{"title":"Ética na era dos Modelos de Linguagem Massivos (LLMs): um estudo de caso do ChatGPT","authors":"Mateus R. Figênio, Luiz Gomes-Jr","doi":"10.5753/erbd.2023.229510","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Este artigo tem como objetivo discutir questões éticas relacionadas ao ChatGPT, um modelo de linguagem de estilo conversacional. A partir de trabalhos correlatos que fundamentam o conceito de Modelos de Linguagem Massivos (LLMs) e que trabalham paradigmas de análise ética e boas práticas para o desenvolvimento de Inteligências Artificiais (IA), exploramos como o ChatGPT perpetua problemas já reconhecidos de LLMs e observamos que sua maior capacidade de generalização aumenta perigos de enviesamento e preconceito. Concluímos reforçando apelos por maiores incentivos à diminuição de esforços por maiores modelos, em favor de esforços por bases de dados melhor documentadas, modelos interpretáveis e por abordagens voltadas ao entendimento de linguagem.","PeriodicalId":442588,"journal":{"name":"Anais da XVIII Escola Regional de Banco de Dados (ERBD 2023)","volume":"52 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-04-11","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"1","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Anais da XVIII Escola Regional de Banco de Dados (ERBD 2023)","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.5753/erbd.2023.229510","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
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Abstract
Este artigo tem como objetivo discutir questões éticas relacionadas ao ChatGPT, um modelo de linguagem de estilo conversacional. A partir de trabalhos correlatos que fundamentam o conceito de Modelos de Linguagem Massivos (LLMs) e que trabalham paradigmas de análise ética e boas práticas para o desenvolvimento de Inteligências Artificiais (IA), exploramos como o ChatGPT perpetua problemas já reconhecidos de LLMs e observamos que sua maior capacidade de generalização aumenta perigos de enviesamento e preconceito. Concluímos reforçando apelos por maiores incentivos à diminuição de esforços por maiores modelos, em favor de esforços por bases de dados melhor documentadas, modelos interpretáveis e por abordagens voltadas ao entendimento de linguagem.