論文の概要: How Ethical Should AI Be? How AI Alignment Shapes the Risk Preferences of LLMs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01168v1
- Date: Mon, 3 Jun 2024 10:05:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-06 01:38:29.315805
- Title: How Ethical Should AI Be? How AI Alignment Shapes the Risk Preferences of LLMs
- Title(参考訳): AIはどのように倫理的であるべきか? LLMのリスク設定をAIがどう形作るか
- Authors: Shumiao Ouyang, Hayong Yun, Xingjian Zheng,
- Abstract要約: 本研究では,大規模言語モデル(LLM)のリスク嗜好について検討する。
30個のLSMを解析することにより、リスク逆からリスク探索まで、幅広い固有のリスクプロファイルを明らかにした。
次に、モデルが人間の価値観に従って行動することを保証するプロセスであるAIアライメントのさまざまなタイプについて検討します。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This study explores the risk preferences of Large Language Models (LLMs) and how the process of aligning them with human ethical standards influences their economic decision-making. By analyzing 30 LLMs, we uncover a broad range of inherent risk profiles ranging from risk-averse to risk-seeking. We then explore how different types of AI alignment, a process that ensures models act according to human values and that focuses on harmlessness, helpfulness, and honesty, alter these base risk preferences. Alignment significantly shifts LLMs towards risk aversion, with models that incorporate all three ethical dimensions exhibiting the most conservative investment behavior. Replicating a prior study that used LLMs to predict corporate investments from company earnings call transcripts, we demonstrate that although some alignment can improve the accuracy of investment forecasts, excessive alignment results in overly cautious predictions. These findings suggest that deploying excessively aligned LLMs in financial decision-making could lead to severe underinvestment. We underline the need for a nuanced approach that carefully balances the degree of ethical alignment with the specific requirements of economic domains when leveraging LLMs within finance.
- Abstract(参考訳): 本研究では,Large Language Models(LLMs)のリスク嗜好と,それらと人間の倫理基準を整合させるプロセスが,その経済的な意思決定に与える影響について検討する。
30個のLSMを解析することにより、リスク逆からリスク探索まで、幅広い固有のリスクプロファイルを明らかにした。
そして、さまざまなタイプのAIアライメント、モデルが人間の価値観に従って行動することを保証するプロセス、無害性、有用性、誠実性に焦点を当てたプロセス、が、これらの基本的リスク嗜好を変化させる方法について検討する。
アライメントはLSMをリスク回避に大きくシフトさせ、最も保守的な投資行動を示す3つの倫理的側面をすべて組み込んだモデルである。
企業決算書から企業投資を予測するためにLLMを用いた以前の研究を再現し、いくつかのアライメントは投資予測の精度を向上させることができるが、過剰なアライメントは過度に慎重な予測をもたらすことを示した。
これらの結果から, 過度に整合したLCMを財務意思決定に投入することは, 深刻な過小評価につながる可能性が示唆された。
我々は、金融の LLM を活用する際に、経済領域の特定の要件と倫理的整合性の度合いを慎重にバランスさせるニュアンス的なアプローチの必要性を強調している。
関連論文リスト
- Decision-Making Behavior Evaluation Framework for LLMs under Uncertain Context [5.361970694197912]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)の意思決定行動を評価するための行動経済学に基づく枠組みを提案する。
本稿では,ChatGPT-4.0-Turbo,Claude-3-Opus,Gemini-1.0-proの3つの商用LCMにおけるリスク嗜好,確率重み付け,損失回避の程度を推定する。
以上の結果から,LSMはリスク回避や損失回避といった人間に類似したパターンを呈し,その傾向は小さすぎることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-10T02:14:19Z) - CRiskEval: A Chinese Multi-Level Risk Evaluation Benchmark Dataset for Large Language Models [46.93425758722059]
