LocalValueBench: A Collaboratively Built and Extensible Benchmark for Evaluating Localized Value Alignment and Ethical Safety in Large Language Models

📄 arXiv: 2408.01460v1 📥 PDF

作者: Gwenyth Isobel Meadows, Nicholas Wai Long Lau, Eva Adelina Susanto, Chi Lok Yu, Aditya Paul

分类: cs.CY, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-07-27

💡 一句话要点

提出LocalValueBench，用于评估大型语言模型在本地价值观和伦理安全方面的对齐情况。

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

关键词: 大型语言模型 价值观对齐 伦理安全 基准测试 本地化 可扩展性 提示工程

📋 核心要点

  1. 现有LLM评估基准通常带有创建者的文化和意识形态偏见，缺乏对本地价值观和伦理标准的针对性评估。
  2. LocalValueBench通过新颖的伦理推理类型学和询问方法，构建可扩展的基准，评估LLM与特定本地价值观的对齐程度。
  3. 实验分析了三种商业LLM，揭示了它们在价值观对齐方面的局限性，强调了定制基准对伦理AI发展的重要性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型的快速发展需要对其与本地价值观和伦理标准的对齐进行可靠评估，尤其因为现有基准通常反映其创建者的文化、法律和意识形态价值观。本文介绍了 extsc{LocalValueBench}，这是一个可扩展的基准，旨在评估LLM对澳大利亚价值观的遵守情况，并为全球监管机构提供了一个框架，用于开发针对本地价值观对齐的LLM基准。通过采用一种新颖的伦理推理类型学和一个询问方法，我们策划了全面的问题，并利用提示工程策略来探测LLM的价值观对齐情况。我们的评估标准量化了与本地价值观的偏差，确保了严格的评估过程。对美国供应商提供的三种商业LLM的比较分析揭示了关于其有效性和局限性的重要见解，证明了价值观对齐的关键重要性。这项研究为监管机构创建定制基准提供了有价值的工具和方法，突出了未来研究中增强伦理AI开发的途径。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在部署到不同地区时，如何确保其与当地的文化、法律和伦理价值观对齐的问题。现有评估基准通常带有创建者的偏见，无法准确评估LLM在特定地区的价值观对齐情况。因此，需要一个可扩展的、针对本地价值观的评估基准。

核心思路：论文的核心思路是构建一个可定制的基准测试框架，允许监管机构和研究人员根据特定地区的价值观和伦理标准，创建针对性的评估数据集和评估指标。通过系统性的提问和评估，量化LLM与本地价值观的偏差。

技术框架：LocalValueBench的整体框架包含以下几个主要阶段：1) 定义本地价值观和伦理标准；2) 基于定义的价值观，设计一系列问题，用于探测LLM的价值观倾向；3) 利用提示工程技术，优化问题，提高评估的准确性；4) 设计评估指标，量化LLM与本地价值观的偏差；5) 对LLM进行评估，并分析结果。

关键创新：LocalValueBench的关键创新在于其可扩展性和可定制性。它提供了一个通用的框架，可以根据不同地区的价值观进行调整，从而实现对LLM本地价值观对齐的准确评估。此外，论文还提出了一种新颖的伦理推理类型学，用于指导问题的设计。

关键设计：论文采用了一种询问方法，通过精心设计的提示来探测LLM的价值观倾向。提示的设计考虑了不同的伦理推理类型，例如功利主义、义务论等。评估指标的设计旨在量化LLM的回答与本地价值观之间的偏差程度。具体的参数设置和网络结构未知。

🖼️ 关键图片

fig_0

📊 实验亮点

论文通过对三种商业LLM的评估，揭示了它们在澳大利亚价值观对齐方面的不足。实验结果表明，这些LLM在某些伦理问题上存在偏差，未能完全符合澳大利亚的价值观。这突显了使用LocalValueBench进行本地价值观对齐评估的重要性，并为LLM的改进提供了方向。

🎯 应用场景

LocalValueBench可应用于评估和改进LLM在不同文化和法律环境下的伦理安全性和价值观对齐情况。监管机构可以利用该基准来制定针对LLM的监管政策，确保其符合当地的价值观。开发者可以使用该基准来评估和改进LLM，使其更好地适应不同的文化环境，从而促进负责任的AI发展。

📄 摘要（原文）

The proliferation of large language models (LLMs) requires robust evaluation of their alignment with local values and ethical standards, especially as existing benchmarks often reflect the cultural, legal, and ideological values of their creators. \textsc{LocalValueBench}, introduced in this paper, is an extensible benchmark designed to assess LLMs' adherence to Australian values, and provides a framework for regulators worldwide to develop their own LLM benchmarks for local value alignment. Employing a novel typology for ethical reasoning and an interrogation approach, we curated comprehensive questions and utilized prompt engineering strategies to probe LLMs' value alignment. Our evaluation criteria quantified deviations from local values, ensuring a rigorous assessment process. Comparative analysis of three commercial LLMs by USA vendors revealed significant insights into their effectiveness and limitations, demonstrating the critical importance of value alignment. This study offers valuable tools and methodologies for regulators to create tailored benchmarks, highlighting avenues for future research to enhance ethical AI development.