Pluralistic Alignment for Healthcare: A Role-Driven Framework
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，提升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: 大语言模型 医疗健康 价值观对齐 多元主义 伦理道德
📋 核心要点
- 现有对齐方法在医疗领域无法充分考虑个人、文化和情境因素导致的多元价值观。
- EthosAgents旨在模拟不同视角和价值观，实现轻量级、通用的多元化对齐。
- 实验表明，EthosAgents在多种规模模型上提升了医疗领域多元化对齐效果。
📝 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、多元化的对齐方法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，推进了所有三种模式的多元化对齐。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：论文旨在解决大型语言模型在医疗领域应用时，无法充分对齐不同人群的多元价值观的问题。现有方法，包括模块化多元主义等，未能充分考虑个人、文化和情境因素对价值观的影响，导致模型输出可能存在偏差或不公平现象。
核心思路：论文的核心思路是构建一个能够模拟不同视角和价值观的代理系统EthosAgents。通过让这些代理参与到语言模型的决策过程中，从而使模型能够更好地理解和尊重多元化的价值观。这种方法旨在使模型在生成医疗相关内容时，能够考虑到不同人群的文化背景、个人经历和伦理偏好。
技术框架：EthosAgents框架包含以下主要模块：1) 角色定义模块：定义具有不同背景、价值观和偏好的角色。2) 价值观注入模块：将定义的价值观注入到角色代理中，使其能够根据自身的价值观进行推理和决策。3) 对话交互模块：让角色代理与大型语言模型进行对话交互，模拟真实场景下的决策过程。4) 评估模块：评估模型在考虑不同角色代理的价值观后，输出结果的多元化程度和公平性。
关键创新：该方法的关键创新在于其轻量级和通用性。EthosAgents不需要对大型语言模型进行大量的重新训练，而是通过外部代理的方式来影响模型的决策过程。这种方法可以很容易地应用于不同的模型和不同的医疗场景，具有很强的可扩展性。
关键设计：角色定义模块需要仔细设计角色的属性，例如年龄、性别、文化背景、教育程度等。价值观注入模块可以使用不同的技术，例如知识图谱、规则引擎或神经网络，将价值观编码到角色代理中。对话交互模块需要设计合适的对话策略，以引导模型充分考虑不同角色代理的观点。评估模块需要设计合适的指标，以衡量模型输出结果的多元化程度和公平性。
🖼️ 关键图片
📊 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，均能有效提升医疗领域多元化对齐效果。具体而言，该框架在三个不同的评估模式下均取得了显著的性能提升，表明其具有良好的通用性和适应性。这些结果验证了EthosAgents在促进医疗领域人工智能公平性和包容性方面的潜力。
🎯 应用场景
EthosAgents框架可应用于医疗咨询、健康教育、临床决策支持等多个领域。通过模拟不同患者和医护人员的视角，该框架可以帮助大语言模型生成更具包容性和公平性的医疗建议，从而提升医疗服务的质量和可信度。未来，该框架还可扩展到其他高风险领域，如法律、金融等，以促进人工智能的公平性和透明度。
📄 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.