論文の概要: AI Alignment: A Comprehensive Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.19852v2
• Date: Wed, 1 Nov 2023 14:18:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-02 10:32:51.963568
• Title: AI Alignment: A Comprehensive Survey
• Title（参考訳）: AIアライメント: 総合的な調査
• Authors: Jiaming Ji, Tianyi Qiu, Boyuan Chen, Borong Zhang, Hantao Lou, Kaile Wang, Yawen Duan, Zhonghao He, Jiayi Zhou, Zhaowei Zhang, Fanzhi Zeng, Kwan Yee Ng, Juntao Dai, Xuehai Pan, Aidan O'Gara, Yingshan Lei, Hua Xu, Brian Tse, Jie Fu, Stephen McAleer, Yaodong Yang, Yizhou Wang, Song-Chun Zhu, Yike Guo, Wen Gao
• Abstract要約: AIアライメントは、AIシステムが人間の意図や価値観に沿って振る舞うようにすることを目的としている。 何百人ものAI専門家と一般大衆が、AIのリスクについて懸念を表明している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.14382422032104
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: AI alignment aims to make AI systems behave in line with human intentions and values. As AI systems grow more capable, the potential large-scale risks associated with misaligned AI systems become salient. Hundreds of AI experts and public figures have expressed concerns about AI risks, arguing that "mitigating the risk of extinction from AI should be a global priority, alongside other societal-scale risks such as pandemics and nuclear war". To provide a comprehensive and up-to-date overview of the alignment field, in this survey paper, we delve into the core concepts, methodology, and practice of alignment. We identify the RICE principles as the key objectives of AI alignment: Robustness, Interpretability, Controllability, and Ethicality. Guided by these four principles, we outline the landscape of current alignment research and decompose them into two key components: forward alignment and backward alignment. The former aims to make AI systems aligned via alignment training, while the latter aims to gain evidence about the systems' alignment and govern them appropriately to avoid exacerbating misalignment risks. Forward alignment and backward alignment form a recurrent process where the alignment of AI systems from the forward process is verified in the backward process, meanwhile providing updated objectives for forward alignment in the next round. On forward alignment, we discuss learning from feedback and learning under distribution shift. On backward alignment, we discuss assurance techniques and governance practices that apply to every stage of AI systems' lifecycle. We also release and continually update the website (www.alignmentsurvey.com) which features tutorials, collections of papers, blog posts, and other resources.
• Abstract（参考訳）: AIアライメントは、AIシステムが人間の意図や価値観に沿って振る舞うことを目的としている。 AIシステムは能力が向上するにつれて、不整合のAIシステムに関連する大規模リスクが深刻化する。 何百人ものAI専門家と一般大衆が、AIのリスクに対する懸念を表明し、「AIによる絶滅のリスクを軽減することは、パンデミックや核戦争のような他の社会規模のリスクと共に、世界的優先事項であるべきだ」と主張した。 アライメント分野の包括的かつ最新の概観を提供するため,本稿ではアライメントの中核的概念,方法論,実践について考察する。 我々は、RICEの原則を、ロバスト性、解釈可能性、制御可能性、倫理性という、AIアライメントの重要な目標とみなしています。 これら4つの原則に基づいて、現在のアライメント研究の展望を概説し、それらを2つの重要なコンポーネント、前方アライメントと後方アライメントに分解する。 前者はアライメントトレーニングを通じてAIシステムをアライメントさせることを目標とし、後者はシステムアライメントに関する証拠を取得し、不正調整リスクの悪化を避けるためにそれらを適切に管理することを目的としている。 前向きのアライメントと後向きのアライメントは、前向きのプロセスからAIシステムのアライメントが検証されるリカレントプロセスを形成し、一方で、次のラウンドで前向きのアライメントのための更新された目標を提供する。 前方アライメントでは、フィードバックからの学習と分散シフトによる学習について議論する。 後方調整では、AIシステムのライフサイクルのすべてのステージに適用する保証技術とガバナンスプラクティスについて議論する。 また、チュートリアル、論文のコレクション、ブログ投稿、その他のリソースを含むウェブサイト(www.alignmentsurvey.com)もリリースし、継続的に更新しています。

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