ProgressGym: Alignment with a Millennium of Moral Progress

📄 arXiv: 2406.20087v2 📥 PDF

作者: Tianyi Qiu, Yang Zhang, Xuchuan Huang, Jasmine Xinze Li, Jiaming Ji, Yaodong Yang

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL, cs.CY, cs.HC

发布日期: 2024-06-28 (更新: 2024-10-31)

备注: NeurIPS 2024 Track on Datasets and Benchmarks (Spotlight)

🔗 代码/项目: GITHUB | HUGGINGFACE

💡 一句话要点

提出ProgressGym框架，用于学习和模拟人类道德进步，解决AI对社会价值观的潜在负面影响。

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

关键词: AI对齐 道德进步 价值观演变 大型语言模型 历史数据 伦理AI 人机协同 ProgressGym

📋 核心要点

  1. 现有AI对齐方法易受当代道德盲点影响，可能强化错误的社会价值观，导致不良道德实践。
  2. ProgressGym通过学习和模拟人类道德进步的机制，解决AI对齐中的时间维度缺失问题。
  3. ProgressGym构建了三个核心挑战：跟踪价值观演变、预测道德进步和调节人机价值观协同演化。

📝 摘要（中文）

前沿AI系统，包括大型语言模型（LLMs），对人类用户的认知产生越来越大的影响。这种影响可能会强化普遍存在的社会价值观，从而导致错误的道德信念被锁定，并在更大范围内延续有问题的道德实践。我们引入进步对齐作为一种技术解决方案，以减轻这种迫在眉睫的风险。进步对齐算法学习模仿人类道德进步的机制，从而解决现有对齐方法对当代道德盲点的敏感性。为了促进进步对齐的研究，我们引入了ProgressGym，这是一个实验框架，允许从历史中学习道德进步机制，从而促进未来在现实世界道德决策中的进步。利用9个世纪的历史文本和18个历史LLM，ProgressGym能够将现实世界的进步对齐挑战编纂成具体的基准。具体来说，我们引入了三个核心挑战：跟踪不断变化的价值观（PG-Follow），先发制人地预测道德进步（PG-Predict），以及调节人类和AI价值观转变之间的反馈循环（PG-Coevolve）。没有时间维度的对齐方法不适用于这些任务。作为回应，我们提出了终身学习和外推算法作为进步对齐的基线方法，并建立了一个开放的排行榜，征集新的算法和挑战。该框架和排行榜分别位于https://github.com/PKU-Alignment/ProgressGym和https://huggingface.co/spaces/PKU-Alignment/ProgressGym-LeaderBoard。

🔬 方法详解

问题定义：当前AI对齐方法主要关注于与人类当前价值观对齐，缺乏对道德进步的时间维度考虑，容易受到当前社会道德盲点的影响，从而可能固化甚至放大某些不合理的价值观。因此，如何让AI系统能够理解和模拟人类道德进步的动态过程，避免强化错误的社会价值观，是一个亟待解决的问题。

核心思路：论文的核心思路是引入“进步对齐”的概念，即让AI系统学习和模仿人类道德进步的机制。通过分析历史数据，理解道德价值观的演变规律，从而使AI系统能够预测未来的道德进步方向，并避免受到当前道德偏见的影响。这种方法强调了道德价值观的动态性和发展性，而不是将其视为静态不变的。

技术框架：ProgressGym框架主要包含以下几个核心模块：1) 历史数据收集与处理：收集了9个世纪的历史文本数据，并使用18个历史LLM进行处理，提取出相关的道德价值观信息。2) 进步对齐任务定义：定义了三个核心挑战：PG-Follow（跟踪价值观演变）、PG-Predict（预测道德进步）和PG-Coevolve（调节人机价值观协同演化）。3) 基线算法实现：实现了终身学习和外推算法作为进步对齐的基线方法。4) 评估与排行榜：建立了一个开放的排行榜，用于评估不同算法在ProgressGym上的性能。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了“进步对齐”的概念，并将其应用于AI对齐领域。与传统的静态对齐方法不同，进步对齐强调了道德价值观的动态性和发展性，从而能够更好地应对未来可能出现的道德挑战。此外，ProgressGym框架的构建也为进步对齐的研究提供了一个统一的实验平台。

关键设计：ProgressGym的关键设计包括：1) 历史数据的选择：选择了跨越9个世纪的历史文本数据，以保证数据的多样性和时间跨度。2) LLM的使用：使用了18个历史LLM，以模拟不同历史时期的语言和价值观。3) 任务的定义：PG-Follow、PG-Predict和PG-Coevolve三个任务的设计，分别对应了跟踪、预测和调节道德进步的不同方面。4) 评估指标的选择：针对不同的任务，选择了合适的评估指标，以衡量算法的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

ProgressGym通过构建三个核心挑战（PG-Follow, PG-Predict, PG-Coevolve）和提供基线算法，为进步对齐研究提供了一个统一的实验平台。实验结果表明，现有的AI对齐方法在这些任务上表现不佳，突显了进步对齐的重要性。该框架和排行榜的开放，将促进更多研究者参与到进步对齐的研究中来。

🎯 应用场景

ProgressGym的研究成果可以应用于多个领域，例如：AI伦理、价值观对齐、社会公平等。通过让AI系统学习和模拟人类道德进步的机制，可以帮助AI系统更好地理解和尊重人类的价值观，从而避免出现价值观冲突。此外，该研究还可以用于预测未来的社会发展趋势，为政策制定提供参考。

📄 摘要（原文）

Frontier AI systems, including large language models (LLMs), hold increasing influence over the epistemology of human users. Such influence can reinforce prevailing societal values, potentially contributing to the lock-in of misguided moral beliefs and, consequently, the perpetuation of problematic moral practices on a broad scale. We introduce progress alignment as a technical solution to mitigate this imminent risk. Progress alignment algorithms learn to emulate the mechanics of human moral progress, thereby addressing the susceptibility of existing alignment methods to contemporary moral blindspots. To empower research in progress alignment, we introduce ProgressGym, an experimental framework allowing the learning of moral progress mechanics from history, in order to facilitate future progress in real-world moral decisions. Leveraging 9 centuries of historical text and 18 historical LLMs, ProgressGym enables codification of real-world progress alignment challenges into concrete benchmarks. Specifically, we introduce three core challenges: tracking evolving values (PG-Follow), preemptively anticipating moral progress (PG-Predict), and regulating the feedback loop between human and AI value shifts (PG-Coevolve). Alignment methods without a temporal dimension are inapplicable to these tasks. In response, we present lifelong and extrapolative algorithms as baseline methods of progress alignment, and build an open leaderboard soliciting novel algorithms and challenges. The framework and the leaderboard are available at https://github.com/PKU-Alignment/ProgressGym and https://huggingface.co/spaces/PKU-Alignment/ProgressGym-LeaderBoard respectively.