借助Farsight：在AI应用原型开发中培养负责任的意识
论文总结
研究机构
- Georgia Tech
- Emory University
- eBay
- Google Research
摘要
这项研究关注于人工智能（AI）在开发阶段可能带来的潜在危害，并提出了一种名为Farsight的工具来帮助AI开发者预见和评估这些可能的危害。研究人员通过用户访谈、设计目标设定以及原型设计，最终创建了Farsight，它能提供相关事故报告、生成使用场景和预估可能的危害。研究通过实验发现Farsight能够提升用户的危害预见能力，并在一定程度上激发他们去思考和解决AI应用中的潜在问题。
作者发现了什么问题
作者发现AI开发者在使用大型语言模型（LLMs）进行应用程序原型设计时，很难全面考虑并预见所有可能产生的负面影响。即使有相关的警告工具，用户也可能因为工作流程的融入性和习惯化而忽视这些警告，导致对潜在危害的认识不足。
如何解决问题
Farsight通过整合AI事故报告、展示相关使用场景和潜在危害，并提供互动式的危害预估工具，帮助开发者在设计阶段就考虑到可能的问题。它采用渐进式披露的设计，结合新闻报道和生成的使用案例，提醒用户注意可能的不良影响。
结果
研究结果表明Farsight能够有效提升用户的危害预见能力，让他们能更全面地思考潜在问题，并且有助于独立发现危害。通过对比实验，研究人员观察到使用Farsight的用户在预见和评估危害方面表现更好，而且他们更倾向于主动采取措施来应对可能的危害。
结论
Farsight作为一款融入AI开发者工作流程的工具，为预防和减轻AI应用带来的潜在危害提供了一种新的、有前景的方法。研究强调了早期干预和设计的重要性，并为未来在负责任的AI实践领域提供了设计策略。
举一反三
Q1：在使用Farsight时，用户如何能更好地理解和考虑到间接相关方？
A1：用户可以通过Farsight提供的工具和功能，如交互式树状可视化以及关联的AI事故报告，来拓宽视野，识别并思考可能影响到的相关方。通过这些方式，他们可以跳出自己的视角，考虑更多来自不同背景和环境的利益相关者。
Q2：在使用Farsight的过程中，如何平衡技术创新与潜在的社会或伦理影响？
A2：在使用Farsight时，用户需要进行持续的对话和深思，将AI生成的内容作为启发点来探索可能的用例和潜在危害。这要求他们在利用技术的同时，保持对潜在社会、伦理问题的敏感，并通过工具提供的功能（如修改和添加内容）来平衡技术创新与责任。
Q3：如何根据用户反馈改进Farsight以更好地支持AI开发者在构思阶段预见和管理潜在危害？
A3：可以通过收集更多的用户体验反馈，了解他们在使用Farsight过程中遇到的问题、需求或困惑。此外，可以进一步研究不同背景的AI开发者对工具的需求差异，以便提供更个性化的帮助。同时，持续关注LLMs的发展和新出现的社会技术挑战，更新Farsight的功能以适应这些变化。
信息来源
内容由MiX Copilot基于大语言模型生成，有可能存在错误的风险。