論文の概要: Can We Trust AI Agents? An Experimental Study Towards Trustworthy LLM-Based Multi-Agent Systems for AI Ethics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.08881v1
• Date: Fri, 25 Oct 2024 20:17:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-17 09:02:16.398094
• Title: Can We Trust AI Agents? An Experimental Study Towards Trustworthy LLM-Based Multi-Agent Systems for AI Ethics
• Title（参考訳）: AIエージェントを信頼できるか?AI倫理のための信頼できるLCMベースのマルチエージェントシステムに向けた実験的研究
• Authors: José Antonio Siqueira de Cerqueira, Mamia Agbese, Rebekah Rousi, Nannan Xi, Juho Hamari, Pekka Abrahamsson,
• Abstract要約: 本研究では,信頼度向上技術が倫理的AI出力生成に与える影響について検討する。 我々はLLM-BMASのプロトタイプを設計し、エージェントは現実世界の倫理的AI問題に関する構造化された議論を行う。 議論では、バイアス検出、透明性、説明責任、ユーザの同意、コンプライアンス、公正性評価、EU AI Actコンプライアンスといった用語が明らかにされている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.084913433923566
• License:
• Abstract: AI-based systems, including Large Language Models (LLMs), impact millions by supporting diverse tasks but face issues like misinformation, bias, and misuse. Ethical AI development is crucial as new technologies and concerns emerge, but objective, practical ethical guidance remains debated. This study examines LLMs in developing ethical AI systems, assessing how trustworthiness-enhancing techniques affect ethical AI output generation. Using the Design Science Research (DSR) method, we identify techniques for LLM trustworthiness: multi-agents, distinct roles, structured communication, and multiple rounds of debate. We design the multi-agent prototype LLM-BMAS, where agents engage in structured discussions on real-world ethical AI issues from the AI Incident Database. The prototype's performance is evaluated through thematic analysis, hierarchical clustering, ablation studies, and source code execution. Our system generates around 2,000 lines per run, compared to only 80 lines in the ablation study. Discussions reveal terms like bias detection, transparency, accountability, user consent, GDPR compliance, fairness evaluation, and EU AI Act compliance, showing LLM-BMAS's ability to generate thorough source code and documentation addressing often-overlooked ethical AI issues. However, practical challenges in source code integration and dependency management may limit smooth system adoption by practitioners. This study aims to shed light on enhancing trustworthiness in LLMs to support practitioners in developing ethical AI-based systems.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)を含むAIベースのシステムは、多様なタスクをサポートしながら、誤情報、偏見、誤用といった問題に直面している。 倫理的AI開発は、新しい技術や懸念が出現するにつれて重要であるが、客観的で実践的な倫理的ガイダンスについては議論が続いている。 本研究では、倫理的AIシステム開発におけるLCMについて検討し、信頼度向上技術が倫理的AI出力生成に与える影響を評価する。 デザインサイエンスリサーチ (DSR) 手法を用いて, 複数エージェント, 異なる役割, 構造的コミュニケーション, 複数ラウンドの議論など, LLM の信頼性向上のための手法を同定する。 我々は、エージェントがAIインシデントデータベースから現実の倫理的AI問題に関する構造化された議論を行うマルチエージェントプロトタイプLSM-BMASを設計する。 プロトタイプのパフォーマンスは、テーマ分析、階層的クラスタリング、アブレーション研究、ソースコード実行を通じて評価される。 当システムでは, アブレーション試験では80行に過ぎなかったが, 1ランあたり約2,000行が生成される。 議論は、バイアス検出、透明性、説明責任、ユーザ同意、GDPR準拠、公正性評価、EU AI Act準拠といった用語を明らかにし、LLM-BMASが徹底したソースコードを生成する能力と、しばしば見過ごされる倫理的AI問題に対処するドキュメントを提示する。 しかし、ソースコード統合と依存性管理の実践的な課題は、実践者によるスムーズなシステム導入を制限する可能性がある。 この研究は、倫理的AIベースのシステムを開発する実践者を支援するために、LLMの信頼性向上に光を当てることを目的としている。

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