論文の概要: We Urgently Need Intrinsically Kind Machines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.04126v1
• Date: Mon, 21 Oct 2024 21:40:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-10 12:30:58.663442
• Title: We Urgently Need Intrinsically Kind Machines
• Title（参考訳）: 生まれつきの機械が本当に必要だった
• Authors: Joshua T. S. Hewson,
• Abstract要約: 優しさに対する本質的な動機は、これらのモデルが人間的価値と本質的に一致していることを保証するために不可欠である、と我々は主張する。 本手法では,会話をシミュレートすることで,基礎モデルに優しさを埋め込むためのフレームワークとアルゴリズムを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Artificial Intelligence systems are rapidly evolving, integrating extrinsic and intrinsic motivations. While these frameworks offer benefits, they risk misalignment at the algorithmic level while appearing superficially aligned with human values. In this paper, we argue that an intrinsic motivation for kindness is crucial for making sure these models are intrinsically aligned with human values. We argue that kindness, defined as a form of altruism motivated to maximize the reward of others, can counteract any intrinsic motivations that might lead the model to prioritize itself over human well-being. Our approach introduces a framework and algorithm for embedding kindness into foundation models by simulating conversations. Limitations and future research directions for scalable implementation are discussed.
• Abstract（参考訳）: 人工知能システムは急速に進化し、外生と内生のモチベーションを統合している。 これらのフレームワークは利点を提供するが、人間の価値と表向きに一致しているように見える一方で、アルゴリズムレベルでのミスアライメントを危険にさらす。 本稿では、これらのモデルが人的価値と本質的に一致していることを保証するために、本質的な優しさへの動機付けが重要であると論じる。 我々は、他者の報酬を最大化するために動機付けられた利他主義の形式として定義される優しさは、モデルが人間の幸福よりも自分自身を優先するであろう本質的なモチベーションに反する可能性があると論じる。 本手法では,会話をシミュレートすることで,基礎モデルに優しさを埋め込むためのフレームワークとアルゴリズムを導入する。 スケーラブルな実装のための限界と今後の研究方向性について論じる。

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