論文の概要: Evaluating Superhuman Models with Consistency Checks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09983v1
• Date: Fri, 16 Jun 2023 17:26:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-19 12:41:16.981206
• Title: Evaluating Superhuman Models with Consistency Checks
• Title（参考訳）: 一貫性チェックによる超人モデルの評価
• Authors: Lukas Fluri, Daniel Paleka, Florian Tram\`er
• Abstract要約: 整合性チェックによる超人的モデル評価のためのフレームワークを提案する。 決定の正確性を評価するのが難しい3つのタスクについて、我々のフレームワークをインスタンス化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6204795984450167
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: If machine learning models were to achieve superhuman abilities at various reasoning or decision-making tasks, how would we go about evaluating such models, given that humans would necessarily be poor proxies for ground truth? In this paper, we propose a framework for evaluating superhuman models via consistency checks. Our premise is that while the correctness of superhuman decisions may be impossible to evaluate, we can still surface mistakes if the model's decisions fail to satisfy certain logical, human-interpretable rules. We instantiate our framework on three tasks where correctness of decisions is hard to evaluate due to either superhuman model abilities, or to otherwise missing ground truth: evaluating chess positions, forecasting future events, and making legal judgments. We show that regardless of a model's (possibly superhuman) performance on these tasks, we can discover logical inconsistencies in decision making. For example: a chess engine assigning opposing valuations to semantically identical boards; GPT-4 forecasting that sports records will evolve non-monotonically over time; or an AI judge assigning bail to a defendant only after we add a felony to their criminal record.
• Abstract（参考訳）: もし機械学習モデルが様々な推論や意思決定タスクで超人的能力を達成するならば、人間は必ずしも基礎的真理の貧弱なプロキシであるので、そのようなモデルを評価するにはどうすればよいだろうか? 本稿では,一貫性チェックを用いた超人的モデル評価フレームワークを提案する。 我々の前提は、超人的決定の正しさは評価できないかもしれないが、モデルの決定がある種の論理的、人間解釈可能な規則を満たさなければ、間違いを生じさせる。 我々は,超人的モデル能力によって決定の正しさを評価するのが困難である3つの課題,すなわちチェスのポジションの評価,将来の出来事の予測,法的判断などにおいて,我々の枠組みをインスタンス化する。 これらのタスクにおけるモデルの(おそらく超人的な)性能に関わらず、意思決定の論理的不整合を発見できることを示す。 例えば、反対のバリュエーションを意味的に同一のボードに割り当てるチェスエンジン、スポーツ記録が時間とともに単調に進化すると予測するgpt-4、犯罪記録に重罪を加えるだけで被告に保釈を割り当てるaiジャッジなどである。

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