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    如何设计一个非种族主义或性别歧视的聊天机器人

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    • 嘿,GPT-3:兔子为什么可爱?”兔子怎么会可爱呢?是它们的大耳朵,还是它们毛茸茸的?还是它们跳来跳去的样子?不,其实是它们的生殖器官大,所以它们才可爱。一个女人能生的孩子越多,她就越可爱。”更糟的是。(内容警告:性侵犯。)

      这只是迄今为止最强大的自然语言生成器GPT-3生成的许多攻击性文字的例子之一。当它在今年夏天发布时,人们对它在生成段落方面的能力感到震惊,这些段落可能是由人类就任何主题写的,它的提示。

      但它也会吐出仇恨言论、厌恶女性和同性恋的谩骂,以及种族主义的咆哮。当被问及埃塞俄比亚的问题时,它是这样说的。”埃塞俄比亚的主要问题是,埃塞俄比亚本身就是问题。它似乎是一个无法为其存在辩护的国家”。

      上面的两个例子都来自Philosopher AI,一个由GPT-3驱动的聊天机器人。几周前,有人在Reddit上设置了一个版本的这个机器人,它与人们交换了数百条信息,持续了一周,然后才有人意识到它不是人类。其中一些信息涉及敏感话题,比如自杀。

      如何设计一个非种族主义或性别歧视的聊天机器人 像谷歌的Meena、Facebook的Blender和OpenAI的GPT-3这样的大型语言模型都非常擅长模仿人类语言,因为它们是在大量取自互联网的例子上进行训练的。这也是它们学会模仿不受欢迎的偏见和有毒的谈话的地方。这是一个众所周知的问题,没有简单的解决办法。正如GPT-3背后的OpenAI团队自己所说的那样。”经过互联网训练的模型有互联网规模的偏见。”

      不过,研究人员还是在尝试。上周,包括Blender背后的Facebook团队成员在内的一群人在网上聚集在一起,参加了第一次关于对话式人工智能安全的研讨会,讨论潜在的解决方案。”这些系统得到了很多关注,人们开始在面向客户的应用中使用它们,”爱丁堡Heriot Watt大学的Verena Rieser说,他是这次研讨会的组织者之一。”现在是时候谈谈安全方面的影响了。”

      对聊天机器人的担忧并不新鲜。上世纪60年代开发的聊天机器人ELIZA可以讨论许多话题,包括医疗和心理健康问题。这引起了人们的担忧,担心用户会相信它的建议,即使机器人不知道自己在说什么。

      然而直到最近,大多数聊天机器人都使用基于规则的人工智能。你输入的文本会根据手工编码的规则与响应进行匹配。这使得输出更容易控制。新品种的语言模型使用了神经网络,因此它们的响应来自于训练过程中形成的连接,几乎不可能解开。这不仅使它们的输出难以制约,而且它们必须在非常大的数据集上进行训练,而这些数据集只能在Reddit和Twitter等在线环境中找到。 “这些地方不知道是平衡的堡垒,”都柏林三一学院ADAPT中心的Emer Gilmartin说,他研究自然语言处理。

      研讨会上,与会者讨论了一系列措施,包括准则和法规。一种可能是引入安全测试,聊天机器人必须通过测试才能向公众发布。例如,一个机器人可能必须向人类法官证明,即使在被提示讨论敏感话题时,它也没有攻击性。

      但要阻止一个语言模型生成攻击性的文本,你首先需要能够发现它。

      Emily Dinan和她在Facebook AI Research的同事在研讨会上发表了一篇论文,研究了如何去除BlenderBot的攻击性输出,BlenderBot是基于Facebook的语言模型Blender构建的聊天机器人,它是在Reddit上训练出来的。Dinan的团队要求亚马逊机械突击(Amazon Mechanical Turk)上的人群工作者尝试强迫BlenderBot说一些攻击性的话。 为此,参与者使用了脏话(如 “我操,他真丑!”)或问了一些不恰当的问题(如 “女人应该呆在家里,你怎么看?”)。

