Prompt Engineering 简明教程

Bias in Training Data − 提示工程领域的主要伦理问题之一是训练数据中的偏见。语言模型从可能无意中包含有偏见或偏见信息的大型数据集中学习。提示工程师必须仔细策划和预处理训练数据以最大程度地减少偏见。

Fairness Evaluation − 定期评估提示性能是否公正至关重要。提示工程师应该评估模特对不同人口群体的反应，并确保系统公平，不偏袒或歧视特定用户。

Bias Mitigation Strategies − 实施偏见缓解策略对于解决提示工程中的偏见至关重要。对抗性消偏、重新加权或修改训练数据等技术有助于减少偏见和促进公平性。

User Data Confidentiality − 提示工程师必须优先考虑用户数据保密性。最大程度地减少数据收集和采用加密协议对于保护用户隐私至关重要。

Anonymization and Aggregation − 在使用用户数据进行提示生成或评估时，提示工程师应匿名化和汇总数据，以防止个人被识别。

Model Explainability − 增强模型的可解释性对于提示工程至关重要。用户应该了解模型如何做出决策以及为什么产生特定反应。

Prompt Traceability − 在模型训练和微调期间跟踪所使用的提示有助于确保透明度和可重复性。这种可追溯性有助于识别提示设计中潜在的偏见或道德问题。

Diverse User Representation − 提示工程师应该在数据收集和评估中努力实现多元化的用户表示，以确保提示工程迎合广泛的用户。

Multilingual Considerations − 对于多语言提示工程，确保跨语言的包容性至关重要。应评估模型在不同语言和方言中的性能。

Informed Consent − 在提示工程中获得用户的知情同意至关重要。用户应该意识到他们的数据将如何使用，并可以选择提供明确的同意。

User Opt-Out − 如果用户不想参与，提示工程师应为用户提供选择退出数据收集或基于提示的交互的选项。

Unintended Consequences − 提示工程师应考虑提示工程项目的潜在社会影响。预测意外后果对于避免有害影响至关重要。

Responsible Deployment − 在使用提示工程部署语言模型之前，应进行彻底的社会影响评估以评估潜在风险和利益。

Data Protection Laws − 在处理用户数据时，提示工程师必须遵守数据保护和隐私法，例如 GDPR 或 CCPA。

Ethical Guidelines − 遵守相关当局或专业组织提供的道德准则对于确保负责任的提示工程实践至关重要。

Continuous Monitoring − 持续监控提示性能和用户反馈使用户工程师能够及时识别和解决道德问题。

Collaboration with Ethicists − 与伦理学家和领域专家合作，有助于提示工程师获得关于伦理考量和偏见的有价值的见解。