論文の概要: An Ethical eValuation Agent (EeVA): Results of a Proof-of-Concept Test on a Prototype Agentic-like Workflow to Assist Ethical Deliberations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.11218v1
- Date: Tue, 05 May 2026 13:23:15 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-15 07:09:36.844977
- Title: An Ethical eValuation Agent (EeVA): Results of a Proof-of-Concept Test on a Prototype Agentic-like Workflow to Assist Ethical Deliberations
- Title(参考訳): 倫理的eValuation Agent (EeVA): 倫理的議論を支援するための原型エージェントのようなワークフローにおける概念実証試験の結果
- Authors: Stephen Milford, B. Zara Malgir, Miguel Vazquez,
- Abstract要約: EeVAは、決定的な倫理的回答を提供するのではなく、比較倫理的考察を支持する。
アップロードされたユースケースを10の倫理的フレームワークと比較した。
一貫して構成されたフレームワークの評価と統合された合成を生み出した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Ethical deliberation is often misunderstood as a search for single right or wrong answers, creating difficulties for non-ethically trained personnel who must address ethically laden challenges. We developed EeVA, an agentic-like LLM-based workflow designed to support comparative ethical reflection rather than deliver definitive ethical answers. EeVA was programmed in n8n using three interconnected workflows: starter, worker, and emitter. It evaluated uploaded use cases against 10 ethical frameworks through evaluator and synthesis prompts. Proof-of-concept testing used three published cases from urban mobility, peer-to-peer energy trading, and social-service resource allocation. Across all cases, EeVA produced consistently structured framework-specific evaluations and integrated syntheses. Outputs differentiated between frameworks, identified convergences and divergences, recommended modifications to increase alignment, and highlighted persistent ethical tensions. Syntheses were readable for non-specialists and shifted attention away from simplistic answers toward design conditions, safeguards, and areas where full cross-framework agreement was unlikely. The findings suggest that LLMs can be organised into usable workflows that preserve ethical plurality while helping bridge the communicative gap between ethicists and non-ethically trained personnel. EeVA's value lies not in replacing ethicists or resolving moral disagreement, but in scaffolding structured ethical deliberation. EeVA offers a promising proof of concept for supporting ethical reflection where access to ethics expertise is limited. Further work is needed on reproducibility, human evaluation, user testing, and efficiency before it can be considered a mature tool.
- Abstract(参考訳): 倫理的熟考は、倫理的に怠慢な課題に対処しなければならない非倫理的に訓練された職員にとって困難を生じさせる、単一の正しい答えまたは間違った答えを探すこととして誤解されることが多い。
EeVAはエージェントライクなLLMベースのワークフローで、決定的な倫理的回答を提供するのではなく、比較倫理的考察を支援する。
EeVAは、スターター、ワーカー、エミッターの3つの相互接続ワークフローを使用して、n8nでプログラムされた。
アップロードされたユースケースを、評価と合成のプロンプトを通じて10の倫理的フレームワークに対して評価した。
概念実証テストでは、都市移動性、ピアツーピアエネルギー取引、社会サービス資源割り当ての3つのケースを使用した。
すべてのケースにおいて、EeVAは一貫して構成されたフレームワーク固有の評価と統合された合成を生み出した。
アウトプットはフレームワークを区別し、収束と分散を識別し、アライメントを高めるために修正を推奨し、永続的な倫理的緊張を強調した。
合成は非特殊主義者にとって可読であり、設計条件、安全確保、およびクロスフレームの完全な合意がありそうにない領域に、シンプルに答えることから注意を移した。
その結果,LLMは倫理的多元性を維持しつつ,倫理的訓練を受けていない人とのコミュニケーションのギャップを埋めることのできるワークフローに整理できることが示唆された。
EeVAの価値は倫理主義を置き換えることや道徳的不一致を解消することではなく、足場構造的な倫理的熟考にある。
EeVAは、倫理的専門知識へのアクセスが制限されている倫理的反映を支持するための、有望な概念実証を提供する。
再現性、人的評価、ユーザテスト、そして、成熟したツールと見なされる前に、さらなる作業が必要である。
関連論文リスト
- Mirror: A Multi-Agent System for AI-Assisted Ethics Review [104.3684024153469]
MirrorはAIによる倫理的レビューのためのエージェントフレームワークである。
倫理的推論、構造化された規則解釈、統合されたアーキテクチャ内でのマルチエージェントの議論を統合する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-09T03:38:55Z) - Advancing Automated Ethical Profiling in SE: a Zero-Shot Evaluation of LLM Reasoning [1.389448546196977]
大規模言語モデル(LLM)は、コード合成を超えて拡張されたタスクのためのソフトウェア工学(SE)ツールにますます統合されています。
ゼロショット設定で16LLMの倫理的推論能力を評価するための完全に自動化されたフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-01T13:28:26Z) - Bridging the Gap: Integrating Ethics and Environmental Sustainability in AI Research and Practice [57.94036023167952]
我々は、AIの倫理的影響を研究するための努力は、その環境への影響を評価するものと相まって行われるべきであると論じる。
我々は,AI研究と実践にAI倫理と持続可能性を統合するためのベストプラクティスを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-01T13:53:11Z) - Addressing Moral Uncertainty using Large Language Models for Ethical Decision-Making [0.42481744176244507]
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) - Ethical-Lens: Curbing Malicious Usages of Open-Source Text-to-Image Models [51.69735366140249]
我々はEthical-Lensというフレームワークを紹介した。
Ethical-Lensは、毒性とバイアス次元をまたいだテキストと画像のモデルにおける価値アライメントを保証する。
実験の結果、Ethical-Lensは商業モデルに匹敵するレベルまでアライメント能力を向上することがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-18T11:38:25Z) - EALM: Introducing Multidimensional Ethical Alignment in Conversational
Information Retrieval [43.72331337131317]
我々は、倫理的アライメントを、効率的なデータスクリーニングのための初期倫理的判断段階と統合するワークフローを導入する。
本稿では,ETHICSベンチマークから適応したQA-ETHICSデータセットについて述べる。
さらに,二項および多ラベルの倫理的判断タスクにおいて,最高の性能を実現する新しい手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-02T08:22:34Z) - Scruples: A Corpus of Community Ethical Judgments on 32,000 Real-Life
Anecdotes [72.64975113835018]
記述倫理に動機づけられた我々は、機械倫理に対する新しいデータ駆動アプローチを調査する。
Scruplesは、625,000の倫理的判断を持つ最初の大規模データセットで、32,000の実生活の逸話について紹介する。
我々のデータセットは最先端のニューラルネットワークモデルに対して大きな課題を示し、改善の余地を残しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-20T17:34:15Z)
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。