CRiskEvalは、大規模言語モデル(LLM)に固有のリスク確率を正確に計測するために設計された中国のデータセットである。
7種類のフロンティアリスクと4つの安全性レベルを持つ新たなリスク分類を定義する。
データセットは、事前に定義された7種類のフロンティアリスクに関連するシナリオをシミュレートする14,888の質問で構成されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-07T08:52:24Z) - The Economic Implications of Large Language Model Selection on Earnings and Return on Investment: A Decision Theoretic Model [0.0]
我々は、異なる言語モデルによる金銭的影響を比較するために、決定論的アプローチを用いる。
この研究は、より高価なモデルの優れた精度が、特定の条件下でどのようにしてより大きな投資を正当化できるかを明らかにしている。
この記事では、テクノロジの選択を最適化しようとしている企業のためのフレームワークを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-27T20:08:41Z) - ALI-Agent: Assessing LLMs' Alignment with Human Values via Agent-based Evaluation [48.54271457765236]
大規模言語モデル(LLM)は、人間の価値観と不一致した場合、意図しない、有害なコンテンツも引き出すことができる。
現在の評価ベンチマークでは、LLMが人的価値とどの程度うまく一致しているかを評価するために、専門家が設計した文脈シナリオが採用されている。
本研究では, LLM エージェントの自律的能力を活用し, 奥行き及び適応的アライメント評価を行う評価フレームワーク ALI-Agent を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-23T02:57:42Z) - A Survey on Large Language Models for Critical Societal Domains: Finance, Healthcare, and Law [65.87885628115946]
大規模言語モデル(LLM)は、金融、医療、法律の展望に革命をもたらしている。
我々は、医療における診断・治療方法論の強化、財務分析の革新、法的解釈・コンプライアンス戦略の精査におけるLCMの役割を強調した。
これらの分野におけるLLMアプリケーションの倫理を批判的に検討し、既存の倫理的懸念と透明で公平で堅牢なAIシステムの必要性を指摘した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-02T22:43:02Z) - Beyond Human Norms: Unveiling Unique Values of Large Language Models through Interdisciplinary Approaches [69.73783026870998]
本研究では,大言語モデルの固有値システムをスクラッチから再構築する新しいフレームワークであるValueLexを提案する。
語彙仮説に基づいて、ValueLexは30以上のLLMから様々な値を引き出すための生成的アプローチを導入している。
我々は,3つのコア値次元,能力,キャラクタ,積分をそれぞれ特定の部分次元で同定し,LLMが非人間的だが構造化された価値体系を持っていることを明らかにした。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-19T09:44:51Z) - Unveiling the Misuse Potential of Base Large Language Models via In-Context Learning [61.2224355547598]
大規模言語モデル(LLM)のオープンソース化は、アプリケーション開発、イノベーション、科学的進歩を加速させる。
我々の調査は、この信念に対する重大な監視を露呈している。
我々の研究は、慎重に設計されたデモを配置することにより、ベースLSMが悪意のある命令を効果的に解釈し実行できることを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-16T13:22:54Z) - Benchmarking LLMs via Uncertainty Quantification [91.72588235407379]
オープンソースのLarge Language Models(LLM)の普及は、包括的な評価方法の緊急の必要性を強調している。
我々は不確実性定量化を統合した LLM のための新しいベンチマーク手法を提案する。
以上の結果より, 精度の高いLSMでは, 精度が低下する可能性があり, II) より大規模なLSMでは, より小型のLSMに比べて不確実性が高いこと, III) 命令ファインタニングではLCMの不確実性が高くなる傾向が示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-23T14:29:17Z) - Walking a Tightrope -- Evaluating Large Language Models in High-Risk
Domains [15.320563604087246]
リスクの高いドメインは、正確で安全な応答を提供するために言語モデルを必要とするユニークな課題を提起する。
大規模言語モデル(LLM)が大成功を収めたにもかかわらず、ハイリスク領域でのそれらのパフォーマンスはいまだに不明である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-25T08:58:07Z) - Denevil: Towards Deciphering and Navigating the Ethical Values of Large
Language Models via Instruction Learning [36.66806788879868]
大きな言語モデル(LLM)は前例のない突破口をたどったが、彼らの日常生活への統合は非倫理的コンテンツによって社会的リスクを引き起こす可能性がある。
この研究はモラル・ファンデーション理論を利用した倫理的価値を論じている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-17T07:42:40Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。