論文の概要: Evaluating the Paperclip Maximizer: Are RL-Based Language Models More Likely to Pursue Instrumental Goals?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12206v1
• Date: Sun, 16 Feb 2025 16:29:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:09:29.555893
• Title: Evaluating the Paperclip Maximizer: Are RL-Based Language Models More Likely to Pursue Instrumental Goals?
• Title（参考訳）: ペーパークリップ最大化手法の評価:RLに基づく言語モデルは楽器目標の獲得によく似ているか?
• Authors: Yufei He, Yuexin Li, Jiaying Wu, Yuan Sui, Yulin Chen, Bryan Hooi,
• Abstract要約: 主な関心事は、テキスト構造収束(textitinstrumental convergence)である。AIシステムは、究極の目標を覆い、人間の意図した目標から逸脱する意図しない中間目標を開発する。 この問題は特に強化学習(RL)訓練モデルに関係しており、報酬を最大化するために創造的だが意図しない戦略を生成することができる。 また,RL駆動モデルでは,目標指向行動の最適化が人間の意図に反する可能性があるため,楽器収束の傾向が強いことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.11148546999906
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• Abstract: As large language models (LLMs) continue to evolve, ensuring their alignment with human goals and values remains a pressing challenge. A key concern is \textit{instrumental convergence}, where an AI system, in optimizing for a given objective, develops unintended intermediate goals that override the ultimate objective and deviate from human-intended goals. This issue is particularly relevant in reinforcement learning (RL)-trained models, which can generate creative but unintended strategies to maximize rewards. In this paper, we explore instrumental convergence in LLMs by comparing models trained with direct RL optimization (e.g., the o1 model) to those trained with reinforcement learning from human feedback (RLHF). We hypothesize that RL-driven models exhibit a stronger tendency for instrumental convergence due to their optimization of goal-directed behavior in ways that may misalign with human intentions. To assess this, we introduce InstrumentalEval, a benchmark for evaluating instrumental convergence in RL-trained LLMs. Initial experiments reveal cases where a model tasked with making money unexpectedly pursues instrumental objectives, such as self-replication, implying signs of instrumental convergence. Our findings contribute to a deeper understanding of alignment challenges in AI systems and the risks posed by unintended model behaviors.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)が進化を続けるにつれ、人間の目標や価値との整合性を確保することは、依然として困難な課題である。 主要な関心事は、AIシステムが与えられた目的を最適化する際に、最終的な目的を覆い、意図しない目標から逸脱する意図しない中間目標を開発する、‘textit{instrumental convergence’である。 この問題は特に強化学習(RL)訓練モデルに関係しており、報酬を最大化するために創造的だが意図しない戦略を生成することができる。 本稿では、直接RL最適化(例えば、o1モデル)で訓練されたモデルと、人間のフィードバック(RLHF)から強化学習したモデルを比較して、LLMにおけるインストゥルメンタルコンバージェンスについて検討する。 我々は、RL駆動モデルが、人間の意図に反する可能性のある方法でゴール指向行動の最適化により、インストゥルメンタルコンバージェンスに対する強い傾向を示すと仮定する。 これを評価するために,RL学習LLMにおけるインストゥルメンタルコンバージェンス評価のベンチマークであるInstrumentalEvalを紹介する。 最初の実験では、お金を稼ごうとするモデルが予期せず、自己複製や器楽収束の兆候を示唆するような器楽目的を追求するケースを明らかにした。 我々の発見は、AIシステムにおけるアライメントの課題と意図しないモデル行動によるリスクのより深い理解に寄与する。

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