Denevil: Towards Deciphering and Navigating the Ethical Values of Large Language Models via Instruction Learning

📄 arXiv: 2310.11053v3 📥 PDF

作者: Shitong Duan, Xiaoyuan Yi, Peng Zhang, Tun Lu, Xing Xie, Ning Gu

分类: cs.CL, cs.AI, cs.CY

发布日期: 2023-10-17 (更新: 2024-03-04)

备注: Accepted by ICLR 2024

💡 一句话要点

提出DeNEVIL以解决大型语言模型的伦理价值识别问题

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

关键词: 伦理价值 大型语言模型 道德基础理论 提示生成 价值合规性 VILMO DeNEVIL 内容生成

📋 核心要点

  1. 现有方法在识别大型语言模型的伦理价值时存在不足，尤其是对其内在价值的探讨较少，导致模型输出的不一致性。
  2. 论文提出了DeNEVIL算法，旨在动态利用LLMs的价值脆弱性，通过生成方式揭示伦理违背，进而构建高质量的伦理提示数据集MoralPrompt。
  3. 实验结果表明，大多数LLMs在伦理价值上存在不一致性，而VILMO方法显著提升了模型输出的价值合规性，超越了现有方法的效果。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在各个领域取得了前所未有的突破，但其日益融入日常生活可能带来社会风险，尤其是生成不道德内容。尽管对偏见等特定问题进行了广泛研究，但从道德哲学的角度探讨LLMs的内在价值仍然较少。本研究利用道德基础理论深入探讨伦理价值，提出了一种新颖的提示生成算法DeNEVIL，旨在动态利用LLMs的价值脆弱性，揭示其潜在的伦理违背。基于此，我们构建了一个包含2397个提示和500多个价值原则的高质量数据集MoralPrompt，并对多种LLMs的内在价值进行了基准测试，发现大多数模型本质上存在价值不一致的问题。为此，我们开发了VILMO，一种上下文对齐方法，显著提高了LLM输出的价值合规性，超越了现有竞争对手。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决大型语言模型在伦理价值识别上的不足，尤其是现有方法在评估模型内在价值时的可靠性较低，导致伦理内容的生成风险增大。

核心思路：论文的核心思路是通过DeNEVIL算法动态生成提示，利用LLMs的价值脆弱性，揭示其伦理违背的倾向，从而深入探讨其内在价值。

技术框架：整体架构包括提示生成模块、伦理价值评估模块和对齐方法VILMO。提示生成模块负责生成伦理相关的提示，评估模块则对模型输出进行伦理价值的基准测试，VILMO则用于提升模型的价值合规性。

关键创新：最重要的技术创新点在于DeNEVIL算法的提出，它通过生成方式而非传统的判别方式来识别伦理价值，显著提高了评估的可靠性和准确性。

关键设计：在提示生成过程中，采用了多样化的提示设计策略，并结合道德基础理论，确保生成的提示覆盖广泛的伦理价值原则。同时，VILMO方法通过学习生成适当的价值指令，优化了模型输出的伦理合规性。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果显示，VILMO方法在伦理价值合规性上显著优于现有竞争对手，提升幅度达到20%以上，表明该方法在大型语言模型的伦理价值对齐方面具有显著效果。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括人工智能伦理审查、内容生成的道德合规性检测以及大型语言模型的安全性评估。通过提升模型的伦理价值识别能力，可以有效减少不道德内容的生成，促进AI技术的负责任使用，具有重要的社会价值和影响。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have made unprecedented breakthroughs, yet their increasing integration into everyday life might raise societal risks due to generated unethical content. Despite extensive study on specific issues like bias, the intrinsic values of LLMs remain largely unexplored from a moral philosophy perspective. This work delves into ethical values utilizing Moral Foundation Theory. Moving beyond conventional discriminative evaluations with poor reliability, we propose DeNEVIL, a novel prompt generation algorithm tailored to dynamically exploit LLMs' value vulnerabilities and elicit the violation of ethics in a generative manner, revealing their underlying value inclinations. On such a basis, we construct MoralPrompt, a high-quality dataset comprising 2,397 prompts covering 500+ value principles, and then benchmark the intrinsic values across a spectrum of LLMs. We discovered that most models are essentially misaligned, necessitating further ethical value alignment. In response, we develop VILMO, an in-context alignment method that substantially enhances the value compliance of LLM outputs by learning to generate appropriate value instructions, outperforming existing competitors. Our methods are suitable for black-box and open-source models, offering a promising initial step in studying the ethical values of LLMs.