Avaliando o Papel dos Grandes Modelos de Linguagem na Pesquisa em Computação Social
Esse artigo investiga o impacto dos LLMs nas práticas de pesquisa e nas considerações éticas.
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Índice
Modelos de Linguagem Grande (LLMs) são programas de computador que conseguem entender e gerar texto parecido com o humano. Eles estão chamando a atenção nas pesquisas de computação social, que analisam como as pessoas interagem umas com as outras através da tecnologia. Embora os LLMs ofereçam possibilidades empolgantes para analisar e responder grandes quantidades de texto, eles também levantam questões importantes sobre precisão, Privacidade e ética.
O lado positivo dos LLMs
Os LLMs podem ajudar os pesquisadores de várias maneiras. Eles conseguem analisar grandes conjuntos de texto de forma rápida e eficiente, o que é especialmente útil para entender comportamentos sociais. Por exemplo, os pesquisadores podem usar LLMs para:
- Analisar respostas de pesquisas de forma mais eficaz.
- Criar cenários hipotéticos para estudar como as pessoas reagiriam em diferentes situações.
- Simular o comportamento humano em experimentos onde testar na vida real pode ser arriscado ou complicado.
Essas habilidades permitem que os pesquisadores obtenham insights que antes não eram possíveis. Por exemplo, usar LLMs pode ajudar a replicar estudos em ciências sociais que precisam de um grande número de participantes ou interações complexas.
As preocupações com os LLMs
Apesar dos benefícios, muitas preocupações cercam o uso de LLMs na pesquisa. Algumas das principais questões incluem:
Validade
1.Uma grande pergunta é se os resultados gerados pelos LLMs são válidos. Como os LLMs geralmente geram texto com base em padrões nos dados de treinamento, seus resultados podem nem sempre representar com precisão os pensamentos ou sentimentos reais das pessoas. Os pesquisadores se preocupam com como garantir resultados confiáveis ao usar modelos que funcionam como "caixas pretas", onde é difícil saber como as decisões são tomadas.
2. Privacidade
Outra preocupação é a privacidade. Os LLMs são treinados em enormes quantidades de dados de texto, que podem incluir informações pessoais. Os pesquisadores precisam pensar cuidadosamente sobre como proteger a privacidade das pessoas ao usar LLMs. Surgem questões sobre se os dados usados nos modelos poderiam, sem querer, divulgar informações sensíveis sobre os participantes.
3. Ética
Considerações Éticas também são vitais ao usar LLMs na pesquisa. Questões sobre consentimento informado entram em jogo. Como os pesquisadores devem informar os participantes do estudo que os LLMs fazem parte do processo? Além disso, como os pesquisadores podem evitar o uso indevido dos LLMs para manipulação ou práticas enganosas? Estabelecer diretrizes claras será crucial para usar essas tecnologias de forma responsável.
Coleta de Dados
O papel dos LLMs naOs LLMs já estão impactando a forma como os pesquisadores coletam dados. Eles podem ser usados para gerar perguntas ou cenários a fim de coletar respostas de participantes humanos. Esse método pode tornar as pesquisas ou experimentos mais envolventes.
Por outro lado, o uso de LLMs nesta etapa também apresenta desafios. Por exemplo, os LLMs podem produzir respostas que imitam uma ampla gama de respondentes, dificultando saber se as respostas são de pessoas reais ou de bots alimentados por LLMs. Isso complica os métodos tradicionais que os pesquisadores usavam para filtrar respostas falsas.
Os pesquisadores também precisam repensar como obtêm o consentimento dos participantes quando os LLMs estão envolvidos. Eles devem encontrar as melhores práticas para informar os participantes sobre o papel dos LLMs na pesquisa.
Geração de Dados
Usando LLMs paraOs LLMs têm a capacidade de gerar dados sintéticos que imitam o comportamento humano. Essa capacidade abre novas portas para os pesquisadores estudarem dinâmicas sociais complexas. Por exemplo, os LLMs podem ajudar a criar cenários que seriam muito difíceis ou prejudiciais de testar na vida real.
No entanto, o uso de LLMs também traz suas próprias preocupações. As saídas desses modelos podem carregar preconceitos, refletindo os dados nos quais foram treinados. Isso significa que os dados gerados podem não representar com precisão todos os grupos de pessoas, levando a conclusões enganosas.
