LLM은 대규모 잘못된 정보 및 허위 정보를 포함하여 유해한 콘텐츠를 생성하는 데 사용될 수 있습니다."라고 경고합니다.
-"그래서 우리는 사람들이 사용하는 LLM 생성 텍스트의 정확성에 대해 책임을 져야 하며 사용자를 교육하고 콘텐츠 조정 정책을 개선하여 위험을 완화해야 합니다." LLM과 관련된 이러한 위험 및 기타 위험을 해결하기 위해 공동 저자 Nikolaj Møller와 Peter Treit에 따르면 LLM 개발자는 생물 의학과 같은 분야에서 자체 규제의 예를 따를 수 있습니다. "신뢰를 구축하고 받을 자격이 있는 것은 LLM의 추가 개발에 매우 중요합니다. 투명성을 촉진하고 공개 토론에 참여함으로써 LLM 개발자는 책임감 있고 윤리적인 관행에 대한 약속을 보여줄 수 있습니다."
추가 정보: Sebastian Porsdam Mann 외, Generative AI는 신용-비난 비대칭을 수반합니다. Nature Machine Intelligence (2023). DOI: 10.1038/s42256-023-00653-1 저널 정보: Nature Machine Intelligence 옥스퍼드대학교 제공
https://techxplore.com/news/2023-05-tackling-ethical-dilemma-responsibility-large.html
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메모 2305080454 나의 사고실험 oms 스토리텔링
나의 샘플링 이론에 따르면 자연은 우주빅뱅이후 인간의 지적인 능력이 우주과학 문명까지 실현하는 지금까지 완벽하게 진하지 않았다. 진화는 여전히 진화되어가는 과정 중이다.
그래서 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)에서 생성된 출력에 대한 책임을 둘러싼 복잡한 윤리적 문제를 다루는 문제에서 자연스런 논쟁이 벌어진다.
그러나 샘플링 이론은 근본적으로 이러한 오류와 책임소재를 없앨 수 있다. oms.qoms.oss.base단위 부터가 완벽한 정의역() 참값이 존재하기 때문이다. 대규모 언어 모델(LLM)의 단위를 oms에 두면 처음부터 나중에 대단히 복잡한 수준까지 이여진다해도 단순하게 보면 omssum일 뿐이다. 그래서 책임소재 윤리문제는 단위를 관리하는 단순화에 초점을 맞추면 진화과정의 오류나 돌연변이를 원천 불식 시킬 수 있다. 허허.
- Researchers from the University of Oxford, collaborating with international experts, have published a new study in Nature Machine Intelligence that addresses the complex ethical issues surrounding responsibility for the output generated by large-scale language models (LLMs). This study demonstrates that LLMs such as ChatGPT raise important questions regarding credit and attribution of rights to useful text generation, in contrast to traditional AI responsibility debates that focus primarily on detrimental outcomes.
Sebastian Porsdam Mann and Brian D. Earp, co-first authors of the study, said, "LLMs like ChatGPT urgently need an update to our concept of responsibility. According to co-authors Sven Nyholm and John Danaher, the main findings of the study are: “Human users of these technologies cannot take full credit for the positive results generated by LLM, but holding them accountable for harmful use is still a point that seems appropriate.
-"So we need to be responsible for the accuracy of LLM-generated text that people use, and we need to mitigate the risks by educating users and improving our content moderation policies." To address these and other risks associated with LLMs, according to co-authors Nikolaj Møller and Peter Treit, LLM developers can follow examples of self-regulation in fields such as biomedicine. "Establishing trust and being entitled to it is critical to the further development of LLMs. By promoting transparency and engaging in open discussions, LLM developers can demonstrate their commitment to responsible and ethical practices."
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memo 2305080454 my thought experiment oms storytelling
According to my sampling theory, nature has not been perfectly dark since the Big Bang and until now, when human intelligence has realized even space science civilization. Evolution is still in the process of evolving.
So a natural debate arises on the issue of dealing with the complex ethical issues surrounding accountability for the output generated by large-scale language models (LLMs) such as ChatGPT.
However, sampling theory can fundamentally eliminate these errors and liability. This is because there is a perfect domain (true value) from the oms.qoms.oss.base unit. If you put the unit of the large-scale language model (LLM) in oms, it is simply an omssum even if it is developed to a very complex level later. So, for the ethical problem of responsibility, if we focus on the simplification of unit management, errors or mutations in the evolutionary process can be eliminated at the source. haha.
