論文の概要: Chat Bankman-Fried: an Exploration of LLM Alignment in Finance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.11853v3
• Date: Tue, 25 Feb 2025 15:10:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-26 15:20:25.863562
• Title: Chat Bankman-Fried: an Exploration of LLM Alignment in Finance
• Title（参考訳）: Chat Bankman-Fried: a Exploration of LLM Alignment in Finance
• Authors: Claudia Biancotti, Carolina Camassa, Andrea Coletta, Oliver Giudice, Aldo Glielmo,
• Abstract要約: 司法管轄区域はAIの安全性に関する法律を制定するので、アライメントの概念を定義して測定する必要がある。 本稿では,大規模言語モデル(LLM)が比較的未探索の財務状況において,倫理的・法的基準に準拠するか否かを評価するための実験的枠組みを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.892013668424246
• License:
• Abstract: Advancements in large language models (LLMs) have renewed concerns about AI alignment - the consistency between human and AI goals and values. As various jurisdictions enact legislation on AI safety, the concept of alignment must be defined and measured across different domains. This paper proposes an experimental framework to assess whether LLMs adhere to ethical and legal standards in the relatively unexplored context of finance. We prompt twelve LLMs to impersonate the CEO of a financial institution and test their willingness to misuse customer assets to repay outstanding corporate debt. Beginning with a baseline configuration, we adjust preferences, incentives and constraints, analyzing the impact of each adjustment with logistic regression. Our findings reveal significant heterogeneity in the baseline propensity for unethical behavior of LLMs. Factors such as risk aversion, profit expectations, and regulatory environment consistently influence misalignment in ways predicted by economic theory, although the magnitude of these effects varies across LLMs. This paper highlights both the benefits and limitations of simulation-based, ex post safety testing. While it can inform financial authorities and institutions aiming to ensure LLM safety, there is a clear trade-off between generality and cost.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の進歩は、人間とAIの目標と価値の整合性という、AIの整合性に新たな懸念を抱いている。 さまざまな司法管轄区域がAIの安全性に関する法律を制定しているため、アライメントの概念は異なる領域にわたって定義され、測定されなければならない。 本稿では,LLMが比較的未調査の財務状況において,倫理的・法的基準に準拠するか否かを評価するための実験的枠組みを提案する。 我々は、金融機関のCEOを偽装し、顧客の資産を不正に利用し、卓越した社債を返済する意思をテストするよう、12のLLMに促す。 ベースライン構成から始まり、好み、インセンティブ、制約を調整し、ロジスティック回帰による各調整の影響を分析する。 以上の結果から,LLMの非倫理的行動に対する基線適合性に有意な多様性が認められた。 リスク回避、利益予測、規制環境などの要因は、LLMによって異なるが、経済理論によって予測される方法での不適応に影響を与える。 本稿では, シミュレーションに基づく, ポストセーフティテストの利点と限界について述べる。 LLMの安全性を確保するための金融当局や機関に通知することができるが、一般性とコストの間には明確なトレードオフがある。

関連論文リスト

• Distributive Fairness in Large Language Models: Evaluating Alignment with Human Values [13.798198972161657]
  多くの社会的問題は資源の分配に関係しており、公平さと経済効率は結果の望ましさにおいて重要な役割を担っている。 本稿では,大規模言語モデル (LLM) が基本的公平性の概念に準拠しているかどうかを考察し,人間の嗜好との整合性について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-01T04:24:47Z)
• The Dual-use Dilemma in LLMs: Do Empowering Ethical Capacities Make a Degraded Utility? [54.18519360412294]
  大きな言語モデル(LLM)は、安全のための有害な要求を拒否することと、ユーティリティのための正当な要求を収容することのバランスをとる必要がある。 本稿では,DPO(Direct Preference Optimization)に基づくアライメントフレームワークを提案する。 得られたモデルLibraChemは,Claude-3,GPT-4o,LLaMA-3などのLLMをそれぞれ13.44%,7.16%,7.10%で上回った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-20T06:35:01Z)
• Value Compass Leaderboard: A Platform for Fundamental and Validated Evaluation of LLMs Values [76.70893269183684]
  大きな言語モデル(LLM)は目覚ましいブレークスルーを達成し、その価値を人間と一致させることが必須になっている。 既存の評価は、バイアスや毒性といった安全性のリスクに焦点を絞っている。 既存のベンチマークはデータ汚染の傾向があります。 個人や文化にまたがる人的価値の多元的性質は、LLM値アライメントの測定において無視される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-13T05:53:56Z)
• Gender Bias of LLM in Economics: An Existentialism Perspective [1.024113475677323]
  本稿では,大言語モデル(LLM)における性別バイアスについて検討する。 LLMは、明示的なジェンダーマーカーなしでもジェンダーステレオタイプを補強する。 LLMのバイアスは意図しない欠陥ではなく、合理的な処理の体系的な結果であると主張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-14T01:42:01Z)
• 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)
• How Ethical Should AI Be? How AI Alignment Shapes the Risk Preferences of LLMs [0.0]
  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の整合が,その経済的な意思決定にどのように影響するかを検討する。 LLMと人的価値の整合性、無害性、有用性、誠実性を重視し、それらをリスク回避にシフトしていることが分かりました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-03T10:05:25Z)
• 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)
• Enhancing Financial Sentiment Analysis via Retrieval Augmented Large Language Models [11.154814189699735]
  大規模な言語モデル (LLM) は様々なNLPタスクにおいて優れた性能を示した。 本稿では,金融感情分析のためのLLMフレームワークを提案する。 提案手法の精度は15%から48%向上し,F1得点を得た。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-06T05:40:23Z)
• Heterogeneous Value Alignment Evaluation for Large Language Models [91.96728871418]
  大規模言語モデル(LLM)は、その価値を人間のものと整合させることを重要視している。 本研究では,LLMと不均一値の整合性を評価するため,不均一値アライメント評価(HVAE)システムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-26T02:34:20Z)

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。