少样本学习和零样本学习引入的伦理挑战主要与偏差放大、透明度缺失和滥用风险有关。 这些方法使模型能够以最少或没有标记的示例来执行任务，通常依赖于预训练知识。 虽然有用，但它们的效率伴随着开发人员必须解决的权衡，以避免意外伤害。
首先，**偏差放大** 是一个关键问题。 在大型数据集上训练用于通用任务的模型可能会继承社会偏差，当应用于具有有限数据的新任务时，这些偏差变得更难以检测。 例如，由于其预训练数据中的模式，零样本文本分类器可能会将“护士”与“女性”或“工程师”与“男性”相关联，即使下游任务并非明确设计为反映这些偏差。 同样，在来自一个人口群体的一小部分医疗图像上训练的少样本图像识别系统可能会误诊代表性不足的群体。 由于几乎没有特定于任务的数据来纠正这些问题，因此基础模型中的偏差更容易传播，需要仔细审核预训练数据和输出。
其次，在这些设置中，**透明度和问责制** 会受到影响。 零样本模型通常依赖于抽象推理（例如，将文本提示与输出匹配），因此很难追踪特定决策的原因。 例如，如果零样本招聘工具根据从职位描述中推断出的模糊标准拒绝候选人，那么解释其基本原理几乎是不可能的。 少样本系统也面临这个问题：由于训练示例有限，模型的行为可能以不可预测的方式依赖于输入数据中的微小变化。 开发人员可能难以调试错误或在高风险领域（如医疗保健或金融）为决策辩护，在这些领域，可解释性在法律或伦理上是强制要求的。
最后，**滥用和过度依赖** 构成风险。 这些方法的低数据要求使得更容易在没有严格验证的情况下将模型部署在敏感环境中。 例如，用于诊断罕见疾病的少样本模型可能会由于其明显的适应性而被过早采用，从而导致有害的错误。 零样本系统也可能被武器化，用于大规模生成虚假信息，因为它们无需进行特定于任务的微调即可生成听起来合理的文本或图像。 此外，用户可能高估这些模型的稳健性，假设它们可以完美地推广到未见过的场景。 如果没有明确的局限性文档，开发人员可能会面临启用有害应用程序或削弱对人工智能系统的信任的风险。
为了缓解这些问题，开发人员应优先进行偏差测试，投资于针对低数据方案量身定制的可解释性工具，并建立在关键领域负责任部署的指南。