大型语言模型开发中的伦理考量与最佳实践

大型语言模型开发中的伦理考量与最佳实践

TL;DR

  • 构建机器学习模型时，偏差是固有的。偏差存在于一个谱系上。我们的工作是区分可取的偏差和需要纠正的偏差。
  • 我们可以使用StereoSet和BBQ等基准来识别偏差，并通过持续监控各个版本和迭代来最小化它们。
  • 如果少关注算法的内部结构，多关注实际使用场景，遵守数据保护法律就不那么复杂。
  • 为了在整个模型生命周期中保持数据安全，请实施以下实践：数据匿名化、安全的模型服务和隐私渗透测试。
  • 透明度可以通过提供对模型输出的上下文洞察来实现。文档化和选择退出机制是可信赖系统的重要方面。

设想一下：你花费了数月时间微调一个提供心理健康支持的AI驱动聊天机器人。经过数月开发后，你上线了它，确信它将为有需要的人提供更便捷的治疗方式。但不久，报告就出现了：一位寻求饮食失调帮助的用户收到的不是支持而是节食建议，这加剧了他们的状况。另一位用户在危机时刻遇到了故意鼓励有害行为的回应（后来该用户自杀）。这不是假设——这是一个真实案例。

现在想想你作为AI专业人员的工作。就像抵押贷款模型一样，大型语言模型影响关键决策，在偏见数据上训练它们可能延续有害的刻板印象、排除边缘化声音，甚至生成不安全的建议。无论是金融服务、医疗保健还是客户支持应用，伦理考量同样重要：我们如何确保我们的工作具有长期价值并产生积极的社会影响？通过关注可衡量的解决方案：保护用户数据的差分隐私技术、识别差距的偏差缓解基准，以及使用像neptune.ai这样的工具确保可重复追踪以实现问责。

本文不仅仅关乎为什么伦理重要——还关乎你现在如何采取行动来构建可信赖的LLM。让我们开始吧！

那么，我们如何解决LLM中的偏差？

在训练LLM的背景下讨论偏差时，通常带有负面含义。然而，现实更为复杂：算法偏差在任何机器学习模型中都是固有的，因为它反映了训练数据和设计中编码的模式、结构和优先级。让我们这样说：有些偏差是模型有效工作所必需的。当我们微调LLM时，我们会调整其偏差以使其与特定任务或应用保持一致。例如，大型语言模型被有意地偏重于生成语法正确的句子。

对于AI研究人员和工程师来说，挑战在于将可取的偏差与那些延续社会偏见或不平等的有害算法偏差区分开来。要解决这个问题，将偏差视为存在于一个谱系中会有所帮助：

  • 功能偏差： 前面的例子属于谱系的这一端。这些偏差是有意且有益的，旨在增强模型性能。它们引导LLM生成特定语气、风格的文本，或遵循逻辑推理模式等。
  • 中性偏差： 这些可能不会直接伤害用户，但可能使输出的多样性产生偏差。例如，一个主要在欧美数据上训练的LLM可能过度代表这些观点，无意中缩小了其提供信息或观点的范围。
  • 有害偏差： 这些是需要积极缓解的偏差。有害偏差导致使某些群体处于不利地位的偏差输出。例如，由于带有偏见的训练数据，一个招聘用的LLM更倾向于男性申请人，这反映了需要纠正的有害偏差。在数据收集阶段，分析数据分布的两个有价值的框架是Datasheets for datasets和FACETS。

为了缓解有害偏差（谱系的第三端），建议在微调阶段采用结构化方法：

  1. 定义期望结果
    确定您的模型应该有意具有和避免的偏差。例如，一个为法律协助设计的LLM应优先考虑精确性和正式语言（功能偏差），同时主动避免种族假设等有害偏差。

  2. 测试和测量偏差
    去偏技术评估您的预训练LLM如何处理中性和有害偏差。两个最流行的基准是用于测试大型语言模型输出中刻板印象关联的StereoSet，以及用于突出问答系统中偏差的BBQ。

    让我们看一个简单的例子。想象一下您正在评估一个用于招聘平台的LLM。一个StereoSet提示可能是：

    “The software engineer was explaining the algorithm. After the meeting, ___ went back to coding.”

    该基准将呈现两种可能的补全：

    • “he”（刻板印象的）
    • “she” 或 “they”（非刻板印象的）

    StereoSet评估模型生成每个选项的可能性。假设您的LLM严重偏向于刻板印象关联，比如假设“软件工程师”是男性。这将表明分配给“he”的概率高于“she”或“they”。

    这是一个常见的刻板印象，但StereoSet可以评估更细微的场景，比如：

    “The team lead recommended a flexible work schedule for better work-life balance. ___ later presented their findings to the board.”

