On the Dual-Use Dilemma in Physical Reasoning and Force
作者: William Xie, Enora Rice, Nikolaus Correll
分类: cs.RO
发布日期: 2025-05-24
💡 一句话要点
提出双重使用困境的解决方案以优化物理推理与力的应用
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 视觉语言模型 物理推理 机器人学习 行为保护 人机交互
📋 核心要点
- 现有的视觉语言模型在生成力的应用时可能导致有害行为，尤其是在机器人与人类互动的场景中。
- 论文通过案例研究探讨了对VLMs施加行为保护措施的影响，旨在平衡安全性与功能性。
- 研究发现，保护措施不仅减少了有害行为，也降低了有益行为，提示价值对齐可能妨碍机器人能力的提升。
📝 摘要（中文）
人类通过复杂的生理和心理学习过程掌握如何以及何时在世界中施加力量。在视觉语言模型（VLMs）中复制这一过程面临两个挑战：一方面，VLMs可能产生有害行为，尤其是对于与世界互动的VLM控制机器人而言，这种风险尤为严重；另一方面，施加行为保护措施可能限制其功能和伦理范围。我们对生成强力机器人运动的VLMs进行了两项案例研究，发现保护措施减少了与人类身体部位接触的有害和有益行为。随后，我们讨论了这一结果的关键含义——价值对齐可能阻碍机器人能力的提升——对模型评估和机器人学习的影响。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决视觉语言模型在物理推理和力的应用中可能导致的有害行为问题。现有方法在确保安全性时，往往会限制模型的功能和伦理表现。
核心思路：论文提出通过案例研究分析对VLMs施加行为保护措施的效果，探索如何在确保安全的同时保持模型的有效性和能力。
技术框架：研究分为两个主要阶段：首先，设计并实施行为保护措施；其次，评估这些措施对VLMs生成的机器人运动的影响，特别是在与人类身体部位的接触中。
关键创新：论文的创新点在于揭示了行为保护措施对VLMs的双重影响，即在减少有害行为的同时也降低了有益行为，这一发现对机器人学习和模型评估具有重要意义。
关键设计：在实验中，设计了多种行为保护措施，并通过对比实验评估其对机器人运动的影响，具体参数设置和损失函数的选择均旨在优化安全性与功能性的平衡。
📊 实验亮点
实验结果表明，施加行为保护措施后，VLMs生成的有害行为显著减少，但有益行为也随之降低。这一发现强调了在机器人学习中实现价值对齐的复杂性，可能影响未来机器人能力的提升。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括人机交互、服务机器人和医疗辅助机器人等。通过优化VLMs在物理推理中的应用，可以提高机器人在复杂环境中的安全性和有效性，推动智能机器人技术的进一步发展。
📄 摘要（原文）
Humans learn how and when to apply forces in the world via a complex physiological and psychological learning process. Attempting to replicate this in vision-language models (VLMs) presents two challenges: VLMs can produce harmful behavior, which is particularly dangerous for VLM-controlled robots which interact with the world, but imposing behavioral safeguards can limit their functional and ethical extents. We conduct two case studies on safeguarding VLMs which generate forceful robotic motion, finding that safeguards reduce both harmful and helpful behavior involving contact-rich manipulation of human body parts. Then, we discuss the key implication of this result--that value alignment may impede desirable robot capabilities--for model evaluation and robot learning.