大規模モデルが人間社会に統合される際には、いくつかのリスクが考えられます。まず第一に、モデルが誤った情報を提供することで生じる誤解や混乱が挙げられます。特に重要な領域では、このような誤りは致命的な結果をもたらす可能性があります。さらに、モデル自体やその訓練データ内部のバイアスや偏見からくる意思決定上の問題も懸念されます。例えば、ジェンダーバイアスや感情的偏りなどが含まれている場合、公正で適切な意思決定を行うことが困難となり得ます。
また、倫理的・法的原則や社会規範への適合性も重要です。大規模モデルはこれらを理解し遵守する必要があります。例えば自動車運転シナリオでは道徳的ジレンマを処理しなければならず、医療分野では厳格な倫理基準に則って行動する必要があります。これらの領域で失敗した意思決定は深刻な後果を招きかねません。
最後にセキュリティ面でも懸念事項が存在します。悪意ある攻撃者や不正利用者から大規模モデルを保護し、プライバシーとセキュリティを確保する必要性も高まっています。