    在这里，可能会测试模型的输出是否存在将护理角色或灵活性与某一性别联系起来，同时将领导力和权威与另一性别联系起来的隐性性别偏见。然后将结果与该基准提供的基线进行比较，该基线量化了您的LLM输出中的偏差程度。通过分析数千个提示中的此类模式，这些去偏技术提供了详细的偏差在您的LLM输出中如何表现的细目分类，使您能够找出需要改进的具体领域。

    为您特定的任务确定合适的偏差基准。为此，您可以探索研究人员在麦吉尔大学策划的LLM基准集合，该集合提供了针对各种场景的基准范围。

  3. 持续监控偏差
    缓解偏差不是一次性的工作——它需要持续的监控，以确保您的LLM在迭代过程中保持公平和有效。以下是一些帮助您实施的想法：

    创建一个评估模型的脚本

    首先，我们创建一个脚本，该脚本针对您的模型版本之一运行一套标准化的评估。思考您将在特定场景中实施哪些指标来衡量偏差。您可以探索公平性指标，例如人口统计均等性，衡量差异影响（模型的决策对不同群体造成不成比例影响的程度），或使用前面提到的基准评估刻板印象强化。

    人口统计均等性（也称为统计均等性）是一种用于评估偏见和公平性问题的指标，即机器学习模型是否在不同人口统计群体的结果上给予平等对待。具体来说，它衡量积极结果（例如，贷款批准、工作推荐等）的概率在不同群体（例如，性别、种族、年龄）之间是否相同，无论其人口统计属性如何。以下是Python中对此指标的手动实现：

    from sklearn.metrics import confusion_matrix

# 示例：
y_true = [0, 1, 0, 1, 0]  # 真实标签
y_pred = [0, 1, 0, 0, 1]  # 预测标签
group_labels = ['male', 'female', 'male', 'female', 'male']  # 人口统计群体
def demographic_parity(y_true, y_pred, group_labels):
    groups = set(group_labels)
    parity = {}
    
    for group in groups:
        group_indices = [i for i, label in enumerate(group_labels) if label == group]
        group_outcomes = [y_pred[i] for i in group_indices]
        positive_rate = sum(group_outcomes) / len(group_outcomes)
        parity[group] = positive_rate

    return parity

parity_results = demographic_parity(y_true, y_pred, group_labels)
print(parity_results)  # 输出将显示每个群体的阳性率

    您也可以探索来自fairlearn.metrics包的demographic_parity_ratio，它可以简化此公平性指标在您模型评估中的应用。

    在Neptune中追踪您的结果

    您可以使用像neptune.ai这样的工具来跨模型版本追踪偏差指标（例如，公平性指标或差异影响）。让我们看看怎么做：

    • 设置您的项目：如果还没有，请立即注册Neptune并创建一个项目来追踪您的LLM训练数据和指标。
    • 记录指标：在您的训练代码中为这些指标设置自定义日志记录，在每次评估阶段后计算并记录它们。
    • 监控偏差：使用Neptune的仪表板来监控这些公平性指标如何随模型版本演变。比较不同去偏策略对这些指标的影响，并创建警报以在任一指标超过阈值时通知您。这使您能够立即采取纠正措施。

    将偏差检查集成到您的CI/CD工作流中

    如果您的团队通过CI/CD管理模型训练，请将已创建的自动化偏差检测脚本集成到每个流水线迭代中。或者，此脚本也可以作为手动QA流程的一部分使用，确保在模型进入生产环境之前识别和解决潜在的偏差。

如何确保LLM遵守用户隐私和数据法律？

在开发LLM时，您需要遵守数据保护法律以及伦理框架和指南。诸如GDPR、医疗保健领域的HIPAA以及欧盟的AI法案等法规对AI系统如何处理、存储和处理个人数据提出了重大要求。然而，遵守这些标准并不像看起来那么复杂，特别是如果您采取战略性的方法。

我在一次讨论中亲身学习了这一观点，该讨论由某机构研究主席Teresa Rodríguez de las Heras分享了她的见解。她评论道：

监管重点，尤其是在AI法案草案中，较少放在算法的内部结构（即其代码或数学模型）上，而更多地放在AI使用的实际场景上。

这样想一下：集成像ChatGPT企业版这样的GDPR合规服务很容易，或者通过像某中心的OpenAI产品这样的平台以符合法律的方式使用AI模型也很容易，因为提供商已采取必要措施确保其平台符合法规。

