論文の概要: Despite "super-human" performance, current LLMs are unsuited for decisions about ethics and safety

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.06295v1
• Date: Tue, 13 Dec 2022 00:29:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-14 13:24:43.783235
• Title: Despite "super-human" performance, current LLMs are unsuited for decisions about ethics and safety
• Title（参考訳）: 超人的」なパフォーマンスにもかかわらず、現在のllmは倫理と安全に関する決定に適していない
• Authors: Joshua Albrecht, Ellie Kitanidis, Abraham J. Fetterman
• Abstract要約: 我々は、もう1つの「スーパーヒューマン」な結果につながる、シンプルな新しいプロンプト戦略を提供します。 平均的なパフォーマンスを判断能力に頼っていることは、非常に誤解を招く可能性がある。 また、いくつかの例では、モデルサイズによる逆スケーリングの兆候を観察し、モデルに"推論を説明する"よう促すことが、しばしば非倫理的行動の顕著な正当化につながることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have exploded in popularity in the past few years and have achieved undeniably impressive results on benchmarks as varied as question answering and text summarization. We provide a simple new prompting strategy that leads to yet another supposedly "super-human" result, this time outperforming humans at common sense ethical reasoning (as measured by accuracy on a subset of the ETHICS dataset). Unfortunately, we find that relying on average performance to judge capabilities can be highly misleading. LLM errors differ systematically from human errors in ways that make it easy to craft adversarial examples, or even perturb existing examples to flip the output label. We also observe signs of inverse scaling with model size on some examples, and show that prompting models to "explain their reasoning" often leads to alarming justifications of unethical actions. Our results highlight how human-like performance does not necessarily imply human-like understanding or reasoning.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)はここ数年で爆発的に普及し、問合せやテキストの要約など、さまざまなベンチマークで見事な成果を上げている。 ETHICSデータセットのサブセットの精度によって測定されるように) 共通の倫理的推論において、人間よりも優れた結果をもたらす、より単純な新しいプロンプト戦略を提供する。 残念ながら、平均的なパフォーマンスを判断能力に頼っていることは、非常に誤解を招く可能性がある。 LLMエラーは人的エラーと体系的に異なるので、敵の例を簡単に作成したり、既存の例を乱して出力ラベルを反転させたりすることさえできる。 モデルサイズによる逆スケーリングの兆候をいくつかの例で観察し、モデルに「推論を説明する」ように促すことは、しばしば非倫理的な行動の正当化を脅かす結果となることを示した。 我々の結果は、人間のようなパフォーマンスが必ずしも人間のような理解や推論を含まないことを強調している。

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