Social Science Is Necessary for Operationalizing Socially Responsible Foundation Models
作者: Adam Davies, Elisa Nguyen, Michael Simeone, Erik Johnston, Martin Gubri
分类: cs.AI
发布日期: 2024-12-20 (更新: 2025-04-02)
💡 一句话要点
强调社会科学在负责任的基础模型落地中的必要性，构建社会技术系统框架。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 基础模型 社会影响 社会科学 跨学科研究 社会技术系统
📋 核心要点
- 基础模型可能对社会产生深远影响，但现有技术方法往往忽视了社会权力结构。
- 论文提出将基础模型视为社会技术系统，整合社会科学视角，分析其社会影响。
- 倡导人工智能与社会科学跨学科合作，贯穿基础模型研发全流程，促进负责任的研究。
📝 摘要（中文）
随着基础模型的兴起，人们越来越关注其潜在的社会影响。社会科学在研究变革性技术对社会的影响方面有着悠久的历史，尤其关注这些技术如何影响既有的权力体系，以及这些体系如何被新技术破坏或加强。本文基于先前对早期技术社会影响的研究，提出了一个将基础模型视为社会技术系统的概念框架，纳入社会科学的专业知识，以更好地理解这些模型如何影响权力体系，预测在各种应用中部署这些模型的影响，并研究旨在减轻社会危害的技术干预措施的有效性。我们提倡人工智能和社会科学之间跨学科和协作的研究范式，贯穿基础模型研究和开发的各个阶段，以促进对社会负责的研究实践和用例，并概述了促进此类研究的若干策略。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决基础模型在部署和应用过程中可能产生的社会负面影响，例如加剧不平等、强化偏见等。现有方法主要集中在技术层面，如模型公平性算法、数据去偏见等，但缺乏对社会权力结构和社会文化背景的深入理解，导致技术干预的效果有限，甚至适得其反。
核心思路：论文的核心在于将社会科学的理论和方法融入到基础模型的研究和开发过程中，从社会技术系统的角度来审视基础模型。这意味着不仅要关注模型本身的技术特性，还要关注模型与社会环境之间的互动，以及模型如何影响和被影响于既有的权力关系。
技术框架：论文提出了一个概念框架，将基础模型视为一个社会技术系统，该系统包含以下几个关键组成部分：1) 模型本身的技术特性；2) 模型所使用的数据；3) 模型的开发者和使用者；4) 模型所部署的社会环境；5) 模型对社会权力结构的影响。该框架强调需要从社会科学的角度来分析这些组成部分之间的相互作用，并预测模型可能产生的社会影响。
关键创新：论文最重要的创新在于强调了社会科学在负责任的基础模型开发中的必要性，并提出了一个将社会科学知识整合到基础模型研究中的概念框架。与现有方法相比，该框架更加全面和系统，能够更好地理解和应对基础模型的社会影响。
关键设计：论文没有涉及具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节，而是侧重于提出一个高层次的概念框架，指导人工智能研究人员和社会科学家进行跨学科合作，共同研究基础模型的社会影响。论文建议采用多种社会科学研究方法，例如民族志、访谈、调查等，来收集和分析数据，并利用这些数据来指导模型的开发和部署。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该论文是一篇立场文件，主要贡献在于提出了一个概念框架，强调了社会科学在负责任的基础模型开发中的重要性。它并没有提供具体的实验结果或性能数据，而是旨在引起人工智能研究人员的重视，并促进人工智能和社会科学之间的跨学科合作。其亮点在于对现有技术方法的局限性进行了深刻的反思，并提出了一个更具包容性和社会责任感的解决方案。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种涉及基础模型部署的领域，例如教育、医疗、金融等。通过将社会科学的视角融入到模型的设计和应用中，可以更好地预测和减轻模型的社会负面影响，促进更加公平和可持续的社会发展。未来的研究可以进一步探索如何将社会科学的理论和方法转化为具体的工程实践，并开发相应的工具和技术。
📄 摘要（原文）
With the rise of foundation models, there is growing concern about their potential social impacts. Social science has a long history of studying the social impacts of transformative technologies in terms of pre-existing systems of power and how these systems are disrupted or reinforced by new technologies. In this position paper, we build on prior work studying the social impacts of earlier technologies to propose a conceptual framework studying foundation models as sociotechnical systems, incorporating social science expertise to better understand how these models affect systems of power, anticipate the impacts of deploying these models in various applications, and study the effectiveness of technical interventions intended to mitigate social harms. We advocate for an interdisciplinary and collaborative research paradigm between AI and social science across all stages of foundation model research and development to promote socially responsible research practices and use cases, and outline several strategies to facilitate such research.