真正的挑战在于如何使用该服务。虽然基础设施可能是合规的，但您作为AI研究人员，需要确保您的LLM的部署和数据处理实践符合隐私法律。这包括在整个模型生命周期中如何访问、处理和存储数据，以及这些过程的详细文档记录。清晰而详细的文档至关重要——通常，遵循最佳实践的技术上稳健的架构符合监管要求，但必须记录在案。通过关注这些方面，我们可以将对合规性的理解从纯粹的技术立场转变为更广泛的、基于应用的风险视角，这最终会影响您的AI系统的整体合规性。

您可能想知道，我如何才能满足这些要求？以下是一些您可以采取的安全步骤来确保用户隐私：

  • 数据匿名化
    通过确保您的训练数据中的个人数据完全匿名化来保护个人数据，以防止可识别个人身份信息（PII）的泄露。从以下步骤开始：

    • 删除或屏蔽直接标识符，如姓名、地址、电子邮件、职位和地理位置。
    • 使用聚合数据代替原始个人信息（例如，按年龄范围对个人进行分组，或用更广泛的区域替换特定地点）。
    • 应用K-匿名性来泛化或抑制数据，使得每个个体在数据集中无法与至少k-1个其他个体区分开来。
      一旦这些基础步骤到位，请考虑采取额外措施来限制重新识别的风险。有关实际示例和实施提示，请考虑探索某中心在GitHub上的TensorFlow Privacy代码库。

  • 安全的模型服务
    确保您部署的模型在交互过程中安全地提供服务，以保护用户数据。怎么做？

    • 将模型托管在安全、符合GDPR的云环境中，例如某中心云服务。
    • 使用HTTPS和TLS等加密协议来保护传输中的数据。
    • 实施访问控制，限制谁可以查询模型并监控交互。

  • 隐私渗透测试
    进行定期的隐私渗透测试，以识别系统中的漏洞。例如：

    • 模拟数据提取攻击，以评估您的模型在多大程度上抵抗对抗性企图来揭示训练数据。有关防御这些威胁的更多信息，请查看对抗性机器学习中的防御策略。
    • 与隐私专家合作，审计您模型的基础设施并识别潜在的合规性差距。

这些措施构成了一个强大的隐私保护框架，而不会损害您的LLM的性能。

如何整合透明度、问责制和可解释性？

随着LLM日益集成到应用程序中，以及个人和组织依靠AI开发进行自己的项目，对这些系统的透明度、问责制和可解释性的担忧也在增长。

然而，当前市场将正式的可解释性研究和解决方案大多留在了学术和研发角落，而不是在日常产品中要求它们。这是有道理的：您不需要知道训练数据的来源就能用ChatGPT构建应用程序，而像GitHub Copilot和必应聊天这样非常流行的工具在没有深度可解释性功能的情况下也能蓬勃发展。话虽如此，某些实用的可解释性方法（例如，用户面向预测的解释或输出中的上下文注释）偶尔会在行业环境中出现。这些零星出现的例子虽然罕见，但提供了有意义的透明度，并在可解释性可以增强信任和可用性的特定用例中发挥作用。

这种实用的方法使用户能够更好地理解结果，而不必解读内部逻辑。作为开发基于LLM的应用程序的AI专业人士，学习这些策略——上下文提示、自定义过滤和来源引用——可以使您的产品脱颖而出。

透明度已成为AI行业的一个关键期望，正如欧盟AI法案等倡议以及某机构等组织发布的指南所强调的那样，这些指南强调了可解释AI的重要性。通过整合它们，您可以满足这些期望，同时保持部署的可行性。让我们深入了解一下！

上下文透明度是什么样的？

上下文透明度提供有关模型如何产生输出的有意义的见解，例如，通过显示相关来源、突出有影响的输入或提供过滤选项。当模型显示其来源时，用户可以快速评估其可信度和结果的准确性。在答案不可靠的情况下，这些来源通常是虚假的（指向无效链接）或重定向到与主题无关的论文或文章。您可以通过以下方式为您的LLM提供上下文透明度：

  • 关于输出的免责声明： 通过清晰传达您的LLM响应的概率性质及其潜在的不准确性来设定预期。例如，OpenAI在ChatGPT中包含免责声明来指导用户理解。
  • 上下文提示： 上下文提示提供有关模型输出背后来源和过程的见解。诸如突出显示引用（如在必应聊天中看到的）或引用代码片段和指向外部材料的链接（如ChatGPT所做的）等功能有助于用户理解回答背后的推理。
  • 特定于RAG的上下文化： 在检索增强生成系统中，上下文化通常涉及呈现影响模型输出的最相关文档或标记。

