ValueSim: Generating Backstories to Model Individual Value Systems

📄 arXiv: 2505.23827v2 📥 PDF

作者: Bangde Du, Ziyi Ye, Zhijing Wu, Jankowska Monika, Shuqi Zhu, Qingyao Ai, Yujia Zhou, Yiqun Liu

分类: cs.CL

发布日期: 2025-05-28 (更新: 2025-06-05)

备注: 8 pages main paper + 13 pages appendix, 3 figures, 2 tables

💡 一句话要点

ValueSim：通过生成背景故事来建模个体价值体系，提升LLM的价值观对齐。

🎯 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: 价值观对齐 大型语言模型 个体建模 背景故事生成 认知-情感人格系统

📋 核心要点

  1. 现有方法在价值观对齐方面主要关注普适伦理，缺乏对个体化价值体系的模拟。
  2. ValueSim通过生成包含个体经历和背景信息的叙事性故事来模拟个体价值观。
  3. 实验表明，ValueSim在价值观预测准确率上优于现有方法，并能随交互历史提升性能。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）日益展现出类人能力，使其与人类价值观对齐变得至关重要。目前，提示学习和强化学习等先进技术被广泛应用于提升LLMs的价值观对齐效果。然而，这些方法主要关注广泛的伦理考量和有用性，很少关注模拟个体化的人类价值体系。为了弥补这一差距，我们提出了ValueSim框架，该框架通过生成反映个体过去经历和人口统计信息的个人背景故事来模拟个体价值观。ValueSim将结构化的个体数据转换为叙事性的背景故事，并采用受认知-情感人格系统启发的模块化架构，基于这些叙事来模拟个体价值观。在基于世界价值观调查构建的自制基准测试中，ValueSim的top-1准确率相比检索增强生成方法提高了10%以上。进一步的分析表明，随着用户交互历史的增加，性能会得到提升，这表明该模型能够随着时间的推移改进其角色模拟能力。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型（LLMs）在价值观对齐方面，主要关注的是普适性的伦理道德和实用性，缺乏对个体差异的考虑。不同个体由于其独特的经历、背景和社会环境，会形成不同的价值体系。因此，如何让LLM能够理解并模拟个体化的价值观，是一个重要的挑战。现有的方法难以捕捉这种个体差异，导致LLM在处理涉及个体价值观判断的任务时表现不佳。

核心思路：ValueSim的核心思路是通过构建个体的背景故事来模拟其价值体系。这种方法基于一个假设：个体的价值观是其过去经历和背景的反映。通过将结构化的个体数据（如人口统计信息、教育背景等）转化为叙事性的故事，ValueSim能够为LLM提供更丰富、更具体的个体信息，从而帮助LLM更好地理解和模拟个体的价值观。这种基于叙事的建模方法，能够更好地捕捉个体差异，并为LLM提供更具个性化的价值观指导。

技术框架：ValueSim采用了一种多模块架构，其灵感来源于认知-情感人格系统（Cognitive-Affective Personality System, CAPS）。该框架主要包含以下几个模块：1) 背景故事生成模块：将结构化的个体数据转化为叙事性的背景故事。2) 价值提取模块：从背景故事中提取与个体价值观相关的信息。3) 价值推理模块：基于提取的信息，推理出个体的价值观偏好。4) 决策模拟模块：根据推理出的价值观，模拟个体在特定情境下的决策行为。整个流程是将个体数据输入到背景故事生成模块，生成背景故事后，通过价值提取和推理模块得到个体价值观的表示，最后利用决策模拟模块来预测个体行为。

关键创新：ValueSim最重要的创新点在于其基于叙事的个体价值观建模方法。与传统的直接对个体数据进行建模的方法不同，ValueSim通过生成背景故事，将个体数据转化为更具语义信息和上下文关联的叙事形式。这种方法能够更好地捕捉个体经历对价值观的影响，从而更准确地模拟个体价值观。此外，ValueSim采用的CAPS架构，也使其能够更好地模拟个体在不同情境下的价值观表现。

关键设计：ValueSim的关键设计包括：1) 背景故事生成模块的设计：该模块需要能够根据结构化的个体数据，生成连贯、合理的背景故事。这通常需要使用一些自然语言生成技术，如条件生成模型或基于模板的生成方法。2) 价值提取模块的设计：该模块需要能够从背景故事中提取与个体价值观相关的信息。这可以通过使用一些文本分类或信息抽取技术来实现。3) 价值推理模块的设计：该模块需要能够根据提取的信息，推理出个体的价值观偏好。这可以使用一些机器学习模型，如神经网络或决策树。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节，需要根据具体的任务和数据集进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

ValueSim在自建的、基于世界价值观调查（World Values Survey）的基准测试中，相比于检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）方法，top-1准确率提升超过10%。实验还表明，随着用户交互历史的增加，ValueSim的性能会进一步提升，表明其具备持续学习和优化个体价值观模拟能力。

🎯 应用场景

ValueSim可应用于个性化推荐系统，根据用户价值观提供更符合其偏好的内容。在心理健康领域，可用于构建虚拟治疗师，提供更具同理心的对话。此外，在人机交互领域，ValueSim可用于开发更懂人类价值观的智能助手，提升用户体验，并减少潜在的价值观冲突。

📄 摘要（原文）

As Large Language Models (LLMs) continue to exhibit increasingly human-like capabilities, aligning them with human values has become critically important. Contemporary advanced techniques, such as prompt learning and reinforcement learning, are being deployed to better align LLMs with human values. However, while these approaches address broad ethical considerations and helpfulness, they rarely focus on simulating individualized human value systems. To address this gap, we present ValueSim, a framework that simulates individual values through the generation of personal backstories reflecting past experiences and demographic information. ValueSim converts structured individual data into narrative backstories and employs a multi-module architecture inspired by the Cognitive-Affective Personality System to simulate individual values based on these narratives. Testing ValueSim on a self-constructed benchmark derived from the World Values Survey demonstrates an improvement in top-1 accuracy by over 10% compared to retrieval-augmented generation methods. Further analysis reveals that performance enhances as additional user interaction history becomes available, indicating the model's ability to refine its persona simulation capabilities over time.