Verantwortungsvoller Umgang mit Bias in Großen Sprachmodellen

Mit der zunehmenden Verbreitung und Anwendung Großer Sprachmodelle (kurz: LLMs) wie ChatGPT in nahezu allen gesellschaftlichen Bereichen werden Bedenken hinsichtlich der Gefahren durch potenzielle Bias-Behaftung dieser laut. Diese Arbeit untersucht die Natur und Ursachen von Bias in LLMs und stellt dar, wie diese Verzerrungen durch technische und ethische Ansätze gemindert werden können. Zunächst wird erläutert, wie Bias in den Modellen identifiziert und gemessen wird. Anschließend werden verschiedene Debiasing-Strategien präsentiert, die in unterschiedliche Phasen des Modellentwicklungszyklus eingreifen. Trotz dieser technischen Maßnahmen bleibt die vollständige Beseitigung von Bias eine Herausforderung. Daher wird die Notwendigkeit einer umfassenden ethischen Reflexion und zusätzlichen Ansätzen diskutiert, um den verantwortungsvollen Einsatz von LLMs zu gewährleisten und die gesellschaftlichen Implikationen von Bias in diesen Modellen zu adressieren.