GPT-4の安全性に関する課題の一つである「過信」について取り上げます。開発者にとって特に重要な問題であり、GPT-4は事実の捏造や誤った情報の引用、誤ったタスクの実行といった傾向を示すことがあります。特に説得力のある口調や詳細な情報の文脈を示すことで、過信の危険性を高めています。過信はユーザーがモデルを過度に信頼し依存することで起こり、ミスや不十分な監視につながる可能性があります。System Cardは、過信の緩和には複数の防御策が必要であり、開発者の介入が重要であるとしています。開発者はエンドユーザーにシステムの能力と限界について文書を提供し、モデルの出力を批判的に評価する重要性を伝えることが推奨されています。OpenAIは開発者に対してこのような認識を促すべきであり、モデルの限界を認識することが重要です。手放しでモデルを称賛するのではなく、適切な情報提供が求められています。
Bing AIの説明
「モデルへの過信」についてですね。GPT-4 System Card によると、モデルに過度に依存することで、気づかないうちにミスや不十分な監視につながる可能性があるとされています。また、過信は、モデルの能力と到達範囲に応じて増加する可能性が高く、間違った状態であるとされています。モデルへの過信を防止する方法については、人間の「過信」を検出し、「振り込め詐欺防止」に応用するなど、行動モデルに基づく研究が行われています。また、ヒューマンエラー対策で重要なのは、ヒューマンエラーの根本的な原因を理解して対策を練ることです。このように、過信を防止するためには、人間の行動や思考について理解し、その上で対策を考えることが大切です。
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