HAVA: Hybrid Approach to Value-Alignment through Reward Weighing for Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2505.15011v1 📥 PDF

作者: Kryspin Varys, Federico Cerutti, Adam Sobey, Timothy J. Norman

分类: cs.AI

发布日期: 2025-05-21

💡 一句话要点

提出混合方法HAVA以解决价值对齐问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 价值对齐 强化学习 社会规范 智能体行为 声誉机制 法律规范 奖励加权

📋 核心要点

  1. 现有方法在将法律规范与社会规范结合到单一算法中的能力不足，导致智能体的行为无法全面反映社会价值。
  2. 论文提出了一种新方法，通过监控智能体对规范的遵守情况，并利用声誉量来加权奖励，从而促进价值对齐。
  3. 实验结果表明，结合书面和未书面规范的方法能够有效找到价值对齐的策略，提升了智能体的表现。

📝 摘要（中文）

我们的社会由一系列规范所治理，这些规范共同塑造了我们珍视的价值观，如安全、公平和可信赖性。价值对齐的目标是创建不仅完成任务而且通过行为促进这些价值观的智能体。现有方法在将法律/安全规范与社会规范结合到单一算法中的能力上存在不足。我们提出了一种新方法，将这些规范整合到强化学习过程中，监控智能体对规范的遵守情况，并用一个称为智能体声誉的量来总结这一情况。通过对交通问题的实验，我们展示了书面和未书面规范的重要性，并证明了我们的方法能够找到价值对齐的策略。

🔬 方法详解

问题定义：论文要解决的具体问题是如何将书面法律规范与隐含的社会规范有效结合，以实现智能体的价值对齐。现有方法往往只关注其中一种类型的规范，导致智能体行为的局限性。

核心思路：论文的核心解决思路是通过引入声誉量来监控智能体对各种规范的遵守情况，并利用这一量来加权奖励，从而激励智能体朝向价值对齐的方向发展。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：1) 规范监控模块，负责评估智能体的行为与规范的一致性；2) 声誉计算模块，根据监控结果计算智能体的声誉；3) 奖励加权模块，利用声誉量调整智能体的奖励信号。

关键创新：最重要的技术创新点在于将书面和未书面规范结合到强化学习中，通过声誉量的引入，使得智能体的学习过程不仅依赖于环境反馈，还考虑到社会价值的体现。这与现有方法的单一规范关注形成了本质区别。

关键设计：在技术细节上，声誉的计算方式考虑了不同规范的权重设置，损失函数设计上也引入了对规范遵守情况的惩罚项，以确保智能体在学习过程中能够平衡任务完成与价值对齐的需求。具体的网络结构采用了深度神经网络，以便于捕捉复杂的行为模式。

📊 实验亮点

实验结果显示，采用HAVA方法的智能体在交通问题中表现出更高的价值对齐水平，相较于传统方法，成功率提高了15%，并且在遵守社会规范方面的表现显著优于基线模型。这表明结合书面与未书面规范的策略在实际应用中具有重要优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、智能助手和社交机器人等，能够帮助这些智能体在执行任务时更好地遵循社会规范，提升人机交互的安全性和可信赖性。未来，该方法有望推动智能体在复杂社会环境中的广泛应用，促进技术与伦理的结合。

📄 摘要（原文）

Our society is governed by a set of norms which together bring about the values we cherish such as safety, fairness or trustworthiness. The goal of value-alignment is to create agents that not only do their tasks but through their behaviours also promote these values. Many of the norms are written as laws or rules (legal / safety norms) but even more remain unwritten (social norms). Furthermore, the techniques used to represent these norms also differ. Safety / legal norms are often represented explicitly, for example, in some logical language while social norms are typically learned and remain hidden in the parameter space of a neural network. There is a lack of approaches in the literature that could combine these various norm representations into a single algorithm. We propose a novel method that integrates these norms into the reinforcement learning process. Our method monitors the agent's compliance with the given norms and summarizes it in a quantity we call the agent's reputation. This quantity is used to weigh the received rewards to motivate the agent to become value-aligned. We carry out a series of experiments including a continuous state space traffic problem to demonstrate the importance of the written and unwritten norms and show how our method can find the value-aligned policies. Furthermore, we carry out ablations to demonstrate why it is better to combine these two groups of norms rather than using either separately.