論文の概要: Language Model Alignment in Multilingual Trolley Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.02273v5
• Date: Sat, 14 Dec 2024 21:28:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:51:21.553409
• Title: Language Model Alignment in Multilingual Trolley Problems
• Title（参考訳）: 多言語トロリー問題における言語モデルアライメント
• Authors: Zhijing Jin, Max Kleiman-Weiner, Giorgio Piatti, Sydney Levine, Jiarui Liu, Fernando Gonzalez, Francesco Ortu, András Strausz, Mrinmaya Sachan, Rada Mihalcea, Yejin Choi, Bernhard Schölkopf,
• Abstract要約: Moral Machine 実験に基づいて,MultiTP と呼ばれる100以上の言語でモラルジレンマヴィグネットの言語間コーパスを開発する。 分析では、19の異なるLLMと人間の判断を一致させ、6つのモラル次元をまたいだ嗜好を捉えた。 我々は、AIシステムにおける一様道徳的推論の仮定に挑戦し、言語間のアライメントの顕著なばらつきを発見した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 138.5684081822807
• License:
• Abstract: We evaluate the moral alignment of large language models (LLMs) with human preferences in multilingual trolley problems. Building on the Moral Machine experiment, which captures over 40 million human judgments across 200+ countries, we develop a cross-lingual corpus of moral dilemma vignettes in over 100 languages called MultiTP. This dataset enables the assessment of LLMs' decision-making processes in diverse linguistic contexts. Our analysis explores the alignment of 19 different LLMs with human judgments, capturing preferences across six moral dimensions: species, gender, fitness, status, age, and the number of lives involved. By correlating these preferences with the demographic distribution of language speakers and examining the consistency of LLM responses to various prompt paraphrasings, our findings provide insights into cross-lingual and ethical biases of LLMs and their intersection. We discover significant variance in alignment across languages, challenging the assumption of uniform moral reasoning in AI systems and highlighting the importance of incorporating diverse perspectives in AI ethics. The results underscore the need for further research on the integration of multilingual dimensions in responsible AI research to ensure fair and equitable AI interactions worldwide. Our code and data are at https://github.com/causalNLP/moralmachine
• Abstract（参考訳）: 多言語トロリー問題における大規模言語モデル(LLM)と人間の嗜好との道徳的整合性を評価する。 200以上の国で4000万以上の人間の判断を捉えるMoral Machine実験に基づいて、MultiTPと呼ばれる100以上の言語で道徳的ジレンマヴィグネットの言語間コーパスを開発する。 このデータセットは、多様な言語文脈におけるLLMの意思決定プロセスの評価を可能にする。 分析では、19の異なるLSMと人間の判断を一致させ、種、性別、フィットネス、ステータス、年齢、関連する生活数という6つの道徳的側面の好みを捉える。 これらの嗜好を言語話者の人口分布と相関させ,様々なパラフレーズに対するLLM応答の整合性を調べることにより,LLMとその交点の言語的・倫理的バイアスに関する知見を提供する。 我々は、言語間のアライメントの顕著なばらつきを発見し、AIシステムにおける一様道徳的推論の仮定に挑戦し、AI倫理に多様な視点を取り入れることの重要性を強調した。 この結果は、世界中の公正で公平なAIインタラクションを保証するために、責任あるAI研究における多言語次元の統合に関するさらなる研究の必要性を浮き彫りにしている。 私たちのコードとデータはhttps://github.com/causalNLP/moralmachineにあります。

関連論文リスト

• Large Language Models Reflect the Ideology of their Creators [73.25935570218375]
  大規模言語モデル(LLM)は、自然言語を生成するために大量のデータに基づいて訓練される。 異なるLLMや言語にまたがるイデオロギー的姿勢の顕著な多様性を明らかにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-24T04:02:30Z)
• LMLPA: Language Model Linguistic Personality Assessment [11.599282127259736]
  大規模言語モデル(LLM)は、日常の生活や研究にますます利用されている。 与えられたLLMの性格を測定することは、現在課題である。 言語モデル言語パーソナリティアセスメント(LMLPA)は,LLMの言語的パーソナリティを評価するシステムである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-23T07:48:51Z)
• HLB: Benchmarking LLMs' Humanlikeness in Language Use [2.438748974410787]
  20大言語モデル(LLM)を評価する総合的人間類似度ベンチマーク(HLB)を提案する。 実験では2000人以上の被験者から回答を収集し,LSMの成果と比較した。 以上の結果から,LLMが様々な言語レベルにおいてヒトの反応をいかにうまく再現するかの微妙な相違が明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-24T09:02:28Z)
• Decoding Multilingual Moral Preferences: Unveiling LLM's Biases Through the Moral Machine Experiment [11.82100047858478]
  本稿では,多言語環境下での5つの大規模言語モデルの道徳的嗜好を検討するために,モラルマシン実験(MME)に基づく。 我々は、MMEの6500のシナリオを生成し、どのアクションをとるか10言語でモデルを促す。 我々の分析によると、全てのLLMはある程度異なる道徳的偏見を阻害し、人間の嗜好と異なるだけでなく、モデル自体の複数の言語にもまたがっている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-21T14:48:13Z)
• High-Dimension Human Value Representation in Large Language Models [60.33033114185092]
  大規模言語モデル(LLM)における人的価値分布の高次元表現であるUniVaRを提案する。 我々は,UniVaRが,異なるLLMに埋め込まれた人間の値と異なる言語源との分布を比較する強力なツールであることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-11T16:39:00Z)
• Exploring Multilingual Concepts of Human Value in Large Language Models: Is Value Alignment Consistent, Transferable and Controllable across Languages? [34.38469832305664]
  本稿では,AIの安全性の重要性から,人間の価値観に関する概念(すなわち,価値の概念)に焦点を当てる。 我々はまず,LLMにおける価値概念の存在を多言語形式で実証的に確認した。 これらの概念の言語間特性に関するさらなる分析は、言語資源の相違から生じる3つの特徴を明らかにしている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-28T07:18:39Z)
• Value Kaleidoscope: Engaging AI with Pluralistic Human Values, Rights, and Duties [68.66719970507273]
  価値多元性とは、複数の正しい値が互いに緊張して保持されるという考え方である。 統計的学習者として、AIシステムはデフォルトで平均に適合する。 ValuePrismは、218kの値、権利、義務の大規模なデータセットで、31kの人間が記述した状況に関連付けられています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-02T01:24:59Z)
• Principle-Driven Self-Alignment of Language Models from Scratch with Minimal Human Supervision [84.31474052176343]
  ChatGPTのような最近のAIアシスタントエージェントは、人間のアノテーションと人間のフィードバックからの強化学習を教師付き微調整(SFT)に頼り、アウトプットを人間の意図に合わせる。 この依存は、人間の監督を得るために高いコストがかかるため、AIアシスタントエージェントの真の可能性を大幅に制限することができる。 本稿では,AIエージェントの自己調整と人間監督の最小化のために,原則駆動推論とLLMの生成能力を組み合わせたSELF-ALIGNという新しいアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-04T17:59:28Z)
• AM2iCo: Evaluating Word Meaning in Context across Low-ResourceLanguages with Adversarial Examples [51.048234591165155]
  本稿では, AM2iCo, Adversarial and Multilingual Meaning in Contextを提案する。 言語間文脈における単語の意味の同一性を理解するために、最先端(SotA)表現モデルを忠実に評価することを目的としている。 その結果、現在のSotAプリトレーニングエンコーダは人間のパフォーマンスにかなり遅れていることが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-17T20:23:45Z)

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。