論文の概要: Wide Reflective Equilibrium in LLM Alignment: Bridging Moral Epistemology and AI Safety

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.00415v1
• Date: Sat, 31 May 2025 06:40:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-04 21:47:32.974119
• Title: Wide Reflective Equilibrium in LLM Alignment: Bridging Moral Epistemology and AI Safety
• Title（参考訳）: LLMアライメントにおける広反射平衡 : ブリッジングモラル認識とAI安全性
• Authors: Matthew Brophy,
• Abstract要約: 本稿では,広反射平衡法(MWRE)は,現在のAIアライメントの取り組みを理解するための,一意に適応したフレームワークである,と論じる。 MWREは、道徳的判断、道徳的原則の導出、関連する背景理論の間の一貫性の達成を強調している。 この論文は、MWREが現在のアライメントの取り組みを批判的に分析し、より倫理的に健全で公正に整合したAIシステムの今後の発展を導く上で、貴重な基礎となることを実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As large language models (LLMs) become more powerful and pervasive across society, ensuring these systems are beneficial, safe, and aligned with human values is crucial. Current alignment techniques, like Constitutional AI (CAI), involve complex iterative processes. This paper argues that the Method of Wide Reflective Equilibrium (MWRE) -- a well-established coherentist moral methodology -- offers a uniquely apt framework for understanding current LLM alignment efforts. Moreover, this methodology can substantively augment these processes by providing concrete pathways for improving their dynamic revisability, procedural legitimacy, and overall ethical grounding. Together, these enhancements can help produce more robust and ethically defensible outcomes. MWRE, emphasizing the achievement of coherence between our considered moral judgments, guiding moral principles, and relevant background theories, arguably better represents the intricate reality of LLM alignment and offers a more robust path to justification than prevailing foundationalist models or simplistic input-output evaluations. While current methods like CAI bear a structural resemblance to MWRE, they often lack its crucial emphasis on dynamic, bi-directional revision of principles and the procedural legitimacy derived from such a process. While acknowledging various disanalogies (e.g., consciousness, genuine understanding in LLMs), the paper demonstrates that MWRE serves as a valuable heuristic for critically analyzing current alignment efforts and for guiding the future development of more ethically sound and justifiably aligned AI systems.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)が社会全体で強力で普及するにつれて、これらのシステムが有益で安全であり、人間の価値と整合することを保証することが不可欠である。 現在のコンスティチューショナルAI(CAI)のようなアライメント技術には、複雑な反復プロセスが含まれる。 本稿では,広反射平衡法(MWRE, Method of Wide Reflective Equilibrium, MWRE)が,現在のLCMアライメントの取り組みを理解するための,一意に適応した枠組みを提供することを論じる。 さらに、この方法論は、それらの動的修正性、手続き的正当性、全体的な倫理的根拠を改善するための具体的な経路を提供することによって、これらのプロセスを安定的に増強することができる。 これらの拡張は、より堅牢で倫理的に保護可能な結果を生み出すのに役立ちます。 MWREは、我々の考慮された道徳的判断の一貫性の達成、道徳的原則の導出、関連する背景理論の達成を強調し、LLMアライメントの複雑な現実をより良く表現し、基礎主義的モデルや単純化されたインプットアウトプット評価よりも正当化へのより堅牢な道を提供する。 現在のCAIのような手法はMWREと構造的に似ているが、原理の動的かつ双方向な修正とそのようなプロセスに由来する手続き的正当性に重要な重点を欠いていることが多い。 MWREが現在のアライメントの取り組みを批判的に分析し、より倫理的に健全で公正に整合したAIシステムの今後の発展を導くための貴重なヒューリスティックであることを示す。

関連論文リスト

• The Staircase of Ethics: Probing LLM Value Priorities through Multi-Step Induction to Complex Moral Dilemmas [20.792208554628367]
  我々は多段階モラルジレンマデータセットを導入し,3,302個の5段階ジレンマのLLMの進化的道徳的判断を評価する。 このフレームワークは、LLMがジレンマをエスカレートする際の道徳的推論をどのように調整するかを、きめ細やかな動的解析を可能にする。 我々の研究は、動的で文脈に配慮した評価パラダイムへのシフトを呼びかけ、LLMのより人間らしく価値に敏感な開発への道を開いた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-23T17:59:50Z)
• LLM Ethics Benchmark: A Three-Dimensional Assessment System for Evaluating Moral Reasoning in Large Language Models [8.018569128518187]
  本研究では,大規模言語モデル(LLM)の道徳的推論能力を体系的に評価するための新しい枠組みを確立する。 我々の枠組みは、3次元を通して人間の倫理基準との整合性を定量化することでこの問題に対処する。 このアプローチは、LLMの倫理的強みと弱みを正確に識別し、目標とする改善と社会的価値との整合性を高める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-01T20:36:19Z)
• The Convergent Ethics of AI? Analyzing Moral Foundation Priorities in Large Language Models with a Multi-Framework Approach [6.0972634521845475]
  本稿では,Reasoning and Intrinsic Moral Evaluation (PRIME)フレームワークについて紹介する。 PRIMEは、基本的な倫理的側面をまたいだ倫理的優先順位を分析するための包括的な方法論である。 我々はこのフレームワークを6つの主要な大規模言語モデル (LLM) に適用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-27T14:26:48Z)
• Causality Is Key to Understand and Balance Multiple Goals in Trustworthy ML and Foundation Models [91.24296813969003]
  本稿では,機械学習に因果的手法を取り入れて,信頼性の高いMLの主要な原則間のトレードオフをナビゲートすることを提唱する。 我々は、信頼できるMLと基礎モデルの両方において、複数の競合する目標のバランスをとるためには、因果的アプローチが不可欠であると主張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-28T14:57:33Z)
• Addressing Moral Uncertainty using Large Language Models for Ethical Decision-Making [0.0]
  本稿では,タスクに依存しない倫理的レイヤを用いて,事前学習された強化学習(RL)モデルを洗練する倫理的意思決定フレームワークを提案する。 倫理的階層は、Jensen-Shannon Divergence と Dempster-Shafer Theory を用いて複数の道徳的観点から信念のスコアを集約する。 この統合学習フレームワークは、複雑な環境においてRLエージェントが道徳的不確実性をナビゲートし、様々なタスクにおいて道徳的に健全な決定を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-17T19:05:55Z)
• 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)
• Mixture of insighTful Experts (MoTE): The Synergy of Thought Chains and Expert Mixtures in Self-Alignment [103.05005690990271]
  MoTE(Mixture of insightful Experts)は、推論チェーンとエキスパートミックスを組み合わせて自己調整を改善する新しいフレームワークである。 MoTEはモデルの安全性、脱獄耐性、過剰な拒否機能を大幅に改善し、OpenAIの最先端のo1モデルに匹敵するパフォーマンスを実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-01T15:06:05Z)
• Hybrid Approaches for Moral Value Alignment in AI Agents: a Manifesto [3.7414804164475983]
  次世代人工知能(AI)システムの安全性確保への関心が高まっているため、自律エージェントに道徳を埋め込む新しいアプローチが求められている。 連続体としてモデル化された機械に道徳を導入する問題に対する既存のアプローチの体系化を提供する。 我々は、適応可能で堅牢だが制御可能で解釈可能なエージェントシステムを構築するために、よりハイブリッドなソリューションが必要であると論じている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-04T11:46:34Z)

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。