Wide Reflective Equilibrium in LLM Alignment: Bridging Moral Epistemology and AI Safety

📄 arXiv: 2506.00415v1 📥 PDF

作者: Matthew Brophy

分类: cs.CY, cs.AI

发布日期: 2025-05-31

备注: 24 pages excluding references, 3 tables

💡 一句话要点

提出广泛反射平衡方法以增强大型语言模型的对齐安全性

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

关键词: 大型语言模型 对齐技术 伦理基础 反射平衡 人工智能安全 动态修订 道德判断 程序合法性

📋 核心要点

  1. 当前的对齐技术如宪法人工智能（CAI）面临复杂的迭代过程，缺乏动态修订和程序合法性。
  2. 论文提出广泛反射平衡方法（MWRE），强调道德判断与原则之间的动态一致性，以增强对齐过程的伦理基础。
  3. MWRE为当前对齐努力提供了批判性分析的启发式工具，推动未来更具伦理性的人工智能系统的发展。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）在社会中的日益普及，确保这些系统的益处、安全性和与人类价值观的一致性变得至关重要。当前的对齐技术，如宪法人工智能（CAI），涉及复杂的迭代过程。本文认为，广泛反射平衡方法（MWRE）作为一种成熟的道德方法论，为理解当前的LLM对齐工作提供了独特的框架。此外，该方法论通过提供具体的改进路径，增强了对齐过程的动态可修订性、程序合法性和整体伦理基础，从而帮助产生更稳健和伦理上可辩护的结果。MWRE强调在考虑的道德判断、指导道德原则和相关背景理论之间实现一致性，能够更好地反映LLM对齐的复杂现实，并提供比现有基础主义模型或简单的输入输出评估更稳健的正当化路径。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型（LLMs）对齐过程中的伦理基础和动态修订不足的问题。现有方法如宪法人工智能（CAI）虽然结构相似，但缺乏对原则的双向修订和程序合法性的重视。

核心思路：论文的核心思路是应用广泛反射平衡方法（MWRE），通过强调道德判断、指导原则和背景理论之间的动态一致性，来增强对齐过程的伦理性和合理性。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：道德判断的收集与分析、原则的动态修订机制、以及背景理论的整合与验证。这些模块共同作用，形成一个循环反馈的对齐过程。

关键创新：最重要的技术创新点在于MWRE的动态修订机制，它允许在对齐过程中不断调整和优化道德原则，而不是依赖静态的基础主义模型。

关键设计：在设计上，MWRE强调了道德判断的多样性和背景理论的适应性，具体参数设置和损失函数的选择将根据实际对齐任务的需求进行调整，以确保对齐过程的灵活性和有效性。

📊 实验亮点

论文通过应用广泛反射平衡方法（MWRE），显著提升了大型语言模型对齐过程的伦理性和动态可修订性。与传统方法相比，MWRE在道德判断的一致性和程序合法性方面表现出更强的优势，提供了更为稳健的对齐结果。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括人工智能伦理审查、政策制定以及大型语言模型的开发与部署。通过提供更具伦理基础的对齐方法，MWRE能够帮助开发出更安全、可靠的人工智能系统，促进其在社会中的广泛接受与应用。

📄 摘要（原文）

As large language models (LLMs) become more powerful and pervasive across society, ensuring these systems are beneficial, safe, and aligned with human values is crucial. Current alignment techniques, like Constitutional AI (CAI), involve complex iterative processes. This paper argues that the Method of Wide Reflective Equilibrium (MWRE) -- a well-established coherentist moral methodology -- offers a uniquely apt framework for understanding current LLM alignment efforts. Moreover, this methodology can substantively augment these processes by providing concrete pathways for improving their dynamic revisability, procedural legitimacy, and overall ethical grounding. Together, these enhancements can help produce more robust and ethically defensible outcomes. MWRE, emphasizing the achievement of coherence between our considered moral judgments, guiding moral principles, and relevant background theories, arguably better represents the intricate reality of LLM alignment and offers a more robust path to justification than prevailing foundationalist models or simplistic input-output evaluations. While current methods like CAI bear a structural resemblance to MWRE, they often lack its crucial emphasis on dynamic, bi-directional revision of principles and the procedural legitimacy derived from such a process. While acknowledging various disanalogies (e.g., consciousness, genuine understanding in LLMs), the paper demonstrates that MWRE serves as a valuable heuristic for critically analyzing current alignment efforts and for guiding the future development of more ethically sound and justifiably aligned AI systems.