En esta publicación, los investigadores profundizan en los desafíos éticos que plantea el uso generalizado de grandes modelos lingüísticos (LLM) en los sistemas de inteligencia artificial (IA). El documento hace hincapié en la necesidad de procedimientos de auditoría eficaces para abordar las brechas de gobernanza asociadas a los LLM. La publicación destaca el surgimiento de los LLM como un avance significativo en la investigación de la IA, pero también plantea preocupaciones sobre los sesgos y los posibles resultados perjudiciales generados por estos modelos. Los procedimientos de auditoría existentes se consideran insuficientes para abordar las implicaciones éticas y sociales de los LLM. Para abordar esto, los investigadores proponen un enfoque de auditoría de tres niveles, con el objetivo de garantizar la transparencia, la responsabilidad y la equidad en el desarrollo y la implementación del LLM. El enfoque de tres niveles implica examinar los datos de formación, la arquitectura del modelo y el comportamiento de los resultados de los LLM. Al analizar las fuentes de datos, se pueden identificar y mitigar los sesgos. El análisis de la arquitectura del modelo ayuda a comprender las posibles vulnerabilidades y sesgos codificados en el sistema. Por último, la evaluación del comportamiento de los resultados permite detectar el contenido dañino o tóxico generado por los LLM. Esta publicación es un recurso valioso para los responsables políticos, los investigadores y los profesionales de la industria, ya que proporciona información sobre los desafíos y las soluciones relacionados con la auditoría de modelos lingüísticos de gran tamaño. Exige un enfoque proactivo para garantizar el uso responsable y ético de los LLM en los sistemas de IA.

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