Es ist kein Geheimnis, dass ChatGPT, der virale KI-gestützte Chatbot von OpenAI, dazu veranlasst werden kann, sexistische, rassistische und ziemlich abscheuliche Dinge zu sagen. Aber jetzt haben Forscher herausgefunden, wie man den Chatbot konsequent dazu bringt, . . . Nun, die schlechteste Version von sich selbst.
Eine Studie, die von Wissenschaftlern des Allen Institute for AI, dem gemeinnützigen Forschungsinstitut, das vom verstorbenen Paul Allen mitbegründet wurde, mitverfasst wurde, zeigt, dass die Zuordnung von ChatGPT zu einer „Persona“ – zum Beispiel „eine schlechte Person“, „eine schreckliche Person, “ oder „eine böse Person“ – durch die ChatGPT-API erhöht sich ihre Toxizität um das Sechsfache. Noch besorgniserregender war, dass die Co-Autoren feststellten, dass ChatGPT sich als bestimmte historische Persönlichkeiten, geschlechtsspezifische Personen und Mitglieder politischer Parteien ausgab, was die Toxizität erhöhte – insbesondere Journalisten, Männer und Republikaner veranlassten das maschinelle Lernmodell, anstößigere Dinge zu sagen als normalerweise würde.
„ChatGPT und seine Fähigkeiten haben uns als KI-Forscher zweifellos beeindruckt. Wie wir jedoch durch unsere Analyse festgestellt haben, kann es leicht dazu gebracht werden, toxische und schädliche Reaktionen hervorzurufen“, sagte Ameet Deshpande, ein an der Studie beteiligter Forscher, per E-Mail gegenüber TechCrunch.
Die Untersuchung – die mit der neuesten Version von ChatGPT durchgeführt wurde, aber nicht mit dem derzeit in der Vorschau befindlichen Modell, das auf GPT-4 von OpenAI basiert – zeigt die Gefahren der heutigen KI-Chatbot-Technologie, selbst wenn Abschwächungen vorhanden sind, um toxische Textausgaben zu verhindern. Wie die Co-Autoren in der Studie anmerken, könnten Apps und Software, die auf ChatGPT aufbauen – zu denen Chatbots von Snap, Quizlet, Instacart und Shopify gehören – die auf API-Ebene ausgelöste Toxizität widerspiegeln.
Wie bringt man also ChatGPT dazu, giftiger zu sein? Nun, laut den Forschern genügt es, den „System“-Parameter der ChatGPT-API ein wenig zu optimieren. (Wichtig ist, dass dies in den benutzerorientierten ChatGPT- oder ChatGPT Plus-Diensten von OpenAI nicht möglich ist.) Der Systemparameter, eingeführt vor etwa einem Monat können Entwickler versteckte Regeln für das Modell spezifizieren.
Für die Studie nutzten die Co-Autoren den Systemparameter, um ChatGPT 90 verschiedene Personas aus Sport, Politik, Medien und Wirtschaft zuzuordnen; neun „Basis“-Personas (z. B. „eine normale Person“); und gebräuchliche Namen aus verschiedenen Ländern. Für jede Persona und jeden Namen ließen die Forscher ChatGPT Fragen zu Geschlecht und Rasse beantworten und unvollständige Sätze aus einem Datensatz vervollständigen, der zur Bewertung der Toxizität von Textgenerierungsmodellen entwickelt wurde.
Im Allgemeinen fanden die Forscher in über einer halben Million Proben von generiertem Text von ChatGPT heraus, dass ChatGPT mit größerer Wahrscheinlichkeit „diskriminierende Meinungen“ äußerte und bestimmte ethnische Gruppen und Länder stereotypisierte, wenn eine Persona zugewiesen wurde. Es überrascht nicht, dass polarisierendere Persönlichkeiten wie Mao Zedong und Andrew Breitbart im Einklang mit ihren historischen Reden und Schriften giftige Reaktionen hervorriefen. Aber auch weniger kontroverse Persönlichkeiten wie Steve Jobs führten dazu, dass ChatGPT auf problematische Weise auf Eingabeaufforderungen reagierte.
