When Prompting Fails to Sway: Inertia in Moral and Value Judgments of Large Language Models
作者: Bruce W. Lee, Yeongheon Lee, Hyunsoo Cho
分类: cs.CL, cs.AI, cs.HC
发布日期: 2024-08-16 (更新: 2025-04-05)
💡 一句话要点
揭示大型语言模型在道德和价值判断中存在的惯性，即使通过prompt干预。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 道德判断 价值判断 角色扮演 Prompt工程 伦理风险 内在偏见
📋 核心要点
- 大型语言模型通过prompting调整输出，但角色扮演prompting未能如预期般产生多样化的道德和价值判断。
- 该研究通过大规模角色扮演实验，分析LLM在不同角色设定下的道德和价值判断倾向，揭示其内在偏见。
- 实验发现LLM在避免伤害和公平等道德维度上存在显著的惯性，表明其价值取向难以通过prompting改变。
📝 摘要（中文）
大型语言模型(LLMs)表现出非确定性行为，而prompting已成为引导其输出朝着期望方向发展的主要方法。一种流行的策略是为模型分配特定的“角色”，以诱导更多样化和上下文敏感的响应，类似于人类视角的多样性。然而，与基于角色的prompting会产生广泛意见的预期相反，我们的实验表明，LLMs保持一致的价值取向。特别是，我们观察到其响应中存在持续的惯性，其中某些道德和价值维度，尤其是避免伤害和公平，尽管角色设置各异，但在一个方向上仍然明显倾斜。为了系统地研究这种现象，我们大规模地使用角色扮演，将随机的、多样化的角色prompt与模型输出的宏观趋势分析相结合。我们的发现突出了LLMs中强大的内在偏见和价值偏好，强调需要仔细审查和潜在调整这些模型，以确保平衡和公平的应用。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型在道德和价值判断方面存在的固有偏见问题。现有方法，即通过角色扮演prompting来引导模型输出，未能有效改变模型在某些关键道德维度上的倾向，表明模型存在难以克服的“惯性”。这种惯性可能导致模型在实际应用中产生不公平或不符合伦理的结果。
核心思路：论文的核心思路是通过大规模的角色扮演实验，系统性地分析大型语言模型在不同角色设定下的道德和价值判断。通过观察模型在各种prompt下的输出分布，揭示其内在的价值偏好和偏见，从而量化这种“惯性”的程度。这种方法旨在超越个别案例分析，从宏观层面把握模型的行为模式。
技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 设计多样化的角色扮演prompt，涵盖不同的背景、价值观和道德立场。2) 使用这些prompt对大型语言模型进行prompting，生成大量的模型输出。3) 对模型输出进行分析，提取关键的道德和价值判断指标，例如对公平、避免伤害等原则的倾向程度。4) 对这些指标进行统计分析，评估模型在不同角色设定下的反应，并量化其在特定道德维度上的“惯性”。
关键创新：该研究的关键创新在于其大规模的角色扮演实验方法，以及对模型输出进行宏观趋势分析的思路。与以往侧重于个别案例研究的方法不同，该研究通过统计分析大量数据，揭示了大型语言模型在道德和价值判断方面存在的普遍性偏见和惯性。这种方法为评估和调整大型语言模型的伦理风险提供了新的视角。
关键设计：研究的关键设计包括：1) 角色prompt的多样性，确保涵盖广泛的价值观和道德立场。2) 输出指标的选取，需要能够准确反映模型在关键道德维度上的倾向。3) 统计分析方法的选择，需要能够有效量化模型在不同角色设定下的反应，并区分内在偏见和prompt的影响。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节未在摘要中提及，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，尽管通过角色扮演prompting试图引导大型语言模型的输出，但模型在避免伤害和公平等关键道德维度上仍然表现出显著的惯性。这意味着模型内在的价值偏好难以通过外部prompting改变，揭示了大型语言模型中存在的强大内在偏见。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于评估和改进大型语言模型的伦理风险，确保其在实际应用中更加公平和负责任。例如，在医疗诊断、法律咨询等领域，可以利用该方法识别模型可能存在的偏见，并采取措施进行纠正，从而避免产生歧视性或不公正的结果。该研究也为开发更具伦理意识的人工智能系统提供了理论基础。
📄 摘要（原文）
Large Language Models (LLMs) exhibit non-deterministic behavior, and prompting has emerged as a primary method for steering their outputs toward desired directions. One popular strategy involves assigning a specific "persona" to the model to induce more varied and context-sensitive responses, akin to the diversity found in human perspectives. However, contrary to the expectation that persona-based prompting would yield a wide range of opinions, our experiments demonstrate that LLMs maintain consistent value orientations. In particular, we observe a persistent inertia in their responses, where certain moral and value dimensions, especially harm avoidance and fairness, remain distinctly skewed in one direction despite varied persona settings. To investigate this phenomenon systematically, use role-play at scale, which combines randomized, diverse persona prompts with a macroscopic trend analysis of model outputs. Our findings highlight the strong internal biases and value preferences in LLMs, underscoring the need for careful scrutiny and potential adjustment of these models to ensure balanced and equitable applications.