- What specific types of biases or prejudices are most concerning with large language models? For example, biases around race, gender, religion, etc. Understanding the nature of the biases is important to addressing them.

- How feasible is it to diversify training data and gather balanced perspectives at the massive scale required for large language models? What are the practical challenges?

- What types of human feedback and evaluation would be most effective at identifying and reducing biases in language models? How can this be done at scale?

- What metrics and indicators should be used to audit for biases in language models? How can we measure unfair or harmful behaviors in these complex systems?

- What are the key advantages and disadvantages of the different proposed remedies such as diversified data, human feedback, audits, and constitutional AI? What are their limitations?

- How can we ensure that bias mitigation efforts do not introduce or amplify other unwanted behaviors? As we try to fix one issue, we do not want to create other problems. Overall, how can we achieve a balanced approach?

- You mention that continued research is needed. What are some of the most promising research directions to better address biases and prejudices in large language models? What breakthroughs are needed?

- How optimistic are you that we can effectively reduce biases in large language models and deploy them responsibly? What will it take to get there?
 อคติหรืออคติประเภทใดที่เกี่ยวข้องกับโมเดลภาษาขนาดใหญ่มากที่สุด ตัวอย่างเช่น อคติเกี่ยวกับเชื้อชาติ เพศ ศาสนา ฯลฯ การทำความเข้าใจธรรมชาติของอคติเป็นสิ่งสำคัญในการแก้ไขปัญหาเหล่านั้น - เป็นไปได้เพียงใดที่จะกระจายข้อมูลการฝึกอบรมและรวบรวมมุมมองที่สมดุลในขนาดมหาศาลที่จำเป็นสำหรับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ อะไรคือความท้าทายในทางปฏิบัติ? - ความคิดเห็นและการประเมินผลของมนุษย์ประเภทใดที่จะมีประสิทธิภาพมากที่สุดในการระบุและลดอคติในแบบจำลองภาษา สิ่งนี้สามารถทำได้ในวงกว้างได้อย่างไร? - ควรใช้ตัวชี้วัดและตัวบ่งชี้ใดในการตรวจสอบอคติในแบบจำลองภาษา เราจะวัดพฤติกรรมที่ไม่ยุติธรรมหรือเป็นอันตรายในระบบที่ซับซ้อนเหล่านี้ได้อย่างไร - อะไรคือข้อดีและข้อเสียที่สำคัญของวิธีการแก้ไขต่างๆ ที่เสนอ เช่น ข้อมูลที่หลากหลาย ความคิดเห็นของมนุษย์ การตรวจสอบ และ AI ตามรัฐธรรมนูญ ข้อจำกัดของพวกเขาคืออะไร? - เราจะแน่ใจได้อย่างไรว่าความพยายามในการลดอคติจะไม่แนะนำหรือขยายพฤติกรรมที่ไม่พึงประสงค์อื่น ๆ ขณะที่เราพยายามแก้ไขปัญหาหนึ่ง เราไม่ต้องการสร้างปัญหาอื่นอีก โดยรวมแล้ว เราจะบรรลุแนวทางที่สมดุลได้อย่างไร - คุณบอกว่าจำเป็นต้องมีการวิจัยอย่างต่อเนื่อง อะไรคือแนวทางการวิจัยที่มีแนวโน้มมากที่สุดในการจัดการกับอคติและอคติในแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ได้ดีขึ้น จำเป็นต้องมีความก้าวหน้าอะไรบ้าง? - คุณมองโลกในแง่ดีเพียงใดที่เราสามารถลดอคติในโมเดลภาษาขนาดใหญ่และปรับใช้อย่างมีความรับผิดชอบได้อย่างมีประสิทธิภาพ จะต้องทำอย่างไรจึงจะไปถึงที่นั่น?
spam lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor creativity violence