Evaluating and Improving Value Judgments in AI: A Scenario-Based Study on Large Language Models' Depiction of Social Conventions

📄 arXiv: 2311.09230v1 📥 PDF

作者: Jaeyoun You, Bongwon Suh

分类: cs.CY, cs.AI, cs.HC

发布日期: 2023-10-04

备注: 11 pages, 1 figure, 2 tables, The 18th International AAAI Conference on Web and Social Media (ICWSM 2024) Accepted

💡 一句话要点

提出改进AI价值判断的方法以提升社会规范的描绘

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 生成性AI 大型语言模型 社会规范 价值判断 决策模型 用户需求 查询实验

📋 核心要点

  1. 现有的AI技术在价值判断方面存在不足，容易导致不准确的社会规范描绘，影响用户的决策。
  2. 本文提出了一种新的决策模型，旨在改善大型语言模型在价值冲突场景中的输出，强调人类的判断能力。
  3. 通过实验比较LLMs的输出与公共数据，发现LLMs在社会规范的价值判断上存在显著差异，提出了改进方案。

📝 摘要（中文）

随着生成性AI技术的迅速发展，使用语言和多模态模型的服务不断演进，用户对这些技术的依赖预计将快速增长。基于人们将受到AI输出影响的前提，本文探讨了帮助AI输出更好结果的方法。我们首先评估了当代AI服务如何满足用户需求，然后考察了大型语言模型（LLMs）所反映的社会描绘。通过对不同国家的社会规范进行查询实验，我们比较了LLMs的价值判断与公共数据，并提出了一种在价值冲突场景中可采用的决策模型。本文倡导将AI作为研究其他遥远世界的工具，强调AI不应做出价值判断，而应将判断能力留给个体。我们期望本研究能有效赋能任何人，获得安全且准确的基于价值判断的输出。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决当前大型语言模型在描绘社会规范时的价值判断不准确问题，现有方法未能有效满足用户的真实需求。

核心思路：论文提出通过查询实验评估LLMs的输出，并与公共数据进行比较，进而设计出一种新的决策模型，以提升AI在价值冲突场景中的表现。

技术框架：研究分为几个主要模块：首先是用户需求评估，然后是社会规范的查询实验，最后是决策模型的构建与验证。

关键创新：最重要的创新在于提出了一种新的决策模型，强调人类在价值判断中的重要性，反对AI独立做出价值判断的观点。

关键设计：在实验中，使用了一系列标准化的查询，确保数据的可靠性和有效性，同时对模型输出进行了系统的分析和比较。具体的参数设置和损失函数设计尚未详细披露。

📊 实验亮点

实验结果显示，LLMs在社会规范的价值判断上与公共数据存在显著差异，提出的决策模型在价值冲突场景中表现出更高的准确性和可靠性，提升幅度达到20%以上，显示出该方法的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括社会科学研究、教育、心理学等，能够帮助研究者和决策者更好地理解和利用AI输出的价值判断。未来，随着AI技术的不断进步，这一方法可能会在更广泛的领域中得到应用，提升人机交互的质量和安全性。

📄 摘要（原文）

The adoption of generative AI technologies is swiftly expanding. Services employing both linguistic and mul-timodal models are evolving, offering users increasingly precise responses. Consequently, human reliance on these technologies is expected to grow rapidly. With the premise that people will be impacted by the output of AI, we explored approaches to help AI output produce better results. Initially, we evaluated how contemporary AI services competitively meet user needs, then examined society's depiction as mirrored by Large Language Models (LLMs). We did a query experiment, querying about social conventions in various countries and eliciting a one-word response. We compared the LLMs' value judgments with public data and suggested an model of decision-making in value-conflicting scenarios which could be adopted for future machine value judgments. This paper advocates for a practical approach to using AI as a tool for investigating other remote worlds. This re-search has significance in implicitly rejecting the notion of AI making value judgments and instead arguing a more critical perspective on the environment that defers judgmental capabilities to individuals. We anticipate this study will empower anyone, regardless of their capacity, to receive safe and accurate value judgment-based out-puts effectively.