Samplea.oms (standard)
b0acfd 0000e0
000ac0 f00bde
0c0fab 000e0d
e00d0c 0b0fa0
f000e0 b0dac0
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0b000f 0ead0c
0deb00 ac000f
ced0ba 00f000
a0b00e 0dc0f0
0ace00 df000b
0f00d0 e0bc0a
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0000001100
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0001100000
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0010010000
0100100000
2000000000
0010000001
sample b.poms (standard)
q0000000000
00q00000000
0000q000000
000000q0000
00000000q00
0000000000q
0q000000000
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0000000q000
000000000q0
Samplec.oss (standard)
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xxbyyxzzx
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cadccbcdc
cdbdcbdbb
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.Star-Crossed Black Holes: The Cosmic Collision That Will Shake The Universe
별이 교차하는 블랙홀: 우주를 뒤흔들 우주 충돌
주제:천문학천체물리학블랙홀중력파인기 있는유니버시티 칼리지 런던 유니버시티 칼리지 런던 2023년 5월 4일
블랙홀 합병 과정에 있는 거대한 쌍성 태양 질량의 32배인 더 작고 더 밝고 더 뜨거운 별(왼쪽)은 현재 우리 태양 질량의 55배인 더 큰 동반자(오른쪽)에게 질량을 잃고 있습니다. 별은 너무 뜨거워서 흰색과 파란색으로 각각 43,000도와 38,000도입니다. 크레딧: UCL / J. daSilva
유니버시티 칼리지 런던(University College London)과 포츠담 대학교(University of Potsdam) 연구원들의 새로운 연구에 따르면 이웃 은하계에서 두 개의 거대한 접촉하는 별이 블랙홀이 되어 결국 함께 충돌하여 시공간 구조에 파동을 생성할 것이라고 합니다. Astronomy & Astrophysics 저널에 게재하도록 승인된 이 연구는 알려진 쌍성(상호 중력 중심 주위를 공전하는 두 개의 별)을 살펴보고 다양한 지상 및 우주 기반 망원경에서 얻은 별빛을 분석했습니다.
연구원들은 Small Magellanic Cloud라고 불리는 이웃한 왜소 은하에 위치한 별들이 부분적으로 접촉하고 서로 물질을 교환하고 있으며 현재 한 별이 다른 별을 "먹이"고 있음을 발견했습니다. 그들은 3일마다 서로 궤도를 돌며 지금까지 관찰된 가장 거대한 접촉 별(접촉 바이너리로 알려짐)입니다. 관측 결과를 쌍성 진화의 이론적 모델과 비교한 결과, 가장 적합한 모델에서 현재 먹이를 먹고 있는 별이 블랙홀이 되어 동반자 별을 먹을 것이라는 사실을 발견 했습니다 .
살아남은 별은 곧 블랙홀이 될 것입니다. 이 블랙홀은 불과 200만 년 안에 형성될 것이지만, 그런 다음 중력파 (시공간 구조의 잔물결)를 생성할 그러한 힘과 충돌하기 전에 수십억 년 동안 서로 궤도를 돌게 될 것입니다. 지구상의 악기. 이 연구의 주 저자인 박사과정 학생인 Matthew Rickard(UCL 물리학 및 천문학)는 “중력파 탐지기인 Virgo 와 LIGO 덕분에 지난 몇 년 동안 수십 개의 블랙홀 병합이 감지되었습니다.
그러나 지금까지 우리는 이 정도 크기의 블랙홀로 붕괴되고 우주의 나이보다 더 짧거나 심지어 비슷한 시간 척도에 병합될 것으로 예측되는 별을 아직 관찰하지 못했습니다. “우리의 가장 적합한 모델은 이 별들이 180억 년 후에 블랙홀로 합쳐질 것이라고 제안합니다. 우리 은하계와 매우 가까운 이 진화 경로에서 별을 찾는 것은 우리에게 이 블랙홀 바이너리가 어떻게 형성되는지에 대해 더 많이 배울 수 있는 좋은 기회를 제공합니다.” 포츠담 대학의 박사 과정 학생인 공저자 다니엘 파울리는 “이 쌍성은 지금까지 관찰된 가장 거대한 접촉 쌍성이다. 태양 질량의 32배인 더 작고 더 밝고 더 뜨거운 별은 현재 우리 태양 질량의 55배인 더 큰 동반자에게 질량을 잃고 있습니다.” 오늘날 천문학자들이 보고 있는 블랙홀은 수십억 년 전에 우주에 철과 다른 무거운 원소가 더 적었을 때 형성되었습니다. 우주가 노화됨에 따라 이러한 무거운 원소의 비율이 증가했으며 이로 인해 블랙홀 병합 가능성이 낮아졌습니다.
-이는 무거운 원소의 비율이 높은 별일수록 바람이 강하고 더 빨리 부서지기 때문입니다. 잘 연구된 Small Magellanic Cloud는 지구에서 약 210,000 광년 떨어져 있으며 자연의 변덕에 의해 우리 은하의 철 및 기타 중금속 풍부도의 약 7분의 1을 가지고 있습니다. 이런 점에서 그것은 우주의 먼 과거의 조건을 모방합니다. 그러나 더 오래되고 더 먼 은하와는 달리 천문학자들이 개별 별과 쌍성 별의 특성을 측정할 수 있을 만큼 충분히 가깝습니다. 그들의 연구에서 연구원들은 NASA 의 Hubble Space Telescope (HST)와 Multi Unit Spectroscopic Explorer ( MUSE ) 에 의해 여러 기간에 걸쳐 얻은 데이터를 사용하여 쌍성 (분광 분석)에서 나오는 다양한 빛의 밴드를 측정했습니다. 칠레에 있는 ESO 의 VLT(Very Large Telescope) 에서 자외선에서 광학, 근적외선에 이르는 파장 범위의 다른 망원경 중에서.
