Robots Can Feel: LLM-based Framework for Robot Ethical Reasoning

📄 arXiv: 2405.05824v1 📥 PDF

作者: Artem Lykov, Miguel Altamirano Cabrera, Koffivi Fidèle Gbagbe, Dzmitry Tsetserukou

分类: cs.RO

发布日期: 2024-05-09

备注: The paper is submitted to the IEEE conference

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出基于LLM的机器人伦理推理框架，赋予机器人类人情感决策能力

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

关键词: 机器人伦理 情感计算 大型语言模型 伦理推理 人机交互

📋 核心要点

  1. 现有机器人伦理决策方法缺乏情感模拟，难以应对复杂道德场景。
  2. 该框架结合逻辑推理与情感模拟，通过可定制的情感权重系数影响决策。
  3. 实验表明，情感权重系数显著影响机器人在饮食和动物同情等场景的决策。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的机器人伦理推理框架。“机器人也能感受”是首个利用逻辑和类人情感模拟相结合的机器人系统，使其能够在道德上复杂的环境中做出类似于人类的决策。该方法的核心特征是情感权重系数的管理，这是一个可定制的参数，用于分配情感在机器人决策中的作用。该系统旨在作为一个工具，使任何形式和目的的机器人都能具备接近人类标准的伦理行为。除了平台之外，该系统独立于基础模型的选择。在评估过程中，该系统在8个最新的大型语言模型（LLM）上进行了测试，包括由不同公司和国家开发的商业和开源模型。研究表明，无论模型选择如何，情感权重系数都会以类似的方式影响机器人的决策。根据方差分析，使用不同的情感权重系数会影响最终决策，例如在违反饮食要求的请求中F(4, 35) = 11.2, p = 0.0001，以及在动物同情心的情况下F(4, 35) = 8.5441, p = 0.0001。演示代码库可在https://github.com/TemaLykov/robots_can_feel找到。

🔬 方法详解

问题定义：当前机器人伦理推理方法主要依赖于预设规则或逻辑推理，缺乏对人类情感的模拟，导致在面对复杂、模糊的道德困境时，难以做出符合人类价值观的决策。现有方法无法灵活调整情感在决策中的作用，缺乏个性化和适应性。

核心思路：该论文的核心思路是将情感因素引入机器人伦理推理过程，使机器人能够像人类一样，在逻辑推理的基础上，综合考虑情感因素做出决策。通过引入“情感权重系数”，可以灵活调整不同情感在决策中的重要性，从而模拟人类在不同情境下的情感反应。

技术框架：该框架主要包含以下几个模块：1)情境理解模块：利用LLM理解当前情境，提取关键信息。2)情感模拟模块：根据情境信息，模拟机器人可能产生的情感。3)逻辑推理模块：基于预设的伦理规则和逻辑推理，生成初步决策方案。4)情感加权模块：根据情感权重系数，调整情感对决策的影响。5)决策输出模块：综合考虑逻辑推理和情感因素，输出最终决策。

关键创新：该论文的关键创新在于将情感模拟引入机器人伦理推理，并提出了“情感权重系数”的概念。这使得机器人能够更加灵活地应对复杂的道德场景，并模拟人类的情感反应。该框架独立于底层LLM，具有良好的通用性和可扩展性。

关键设计：情感权重系数是一个可定制的参数，用于控制不同情感在决策中的影响程度。具体数值范围和调整策略需要根据具体应用场景进行设计。论文中使用了方差分析（ANOVA）来评估情感权重系数对最终决策的影响，并选取了具有统计学意义的p值（如p < 0.05）来验证其有效性。具体的情感模拟方法和LLM的选择可以根据实际需求进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，情感权重系数对机器人的伦理决策具有显著影响。在饮食违规请求和动物同情心场景中，通过调整情感权重系数，可以显著改变机器人的决策结果（F(4, 35) = 11.2, p = 0.0001 和 F(4, 35) = 8.5441, p = 0.0001）。该研究验证了情感模拟在机器人伦理推理中的有效性，并为开发更智能、更人性化的机器人系统提供了新的思路。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要伦理决策的机器人系统，例如：医疗机器人、服务机器人、自动驾驶汽车等。通过赋予机器人类人情感推理能力，可以使其在复杂场景下做出更符合人类价值观的决策，从而提高人机协作的效率和安全性。未来，该技术有望应用于更广泛的人工智能领域，促进人工智能的伦理化发展。

📄 摘要（原文）

This paper presents the development of a novel ethical reasoning framework for robots. "Robots Can Feel" is the first system for robots that utilizes a combination of logic and human-like emotion simulation to make decisions in morally complex situations akin to humans. The key feature of the approach is the management of the Emotion Weight Coefficient - a customizable parameter to assign the role of emotions in robot decision-making. The system aims to serve as a tool that can equip robots of any form and purpose with ethical behavior close to human standards. Besides the platform, the system is independent of the choice of the base model. During the evaluation, the system was tested on 8 top up-to-date LLMs (Large Language Models). This list included both commercial and open-source models developed by various companies and countries. The research demonstrated that regardless of the model choice, the Emotions Weight Coefficient influences the robot's decision similarly. According to ANOVA analysis, the use of different Emotion Weight Coefficients influenced the final decision in a range of situations, such as in a request for a dietary violation F(4, 35) = 11.2, p = 0.0001 and in an animal compassion situation F(4, 35) = 8.5441, p = 0.0001. A demonstration code repository is provided at: https://github.com/TemaLykov/robots_can_feel