MultiRisk: Multiple Risk Control via Iterative Score Thresholding
作者: Sunay Joshi, Yan Sun, Hamed Hassani, Edgar Dobriban
分类: stat.ML, cs.LG
发布日期: 2025-12-31
💡 一句话要点
提出MultiRisk算法，通过迭代阈值处理实现生成式AI系统多重风险控制。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 风险控制 生成式AI 阈值处理 动态规划 多目标优化
📋 核心要点
- 现有生成式AI系统缺乏有效手段在测试时同时控制多个风险维度，难以满足实际应用中的安全性和可靠性需求。
- MultiRisk算法通过迭代调整得分阈值，在满足用户定义的优先级下，实现对多个风险约束的同步控制。
- 实验表明，MultiRisk算法在大型语言模型对齐任务中，能够将每个风险控制在接近目标水平，有效提升模型安全性。
📝 摘要（中文）
随着生成式AI系统在现实世界应用日益广泛，对模型行为的多维度监管变得至关重要。本文关注测试时过滤：一种轻量级的行为控制机制，它将性能得分与估计的阈值进行比较，并在违反这些界限时修改输出。本文形式化了在用户定义的优先级下执行多个风险约束的问题，并引入了两种利用这种顺序结构的高效动态规划算法。第一种算法MULTIRISK-BASE，提供了一种直接的有限样本程序来选择阈值，而第二种算法MULTIRISK，利用数据可交换性来保证对风险的同步控制。在温和的假设下，本文证明了MULTIRISK几乎可以严格控制所有约束风险。该分析需要一个复杂的迭代论证，通过引入几种形式的中间对称风险函数来限制风险的上限，并通过递归计算适当风险水平之间对称风险函数的跳跃来仔细限制风险的下限。本文在PKU-SafeRLHF数据集上评估了该框架，该数据集是一个包含三个约束的大型语言模型对齐任务，目标是在多个安全约束下最大化有用性，其中分数由大型语言模型判断器和困惑度过滤器生成。实验结果表明，该算法可以将每个单独的风险控制在接近目标水平。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决生成式AI模型在实际部署中，需要同时满足多个风险约束（例如安全性、公平性、无害性等）的问题。现有方法通常难以在测试阶段高效且精确地控制这些风险，尤其是在存在多个相互冲突的约束时。简单的阈值过滤方法无法保证在满足一个约束的同时，不会违反其他约束。
核心思路：MultiRisk的核心思路是利用动态规划，迭代地调整每个风险维度上的得分阈值，以满足用户预先设定的风险控制目标和优先级。通过将多目标优化问题转化为一个序列决策过程，可以有效地搜索到一组阈值，使得模型在满足高优先级约束的同时，尽可能地优化低优先级约束。
技术框架：MultiRisk算法包含两个主要变体：MULTIRISK-BASE和MULTIRISK。MULTIRISK-BASE是一种直接的有限样本方法，用于选择阈值。MULTIRISK则利用数据可交换性，提供更强的理论保证，确保对风险的同步控制。整体流程如下：1. 对每个样本，模型生成一个得分向量，每个维度对应一个风险指标。2. 根据用户定义的优先级顺序，依次对每个风险维度进行阈值调整。3. 使用动态规划算法，搜索满足风险约束的阈值。4. 对于MULTIRISK，利用数据可交换性进行风险估计，以保证同步控制。
关键创新：MultiRisk的关键创新在于其能够同时处理多个风险约束，并允许用户定义这些约束的优先级。与传统的单目标优化方法相比，MultiRisk更符合实际应用的需求，能够更好地平衡不同风险维度之间的trade-off。此外，MULTIRISK利用数据可交换性，提供了更强的理论保证，确保风险控制的可靠性。
关键设计：MultiRisk算法的关键设计包括：1. 使用动态规划算法进行阈值搜索，保证效率。2. 定义明确的风险函数，用于评估模型在每个风险维度上的表现。3. 利用数据可交换性进行风险估计，提高风险控制的准确性。4. 迭代地调整阈值，以满足用户定义的优先级顺序。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，MultiRisk算法在PKU-SafeRLHF数据集上，能够有效地控制大型语言模型的多个安全风险。具体来说，该算法可以将每个风险控制在接近目标水平，显著优于简单的阈值过滤方法。这表明MultiRisk算法在实际应用中具有很高的价值。
🎯 应用场景
MultiRisk算法可广泛应用于各种生成式AI系统的风险控制，例如大型语言模型的安全对齐、图像生成模型的偏见消除、推荐系统的公平性保障等。通过该算法，开发者可以更加灵活地控制模型行为，确保其在满足功能需求的同时，符合伦理和社会规范，从而促进AI技术的健康发展。
📄 摘要（原文）
As generative AI systems are increasingly deployed in real-world applications, regulating multiple dimensions of model behavior has become essential. We focus on test-time filtering: a lightweight mechanism for behavior control that compares performance scores to estimated thresholds, and modifies outputs when these bounds are violated. We formalize the problem of enforcing multiple risk constraints with user-defined priorities, and introduce two efficient dynamic programming algorithms that leverage this sequential structure. The first, MULTIRISK-BASE, provides a direct finite-sample procedure for selecting thresholds, while the second, MULTIRISK, leverages data exchangeability to guarantee simultaneous control of the risks. Under mild assumptions, we show that MULTIRISK achieves nearly tight control of all constraint risks. The analysis requires an intricate iterative argument, upper bounding the risks by introducing several forms of intermediate symmetrized risk functions, and carefully lower bounding the risks by recursively counting jumps in symmetrized risk functions between appropriate risk levels. We evaluate our framework on a three-constraint Large Language Model alignment task using the PKU-SafeRLHF dataset, where the goal is to maximize helpfulness subject to multiple safety constraints, and where scores are generated by a Large Language Model judge and a perplexity filter. Our experimental results show that our algorithm can control each individual risk at close to the target level.