論文の概要: Learning Human-like Representations to Enable Learning Human Values

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.14106v3
• Date: Fri, 08 Nov 2024 17:33:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 14:52:59.982368
• Title: Learning Human-like Representations to Enable Learning Human Values
• Title（参考訳）: 人間のような表現を学習し、人間の価値を学べる
• Authors: Andrea Wynn, Ilia Sucholutsky, Thomas L. Griffiths,
• Abstract要約: 我々は,人間とAIエージェントの表現的アライメントが人的価値の学習に与える影響を考察する。 このような表現的アライメントは、パーソナライゼーションの文脈において、人間の価値を安全に学習し、探索する上で有効であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.236150405125754
• License:
• Abstract: How can we build AI systems that can learn any set of individual human values both quickly and safely, avoiding causing harm or violating societal standards for acceptable behavior during the learning process? We explore the effects of representational alignment between humans and AI agents on learning human values. Making AI systems learn human-like representations of the world has many known benefits, including improving generalization, robustness to domain shifts, and few-shot learning performance. We demonstrate that this kind of representational alignment can also support safely learning and exploring human values in the context of personalization. We begin with a theoretical prediction, show that it applies to learning human morality judgments, then show that our results generalize to ten different aspects of human values -- including ethics, honesty, and fairness -- training AI agents on each set of values in a multi-armed bandit setting, where rewards reflect human value judgments over the chosen action. Using a set of textual action descriptions, we collect value judgments from humans, as well as similarity judgments from both humans and multiple language models, and demonstrate that representational alignment enables both safe exploration and improved generalization when learning human values.
• Abstract（参考訳）: 学習プロセス中に許容される行動に対する社会的基準に害を及ぼすことを避けながら、迅速かつ安全に個人の価値観を学習できるAIシステムを構築するには、どうすればよいのか? 我々は,人間とAIエージェントの表現的アライメントが人的価値の学習に与える影響を考察する。 AIシステムに世界の人間的な表現を学習させるには、一般化の改善、ドメインシフトに対する堅牢性、数ショットの学習パフォーマンスなど、多くの既知のメリットがある。 我々は、このような表現的アライメントは、パーソナライゼーションの文脈において、人間の価値を安全に学習し、探索することを支援することができることを示した。 まず、人間の道徳的判断の学習に適用できることを示し、その結果が倫理、誠実さ、公正さを含む人間の価値の10つの異なる側面に一般化されることを示します。 テキスト行動記述の集合を用いて、人間の価値判断と、人間と複数の言語モデルの両方の類似性判定を収集し、表現的アライメントが人間の価値を学習する際の安全な探索と一般化の両立を可能にすることを実証する。

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