斯坦福博士论文核心要点:以人为本的自然语言界面拓展AI可及性

斯坦福博士论文聚焦以人为本的自然语言界面,旨在拓展AI的可及性,强调LLMs设计中的安全、风险评估以及更广泛用户群体的需求。

原文标题:【斯坦福博士论文】通过以人为本的自然语言界面拓展 AI 的可及性

原文作者:数据派THU

冷月清谈:

该斯坦福博士论文从自然语言界面的视角出发,探讨如何设计大语言模型(LLMs)以安全地支持多样化的人类任务,并深入理解LLMs的设计与应用,重点关注人为因素。论文提出了三项主要研究工作:首先,探讨了LLMs在传达风险与自身局限性方面存在的安全隐患,发现LLMs在理解和生成关于确定性的表达方面存在困难。其次,提出了一个新的评估框架,用于识别人类与语言模型交互中可能产生的潜在伤害,强调评估重点应放在生成语言所触发的行为上,而非仅仅关注语言本身的质量。最后,探索了自然语言处理(NLP)研究如何更好地服务于更广泛的用户群体,主张在研究议程中纳入此前被忽视的任务与需求。该研究旨在识别新的安全风险,提出相应的缓解方案,构建新的评估框架,并拓展对LLMs如何安全地服务更广泛用户群体的理解。

怜星夜思:

1、论文中提到LLMs在“理解”与“生成”确定性表达方面存在困难,这个“确定性”具体指的是什么?在实际应用中,这种困难会带来哪些潜在问题?
2、论文提出了一个新的评估框架,强调评估重点应放在生成语言所触发的行为上,而非语言本身的质量。那么,如何设计一个有效的评估体系,来衡量LLM生成内容对人类行为的潜在影响?
3、论文提出自然语言处理(NLP)研究应更好地支持更广泛用户群体的需求,那么,在实际研究中,我们应该如何识别并纳入此前被忽视的任务与需求?

原文内容

来源:专知
本文约1000字,建议阅读5分钟
在本篇论文中,我从自然语言界面的视角出发,提出三项研究工作,以推动我们对 LLMs 设计与理解的深入。


随着自然语言逐渐成为人机交互的默认界面,我们亟需思考:应如何设计大语言模型(LLMs),以安全地支持多样化的人类任务。在本篇论文中,我从自然语言界面的视角出发,提出三项研究工作,以推动我们对 LLMs 设计与理解的深入。这一过程不仅是技术挑战,更涉及对**人为因素(human factors)**的全面考量。

首先,我探讨了 LLMs 在传达风险与自身局限性方面所面临的关键安全隐患。研究发现,LLMs 在“理解”与“生成”关于确定性(certainty)的表达方面均存在困难。

其次,我提出了一个新的评估框架,用于识别人类与语言模型交互中可能产生的伤害,强调应将评估重点放在生成语言所触发的行为上,而非语言本身的质量。

最后,我探索了自然语言处理(NLP)研究如何更好地支持更广泛用户群体的需求,主张在研究议程中引入此前被忽视的任务与需求。

综上所述,我的工作识别了新的安全风险、提出了相应的缓解方案、构建了新的评估框架,并拓展了我们对 LLMs 如何安全地服务更广泛用户群体的理解。



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学术一点说,可以参考Bayesian probability的角度来理解“确定性”。LLM需要能够量化并表达其预测的不确定性,这涉及到对数据、模型和推理过程的置信度评估。如果LLM无法有效处理不确定性,就会导致风险评估不足、决策偏差等问题。从风险管理的角度,这绝对是需要重视的。

我觉得最直接的方法就是多做用户调研!深入了解不同用户群体的痛点和需求,特别是那些平时不太发声的群体。可以尝试访谈、问卷调查、焦点小组等多种方式,收集一手资料。 比如说,针对老年群体,可以研究如何用更简洁明了的语言呈现信息;针对视障群体,可以研究如何让LLM更好地支持语音交互。

我觉得可以考虑A/B测试。一部分用户看到的是由LLM优化过的内容,另一部分用户看到的是原始内容,然后对比两组用户的行为差异。例如,在电商网站上,LLM可以用来优化商品描述,然后比较优化后的描述是否能提高商品的点击率和购买转化率。

我觉得“确定性”可以理解为LLM对于知识和信息的confidence level。 困难带来的问题大了去了,比如,如果让LLM来写法律文书,它没法准确判断哪些条款是必须的,哪些是可选的,这会直接影响法律效力啊!又或者,LLM在推荐产品时,如果无法区分“强烈推荐”和“一般推荐”,用户很有可能买到不适合自己的东西。所以,提高LLM在确定性方面的能力非常关键。

从技术层面,可以考虑迁移学习和领域自适应的方法。针对不同的用户群体和任务,可以利用已有的NLP模型进行微调,使其更好地适应新的场景。这样可以降低研发成本,提高效率。

还可以关注一些边缘化的应用场景。比如,如何利用NLP技术帮助残疾人更好地融入社会?如何利用NLP技术保护少数民族语言的传承?这些看似小众的需求,实际上蕴含着巨大的社会价值。

从伦理的角度出发,在评估LLM对人类行为的影响时,我们不应该忽视弱势群体。LLM可能会对不同背景、不同文化的用户产生不同的影响,我们需要特别关注那些容易受到误导或伤害的用户群体,例如老年人、儿童、或者缺乏相关知识的用户。

这个评估体系的设计非常有意思!我的想法是,可以建立一个模拟环境,模拟用户与LLM交互的场景,然后观察用户在接收到LLM的输出后会采取什么行动。比如,模拟用户向LLM咨询投资建议,然后观察用户是否真的会按照LLM的建议进行投资。这种方式能够更直观地评估LLM的影响力。

这个问题问得好!这里的“确定性”不仅仅是指LLM能否给出明确的答案,还包括它对自身答案的置信度、对信息来源的可靠性评估等等。比如,LLM给出的答案可能是基于概率的,它需要能够表达“这个答案有80%的可能性是正确的”,而不是简单地给出肯定或否定的结论。实际应用中,这种困难可能导致用户对LLM产生不信任感,或者误导用户做出错误的决策,尤其是在医疗、金融等高风险领域。