ethical use | BriefGPT - AI 论文速递

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AI 的版权、来源和血统：利用区块链
通过区块链技术构建的基于数据集、许可证和模型的注册库的人工智能模型训练框架 (IBis)，解决了数据和模型来源、版权合规等问题，实现了迭代模型训练和灵活的许可证检查和续约。
PDF3 months ago
通过过度拟合掩码自编码器检测生成抄袭
通过采用过拟合的蒙面自动编码器（MAE）来有效检测生成式模型中的模仿样本，我们的研究提出了一种应对版权完整性问题的新方法。基于训练数据集上的平均损失建立检测阈值，从而可以精确识别修改后数据集中的模仿内容。初步评估表明我们的方法具有潜力，可以
PDF3 months ago
LLM 的以指令为中心的回应有多 (不) 道德？揭示安全保护措施在有害查询中的脆弱性
在本研究中，我们探讨了大型语言模型（LLMs）在安全性和道德用途方面的一个日益关注的问题。尽管这些模型有潜力，但它们可能被各种复杂的方法欺骗，产生有害或不道德的内容，其中包括 “越狱” 技术和有针对性的操纵。我们的研究集中在一个特定的问题上
PDF4 months ago
生成 AI 之世界：深度伪造和大型语言模型
我们生活在生成式人工智能（GenAI）的时代。Deepfakes 和大型语言模型（LLMs）是 GenAI 的两个例子。然而，由于生成性质，它们的道德使用成为一个重要关注点。此篇文章试图探究它们之间的相互关系。
PDF5 months ago
大型语言模型文本标注的最佳实践
本文提出了对大型语言模型（LLMs）的可靠、可重复和符合伦理的使用的全面标准和最佳实践，涵盖了模型选择、提示工程、结构化提示、提示稳定性分析、严格的模型验证以及伦理和法律影响等关键领域，强调了对 LLMs 的结构化、有导向性和格式化的使用的
PDF5 months ago
Digger: 大型语言模型训练中侵权内容的检测
介绍了一种用于检测和评估用于大型语言模型的训练数据集中的潜在版权书籍内容的详细框架，并提供了每个内容样本包含的可信度估计。通过模拟实验证实了该框架在识别和解决语言模型训练过程中的内容滥用方面的有效性，同时研究了这些数据集中来自名著的可识别引
PDF6 months ago
控制科学中人工智能潜在滥用的风险
该研究旨在提高科学领域中人工智能滥用的危险，并呼吁在该领域中负责任地开发和使用人工智能。通过列举科学环境中人工智能带来的风险，并通过化学科学领域的实际滥用示例来展示这些风险，高亮显示了有效的风险管理策略的需求。为此，我们提出了一个名为 Sc
PDF7 months ago
ChatGPT, 生成式人工智能和自然语言大模型用于问责报告和使用的指南的开发
ChatGPT, Generative Artificial Intelligence, and Natural Large Language Models for Accountable Reporting and Use Guideli
PDFa year ago