論文の概要: A Roadmap to Pluralistic Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.05070v2
• Date: Mon, 15 Jul 2024 13:06:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-17 02:05:02.661032
• Title: A Roadmap to Pluralistic Alignment
• Title（参考訳）: 多元的アライメントへの道程
• Authors: Taylor Sorensen, Jared Moore, Jillian Fisher, Mitchell Gordon, Niloofar Mireshghallah, Christopher Michael Rytting, Andre Ye, Liwei Jiang, Ximing Lu, Nouha Dziri, Tim Althoff, Yejin Choi,
• Abstract要約: 本稿では,言語モデルをテストベッドとして用いた多元的アライメントのロードマップを提案する。 我々は,AIシステムにおける多元性を定義・運用する3つの可能な方法を特定し,定式化する。 我々は、現在のアライメント技術は、基本的に多元的AIに限られていると論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.29107308098236
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With increased power and prevalence of AI systems, it is ever more critical that AI systems are designed to serve all, i.e., people with diverse values and perspectives. However, aligning models to serve pluralistic human values remains an open research question. In this piece, we propose a roadmap to pluralistic alignment, specifically using language models as a test bed. We identify and formalize three possible ways to define and operationalize pluralism in AI systems: 1) Overton pluralistic models that present a spectrum of reasonable responses; 2) Steerably pluralistic models that can steer to reflect certain perspectives; and 3) Distributionally pluralistic models that are well-calibrated to a given population in distribution. We also formalize and discuss three possible classes of pluralistic benchmarks: 1) Multi-objective benchmarks, 2) Trade-off steerable benchmarks, which incentivize models to steer to arbitrary trade-offs, and 3) Jury-pluralistic benchmarks which explicitly model diverse human ratings. We use this framework to argue that current alignment techniques may be fundamentally limited for pluralistic AI; indeed, we highlight empirical evidence, both from our own experiments and from other work, that standard alignment procedures might reduce distributional pluralism in models, motivating the need for further research on pluralistic alignment.
• Abstract（参考訳）: AIシステムのパワー向上と普及により、AIシステムはあらゆる、すなわちさまざまな価値と視点を持つ人々に役立つように設計されていることがますます重要になる。 しかし、多元的人間の価値を提供するためにモデルを整列させることは、オープンな研究課題である。 本稿では,言語モデルをテストベッドとして用いた多元的アライメントのロードマップを提案する。 AIシステムにおける多元性を定義・運用する3つの可能な方法を特定し,定式化する。 1) 合理的応答のスペクトルを示すオーバートン多元性モデル 2) 一定の視点を反映できる安定多元性モデル,及び 3)分布の集団によく分類された分布多元性モデル。 また、多元性ベンチマークの3つの可能なクラスを形式化し、議論する。 1)多目的ベンチマーク 2 任意のトレードオフを行うためのモデルにインセンティブを与える、トレードオフ可能なベンチマーク 3) 多様な人間格付けを明示的にモデル化した鑑定的ベンチマーク。 この枠組みは、現在のアライメント技術は、基本的には多元的AIに限られていると論じるために用いられるが、実際、我々は、我々の実験と他の研究の両方から、標準アライメント手順はモデルにおける分散多元主義を減らし、多元的アライメントに関するさらなる研究の必要性を動機付けている、経験的な証拠を強調している。

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