論文の概要: Core Safety Values for Provably Corrigible Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20964v1
• Date: Mon, 28 Jul 2025 16:19:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 16:23:58.201905
• Title: Core Safety Values for Provably Corrigible Agents
• Title（参考訳）: 隠蔽剤の安全性の鍵となる価値
• Authors: Aran Nayebi,
• Abstract要約: 我々は,複数段階の部分的に観察された環境において,検証可能な保証を付与し,適応性のための最初の実装可能なフレームワークを紹介した。 私たちのフレームワークは、単一の報酬を5つの*構造的に分離された*ユーティリティヘッドに置き換えます。 敵がエージェントを修正できるオープンエンド設定では、任意のポストハックエージェントが調整性に反するかどうかを判断することは不可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6451153531057985
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce the first implementable framework for corrigibility, with provable guarantees in multi-step, partially observed environments. Our framework replaces a single opaque reward with five *structurally separate* utility heads -- deference, switch-access preservation, truthfulness, low-impact behavior via a belief-based extension of Attainable Utility Preservation, and bounded task reward -- combined lexicographically by strict weight gaps. Theorem 1 proves exact single-round corrigibility in the partially observable off-switch game; Theorem 3 extends the guarantee to multi-step, self-spawning agents, showing that even if each head is \emph{learned} to mean-squared error $\varepsilon$ and the planner is $\varepsilon$-sub-optimal, the probability of violating \emph{any} safety property is bounded while still ensuring net human benefit. In contrast to Constitutional AI or RLHF/RLAIF, which merge all norms into one learned scalar, our separation makes obedience and impact-limits dominate even when incentives conflict. For open-ended settings where adversaries can modify the agent, we prove that deciding whether an arbitrary post-hack agent will ever violate corrigibility is undecidable by reduction to the halting problem, then carve out a finite-horizon ``decidable island'' where safety can be certified in randomized polynomial time and verified with privacy-preserving, constant-round zero-knowledge proofs. Consequently, the remaining challenge is the ordinary ML task of data coverage and generalization: reward-hacking risk is pushed into evaluation quality rather than hidden incentive leak-through, giving clearer implementation guidance for today's LLM assistants and future autonomous systems.
• Abstract（参考訳）: 我々は,複数段階の部分的に観察された環境において,検証可能な保証を付与し,適応性のための最初の実装可能なフレームワークを紹介した。 我々のフレームワークは、単一の不透明な報酬を、5つの *構造的に分離された*ユーティリティヘッド -- 参照、スイッチアクセス保存、真理性、信頼に基づくAttainable Utility Preservationの拡張による低インパクトな振る舞い -- に置き換えます。 Theorem 1 は、部分的に観察可能なオフスウィッチゲームにおいて、正確なシングルラウンドの補正性を証明している; Theorem 3 は、保証を多段階のセルフスポーニングエージェントに拡張し、各ヘッドが \emph{learned} で平均二乗誤差 $\varepsilon$ であり、プランナーが $\varepsilon$-sub-optimal であるのに対して、 \emph{any} の安全性を侵害する確率は、ネットの利益を保ちながら有界であることを示す。 すべての規範をひとつの学習スカラーにマージするコンスティチューショナルAIやRLHF/RLAIFとは対照的に、私たちの分離は、インセンティブが対立しても服従とインパクトリミットが支配する。 エージェントを変更可能なオープンエンド設定では、任意のポストハックエージェントが、停止問題への還元により、補正性に違反するかどうかを判定し、ランダム化された多項式時間で安全性を証明し、プライバシー保護された一定のラウンドゼロ知識証明で検証できる有限ホライズン「決定可能な島」を彫り出す。 報酬ハックリスクは、隠されたインセンティブのリークスルーではなく、評価品質にプッシュされ、今日のLLMアシスタントと将来の自律システムに対するより明確な実装ガイダンスを提供する。

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