Pluralistic Alignment for Healthcare: A Role-Driven Framework

📄 arXiv: 2509.10685v2 📥 PDF

作者: Jiayou Zhong, Anudeex Shetty, Chao Jia, Xuanrui Lin, Usman Naseem

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-09-12 (更新: 2025-09-18)

备注: Accepted to EMNLP 2025 (Main Proceedings)

💡 一句话要点

提出EthosAgents框架，增强医疗领域大语言模型对多元价值观的对齐。

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

关键词: 多元对齐 大型语言模型 医疗健康 价值观对齐 EthosAgents

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型在医疗领域的应用未能充分考虑个人、文化和情境因素造成的价值观差异。
  2. EthosAgents旨在模拟不同视角和价值观，从而实现更有效的多元对齐，提升模型对多样性的尊重。
  3. 实验结果表明，EthosAgents在不同规模的模型中均能提升多元对齐效果，尤其是在医疗健康领域。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型越来越多地部署在医疗等敏感领域，确保其输出反映不同人群的多元价值观和观点至关重要。然而，现有的对齐方法，包括模块化多元主义等多元范式，在医疗领域往往存在不足，因为个人、文化和情境因素会影响多元主义。受上述医疗挑战的驱动，我们提出了一种轻量级、通用化的多元对齐方法EthosAgents，旨在模拟不同的视角和价值观。经验表明，它在七个不同规模的开放和封闭模型中，提升了所有三种模式的多元对齐。我们的研究结果表明，与健康相关的多元主义需要适应性强且具有规范意识的方法，为这些模型如何在其他高风险领域更好地尊重多样性提供了见解。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型对齐方法，尤其是在医疗健康领域，未能充分考虑个人、文化和情境因素所带来的价值观差异。这些差异导致模型在处理涉及伦理、道德和文化敏感性问题时，可能产生不符合特定群体价值观的输出，从而限制了其在医疗领域的应用。

核心思路：EthosAgents的核心思路是模拟不同的视角和价值观，通过构建多个具有不同“人设”的智能体，来代表不同的价值观和信仰。这些智能体可以对模型的输出进行评估和反馈，从而引导模型更好地理解和尊重多元价值观。

技术框架：EthosAgents框架包含以下主要模块：1) 角色定义模块：定义不同角色的价值观、信仰和行为准则。2) 智能体生成模块：基于角色定义，生成具有特定人设的智能体。3) 模型评估模块：使用智能体对模型的输出进行评估，判断其是否符合特定角色的价值观。4) 反馈调整模块：根据智能体的评估结果，对模型进行调整，使其更好地理解和尊重多元价值观。

关键创新：EthosAgents的关键创新在于其轻量级和通用性。与需要大量标注数据的传统对齐方法不同，EthosAgents只需要少量角色定义即可实现多元对齐。此外，EthosAgents可以应用于不同的模型和领域，具有很强的通用性。

关键设计：EthosAgents的关键设计包括：1) 角色定义的粒度：需要根据具体应用场景选择合适的角色定义粒度。2) 智能体的行为模型：需要设计合理的智能体行为模型，使其能够准确地反映角色的价值观。3) 反馈调整策略：需要设计有效的反馈调整策略，使模型能够快速地学习和适应多元价值观。

📊 实验亮点

实验结果表明，EthosAgents框架在七个不同规模的开放和封闭模型中，均能有效提升多元对齐效果。具体而言，EthosAgents在三个不同的评估模式下均取得了显著的提升，表明其具有很强的通用性和有效性。这些结果验证了EthosAgents在医疗健康领域应用的可行性，并为其他高风险领域的多元对齐提供了新的思路。

🎯 应用场景

EthosAgents框架可应用于医疗健康、法律、教育等多个高风险领域，帮助大语言模型更好地理解和尊重不同人群的价值观。通过模拟不同视角，该框架可以提升模型在处理伦理、道德和文化敏感性问题时的表现，从而提高模型在这些领域的可用性和可靠性。未来，该框架还可以扩展到其他模态，例如图像和视频，以实现更全面的多元对齐。

📄 摘要（原文）

As large language models are increasingly deployed in sensitive domains such as healthcare, ensuring their outputs reflect the diverse values and perspectives held across populations is critical. However, existing alignment approaches, including pluralistic paradigms like Modular Pluralism, often fall short in the health domain, where personal, cultural, and situational factors shape pluralism. Motivated by the aforementioned healthcare challenges, we propose a first lightweight, generalizable, pluralistic alignment approach, EthosAgents, designed to simulate diverse perspectives and values. We empirically show that it advances the pluralistic alignment for all three modes across seven varying-sized open and closed models. Our findings reveal that health-related pluralism demands adaptable and normatively aware approaches, offering insights into how these models can better respect diversity in other high-stakes domains.