論文の概要: Are Language Models Consequentialist or Deontological Moral Reasoners?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.21479v1
• Date: Tue, 27 May 2025 17:51:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-28 17:05:58.844408
• Title: Are Language Models Consequentialist or Deontological Moral Reasoners?
• Title（参考訳）: 言語モデルは連続主義者か、それともデオントロジー的モラル推論者か?
• Authors: Keenan Samway, Max Kleiman-Weiner, David Guzman Piedrahita, Rada Mihalcea, Bernhard Schölkopf, Zhijing Jin,
• Abstract要約: 我々は、大規模言語モデル(LLM)が提供する道徳的推論トレースの大規模分析に焦点をあてる。 我々は,2つの主要な規範的倫理理論,つまり連続主義と非オントロジーを体系的に分類するために,道徳的論理学の分類を導入し,検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.85385952436044
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: As AI systems increasingly navigate applications in healthcare, law, and governance, understanding how they handle ethically complex scenarios becomes critical. Previous work has mainly examined the moral judgments in large language models (LLMs), rather than their underlying moral reasoning process. In contrast, we focus on a large-scale analysis of the moral reasoning traces provided by LLMs. Furthermore, unlike prior work that attempted to draw inferences from only a handful of moral dilemmas, our study leverages over 600 distinct trolley problems as probes for revealing the reasoning patterns that emerge within different LLMs. We introduce and test a taxonomy of moral rationales to systematically classify reasoning traces according to two main normative ethical theories: consequentialism and deontology. Our analysis reveals that LLM chains-of-thought tend to favor deontological principles based on moral obligations, while post-hoc explanations shift notably toward consequentialist rationales that emphasize utility. Our framework provides a foundation for understanding how LLMs process and articulate ethical considerations, an important step toward safe and interpretable deployment of LLMs in high-stakes decision-making environments. Our code is available at https://github.com/keenansamway/moral-lens .
• Abstract（参考訳）: AIシステムは、医療、法律、ガバナンスにおけるアプリケーションをますますナビゲートするにつれて、倫理的に複雑なシナリオをどのように扱うかを理解することが重要になる。 これまでの研究は、その根底にある道徳的推論プロセスではなく、大きな言語モデル(LLM)の道徳的判断を主に検討してきた。 対照的に、LLMが提供する道徳的推論トレースの大規模分析に焦点をあてる。 さらに、ごく少数の道徳的ジレンマから推論を導き出そうとした以前の研究とは異なり、この研究では600以上の異なるトロリー問題を、異なるLSM内に現れる推論パターンを明らかにするためのプローブとして活用している。 我々は,2つの主要な規範的倫理理論,つまり連続主義と非オントロジーを体系的に分類するために,道徳的論理学の分類を導入し,検証する。 我々の分析によると、LLM連鎖は道徳的義務に基づく非オントロジ的原則を好む傾向にあり、一方ポストホックの説明は、実用性を重視した連帯主義的理性に特化している。 我々のフレームワークは、LLMがいかにして処理し、倫理的考察を明瞭にするかを理解するための基盤を提供し、高い意思決定環境におけるLLMの安全かつ解釈可能な展開に向けた重要なステップである。 私たちのコードはhttps://github.com/keenansamway/moral-lensで利用可能です。

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