VITAL: A New Dataset for Benchmarking Pluralistic Alignment in Healthcare
作者: Anudeex Shetty, Amin Beheshti, Mark Dras, Usman Naseem
分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2025-02-19 (更新: 2025-05-31)
备注: Accepted to ACL 2025 (Main Proceedings)
💡 一句话要点
VITAL：针对医疗领域多元化对齐的基准数据集
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 医疗健康 多元化对齐 大型语言模型 基准数据集 价值观对齐
📋 核心要点
- 现有对齐方法未能充分考虑医疗领域中文化、宗教和个人价值观带来的观点多样性。
- 论文提出VITAL数据集，包含大量医疗场景和问题，用于评估和改进LLM的多元化对齐能力。
- 实验表明，现有LLM在VITAL数据集上表现不佳，需要针对医疗领域进行专门的对齐优化。
📝 摘要（中文）
对齐技术在确保大型语言模型（LLM）生成符合人类价值观的输出方面至关重要。然而，现有的对齐范式通常模拟平均或单一的偏好，未能考虑到跨文化、人口统计和社会群体的视角多样性。这种局限性在健康相关场景中尤为关键，因为文化、宗教、个人价值观和冲突意见的影响使得多元化至关重要。尽管在多元化对齐方面取得了一些进展，但由于缺乏公开可用的数据集，之前没有工作关注健康领域。为了弥补这一差距，我们引入了VITAL，这是一个新的基准数据集，包含13.1K个价值导向的场景和5.4K个多项选择题，专注于健康，旨在评估和衡量多元化对齐方法。通过对八个不同规模的LLM进行广泛评估，我们证明现有的多元化对齐技术在有效适应不同的医疗保健信念方面存在不足，突显了在特定领域定制AI对齐的必要性。这项工作强调了当前方法的局限性，并为开发针对健康的对齐解决方案奠定了基础。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决现有大型语言模型（LLM）在医疗健康领域进行价值对齐时，未能充分考虑不同文化、宗教、个人价值观等因素导致的观点多样性的问题。现有的对齐方法通常采用平均或单一偏好建模，无法有效处理医疗场景中复杂的伦理和价值冲突，导致模型输出可能不符合特定群体的需求和价值观。
核心思路：论文的核心思路是构建一个专门针对医疗健康领域的多元化对齐基准数据集VITAL。该数据集包含大量价值导向的医疗场景和多项选择题，旨在评估和衡量LLM在处理不同医疗保健信念时的能力。通过在该数据集上评估现有LLM的性能，可以发现其在多元化对齐方面的不足，并为开发针对特定领域的对齐解决方案提供数据基础。
技术框架：VITAL数据集的构建流程主要包括以下几个阶段：1）收集医疗健康领域的伦理和价值相关场景；2）针对每个场景，设计多个反映不同价值观和观点的多项选择题；3）对问题进行标注和验证，确保其质量和准确性。然后，使用VITAL数据集对不同的LLM进行评估，分析其在处理不同价值观和观点时的表现。
关键创新：该论文的关键创新在于构建了一个公开可用的、专门针对医疗健康领域的多元化对齐基准数据集VITAL。这是首个关注医疗领域多元化对齐的数据集，填补了该领域的空白。VITAL数据集的发布将促进医疗健康领域AI对齐技术的发展，并为开发更符合伦理和价值观的医疗AI系统提供数据支持。
关键设计：VITAL数据集包含13.1K个价值导向的医疗场景和5.4K个多项选择题。每个场景都围绕一个具体的医疗问题或伦理困境展开，例如，关于疫苗接种、安乐死、器官捐献等。多项选择题的设计旨在反映不同文化、宗教和个人价值观对这些问题的不同看法。数据集的标注过程经过严格的质量控制，确保问题的准确性和多样性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文对八个不同规模的LLM进行了广泛评估，结果表明，现有LLM在VITAL数据集上的表现普遍不佳，表明它们在处理医疗健康领域的多元化对齐方面存在显著不足。例如，某些模型在特定价值观倾向的问题上表现出明显的偏见。这些实验结果强调了开发针对特定领域的AI对齐解决方案的必要性，并为未来的研究方向提供了重要启示。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于开发更符合伦理和价值观的医疗AI系统，例如，辅助诊断、治疗方案推荐、健康咨询等。通过在VITAL数据集上训练和评估LLM，可以提高其在处理不同文化背景和个人价值观的患者时的敏感性和准确性，从而更好地服务于多元化的医疗需求。未来，该数据集可以扩展到其他领域，例如教育、法律等，以促进更广泛的AI对齐研究。
📄 摘要（原文）
Alignment techniques have become central to ensuring that Large Language Models (LLMs) generate outputs consistent with human values. However, existing alignment paradigms often model an averaged or monolithic preference, failing to account for the diversity of perspectives across cultures, demographics, and communities. This limitation is particularly critical in health-related scenarios, where plurality is essential due to the influence of culture, religion, personal values, and conflicting opinions. Despite progress in pluralistic alignment, no prior work has focused on health, likely due to the unavailability of publicly available datasets. To address this gap, we introduce VITAL, a new benchmark dataset comprising 13.1K value-laden situations and 5.4K multiple-choice questions focused on health, designed to assess and benchmark pluralistic alignment methodologies. Through extensive evaluation of eight LLMs of varying sizes, we demonstrate that existing pluralistic alignment techniques fall short in effectively accommodating diverse healthcare beliefs, underscoring the need for tailored AI alignment in specific domains. This work highlights the limitations of current approaches and lays the groundwork for developing health-specific alignment solutions.