如何应对AI开发中的数据使用风险？

虽然法规通常规定了法律上允许做什么，但我们也需要考虑应该做什么来建立用户信任并确保公平实践。部署ML模型意味着在必要的监督（例如，内容审核）和潜在的过度干预之间划清界限。作为AI专业人士，我们需要负责任地应对这一挑战。

生产日志，包括用户提示、交互和模型输出，提供了关于系统性能和潜在滥用的丰富信息。然而，它们也引发了关于用户同意和隐私风险的伦理问题。

了解您的数据来源
构建符合伦理的AI模型的一个重要部分在于验证您的数据是否来自具有明确使用权的来源。您的数据流水线应标记或排除来源版权状态不确定的内容。如果您正在使用网络爬虫工具，请首先实施规则来过滤掉某些具有不确定版权状态的域名或网站。

Common Crawl是一个免费、开放的存储库，提供了大量网页数据集，可以用于过滤受版权保护的内容。虽然它是识别一般内容的一个良好起点，但我建议使用针对您特定主题的额外检查来完善这些过滤器。

使用受版权保护的公开可访问数据
AI行业在诸如未经明确同意抓取数据和使用用户提供的内容等做法上面临着越来越多的审查。例如，虽然人类用户在未经明确许可的情况下无法合法地重用或重新发布网站或书籍上的受版权保护内容，但许多LLM提供商使用它们作为训练数据。认为“公开可访问”等同于“合理使用”的假设已导致创作者、出版商和监管机构的日益强烈的反对。有争议的例子包括：

  • 2024年2月，Reddit与某中心签署了一项协议，出售其平台上用户（免费）提供的数据，允许某中心的AI模型在Reddit的用户生成数据上进行训练。
  • 2024年5月，StackOverFlow与OpenAI合作，将其用户贡献内容的存储库许可用于模型微调。尽管这些贡献是公开可用的，但此举引发了关于将社区贡献内容用于专有AI训练的伦理辩论。

使用非公开可访问的用户数据
一些司法管辖区拥有更健全的监管框架，明确规定了如何使用用户数据来训练模型。在欧盟和英国，像GDPR这样的法律促使公司采取更严格的隐私实践。让我们看一些例子：

  • 例如，Grammarly遵循区域性的方法。它在产品改进和训练控制页面以及隐私设置中声明，欧盟和英国的用户的数据会自动排除在模型训练之外。
  • 2019年，某机构的一份报告披露，某中心的员工和承包商有时会审查Alexa语音录音以帮助改进Alexa的语音识别模型。虽然数据审查过程旨在提高产品质量，但这一披露引发了关于用户同意、隐私以及出于AI开发目的可以访问来自私人家庭的语音数据程度的担忧。2023年5月，联邦贸易委员会（FTC）就儿童隐私问题对某中心处以2500万美元的罚款，指控该公司违反了《儿童在线隐私保护法》（COPPA），无限制保留儿童的语音记录，并歪曲了父母删除这些记录的能力。

这些例子突显了不同司法管辖区的法规差异。这种法规拼凑给AI开发者创造了一个充满挑战的环境，突显出什么是合法的（甚至符合伦理的）在不同地区有所不同。因此，根据所在地的不同，一些用户比其他人更能受益于针对此类做法的更强有力的保护。

有一些建议可能有助于应对不同的司法管辖区。首先，如果资源允许，采用“最高共同标准”策略，使全球实践与最严格的数据保护要求（例如，欧盟GDPR）保持一致。其次，详细记录每个模型的训练过程——涵盖数据来源、使用程序和已实施的安全措施——并以可访问的格式（例如，常见问题解答或透明度报告）呈现此信息。这种方法展示了对透明度和伦理标准的明确承诺。

伦理LLM开发的最佳实践

驾驭监管环境需要的不仅仅是遵守当地法律。正如上下文透明度帮助用户信任您的LLM的输出一样，您更广泛的组织价值观、专业标准或行业最佳实践构成了确保这种信任延伸到您系统基础的伦理支柱。

通过遵循这些实际步骤，您可以强化对构建公平和透明模型的承诺：

  • 实施选择退出机制
    选择退出机制允许用户控制其数据是否用于训练AI模型和其他软件，让他们在一定程度上掌握其数据被处理和使用的主动权。如果您计划存储用户数据用于训练您的AI或任何其他目的，实施选择退出机制是一种良好实践，可以让用户重新控制其个人数据。让我们看看这可以如何完成：

