Building Trustworthy NeuroSymbolic AI Systems: Consistency, Reliability, Explainability, and Safety

📄 arXiv: 2312.06798v1 📥 PDF

作者: Manas Gaur, Amit Sheth

分类: cs.AI, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2023-12-05

备注: To Appear in AAAI AI Magazine. 15 pages, 7 figures

💡 一句话要点

提出CREST框架，利用神经符号AI提升LLM的可信度，解决一致性、可靠性、可解释性和安全性问题。

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

关键词: 神经符号AI 大型语言模型 可信AI 可解释性 安全性 一致性 可靠性

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型（LLM）虽然在各种NLP任务中表现出色，但其黑盒特性导致缺乏可解释性和安全性，难以获得用户信任。
  2. CREST框架采用神经符号AI方法，结合数据和知识，利用程序和图知识来增强LLM的一致性、可靠性、可解释性和安全性。
  3. 该研究旨在通过CREST框架，为构建可信的AI系统提供一种可行的途径，特别是在健康等关键应用领域。

📝 摘要（中文）

可解释性和安全性是信任的基础，而信任又需要模型展现出一致性和可靠性。为了实现这些目标，必须结合统计和符号AI方法来使用和分析数据与知识，这对于AI应用至关重要，单独使用任何一种方法都无法达到目的。因此，本文提出神经符号AI方法更适合构建可信的AI系统。本文提出了CREST框架，展示了如何利用神经符号方法，基于数据和知识，构建一致性、可靠性、用户级可解释性和安全性，以满足健康等关键应用的需求。本文以大型语言模型（LLM）作为CREST框架中的AI系统，重点关注LLM所面临的挑战。尽管LLM通过人类反馈和指令引导的调整取得了显著进展，但它们仍然是黑盒模型。例如，即使采取了安全措施，ChatGPT也可能生成不安全的回应。CREST框架提出了一种利用程序和图知识的神经符号方法，为解决LLM相关挑战提供了一种可行的途径。

🔬 方法详解

问题定义：当前的大型语言模型（LLM）虽然在自然语言处理任务中表现出色，但其黑盒特性使得它们缺乏可解释性、安全性和可靠性。即使经过人类反馈和指令微调，LLM仍然可能产生不一致、不安全或不准确的输出，这限制了它们在关键领域的应用，例如医疗健康。

核心思路：本文的核心思路是利用神经符号AI方法，将LLM与符号知识相结合，从而提高LLM的可信度。神经符号AI融合了神经网络的强大表示学习能力和符号推理的清晰逻辑表达能力，能够更好地处理复杂任务，并提供更强的可解释性。通过将LLM与程序和图知识相结合，可以约束LLM的生成过程，使其输出更加一致、可靠和安全。

技术框架：CREST框架的核心在于将LLM与外部知识库和推理引擎相结合。该框架包含以下主要模块：1) LLM：负责生成初始文本；2) 知识库：存储程序和图知识；3) 推理引擎：利用知识库中的知识对LLM的输出进行验证和修正；4) 安全模块：检测和过滤不安全的内容。整个流程是，首先LLM根据输入生成初步的答案，然后推理引擎利用知识库中的知识对答案进行验证，如果发现不一致或不安全的内容，则进行修正或过滤，最终输出经过验证和修正的答案。

关键创新：本文的关键创新在于提出了CREST框架，将神经符号AI方法应用于LLM的可信度提升。与传统的LLM相比，CREST框架能够利用外部知识库和推理引擎来约束LLM的生成过程，从而提高LLM的一致性、可靠性和安全性。此外，CREST框架还能够提供更强的可解释性，因为它可以追踪LLM的推理过程，并解释其输出结果的依据。

关键设计：CREST框架的关键设计包括：1) 知识库的构建：需要构建包含程序和图知识的知识库，用于验证和修正LLM的输出；2) 推理引擎的设计：需要设计能够利用知识库中的知识进行推理的推理引擎；3) 安全模块的设计：需要设计能够检测和过滤不安全内容的模块。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节取决于具体的应用场景和LLM的选择。

📊 实验亮点

由于论文是框架性文章，没有提供具体的实验结果。但文章强调，CREST框架旨在解决LLM在一致性、可靠性、可解释性和安全性方面的挑战，并提出了一种利用神经符号AI方法来提升LLM可信度的可行途径。未来的工作将集中在验证CREST框架的有效性，并评估其在不同应用场景下的性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于医疗健康、金融、法律等对可靠性和安全性要求较高的领域。例如，在医疗健康领域，可以利用CREST框架构建更值得信赖的医疗问答系统，为患者提供更准确、更安全的医疗建议。在金融领域，可以利用CREST框架构建更可靠的金融风险评估系统，降低金融风险。该研究的未来影响在于推动可信AI的发展，促进AI在关键领域的应用。

📄 摘要（原文）

Explainability and Safety engender Trust. These require a model to exhibit consistency and reliability. To achieve these, it is necessary to use and analyze data and knowledge with statistical and symbolic AI methods relevant to the AI application - neither alone will do. Consequently, we argue and seek to demonstrate that the NeuroSymbolic AI approach is better suited for making AI a trusted AI system. We present the CREST framework that shows how Consistency, Reliability, user-level Explainability, and Safety are built on NeuroSymbolic methods that use data and knowledge to support requirements for critical applications such as health and well-being. This article focuses on Large Language Models (LLMs) as the chosen AI system within the CREST framework. LLMs have garnered substantial attention from researchers due to their versatility in handling a broad array of natural language processing (NLP) scenarios. For example, ChatGPT and Google's MedPaLM have emerged as highly promising platforms for providing information in general and health-related queries, respectively. Nevertheless, these models remain black boxes despite incorporating human feedback and instruction-guided tuning. For instance, ChatGPT can generate unsafe responses despite instituting safety guardrails. CREST presents a plausible approach harnessing procedural and graph-based knowledge within a NeuroSymbolic framework to shed light on the challenges associated with LLMs.