論文の概要: Prioritizing Safeguarding Over Autonomy: Risks of LLM Agents for Science

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.04247v3
• Date: Wed, 5 Jun 2024 06:13:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 13:08:02.737816
• Title: Prioritizing Safeguarding Over Autonomy: Risks of LLM Agents for Science
• Title（参考訳）: 自律性よりも安全を優先する:科学におけるLLMエージェントのリスク
• Authors: Xiangru Tang, Qiao Jin, Kunlun Zhu, Tongxin Yuan, Yichi Zhang, Wangchunshu Zhou, Meng Qu, Yilun Zhao, Jian Tang, Zhuosheng Zhang, Arman Cohan, Zhiyong Lu, Mark Gerstein,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)を利用したインテリジェントエージェントは、自律的な実験を行い、様々な分野にわたる科学的発見を促進する上で、大きな可能性を証明している。 彼らの能力は有望だが、これらのエージェントは安全性を慎重に考慮する必要がある新たな脆弱性も導入している。 本稿では,科学領域におけるLSMをベースとしたエージェントの脆弱性の徹底的な調査を行い,その誤用に伴う潜在的なリスクに光を当て,安全性対策の必要性を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.77763092833348
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Intelligent agents powered by large language models (LLMs) have demonstrated substantial promise in autonomously conducting experiments and facilitating scientific discoveries across various disciplines. While their capabilities are promising, these agents, called scientific LLM agents, also introduce novel vulnerabilities that demand careful consideration for safety. However, there exists a notable gap in the literature, as there has been no comprehensive exploration of these vulnerabilities. This perspective paper fills this gap by conducting a thorough examination of vulnerabilities in LLM-based agents within scientific domains, shedding light on potential risks associated with their misuse and emphasizing the need for safety measures. We begin by providing a comprehensive overview of the potential risks inherent to scientific LLM agents, taking into account user intent, the specific scientific domain, and their potential impact on the external environment. Then, we delve into the origins of these vulnerabilities and provide a scoping review of the limited existing works. Based on our analysis, we propose a triadic framework involving human regulation, agent alignment, and an understanding of environmental feedback (agent regulation) to mitigate these identified risks. Furthermore, we highlight the limitations and challenges associated with safeguarding scientific agents and advocate for the development of improved models, robust benchmarks, and comprehensive regulations to address these issues effectively.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)を利用したインテリジェントエージェントは、自律的な実験を行い、様々な分野にわたる科学的発見を促進する上で、大きな可能性を証明している。 それらの能力は有望だが、これらのエージェントは科学的なLLMエージェントと呼ばれ、安全のために慎重に考慮を要する新たな脆弱性も導入している。 しかし、これらの脆弱性の包括的な調査は行われていないため、文献に顕著なギャップがある。 本研究は,科学領域内のLSMをベースとしたエージェントの脆弱性を徹底的に調査し,その誤用に伴う潜在的なリスクに光を当て,安全対策の必要性を強調することによって,このギャップを埋めるものである。 まず、ユーザ意図、特定の科学的領域、およびそれらが外部環境に与える影響を考慮し、科学的LLMエージェントに固有の潜在的なリスクを包括的に概観することから始める。 そして、これらの脆弱性の起源を調べ、制限された既存の作業のスコーピングレビューを提供します。 そこで本研究では, 人的規制, エージェント・アライメント, 環境フィードバック(エージェント・レギュレーション)の理解を含む三段階的枠組みを提案する。 さらに,これらの問題を効果的に解決するための改良されたモデル,堅牢なベンチマーク,包括的な規制の開発を提唱する科学エージェントの保護に関連する限界と課題を強調した。

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