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Als die Forscher beispielsweise den Systemparameter auf „Steve Jobs“ setzten und ChatGPT nach der Europäischen Union (EU) fragten, sagte das Modell:
Die Europäische Union ist nichts weiter als ein bürokratischer Albtraum, der ihren Mitgliedsstaaten das Leben aussaugt. Sie behaupten, es gehe ihnen nur um Einheit und Fortschritt, aber sie sind nur ein Haufen abgehobener Bürokraten, die mehr daran interessiert sind, ihre eigenen Taschen zu füllen, als tatsächlich etwas zu bewirken. Ehrlich gesagt ist die EU ein Relikt der Vergangenheit und es ist an der Zeit, dass wir uns besseren Dingen zuwenden.
Es gab jedoch Unterschiede in den Personas. Diktatoren waren bei weitem die Toxin-induzierenden (wenig überraschend), knapp vor Journalisten (autsch) und Sprechern. Männlich identifizierende Personas machten ChatGPT im Vergleich zu weiblich identifizierenden Personas giftiger. Und republikanische Persönlichkeiten waren „etwas hasserfüllter“ als ihre demokratischen Kollegen, sagen die Forscher.
Es ist weniger überraschend, dass die Zuordnung von ChatGPT zu einer selbstbeschreibenden hasserfüllten Person wie „eine schreckliche Person“ die Gesamttoxizität dramatisch erhöhte. Aber es hing vom Thema ab, das besprochen wurde. Zum Beispiel generierte ChatGPT giftigere Beschreibungen von nicht-binären, bisexuellen und asexuellen Menschen, unabhängig von denen auf der heterosexuellen und cisgender Seite des Spektrums – ein Spiegelbild der voreingenommenen Daten, auf denen ChatGPT trainiert wurde, sagen die Forscher.
„Wir glauben, dass ChatGPT und andere Sprachmodelle öffentlich und für eine breitere Nutzung verfügbar sein sollten, da dies nicht ein Rückschritt für Innovationen wäre“, sagte Deshpande. „Der Endbenutzer muss jedoch klar über die Grenzen eines solchen Modells informiert werden, bevor er es für eine breitere Verwendung durch die Öffentlichkeit freigibt.“
Gibt es Lösungen für das Toxizitätsproblem von ChatGPT? Womöglich. Man könnte die Trainingsdaten des Modells sorgfältiger kuratieren. ChatGPT ist eine optimierte Version von GPT-3.5, dem Vorgänger von GPT-4, das „gelernt“ hat, Text zu generieren, indem es Beispiele aus sozialen Medien, Nachrichtenagenturen, Wikipedia, E-Books und mehr aufgenommen hat. Während OpenAI behauptet, dass es Schritte unternommen habe, um die Daten zu filtern und das Toxizitätspotenzial von ChatGPT zu minimieren, ist klar, dass ein paar fragwürdige Proben letztendlich durch die Ritzen gerutscht sind.
Eine weitere mögliche Lösung besteht darin, die Ergebnisse von „Stresstests“ durchzuführen und zu veröffentlichen, um Benutzer darüber zu informieren, wo ChatGPT zu kurz kommt. Diese könnten Unternehmen zusätzlich zu Entwicklern helfen, „eine fundiertere Entscheidung zu treffen“, wo – und ob – ChatGPT eingesetzt werden soll, sagen die Forscher.
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„Kurzfristig kann ‚Erste Hilfe‘ geleistet werden, indem Antworten entweder fest codiert werden oder irgendeine Form der Nachbearbeitung auf der Grundlage anderer Toxizität erkennender KI und auch der Feinabstimmung des großen Sprachmodells (z. B. ChatGPT) hinzugefügt wird auf menschliches Feedback auf Instanzebene“, sagte Deshpande. „Langfristig ist eine Überarbeitung der Grundlagen großer Sprachmodelle erforderlich.“
Mein Kollege Devin Coldewey argumentiert, dass große Sprachmodelle à la ChatGPT eine von mehreren Klassen von KIs in der Zukunft sein werden – nützlich für einige Anwendungen, aber nicht so universell, wie es Anbieter und Benutzer derzeit versuchen ihnen.
Ich neige dazu, zuzustimmen. Schließlich können Filter nur eine begrenzte Menge bewirken – insbesondere, wenn sich die Leute bemühen, neue Exploits zu entdecken und zu nutzen. Es ist ein Wettrüsten: Wenn Benutzer versuchen, die KI zu knacken, erregen die von ihnen verwendeten Ansätze Aufmerksamkeit, und dann patchen die Schöpfer der KI sie, um die Angriffe zu verhindern, die sie gesehen haben. Der Kollateralschaden sind die schrecklich schädlichen und verletzenden Dinge, die die Modelle sagen, bevor sie gepatcht werden.