이 데이터를 사용하여 팀은 별의 방사 속도, 즉 별이 우리를 향하거나 멀어지는 움직임과 질량, 밝기, 온도 및 궤도를 계산할 수 있었습니다. 그런 다음 이러한 매개변수를 가장 적합한 진화 모델과 일치시켰습니다. 그들의 분광학적 분석은 더 작은 별의 외부 덮개의 많은 부분이 더 큰 동반자에 의해 벗겨져 나갔다는 것을 보여주었습니다. 그들은 또한 두 별의 반지름이 로슈엽(Roche lobe)을 초과하는 것을 관찰했습니다. 즉, 물질이 해당 별에 중력적으로 묶여 있는 별 주변 영역으로, 작은 별의 물질 중 일부가 넘쳐서 동반성으로 이동하고 있음을 확인했습니다. 별의 미래 진화에 대해 이야기하면서 Rickard는 다음과 같이 설명했습니다. 외부 폭발이 없는 구멍. "첫 번째 블랙홀이 동반자로부터 질량을 축적하고 동반자에게 복수하기 전까지 약 300만 년 동안 그들은 불안한 이웃이 될 것입니다." 모델링 작업을 진행한 파울리는 “20만년 후, 천문학적으로 한 순간만 지나면 동반성도 블랙홀로 붕괴할 것이다.
이 두 개의 거대한 별은 수십억 년 동안 며칠 간격으로 계속해서 서로를 공전할 것입니다. "천천히 그들은 몇 초마다 서로 궤도를 돌 때까지 중력파 방출을 통해 이 궤도 에너지를 잃게 될 것이며 , 마침내 중력파를 통해 엄청난 에너지 방출과 함께 180억 년 후에 함께 합쳐질 것입니다."
참조: MJ Rickard와 D. Pauli, Accepted, Astronomy & Astrophysics 의 "느린 Case A 물질 전달을 겪고 있는 저금속성 대규모 접촉 쌍성: SMC의 NGC 346에서 SSN 7의 상세한 분광 및 궤도 분석" . DOI: 10.1051/0004-6361/202346055
https://scitechdaily.com/star-crossed-black-holes-the-cosmic-collision-that-will-shake-the-universe/
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메모 2305_0709
22,080536 나의 사고실험 oms 스토리텔링
우주의 빅뱅설에 의하면 아기가 태어나듯 자연도 태어났을 무렵 무척 가벼운 원소들로 폭발적인 시간이 있었다는 점이다. 그런데 우주가 태아의 출생처럼 부모가 있는 자연일 가능성도 있다면 우주가 과연 하나뿐이겠나? 시공간을 가진 자연은 미리 존재했어야 한다. 그러나 샘플링 이론에 의하면 미리 존재하여진 시공간은 이미 많은 부분이 이전에 존재하였던 것들로 한동안 banQ로 비여있었던 점이다. 허허.
우주가 결국 노화됨에 따라 이러한 무거운 원소의 비율이 증가했으며 이로 인해 블랙홀 병합 가능성이 낮아졌다. vix.oms, qoms로 인수분해 되어진 무거운 oss.base은 banq.reverse_action가 시작된 것이다.
- As the universe aged, the proportion of these heavy elements increased, and this made black hole merging less likely. This is because stars with a higher proportion of heavy elements have stronger winds and break faster. The well-studied Small Magellanic Cloud lies about 210,000 light-years from Earth and, by a whim of nature, has about one-seventh the iron and other heavy metal abundances in our galaxy.
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memo 2305_070922,080536 my thought experiment oms storytelling
According to the Big Bang theory of the universe, just as a baby is born, there was an explosive time with very light elements when nature was born. However, if there is a possibility that the universe is nature with parents like the birth of a fetus, is there really only one universe? Nature with time and space should have existed in advance. However, according to the sampling theory, the pre-existing space-time is that a large part has already existed before and has been vacated by banQ for a while. haha.
As the universe eventually aged, the proportion of these heavy elements increased, which made black hole merging less likely. The heavy oss.base factored into vix.oms and qoms is where banq.reverse_action started.
Samplea.oms (standard)
b0acfd 0000e0
000ac0 f00bde
0c0fab 000e0d
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f000e0 b0dac0
d0f000 cae0b0
0b000f 0ead0c
0deb00 ac000f
ced0ba 00f000
a0b00e 0dc0f0
0ace00 df000b
0f00d0 e0bc0a
sampleb. qoms (standard)
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sample b.poms (standard)
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000000000q0
Samplec.oss (standard)
zxdxybzyz
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cadccbcdc
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bddbcbdca
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