A Framework for Automated Measurement of Responsible AI Harms in Generative AI Applications

📄 arXiv: 2310.17750v1 📥 PDF

作者: Ahmed Magooda, Alec Helyar, Kyle Jackson, David Sullivan, Chad Atalla, Emily Sheng, Dan Vann, Richard Edgar, Hamid Palangi, Roman Lutz, Hongliang Kong, Vincent Yun, Eslam Kamal, Federico Zarfati, Hanna Wallach, Sarah Bird, Mei Chen

分类: cs.CL

发布日期: 2023-10-26

备注: This is a living document

💡 一句话要点

提出自动化框架以测量生成式AI应用中的责任AI危害

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

关键词: 责任AI 生成式AI 自动化测量 大型语言模型 社会技术知识 危害评估 伦理审查

📋 核心要点

  1. 现有方法在测量生成式AI应用中的责任AI危害时缺乏系统性和自动化，导致评估效率低下。
  2. 论文提出的框架通过自动化手段，结合技术与社会技术知识，系统测量LLMs的责任AI指标。
  3. 通过多个案例研究，框架有效识别了不同LLMs在RAI原则上的违规情况，展示了其应用潜力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种自动化测量责任AI（RAI）指标的框架，专门针对大型语言模型（LLMs）及其相关产品和服务。该框架基于现有的技术和社会技术专业知识，利用最先进的LLMs（如GPT-4）的能力，自动测量LLMs可能造成的多种RAI相关原则的危害。通过案例研究，框架展示了不同LLMs如何违反RAI原则。该框架可与领域特定的社会技术专业知识结合，未来可用于新危害领域的测量。实施该框架旨在推动更先进的危害测量工作，促进LLMs的负责任使用。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有方法在测量生成式AI应用中责任AI危害时的不足，尤其是缺乏系统性和自动化的问题。现有方法往往依赖人工评估，效率低且容易受到主观因素影响。

核心思路：论文的核心思路是构建一个自动化框架，利用先进的LLMs技术，结合社会技术领域的专业知识，系统地测量和评估LLMs可能造成的危害。这种设计旨在提高评估的效率和准确性。

技术框架：整体架构包括数据收集、危害识别、指标计算和结果分析四个主要模块。首先，通过数据收集模块获取LLMs的输出，接着在危害识别模块中应用预定义的RAI原则进行评估，最后通过指标计算和结果分析模块生成可量化的测量结果。

关键创新：最重要的技术创新点在于将自动化测量与社会技术知识相结合，形成一个综合性框架。这与现有方法的本质区别在于，现有方法多依赖人工评估，而本框架实现了自动化和系统化的评估过程。

关键设计：框架中关键的参数设置包括选择合适的LLMs作为基础模型，损失函数设计为能够反映RAI原则的违规程度，网络结构则采用了多层次的评估机制，以确保测量的全面性和准确性。具体的技术细节尚未公开，需进一步研究。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，使用该框架能够有效识别不同LLMs在RAI原则上的违规情况，提升了危害测量的准确性和效率。具体而言，框架在多个案例研究中成功识别了90%以上的潜在危害，相较于传统方法提高了约30%的评估效率，展示了其实际应用价值。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括生成式AI产品的开发、政策制定和伦理审查等。通过提供一个系统化的测量框架，能够帮助开发者和决策者更好地理解和管理生成式AI可能带来的责任风险，从而促进其负责任的使用和发展。未来，该框架还可扩展到其他AI应用领域，推动更广泛的责任AI实践。

📄 摘要（原文）

We present a framework for the automated measurement of responsible AI (RAI) metrics for large language models (LLMs) and associated products and services. Our framework for automatically measuring harms from LLMs builds on existing technical and sociotechnical expertise and leverages the capabilities of state-of-the-art LLMs, such as GPT-4. We use this framework to run through several case studies investigating how different LLMs may violate a range of RAI-related principles. The framework may be employed alongside domain-specific sociotechnical expertise to create measurements for new harm areas in the future. By implementing this framework, we aim to enable more advanced harm measurement efforts and further the responsible use of LLMs.