Aller au contenu principal
Accès ouvert déclaré 2025 preprint

LLM Harms: A Taxonomy and Discussion

0Citations signalées — pas une note de qualité
0Institutions déclarées
0Pays d’affiliation déclarés

Résumé fourni par la source

This study addresses categories of harm surrounding Large Language Models (LLMs) in the field of artificial intelligence. It addresses five categories of harms addressed before, during, and after development of AI applications: pre-development, direct output, Misuse and Malicious Application, and downstream application. By underscoring the need to define risks of the current landscape to ensure accountability, transparency and navigating bias when adapting LLMs for practical applications. It proposes mitigation strategies and future directions for specific domains and a dynamic auditing system guiding responsible development and integration of LLMs in a standardized proposal.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Contrôle bibliographique ouvert

La source scientifique ouverte est momentanément indisponible.

Sujets associés

Artificial Intelligence in Healthcare and EducationAdversarial Robustness in Machine LearningEthics and Social Impacts of AI

BNTIC News n’est pas le producteur de ces données. Recherche à la demande dans Crossref et Europe PMC, sans clé ; OpenAlex reste optionnel. Aucun service payant requis, aucune réponse conservée. Sources et limites.