論文の概要: Pluralistic Alignment for Healthcare: A Role-Driven Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.10685v1
• Date: Fri, 12 Sep 2025 20:28:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-16 17:26:22.728296
• Title: Pluralistic Alignment for Healthcare: A Role-Driven Framework
• Title（参考訳）: ヘルスケアのための複数のアライメント:ロール駆動フレームワーク
• Authors: Jiayou Zhong, Anudeex Shetty, Chao Jia, Xuanrui Lin, Usman Naseem,
• Abstract要約: 多様な視点と価値をシミュレートするために,まず軽量で一般化可能な多元的アライメントアプローチ EthosAgents を提案する。 実験により、7つの異なる大きさのオープンおよびクローズドモデルにまたがる3つのモードの多元的アライメントが進行することを示す。 以上の結果から,健康関連多元主義は適応的かつ規範的アプローチを要求され,これらのモデルが他のハイテイク領域の多様性をいかに尊重するかについての洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.636276754192219
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As large language models are increasingly deployed in sensitive domains such as healthcare, ensuring their outputs reflect the diverse values and perspectives held across populations is critical. However, existing alignment approaches, including pluralistic paradigms like Modular Pluralism, often fall short in the health domain, where personal, cultural, and situational factors shape pluralism. Motivated by the aforementioned healthcare challenges, we propose a first lightweight, generalizable, pluralistic alignment approach, EthosAgents, designed to simulate diverse perspectives and values. We empirically show that it advances the pluralistic alignment for all three modes across seven varying-sized open and closed models. Our findings reveal that health-related pluralism demands adaptable and normatively aware approaches, offering insights into how these models can better respect diversity in other high-stakes domains.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルが医療などのセンシティブな領域にますます導入されるにつれて、そのアウトプットが、人口間で保持される様々な価値と視点を反映するようにすることが重要である。 しかし、Modular Pluralismのような多元的パラダイムを含む既存のアライメントアプローチは、個人的、文化的、状況的要因が多元主義を形成する健康領域では不足することが多い。 上記の医療課題に触発され,多様な視点と価値観をシミュレートした,軽量で一般化可能な多元的アライメントアプローチであるEthosAgentsを提案する。 実験により、7つの異なる大きさのオープンおよびクローズドモデルにまたがる3つのモードの多元的アライメントが進行することを示す。 以上の結果から,健康関連多元主義は適応的かつ規範的アプローチを要求され,これらのモデルが他のハイテイク領域の多様性をいかに尊重するかについての洞察を提供する。

関連論文リスト

• VITAL: A New Dataset for Benchmarking Pluralistic Alignment in Healthcare [9.087074203425061]
  既存のアライメントパラダイムは、文化、人口統計学、地域社会における視点の多様性を説明できない。 これは、文化、宗教、個人的価値観、矛盾する意見の影響により複数のことが不可欠である健康関連シナリオにおいて特に重要である。 この研究は、現在のアプローチの限界を強調し、健康固有のアライメントソリューションを開発するための基盤となる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-19T14:38:57Z)
• From No to Know: Taxonomy, Challenges, and Opportunities for Negation Understanding in Multimodal Foundation Models [48.68342037881584]
  否定は、欠如、否定、矛盾を含む言語構造であり、多言語多モーダル基盤モデルにとって重要な課題である。 本稿では, 否定構造を包括的に分類し, 構造的, 意味的, 文化的要因がマルチモーダル基盤モデルにどのように影響するかを考察する。 我々は、特別なベンチマーク、言語固有のトークン化、きめ細かい注意機構、高度なマルチモーダルアーキテクチャを提唱する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-10T16:55:13Z)
• Towards Building Multilingual Language Model for Medicine [54.1382395897071]
  6つの主要言語を含む約25.5Bトークンを含む多言語医療コーパスを構築した。 MMedBench と呼ばれる有理性を持つ多言語医療用多言語質問応答ベンチマークを提案する。 我々の最終モデルであるMMed-Llama 3は、8Bパラメータしか持たないが、MMedBenchおよび英語ベンチマークの他のすべてのオープンソースモデルと比較して優れた性能が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-21T17:47:20Z)
• A Roadmap to Pluralistic Alignment [49.29107308098236]
  本稿では,言語モデルをテストベッドとして用いた多元的アライメントのロードマップを提案する。 我々は,AIシステムにおける多元性を定義・運用する3つの可能な方法を特定し,定式化する。 我々は、現在のアライメント技術は、基本的に多元的AIに限られていると論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-07T18:21:17Z)
• Stable Bias: Analyzing Societal Representations in Diffusion Models [72.27121528451528]
  本稿では,テキスト・ツー・イメージ(TTI)システムにおける社会的バイアスを探索する新しい手法を提案する。 我々のアプローチは、プロンプト内の性別や民族のマーカーを列挙して生成された画像の変動を特徴づけることに依存している。 我々はこの手法を利用して3つのTTIシステムによって生成された画像を分析し、そのアウトプットが米国の労働人口層と相関しているのに対して、彼らは常に異なる範囲において、限界化されたアイデンティティを低く表現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-20T19:32:49Z)

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。