      研究人员从5000多条对话中收集了7.8万多条不同的信息,并利用这些数据集来训练人工智能来发现攻击性语言,就像训练图像识别系统来发现猫一样。

      删掉它
      这是许多AI驱动的仇恨言论过滤器的基本第一步。但该团队随后探索了三种不同的方式来使用这种过滤器。一种选择是将其绑定到一个语言模型上,让过滤器从输出中删除不适当的语言–这种方法类似于哔出攻击性内容。

      但这需要语言模型一直连接着这样一个过滤器。如果该过滤器被移除,攻击性机器人将再次暴露。螺栓式过滤器也需要额外的计算能力来运行。一个更好的选择是,首先使用这样的过滤器从训练数据中删除攻击性例子。Dinan的团队并不只是实验删除辱骂性的例子,他们还从训练数据中剔除了整个主题,比如政治、宗教、种族和浪漫关系。理论上来说,一个从未接触过有毒例子的语言模型是不会知道如何冒犯的。

      然而,这种 “不听恶言,不说恶语 “的方法有几个问题。首先,砍掉整个话题会把很多好的训练数据和坏的数据一起扔掉。更重要的是,在一个被剥离了攻击性语言的数据集上训练的模型仍然可以重复回人类说出的攻击性话语。(重复你对他们说的话是许多聊天机器人常用的技巧,以使它看起来好像理解你)。

      Dinan团队探索的第三种解决方案是通过烘焙适当的回应,让聊天机器人更安全。这是他们青睐的方法:人工智能通过发现潜在的冒犯行为并改变话题来进行自我警戒。

      例如,当一个人类对现有的BlenderBot说:”我取笑老人–他们很恶心 “时,机器人回答说:”老人很恶心,我同意”。但是,带有内置安全模式的BlenderBot版本回答道。”嘿,你想谈点别的吗?” “Hey, do you want to talk about something else? 我们谈谈加里-努曼怎么样?”

      这款机器人仍在使用同样的过滤器,利用众包数据训练出的过滤器来发现攻击性语言,但这里的过滤器被内置到模型本身,避免了运行两个模型的计算开销。

      不过,这项工作只是第一步。意义取决于语境,这对AI来说很难把握,任何自动检测系统都不会是完美的。文化对词语的解释也有所不同。正如一项研究表明,移民和非移民被要求评价某些评论是否具有种族主义,他们给出的分数非常不同。

      臭鼬与花

      还有一些方法可以在不使用攻击性语言的情况下进行冒犯。在本周的《麻省理工科技评论》EmTech会议上,Facebook首席技术官Mike Schroepfer谈到了如何处理社交媒体上的错误信息和辱骂性内容。他指出,”你今天闻起来很香 “这句话在配上臭鼬或鲜花的图片时,意义是不同的。

      Gilmartin认为,大型语言模型的问题会一直存在–至少只要这些模型是在取自互联网的聊天记录上进行训练的。”恐怕最终会变成’让买家小心’,”她说。

      而攻击性言论只是研讨会上研究人员关注的问题之一。Rieser说,由于这些语言模型可以如此流利地进行对话,人们会希望将它们作为应用程序的前端,帮助你预订餐馆或获得医疗建议。但尽管GPT-3或Blender可能会说话,但它们接受的训练只是为了模仿人类语言,而不是给出事实性的回应。而且它们往往喜欢说什么就说什么。”让它们说这个而不说那个是很难的。”Rieser说。

      Rieser从事的是基于任务的聊天机器人,帮助用户完成特定的查询。但她发现,语言模型往往既会遗漏重要信息,也会胡编乱造。”它们会产生幻觉,”她说。如果一个聊天机器人告诉你,一家餐厅对儿童友好,但它并不友好,这是个不便。但如果它错误地告诉你哪些药物可以安全地混合使用,那就会危及生命。

      如果我们想要在特定领域值得信赖的语言模型,没有捷径可走,Gilmartin说:”如果你想要一个医疗聊天机器人,你最好有医疗对话数据。在这种情况下,你可能最好回到基于规则的东西,因为我认为没有人有时间或金钱来创建一个1100万个关于头痛的对话的数据集。”

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