論文の概要: The Moral Machine Experiment on Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.05958v1
• Date: Tue, 12 Sep 2023 04:49:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-13 14:19:42.400672
• Title: The Moral Machine Experiment on Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおけるモラルマシン実験
• Authors: Kazuhiro Takemoto
• Abstract要約: 本研究は,大規模言語モデル(LLM)の倫理的意思決定傾向を検討するために,モラルマシンフレームワークを利用した。 LLMとヒトの嗜好は広く一致しているが、特にPaLM 2とLlama 2は相違点が異なる。 これらの知見は、LLMの倫理的枠組みと、その自律運転への潜在的影響を解明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As large language models (LLMs) become more deeply integrated into various sectors, understanding how they make moral judgments has become crucial, particularly in the realm of autonomous driving. This study utilized the Moral Machine framework to investigate the ethical decision-making tendencies of prominent LLMs, including GPT-3.5, GPT-4, PaLM 2, and Llama 2, comparing their responses to human preferences. While LLMs' and humans' preferences such as prioritizing humans over pets and favoring saving more lives are broadly aligned, PaLM 2 and Llama 2, especially, evidence distinct deviations. Additionally, despite the qualitative similarities between the LLM and human preferences, there are significant quantitative disparities, suggesting that LLMs might lean toward more uncompromising decisions, compared to the milder inclinations of humans. These insights elucidate the ethical frameworks of LLMs and their potential implications for autonomous driving.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)が様々な分野に深く統合されるにつれて、モラル判断の方法を理解することが、特に自動運転の領域において重要になっている。 本研究は,GPT-3.5,GPT-4,PaLM 2,Llama 2などの著名なLCMの倫理的意思決定傾向を,人間の嗜好に対する反応と比較するために,Moral Machineフレームワークを利用した。 ペットよりも人間を優先し、より多くの命を救うことを好むというLLMや人間の嗜好は広く一致しているが、特にPaLM 2とLlama 2は相違を示す。 加えて、LLMと人間の嗜好の質的な類似性にも拘わらず、有意な量的な相違があり、LLMは人間の軽度の傾きに比べて、より非妥協的な決定に傾く可能性があることを示唆している。 これらの知見は、LLMの倫理的枠組みと、その自律運転への潜在的影響を解明する。

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