論文の概要: Exploring the psychology of LLMs' Moral and Legal Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.01264v2
• Date: Mon, 4 Mar 2024 19:31:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-07 03:00:21.541490
• Title: Exploring the psychology of LLMs' Moral and Legal Reasoning
• Title（参考訳）: LLMの道徳と法的推論の心理学的考察
• Authors: Guilherme F. C. F. Almeida, Jos\'e Luiz Nunes, Neele Engelmann, Alex Wiegmann, Marcelo de Ara\'ujo
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、さまざまな領域にわたるタスクにおいて、専門家レベルのパフォーマンスを示す。 LLMによって提起された倫理的問題と将来のバージョンを整合させる必要性は、アートモデルの現状が道徳的および法的問題にどのように影響するかを知ることが重要である。 我々は,Google の Gemini Pro や Anthropic の Claude 2.1,OpenAI の GPT-4,Meta の Llama 2 Chat 70b を例に,実験文献から8つの研究結果を再現した。 ある実験から別の実験へと人間の反応の一致が変化し、モデルが全体として異なることがわかりました。
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• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) exhibit expert-level performance in tasks across a wide range of different domains. Ethical issues raised by LLMs and the need to align future versions makes it important to know how state of the art models reason about moral and legal issues. In this paper, we employ the methods of experimental psychology to probe into this question. We replicate eight studies from the experimental literature with instances of Google's Gemini Pro, Anthropic's Claude 2.1, OpenAI's GPT-4, and Meta's Llama 2 Chat 70b. We find that alignment with human responses shifts from one experiment to another, and that models differ amongst themselves as to their overall alignment, with GPT-4 taking a clear lead over all other models we tested. Nonetheless, even when LLM-generated responses are highly correlated to human responses, there are still systematic differences, with a tendency for models to exaggerate effects that are present among humans, in part by reducing variance. This recommends caution with regards to proposals of replacing human participants with current state-of-the-art LLMs in psychological research and highlights the need for further research about the distinctive aspects of machine psychology.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)は、さまざまなドメインにわたるタスクにおいて、専門家レベルのパフォーマンスを示す。 llmによって引き起こされた倫理的問題と将来のバージョンを調整する必要性は、芸術モデルが道徳的および法的問題に対してどのように責任を負うかを知ることが重要である。 本稿では,実験心理学の手法を用いてこの問題を調査する。 我々は,Google の Gemini Pro や Anthropic の Claude 2.1,OpenAI の GPT-4,Meta の Llama 2 Chat 70b を例に,実験文献から8つの研究結果を再現した。 GPT-4は、テストした他のすべてのモデルに対して明確なリードを取っているので、全体のアライメントについては、モデルが異なることが分かっています。 それでも、LLM生成応答がヒトの反応と強く相関している場合でも、体系的な違いはみられ、モデルが人間の間に存在する影響を誇張する傾向にある。 これは、人間の参加者を現在の最先端のLLMに置き換える提案を心理的研究で推奨し、機械心理学の特有の側面についてさらなる研究の必要性を強調している。

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