Avalon's Game of Thoughts: Battle Against Deception through Recursive Contemplation

📄 arXiv: 2310.01320v3 📥 PDF

作者: Shenzhi Wang, Chang Liu, Zilong Zheng, Siyuan Qi, Shuo Chen, Qisen Yang, Andrew Zhao, Chaofei Wang, Shiji Song, Gao Huang

分类: cs.AI, cs.CL, cs.CY, cs.LG, cs.MA

发布日期: 2023-10-02 (更新: 2023-10-24)

备注: 40 pages

💡 一句话要点

提出递归思考框架以应对语言模型中的欺骗信息问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 递归思考 欺骗信息识别 阿瓦隆游戏 视角转变 信息安全 人工智能

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在处理信息时假设其内容始终诚实，忽视了欺骗信息的普遍存在，导致模型易受操控。
  2. 论文提出的递归思考框架（ReCon）通过结合初步思考和精炼思考，增强LLMs识别欺骗信息的能力。
  3. 实验结果显示，集成ReCon的LLMs在阿瓦隆游戏中表现出色，能够有效识别和应对欺骗信息，且无需额外微调。

📝 摘要（中文）

近年来，大型语言模型（LLMs）的突破性进展在LLM作为代理的领域取得了显著成功。然而，普遍的假设是LLMs处理的信息始终是诚实的，这忽视了人类社会和AI生成内容中普遍存在的欺骗或误导信息。这种忽视使得LLMs容易受到恶意操控，可能导致有害后果。本研究利用复杂的阿瓦隆游戏作为测试平台，探索LLMs在欺骗环境中的潜力。我们提出了一种新颖的框架——递归思考（ReCon），以增强LLMs识别和反制欺骗信息的能力。ReCon结合了初步思考和精炼思考过程，并分别引入了一阶和二阶视角转变。实验结果表明，ReCon能够有效帮助LLMs识别和规避欺骗信息，而无需额外的微调和数据。最后，我们探讨了LLMs在安全性、推理、表达风格和格式方面的当前局限性，为后续研究提供了见解。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决大型语言模型在面对欺骗信息时的脆弱性，现有方法未能有效应对人类社会和AI生成内容中的误导信息。

核心思路：论文提出的递归思考框架（ReCon）通过模拟人类的递归思维和视角转换，增强LLMs对欺骗信息的识别和反制能力。

技术框架：ReCon框架包括两个主要阶段：初步思考阶段生成初始想法，精炼思考阶段进一步优化这些想法。同时，框架中引入了一阶和二阶视角转变，分别用于推测他人的心理状态和理解他人对自身心理状态的看法。

关键创新：ReCon的创新在于结合了递归思考和视角转变，使得LLMs能够在复杂的欺骗环境中更有效地识别和应对误导信息，这与传统方法的单一思维模式形成鲜明对比。

关键设计：在ReCon中，初步思考和精炼思考的过程设计精细，确保生成的内容不仅逻辑严谨，还能适应不同的上下文需求。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，集成ReCon的LLMs在阿瓦隆游戏中显著提高了识别欺骗信息的能力，表现出比基线模型更高的准确率和鲁棒性，且无需额外的微调和数据支持。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能客服、社交媒体内容审核和虚假信息检测等。通过增强LLMs对欺骗信息的识别能力，能够提高信息处理的安全性和准确性，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Recent breakthroughs in large language models (LLMs) have brought remarkable success in the field of LLM-as-Agent. Nevertheless, a prevalent assumption is that the information processed by LLMs is consistently honest, neglecting the pervasive deceptive or misleading information in human society and AI-generated content. This oversight makes LLMs susceptible to malicious manipulations, potentially resulting in detrimental outcomes. This study utilizes the intricate Avalon game as a testbed to explore LLMs' potential in deceptive environments. Avalon, full of misinformation and requiring sophisticated logic, manifests as a "Game-of-Thoughts". Inspired by the efficacy of humans' recursive thinking and perspective-taking in the Avalon game, we introduce a novel framework, Recursive Contemplation (ReCon), to enhance LLMs' ability to identify and counteract deceptive information. ReCon combines formulation and refinement contemplation processes; formulation contemplation produces initial thoughts and speech, while refinement contemplation further polishes them. Additionally, we incorporate first-order and second-order perspective transitions into these processes respectively. Specifically, the first-order allows an LLM agent to infer others' mental states, and the second-order involves understanding how others perceive the agent's mental state. After integrating ReCon with different LLMs, extensive experiment results from the Avalon game indicate its efficacy in aiding LLMs to discern and maneuver around deceptive information without extra fine-tuning and data. Finally, we offer a possible explanation for the efficacy of ReCon and explore the current limitations of LLMs in terms of safety, reasoning, speaking style, and format, potentially furnishing insights for subsequent research.