論文の概要: Responsible Task Automation: Empowering Large Language Models as Responsible Task Automators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01242v1
• Date: Fri, 2 Jun 2023 02:42:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-05 17:05:06.998134
• Title: Responsible Task Automation: Empowering Large Language Models as Responsible Task Automators
• Title（参考訳）: 責任のあるタスク自動化:責任のあるタスク自動化として大きな言語モデルを活用する
• Authors: Zhizheng Zhang, Xiaoyi Zhang, Wenxuan Xie, Yan Lu
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、ユーザ命令に従ってタスクを自動補完する有望な可能性を示している。 大きな疑問が浮かび上がってくる。人間がタスクを自動化するのを助けるとき、機械はどうやって責任を持って振る舞うことができるのか? 我々は、責任あるタスク自動化(Responsible Task Automation, ResponsibleTA)を、LCMベースのコーディネータとタスク自動化の実行者との間の責任ある協調を促進するための基本的なフレームワークとして提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.574510923325505
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The recent success of Large Language Models (LLMs) signifies an impressive stride towards artificial general intelligence. They have shown a promising prospect in automatically completing tasks upon user instructions, functioning as brain-like coordinators. The associated risks will be revealed as we delegate an increasing number of tasks to machines for automated completion. A big question emerges: how can we make machines behave responsibly when helping humans automate tasks as personal copilots? In this paper, we explore this question in depth from the perspectives of feasibility, completeness and security. In specific, we present Responsible Task Automation (ResponsibleTA) as a fundamental framework to facilitate responsible collaboration between LLM-based coordinators and executors for task automation with three empowered capabilities: 1) predicting the feasibility of the commands for executors; 2) verifying the completeness of executors; 3) enhancing the security (e.g., the protection of users' privacy). We further propose and compare two paradigms for implementing the first two capabilities. One is to leverage the generic knowledge of LLMs themselves via prompt engineering while the other is to adopt domain-specific learnable models. Moreover, we introduce a local memory mechanism for achieving the third capability. We evaluate our proposed ResponsibleTA on UI task automation and hope it could bring more attentions to ensuring LLMs more responsible in diverse scenarios. The research project homepage is at https://task-automation-research.github.io/responsible_task_automation.
• Abstract（参考訳）: 最近のLarge Language Models(LLMs)の成功は、人工知能への印象的な一歩である。 彼らは、ユーザーの指示に従って自動的にタスクを完了し、脳のようなコーディネーターとして機能する有望な可能性を示した。 自動化された完了のために、より多くのタスクをマシンに委譲すると、関連するリスクが明らかになる。 大きな疑問が浮かび上がってくる。人間がタスクを自動化するのを助けるとき、機械はどうやって責任を持って振る舞うのか? 本稿では,実現可能性,完全性,セキュリティの観点から,この問題を深く考察する。 具体的には、llmベースのコーディネータとタスク自動化のエグゼキュータ間の責任あるコラボレーションを促進するための基本的なフレームワークとして、責任あるタスク自動化(responsibleta)を提示します。 1) 執行人に対する命令の実現可能性の予測 2 執行人の完全性を検証すること。 3) セキュリティの強化(ユーザのプライバシ保護など)。 我々はさらに,最初の2つの機能を実装するための2つのパラダイムを提案し,比較する。 ひとつはプロンプトエンジニアリングを通じてllms自体の一般的な知識を活用すること、もうひとつはドメイン固有の学習可能なモデルを採用することだ。 さらに,第3の能力を実現するためのローカルメモリ機構を導入する。 提案するuiタスクの自動化に関する責任を評価し、多様なシナリオにおいてllmがより責任を負うようになることを願っています。 研究プロジェクトのホームページはhttps://task-automation-research.github.io/responsible_task_automationにある。

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