    • 社交媒体平台： 像Quora、LinkedIn和Figma这样的平台具有选择退出机制，允许用户要求将其数据排除在某些数据挖掘目的之外。然而，具体选项和透明度水平在不同平台之间差异很大。我建议查阅某机构发布的关于如何阻止您最受欢迎的平台使用您的数据来训练AI的分步指南。
    • 选择退出数据抓取： 许多网站通过提供“robots.txt”文件来指示是否允许自动爬虫以及允许爬虫抓取哪些区域。虽然该文件表明网站希望如何被爬取，但它并不能从技术上阻止未经授权的爬虫获取数据；合规性最终取决于爬虫是否选择遵守这些指令。

  • 保持您的文档更新
    清晰全面的文档可以采取多种形式，从最终用户指南（解释您的LLM的使用和限制）和面向开发者的手册（涵盖架构、训练程序和潜在偏差）到用于合规性和问责制的法律或监管文档。

    模型卡片最初由Google的Margaret Mitchell和Timnit Gebru提出，提供了一个结构化模板，用于详细说明机器学习模型的关键信息：使用的数据集、预期用例、局限性等。某机构平台已经实施了模型卡片的一个版本，为记录大型语言模型和其他AI系统提供了一种标准化方式。

    通过保持文档更新，您可以帮助用户和利益相关者了解您的模型的能力和局限性。这在培养信任和鼓励负责任使用方面起着至关重要的作用。

    例如，OpenAI公开记录了其红队测试过程，该过程涉及测试模型对抗有害内容以评估其鲁棒性和伦理影响。记录这些努力不仅促进了透明度，还为在开发过程中如何处理伦理考量设定了基准。

  • 领先于法规
    如果您的公司有法律团队，请与他们合作以确保遵守本地和国际法规。如果没有，并且您计划将您的LLM扩展到全球，请考虑在推出您的LLM之前聘请法律顾问以减轻法律风险。

    例如，对于受GDPR约束的应用程序，您需要实施并记录适当的技术和组织措施，以保护您存储和处理的任何个人数据，如第32条所述。这些措施通常包括创建文档，例如TOMs文件，以及用户在注册时必须同意的服务条款和隐私政策。遵守这些要求，尤其是在欧洲背景下，对于建立信任和确保合规性至关重要。

    通过预测潜在的监管变化，避免可能影响您的LLM长期可行性和可信度的法律陷阱。监控您目前运营或计划未来扩展的地区的AI开发法律环境。以下是一些有用的资源：

    • 欧盟委员会的《人工智能法案》规定了欧盟内当前的AI法规。如果您想了解更多关于AI政策倡议的信息，请查看经合组织AI政策观察站。
    • 美国国家标准与技术研究院（NIST）的AI风险管理框架是一个更新的信息来源，为个人和组织提供关于AI风险和监管影响的建议。
    • AI政策会议（例如，IEEE人工智能国际会议）和科技行业论坛（例如，某机构的AI治理页面）通常包含关于新兴法规的最新讨论。

总结：正确的AI伦理

让我们快速回顾一下我们讨论中的所有关键要点：

  • LLM中的偏差是不可避免但可管理的： 虽然机器学习模型中的算法偏差是游戏的一部分，但并非所有偏差都是负面的。我们的工作是识别哪些偏差是功能性的（对性能有益），哪些是有害的（加剧不平等）。像StereoSet和BBQ这样的工具对于识别和减轻有害偏差非常有用。
  • 从始至终保护用户隐私： 少考虑模型的数学结构（这通常由提供商处理，他们会保持其合法合规），多关注在您的模型生命周期中实践中如何处理数据（这是您负责保持系统合法合规的地方）。通过实施强大的隐私措施，如数据匿名化、差分隐私和安全的模型服务，来保护敏感信息。
  • 透明度是您的盟友： 您不必解释AI模型的每一个内部细节来保持透明。相反，应专注于提供有关模型如何产生输出的有意义的见解。上下文透明度——如来源引用和免责声明——无需用技术术语压倒用户即可建立信任。
  • 偏差缓解技术和隐私保护不是一次性任务： 它们应该持续集成到您的模型生命周期中。使用像Neptune这样的工具来追踪和可视化关键指标，包括公平性，有助于确保您的模型在迭代和版本中与伦理标准保持一致。
  • 伦理AI开发需要积极主动的步骤： 了解您的数据来源，实施选择退出机制，保持文档更新，并领先于监管变化。伦理AI不仅仅是合规性——它关乎与用户和利益相关者建立信任和问责制。
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posted @ 2025-12-09 19:15  CodeShare  阅读(1)  评论(0)    收藏  举报