少量样本学习和零样本学习通过影响模型处理偏差、透明度和可访问性的方式，对AI伦理产生影响。少量样本学习使模型能够用极少的示例适应新任务，而零样本学习则使模型无需任何特定任务训练即可解决任务。虽然这些方法减少了对大型数据集的依赖，但它们引入了与基础模型的质量、决策的不透明性以及部署潜在有害系统的简易性相关的伦理挑战。
偏差和公平性风险 少量样本学习和零样本学习方法严重依赖预训练模型，这些模型通常嵌入了训练数据中的偏差。例如，一个在带有偏差的文本（例如，工作角色中的性别刻板印象）上训练的语言模型，即使只给出少量示例，也可能生成有害的输出。如果用户提示一个零样本模型“推荐护士职位的候选人”，它可能会由于历史数据模式而过度推荐女性姓名。由于这些方法需要较少的新数据，开发者可能会忽视审计基础模型的偏差，假设小的输入数据集会“覆盖”有问题行为。减轻这种情况需要对基础模型进行严格的偏差测试，并使训练数据多样化以减少潜在的刻板印象。
透明度和问责制差距 少量样本学习和零样本学习模型在没有针对特定任务进行明确训练的情况下做出决策，这使得难以追踪模型为何以某种方式行为。例如，医疗保健中使用的零样本图像分类器可能会通过依赖肤浅特征（例如肤色）而不是医学相关模式来误诊罕见病症。开发者可能难以解释这些错误，因为模型的推理与清晰的数据集或微调过程无关。这种缺乏可解释性使得问责变得复杂，尤其是在招聘或刑事司法等受监管领域。解决方案包括采用可解释性工具（例如注意力图）并为用户记录模型限制。
可访问性和误用担忧 这些技术降低了部署AI的门槛，使非专业人士能够快速构建应用。然而，这种可访问性增加了误用的风险。例如，开发者可以利用零样本文本生成器轻松创建虚假信息，因为它能够模仿可信的写作风格。类似地，一个在少量带有偏差的法律文件上训练的少量样本模型可能会自动化不公平的假释决策。为了解决这个问题，组织应对高风险应用强制执行严格的验证流程，并提供负责任使用的指导方针，例如除非设置了伦理保障措施，否则限制敏感任务的API。
总之，少量样本学习和零样本学习虽然提供了效率，但也需要仔细处理偏差、提供透明的文档，并采取积极主动的保障措施以防止误用。开发者必须优先审计基础模型、提高可解释性，并在部署过程中设置伦理防护措施。