論文の概要: When to Make Exceptions: Exploring Language Models as Accounts of Human Moral Judgment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.01478v1
• Date: Tue, 4 Oct 2022 09:04:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-05 12:57:11.777484
• Title: When to Make Exceptions: Exploring Language Models as Accounts of Human Moral Judgment
• Title（参考訳）: 例外をいつ作るか:人間の道徳判断としての言語モデルを探る
• Authors: Zhijing Jin, Sydney Levine, Fernando Gonzalez, Ojasv Kamal, Maarten Sap, Mrinmaya Sachan, Rada Mihalcea, Josh Tenenbaum, Bernhard Sch\"olkopf
• Abstract要約: AIシステムは人間の道徳的判断や決定を理解し、解釈し、予測しなければなりません。 AIの安全性に対する中心的な課題は、人間の道徳心の柔軟性を捉えることだ。 ルール破りの質問応答からなる新しい課題セットを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 96.77970239683475
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: AI systems are becoming increasingly intertwined with human life. In order to effectively collaborate with humans and ensure safety, AI systems need to be able to understand, interpret and predict human moral judgments and decisions. Human moral judgments are often guided by rules, but not always. A central challenge for AI safety is capturing the flexibility of the human moral mind -- the ability to determine when a rule should be broken, especially in novel or unusual situations. In this paper, we present a novel challenge set consisting of rule-breaking question answering (RBQA) of cases that involve potentially permissible rule-breaking -- inspired by recent moral psychology studies. Using a state-of-the-art large language model (LLM) as a basis, we propose a novel moral chain of thought (MORALCOT) prompting strategy that combines the strengths of LLMs with theories of moral reasoning developed in cognitive science to predict human moral judgments. MORALCOT outperforms seven existing LLMs by 6.2% F1, suggesting that modeling human reasoning might be necessary to capture the flexibility of the human moral mind. We also conduct a detailed error analysis to suggest directions for future work to improve AI safety using RBQA. Our data and code are available at https://github.com/feradauto/MoralCoT
• Abstract（参考訳）: AIシステムは、ますます人間の生活と絡み合っている。 aiシステムは、人間と効果的に協力し、安全を確保するために、人間の道徳的判断や決定を理解し、解釈し、予測する必要がある。 人間の道徳的判断はしばしば規則によって導かれるが、必ずしもそうではない。 aiの安全性にとっての中心的な課題は、人間の道徳心の柔軟性を捉えることだ - 特に新しい状況や異常な状況において、ルールがいつ破られるべきかを判断する能力。 本稿では,最近のモラル心理学研究から着想を得た,許容可能なルールブレークを含むケースのルールブレーク型質問応答(rbqa)からなる,新たな挑戦セットを提案する。 現状の大規模言語モデル(LLM)を基礎として,LLMの強みと認知科学で発達した道徳的推論理論を組み合わせて人間の道徳的判断を予測する新しい道徳的思考連鎖(MORALCOT)を提案する。 MORALCOT は既存の 7 つの LLM を 6.2% F1 で上回り、人間の道徳心の柔軟性を捉えるためには人間の推論をモデル化する必要があることを示唆している。 また,RBQAを用いたAIの安全性向上に向けた今後の取り組みについて,詳細なエラー解析を行った。 私たちのデータとコードはhttps://github.com/feradauto/MoralCoTで利用可能です。

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