As comunidades de pesquisa precisam avaliar e validar continuamente o uso de LLMs para garantir que sejam ferramentas eficazes e éticas para estudar comportamentos sociais.
Analisando dados com LLMs
Na fase de análise de dados, os LLMs estão se tornando mais comuns em pesquisas qualitativas e quantitativas. Eles podem ajudar os pesquisadores a entender grandes conjuntos de dados e gerar insights a partir de informações textuais.
Na pesquisa qualitativa, várias ferramentas utilizam LLMs para ajudar a codificar e analisar dados textuais. Essas ferramentas podem sugerir novos códigos, resumir descobertas e até visualizar dados para uma melhor compreensão.
Na pesquisa quantitativa, os LLMs podem suportar consultas de dados e recomendar métodos de análise com base nas características dos dados. Embora essas ferramentas possam aumentar a eficiência do processo de análise, elas também trazem novos desafios.
Por exemplo, os LLMs podem produzir saídas tendenciosas, o que poderia afetar as descobertas em domínios cruciais onde o contexto importa. Os pesquisadores devem trabalhar para manter sua autonomia e garantir que não dependam excessivamente dos LLMs, o que pode prejudicar o aprendizado e a análise humana.
Implementando sistemas com LLMs
O uso crescente de LLMs está influenciando como vários sistemas funcionam, especialmente aqueles que dependem da linguagem humana para interação. Eles estão sendo implementados em áreas como suporte à saúde mental, educação e serviços jurídicos, oferecendo novas oportunidades de melhorar esses campos.
No entanto, implantar sistemas habilitados para LLMs levanta preocupações urgentes. Por exemplo, ao trabalhar com tópicos sensíveis como saúde mental, os pesquisadores devem considerar cuidadosamente como informar os usuários sobre a participação dos LLMs. Isso inclui garantir que os usuários entendam o papel dos LLMs em suas interações.
Os pesquisadores precisam desenvolver diretrizes claras para usar LLMs nessas situações. Abordar questões como a privacidade dos usuários e a imprevisibilidade das respostas dos LLMs é essencial para proteger os usuários e manter práticas de pesquisa responsáveis.
Implicações para a pesquisa em computação social
A ascensão dos LLMs traz tanto oportunidades quanto desafios para a pesquisa em computação social. À medida que os pesquisadores incorporam LLMs em seu trabalho, eles devem enfrentar questões de validade, privacidade e ética. Estabelecer diretrizes e melhores práticas claras ajudará a garantir que os LLMs sejam usados de forma eficaz e responsável.
Em conclusão, os pesquisadores devem engajar em discussões abertas sobre suas experiências e preocupações em relação aos LLMs na computação social. Compartilhando insights e desafios, a comunidade de pesquisa pode trabalhar junta para moldar o futuro dos LLMs de uma forma que beneficie todos os envolvidos.
Título: Shaping the Emerging Norms of Using Large Language Models in Social Computing Research
Resumo: The emergence of Large Language Models (LLMs) has brought both excitement and concerns to social computing research. On the one hand, LLMs offer unprecedented capabilities in analyzing vast amounts of textual data and generating human-like responses, enabling researchers to delve into complex social phenomena. On the other hand, concerns are emerging regarding the validity, privacy, and ethics of the research when LLMs are involved. This SIG aims at offering an open space for social computing researchers who are interested in understanding the impacts of LLMs to discuss their current practices, perspectives, challenges when engaging with LLMs in their everyday work and collectively shaping the emerging norms of using LLMs in social computing research.
Autores: Hong Shen, Tianshi Li, Toby Jia-Jun Li, Joon Sung Park, Diyi Yang
Última atualização: 2023-07-09 00:00:00
Idioma: English
Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2307.04280
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2307.04280
Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.
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Ligações de referência
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- https://atlasti.com/ai-coding
- https://www.tableau.com/solutions/ai-analytics
- https://gizmodo.com/mental-health-therapy-app-ai-koko-chatgpt-rob-morris-1849965534
- https://fortune.com/2023/02/22/chatgpt-ai-openai-educatoin-tutor-teaching-school/
- https://gizmodo.com/donotpay-speeding-ticket-chatgpt-1849960272
- https://www.forbes.com/sites/jackkelly/2023/04/03/how-to-leverage-ai-and-use-chatgpt-in-your-job-search-according-to-rsum-writers-and-career-coaches/?sh=728117a5ac5a