論文の概要: Position: We Need An Adaptive Interpretation of Helpful, Honest, and Harmless Principles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06059v1
• Date: Sun, 09 Feb 2025 22:41:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:33:50.549595
• Title: Position: We Need An Adaptive Interpretation of Helpful, Honest, and Harmless Principles
• Title（参考訳）: ポジション: 助け、正直、無害な原則を適応的に解釈する必要がある
• Authors: Yue Huang, Chujie Gao, Yujun Zhou, Kehan Guo, Xiangqi Wang, Or Cohen-Sasson, Max Lamparth, Xiangliang Zhang,
• Abstract要約: Helpful, Honest, and Harmless(HHH)原則は、AIシステムを人間の価値と整合させるためのフレームワークである。 我々は,HHH原理の適応的解釈を論じ,多様なシナリオへの適応のための参照フレームワークを提案する。 この作業は、AIアライメントを改善するための実践的な洞察を提供し、HHH原則が現実のAIデプロイメントにおいて基礎的かつ運用的に有効であることを保証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.448749292993234
• License:
• Abstract: The Helpful, Honest, and Harmless (HHH) principle is a foundational framework for aligning AI systems with human values. However, existing interpretations of the HHH principle often overlook contextual variability and conflicting requirements across applications. In this paper, we argue for an adaptive interpretation of the HHH principle and propose a reference framework for its adaptation to diverse scenarios. We first examine the principle's foundational significance and identify ambiguities and conflicts through case studies of its dimensions. To address these challenges, we introduce the concept of priority order, which provides a structured approach for balancing trade-offs among helpfulness, honesty, and harmlessness. Further, we explore the interrelationships between these dimensions, demonstrating how harmlessness and helpfulness can be jointly enhanced and analyzing their interdependencies in high-risk evaluations. Building on these insights, we propose a reference framework that integrates context definition, value prioritization, risk assessment, and benchmarking standards to guide the adaptive application of the HHH principle. This work offers practical insights for improving AI alignment, ensuring that HHH principles remain both ethically grounded and operationally effective in real-world AI deployment.
• Abstract（参考訳）: Helpful, Honest, and Harmless(HHH)原則は、AIシステムを人間の価値と整合させるための基本的なフレームワークである。 しかし、既存のHHH原則の解釈は、しばしば、アプリケーション間でのコンテキスト変動と矛盾する要求を見落としている。 本稿では,HHH原理の適応的解釈を論じ,多様なシナリオへの適応のための参照フレームワークを提案する。 まず、原理の基本的意義を考察し、その次元のケーススタディを通してあいまいさと矛盾を識別する。 これらの課題に対処するために、我々は、重要度、誠実さ、無害性のトレードオフのバランスをとるための構造化されたアプローチを提供する優先順序の概念を導入します。 さらに、これらの次元間の相互関係について検討し、高リスク評価において、無害感と無益性が協調的に強化され、相互依存性を解析できることを実証する。 これらの知見に基づいて、HHH原則の適応的適用を導くために、文脈定義、価値優先順位付け、リスク評価、ベンチマーク標準を統合した参照フレームワークを提案する。 この研究は、AIのアライメントを改善するための実践的な洞察を提供し、HHHの原則が倫理的に基礎付けられ、現実のAIデプロイメントにおいて運用的に有効であることを保証する。

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