Culturally-Attuned Moral Machines: Implicit Learning of Human Value Systems by AI through Inverse Reinforcement Learning
作者: Nigini Oliveira, Jasmine Li, Koosha Khalvati, Rodolfo Cortes Barragan, Katharina Reinecke, Andrew N. Meltzoff, Rajesh P. N. Rao
分类: cs.AI, cs.CY, cs.HC, cs.LG
发布日期: 2023-12-29
DOI: 10.1371/journal.pone.0337914
💡 一句话要点
通过逆强化学习，AI隐式学习人类价值系统，实现文化适应的道德机器
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 逆强化学习 文化适应 道德机器 价值观学习 人工智能伦理
📋 核心要点
- 现有AI道德准则构建方法难以适应不同文化背景下人类价值观的差异性。
- 提出使用逆强化学习(IRL)方法，使AI代理通过观察学习特定文化群体的行为，从而获得文化适应的价值系统。
- 实验证明，AI代理能够学习到反映特定文化群体行为的利他主义特征，并泛化到新的决策场景。
📝 摘要（中文）
鉴于不同人类文化对道德和社会规范的定义各不相同，为人工智能(AI)构建通用的道德准则非常困难甚至不可能。因此，我们认为AI的价值系统应该适应文化：正如在特定文化中长大的孩子学习该文化的特定价值观和规范一样，我们建议在特定人类社区中运行的AI代理应该获得该社区的道德、伦理和文化准则。AI系统如何从人类的观察和互动中获得这些准则仍然是一个悬而未决的问题。在此，我们提出使用逆强化学习(IRL)作为AI代理隐式获取文化适应价值系统的方法。我们使用一个实验范式来测试我们的方法，在该范式中，AI代理通过IRL学习不同的奖励函数（控制代理的道德价值观），通过观察不同文化群体在需要实时决策的在线虚拟世界中的行为。我们表明，从特定文化群体的平均行为中学习的AI代理可以获得反映该群体行为的利他主义特征，并且这种学习到的价值系统可以推广到需要利他主义判断的新场景。据我们所知，我们的结果首次证明AI代理可能被赋予从观察和与人类互动中不断学习其价值观和规范的能力，从而适应他们所处的文化。
🔬 方法详解
问题定义：当前人工智能伦理研究面临的挑战是，如何使AI的行为符合不同文化背景下的道德规范。构建一个通用的、适用于所有文化背景的道德准则非常困难，因为不同文化对道德和社会规范的定义存在差异。现有方法难以让AI系统有效地学习和适应特定文化群体的价值观。
核心思路：本研究的核心思路是利用逆强化学习（IRL）算法，使AI代理能够通过观察特定文化群体在虚拟环境中的行为，反推出该群体的潜在奖励函数，从而学习到该文化群体的价值观。这种方法允许AI系统隐式地学习道德规范，而无需显式地进行编程或规则定义。
技术框架：该研究采用了一个在线虚拟世界作为实验平台，不同文化群体在其中进行实时决策。AI代理通过观察这些群体的行为，使用IRL算法学习不同文化群体的奖励函数。整体流程包括：1) 创建虚拟环境；2) 招募不同文化背景的参与者；3) 收集参与者在虚拟环境中的行为数据；4) 使用IRL算法训练AI代理，使其学习不同文化群体的奖励函数；5) 在新的场景中测试AI代理的道德判断能力。
关键创新：该研究的关键创新在于将逆强化学习应用于文化适应的道德学习。与传统的基于规则或显式编程的道德准则构建方法不同，该方法允许AI系统通过观察学习人类行为，从而自动适应不同文化背景下的道德规范。这是首次尝试使用IRL来赋予AI代理持续学习价值观和规范的能力，使其能够适应所处的文化。
关键设计：实验中，研究人员设计了一个虚拟环境，其中参与者需要进行涉及利他主义的决策。AI代理通过观察参与者的行为，使用最大熵逆强化学习算法学习奖励函数。奖励函数的设计旨在反映不同文化群体对利他行为的偏好程度。研究人员还设计了新的场景，用于测试AI代理学习到的价值系统是否能够泛化到新的情境中。
📊 实验亮点
实验结果表明，通过逆强化学习，AI代理能够有效地学习不同文化群体的利他主义价值观。具体来说，AI代理能够根据观察到的行为，准确地推断出不同文化群体对利他行为的偏好程度。更重要的是，学习到的价值系统能够泛化到新的场景中，使AI代理能够在未知的环境中做出符合特定文化规范的道德判断。这些结果为构建文化适应的AI系统提供了有力的支持。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于开发文化敏感型AI系统，例如：跨文化交流机器人、个性化教育系统、以及能够理解和尊重不同文化习俗的智能助手。通过学习不同文化群体的价值观，AI系统可以更好地与人类互动，避免文化冲突，并提供更符合用户需求的个性化服务。未来，该技术有望促进AI在不同文化背景下的广泛应用。
📄 摘要（原文）
Constructing a universal moral code for artificial intelligence (AI) is difficult or even impossible, given that different human cultures have different definitions of morality and different societal norms. We therefore argue that the value system of an AI should be culturally attuned: just as a child raised in a particular culture learns the specific values and norms of that culture, we propose that an AI agent operating in a particular human community should acquire that community's moral, ethical, and cultural codes. How AI systems might acquire such codes from human observation and interaction has remained an open question. Here, we propose using inverse reinforcement learning (IRL) as a method for AI agents to acquire a culturally-attuned value system implicitly. We test our approach using an experimental paradigm in which AI agents use IRL to learn different reward functions, which govern the agents' moral values, by observing the behavior of different cultural groups in an online virtual world requiring real-time decision making. We show that an AI agent learning from the average behavior of a particular cultural group can acquire altruistic characteristics reflective of that group's behavior, and this learned value system can generalize to new scenarios requiring altruistic judgments. Our results provide, to our knowledge, the first demonstration that AI agents could potentially be endowed with the ability to continually learn their values and norms from observing and interacting with humans, thereby becoming attuned to the culture they are operating in.