Ethics and Persuasion in Reinforcement Learning from Human Feedback: A Procedural Rhetorical Approach

📄 arXiv: 2505.09576v1 📥 PDF

作者: Shannon Lodoen, Alexi Orchard

分类: cs.CY, cs.AI

发布日期: 2025-05-14

备注: 10 pages, 1 figure, Accepted version

💡 一句话要点

通过程序修辞分析RLHF，揭示其在伦理、偏见和人际关系上的潜在影响

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 强化学习 人机反馈 大型语言模型 AI伦理 程序修辞 偏见 人际关系

📋 核心要点

  1. 现有生成式AI聊天机器人依赖RLHF技术，但其对伦理、偏见和人际关系的影响缺乏深入分析。
  2. 本文采用程序修辞分析方法，将研究重点从内容的说服力转移到RLHF的内在说服机制。
  3. 该研究旨在揭示AI驱动的程序如何强化霸权语言、延续偏见、脱离学习语境并侵蚀人际关系。

📝 摘要（中文）

自2022年以来，ChatGPT和Claude等生成式AI聊天机器人的多个版本都采用了基于人类反馈的强化学习（RLHF）技术进行训练，利用人工标注者的反馈来微调语言模型的输出。RLHF的集成显著提升了这些大型语言模型（LLM）的输出，使其交互和响应比以往仅使用监督学习的版本更具“人性化”。然而，人机文本日益融合可能带来严重的伦理、社会技术和教学影响，涉及透明度、信任、偏见和人际关系。本文通过对RLHF增强的生成式AI聊天机器人重塑的核心程序和过程（包括维护语言惯例、信息搜寻实践和社会关系期望）进行修辞分析，突出了这些影响。与以往主要关注生成内容说服力的生成式AI和LLM修辞研究不同，本文利用伊恩·博戈斯特的程序修辞概念，将修辞研究的重点从内容分析转移到RLHF增强的LLM中内置的潜在说服机制。这项理论研究为AI伦理的进一步研究开辟了新的方向，考虑了通过AI驱动技术重新路由的程序如何加强霸权语言的使用、延续偏见、使学习脱离语境以及侵蚀人际关系。因此，它将引起教育工作者、研究人员、学者以及越来越多的生成式AI聊天机器人用户的兴趣。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决RLHF在大型语言模型中引入的伦理问题，特别是关于透明度、信任、偏见和人际关系的影响。现有方法主要关注生成内容的说服力，而忽略了RLHF本身作为一种程序所具有的修辞力量。现有研究未能充分理解RLHF如何通过其内在机制影响语言使用和社会互动。

核心思路：论文的核心思路是运用伊恩·博戈斯特的“程序修辞”概念，将分析的重点从生成内容的说服力转移到RLHF的底层机制。程序修辞认为，软件和算法不仅仅是工具，它们通过其内在的运作方式来构建和传递意义。通过分析RLHF的程序，可以揭示其如何影响语言惯例、信息搜寻和社会关系。

技术框架：该论文并非提出一种新的技术框架，而是一种理论分析框架。它主要包含以下几个阶段： 1. 识别RLHF增强的LLM所重塑的关键程序，如语言惯例、信息搜寻和社会关系。 2. 运用程序修辞的视角，分析这些程序如何通过RLHF的机制来传递特定的价值观和意识形态。 3. 探讨这些程序对伦理、偏见和人际关系的影响。

关键创新：该论文最重要的创新在于其分析视角。它将修辞分析应用于RLHF的底层机制，而不是仅仅关注生成的内容。这种方法揭示了RLHF作为一种技术程序所具有的潜在伦理风险和影响，为AI伦理研究开辟了新的方向。

关键设计：由于该论文主要是一种理论分析，因此没有涉及具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。其关键设计在于选择程序修辞作为分析框架，并将其应用于RLHF的具体程序和过程。

📊 实验亮点

该论文的亮点在于其独特的分析视角，即运用程序修辞来分析RLHF。通过这种分析，论文揭示了RLHF在伦理、偏见和人际关系方面可能产生的潜在影响，为AI伦理研究提供了新的思路和方向。论文并未提供具体的性能数据或提升幅度，因为其主要贡献在于理论分析和视角创新。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括AI伦理研究、教育、社会科学和人机交互设计。其研究结果可以帮助教育工作者、研究人员和开发者更好地理解RLHF的潜在风险，并设计更负责任和符合伦理的AI系统。此外，该研究还可以为政策制定者提供参考，以制定更有效的AI监管政策。

📄 摘要（原文）

Since 2022, versions of generative AI chatbots such as ChatGPT and Claude have been trained using a specialized technique called Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) to fine-tune language model output using feedback from human annotators. As a result, the integration of RLHF has greatly enhanced the outputs of these large language models (LLMs) and made the interactions and responses appear more "human-like" than those of previous versions using only supervised learning. The increasing convergence of human and machine-written text has potentially severe ethical, sociotechnical, and pedagogical implications relating to transparency, trust, bias, and interpersonal relations. To highlight these implications, this paper presents a rhetorical analysis of some of the central procedures and processes currently being reshaped by RLHF-enhanced generative AI chatbots: upholding language conventions, information seeking practices, and expectations for social relationships. Rhetorical investigations of generative AI and LLMs have, to this point, focused largely on the persuasiveness of the content generated. Using Ian Bogost's concept of procedural rhetoric, this paper shifts the site of rhetorical investigation from content analysis to the underlying mechanisms of persuasion built into RLHF-enhanced LLMs. In doing so, this theoretical investigation opens a new direction for further inquiry in AI ethics that considers how procedures rerouted through AI-driven technologies might reinforce hegemonic language use, perpetuate biases, decontextualize learning, and encroach upon human relationships. It will therefore be of interest to educators, researchers, scholars, and the growing number of users of generative AI chatbots.