論文の概要: Beyond static AI evaluations: advancing human interaction evaluations for LLM harms and risks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.10632v1
• Date: Fri, 17 May 2024 08:49:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-20 16:32:42.317822
• Title: Beyond static AI evaluations: advancing human interaction evaluations for LLM harms and risks
• Title（参考訳）: 静的AI評価を超えて: LLMの害とリスクに対する人間のインタラクション評価を前進させる
• Authors: Lujain Ibrahim, Saffron Huang, Lama Ahmad, Markus Anderljung,
• Abstract要約: ヒューマンインタラクション評価」は、人間-モデルインタラクションの評価に焦点を当てている。 安全に焦点を当てた3段階のHIE設計フレームワークを提案する。 我々は,HIEのコスト,複製性,非表現性に関する懸念に対処するための具体的な勧告で締めくくっている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3309842610191835
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Model evaluations are central to understanding the safety, risks, and societal impacts of AI systems. While most real-world AI applications involve human-AI interaction, most current evaluations (e.g., common benchmarks) of AI models do not. Instead, they incorporate human factors in limited ways, assessing the safety of models in isolation, thereby falling short of capturing the complexity of human-model interactions. In this paper, we discuss and operationalize a definition of an emerging category of evaluations -- "human interaction evaluations" (HIEs) -- which focus on the assessment of human-model interactions or the process and the outcomes of humans using models. First, we argue that HIEs can be used to increase the validity of safety evaluations, assess direct human impact and interaction-specific harms, and guide future assessments of models' societal impact. Second, we propose a safety-focused HIE design framework -- containing a human-LLM interaction taxonomy -- with three stages: (1) identifying the risk or harm area, (2) characterizing the use context, and (3) choosing the evaluation parameters. Third, we apply our framework to two potential evaluations for overreliance and persuasion risks. Finally, we conclude with tangible recommendations for addressing concerns over costs, replicability, and unrepresentativeness of HIEs.
• Abstract（参考訳）: モデル評価は、AIシステムの安全性、リスク、社会的影響を理解する上で重要である。 ほとんどの実世界のAIアプリケーションは人間とAIのインタラクションを含んでいるが、AIモデルの現在の評価(例えば、一般的なベンチマーク)はそうではない。 その代わりに、人間的要因を限定的に組み込んで、モデルの安全性を個別に評価することで、人間とモデルの相互作用の複雑さを捉えることができない。 本稿では,人-モデルインタラクションの評価や,モデルを用いた人-モデルインタラクションのプロセスと結果に焦点をあてた,新たな評価カテゴリ"ヒューマンインタラクション評価" (HIEs) の定義と運用について論じる。 まず、HIEは安全性評価の妥当性を高め、直接人的影響と相互作用特異的害を評価し、モデルによる社会的影響の今後の評価を導くために使用できると論じる。 第2に,安全性を重視したHIE設計フレームワーク(人-LLM相互作用分類を含む)について,(1)危険領域の同定,(2)使用状況の特徴付け,(3)評価パラメータの選択の3段階について提案する。 第3に、過信と説得リスクの2つの潜在的評価に我々の枠組みを適用します。 最後に,HIEのコスト,複製性,非表現性に関する懸念に対処するための具体的な勧告を述べる。

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