論文の概要: Position: The Complexity of Perfect AI Alignment -- Formalizing the RLHF Trilemma

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.19504v1
• Date: Sun, 23 Nov 2025 20:23:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-26 17:37:04.0511
• Title: Position: The Complexity of Perfect AI Alignment -- Formalizing the RLHF Trilemma
• Title（参考訳）: ポジション: 完全なAIアライメントの複雑さ - RLHFトリレンマの形式化
• Authors: Subramanyam Sahoo, Aman Chadha, Vinija Jain, Divya Chaudhary,
• Abstract要約: RLHF(Reinforcement from Human Feedback)は、大規模な言語モデルの整合に広く使われている。 私たちはこのトリレンマを形式化する: アライメント・トリレンマ(Alignment Trilemma: No Epsilon-representativeness of various human values)。 我々のフレームワークは、嗜好の崩壊、梅毒症、系統的バイアス増幅などの病態を統一的に説明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.505918019260964
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) is widely used for aligning large language models, yet practitioners face a persistent puzzle: improving safety often reduces fairness, scaling to diverse populations becomes computationally intractable, and making systems robust often amplifies majority biases. We formalize this tension as the Alignment Trilemma: no RLHF system can simultaneously achieve (i) epsilon-representativeness across diverse human values, (ii) polynomial tractability in sample and compute complexity, and (iii) delta-robustness against adversarial perturbations and distribution shift. Through a complexity-theoretic analysis integrating statistical learning theory and robust optimization, we prove that achieving both representativeness (epsilon <= 0.01) and robustness (delta <= 0.001) for global-scale populations requires Omega(2^{d_context}) operations, which is super-polynomial in the context dimensionality. We show that current RLHF implementations resolve this trilemma by sacrificing representativeness: they collect only 10^3--10^4 samples from homogeneous annotator pools while 10^7--10^8 samples are needed for true global representation. Our framework provides a unified explanation for documented RLHF pathologies including preference collapse, sycophancy, and systematic bias amplification. We conclude with concrete directions for navigating these fundamental trade-offs through strategic relaxations of alignment requirements.
• Abstract（参考訳）: RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)は、大規模な言語モデルの整合化に広く使用されているが、実践者は永続的なパズルに直面している。 我々はこの緊張をアライメント・トリレンマとして定式化し、RLHFシステムは同時に達成できない (i)多様な人間の価値観にまたがるエプシロン表現性 (II) サンプルおよび計算複雑性における多項式トラクタビリティ、及び 三 敵対的摂動及び分布変化に対するデルタロス性 統計的学習理論とロバスト最適化を統合した複雑性理論解析により、グローバルな人口に対する代表性 (epsilon <= 0.01) とロバスト性 (delta <= 0.001) の両方を達成するためには、文脈次元において超ポリノミカルなオメガ(2^{d_context}) 演算が必要であることを証明した。 現在のRLHF実装はこのトリレンマを代表性を犠牲にして解決し、同種アノテータプールから10^3--10^4サンプルのみを収集し、真のグローバル表現には10^7--10^8サンプルが必要であることを示した。 我々のフレームワークは、好みの崩壊、梅毒症、系統的バイアス増幅など、文書化されたRLHFの病態について統一的な説明を提供する。 我々は、アライメント要件の戦略的緩和を通じて、これらの基本的なトレードオフをナビゲートするための具体的な方向で結論付ける。

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