随着大型语言模型 (LLM) 能力的迅速提高，审计这些强大的人工智能系统已成为当务之急。即使是能力最强的 LLM 也很容易产生事实不一致或没有证据的幻觉内容，尤其是对于复杂或细微差别的话题。如果不进行严格的持续审计，就会出现严重缺陷 LLM 幻觉 在实际应用程序中进行潜在部署之前，有未被发现的风险。
作为数据标签流程的一部分，全面的 LLM 审计可实现系统地发现模型局限性的关键目的。这使创作者能够量化可靠性差距，针对不可接受的故障模式设置安全阈值，并清晰地传达负责任的人工智能开发的能力和缺点。
设计有针对性的测试集以探索 LLM 的局限性
审计 LLM 的第一步是深思熟虑地构建不同的测试集，专门用于探测潜在的模型缺陷。套装应跨度为：
对抗或极端情况示例
LLM 表现出在有限的背景下创造性地 “填补空白” 的聪明才智。但是，有针对性的对抗案例可能会暴露出超出合理假设的不切实际的推断。压力测试边界推理技巧揭示了过度扩张的趋势。
压力测试技巧
启发式方法，例如引入矛盾的证据、需要仔细因果推理的新场景，或者将相关性与表面模式识别优势之外的因果关系测试技能混为一谈。模型在穿过 “舒适区” 时可以表现出脆性。
分析跨环境的模型不确定性
同样具有启发性的还有人类持续表现出准确态势感知能力的更简单的案例。对通常平易近人的话题的不确定性估计值较高或不稳定，表明有待改进的领域。应跨数据集跟踪校准指标。
总体而言，广泛的动态测试语料库设计，涵盖了历史模型缺陷和新出现的故障类型，最能揭示可靠性差距。迭代更新的套件说明了在探索新漏洞时解决过去弱点的进展。
多元化和公正的审计团队的重要性
也许比技术方法更重要的是确保多元化、公正的视角为审计实践本身提供信息。同质团队有可能忽视被排斥群体显而易见的问题，无限期地传播盲点。在评估直接受影响的社区不成比例地承受的模型影响时，强制将他们包括在内，这提供了基本的问责制。
作为正式合作伙伴，与边缘化群体进行持续磋商，确定孤立的内部测试遗漏的已部署系统会带来切实的危害。授予受影响群体否决已查明问题的释放权是那些经常被忽视的群体的中心地位。
在部署 LLM 之前定义安全阈值
广泛的审计可以量化整体系统的可靠性，这是设置稳健性的关键 LLM 安全基准 在不够准确的情况下限制实时使用。精选测试集的高性能表明对狭窄的应用程序非常有用。但是，现实世界的开放式使用可能会在测试域之外出现不可预测的错误。
围绕明确沟通的能力进行负责任的披露可以防止过高绩效。持续提高严格衡量可信度的标准可以更好地协调LLM的局限性和合适的用例。
承诺通过可扩展的数据标签服务履行 LLM 问责制，以减少 LLM 的幻觉
LLM 需要进行广泛、透明的审计，然后才能获得社会的信任，以实现广泛采用。记录在案的可靠性界限为技术上合理且具有道德责任感的部署提供了依据。与仅优化狭义指标相比，与受影响社区的持续合作可促进功能与集体福祉保持一致。
维持问责制最终决定了人工智能进步的未来。坚持这样的共同审计做法有助于确保这些强大的系统增强人类权能，而不是由于控制器无法理解而出现可预防但有害的LLM幻觉而对其构成威胁。
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