基于大型语言模型的系统，在用户隐私方面存在问题，需要更多关注人类隐私问题的研究，包括设计范例对用户的行为披露、用户心智模型和隐私控制偏好的影响，以及赋予终端用户对个人数据的拥有权的工具设计，在此基础上构建可用、高效、具有隐私友好性质的系统。本文旨在启动关于人类隐私问题研究的讨论，为基于大型语言模型的系统中的隐私问题制定议程。

Feb, 2024

本研究探讨了人工智能领域中大型语言模型（LLMs）的伦理问题。它讨论了 LLMs 和其他人工智能系统所面临的常见伦理挑战，如隐私和公平，以及 LLMs 特有的伦理挑战，如幻觉、可验证的问责和解码审查复杂性。该研究强调了解决这些复杂性的必要性，以确保问责制、减少偏见并增强 LLMs 在塑造信息传播方面所扮演的重要角色的透明度。它提出了缓解策略和 LLM 伦理的未来发展方向，主张跨学科合作。该研究建议针对特定领域制定伦理框架，并根据不同环境调整动态审计系统。这一路线图旨在引导负责任地开发和整合 LLMs，设想一个以伦理考虑为基础的人工智能进步的未来社会。

May, 2024

本文探讨了人类中心的大型语言模型评估，并提出了心理模型，用例使用价值和认知参与三个研究重点，旨在加速人类中心式大型语言模型评估的进展。

Mar, 2023

人工智能系统和大型语言模型的迅猛发展使得有必要评估它们在隐私保护、个人数据保护以及伦理层面上对最弱和最脆弱群体可能产生的风险和影响。本研究聚焦于人类监督、伦理监督和隐私影响评估。

Mar, 2024

通过文献综述和第一手实验，本文研究了大型语言模型（LLMs）的潜力。尽管 LLMs 具有成本效益和高效性等优点，但也存在着诸如提示调优、偏见和主观性等挑战。该研究通过利用 LLMs 进行定性分析的实验提供了新的见解，强调了成功和限制。此外，本文还讨论了缓解挑战的策略，如优化提示技术和利用人类专业知识。我们的工作旨在将 LLMs 有机地融入人机交互数据工作，并积极促进其负责任的应用，以此回应关于 LLMs 在研究中负责任应用的持续对话。

Apr, 2024

在 ChatGPT、Gemini 和其他大型语言模型（LLMs）的普适型系统时代，迫切需要公平的人工智能。然而，人工智能与人类交互的复杂性及其社会影响引发了公平标准如何应用的问题。我们回顾了机器学习研究人员用于评估公平性的技术框架，如群体公平性和公平表示，并发现它们在应用于 LLMs 时存在固有的局限性。为了应对这些挑战，我们提出了实现特定应用案例公平性的指南：上下文的重要性，LLMs 开发者的责任以及需求利益相关者在设计和评估过程中的参与。此外，利用 AI 系统的普适能力作为可扩展的 AI 辅助调整方法可能最终可能成为可能，并且甚至是必需的。

May, 2024

法律研究是法律实践中至关重要的任务，该研究论文探讨了在法律文本分析中，结合人类专业知识提高大型语言模型（LLMs）性能的潜力，并介绍了一种新的数据集和基于人类输入的复合人工智能系统。

Mar, 2024

本研究对语言模型（LLMs）的理解能力进行了比较和对照，发现人类分析师和 LLMs 的分类和推理能力存在显著差异，但二者合作可能会产生协同效应，从而丰富了定性研究。

Jun, 2023

这篇文章着重探讨了大型语言模型对人类价值、劳动力市场的影响以及需不需要对它们进行监管等问题，同时，它们也能更好地人性化技术，并且可以克服当前技术所面临的瓶颈问题。因此，我们应该更广泛地了解和推广 LLMs 以及简化 LLMs 使用的工具和方法。

May, 2023

将社会透明性框架扩展至大型语言模型，以解决其在敏感领域如心理健康方面可能带来的社会错误归因和情感操纵等问题，并通过引入第五个问题来促进其设计者和用户之间对于社会归属的明确理解，以促进以伦理负责的方式开发和使用基于大型语言模型的技术。

Mar, 2024