Empathy and the Right to Be an Exception: What LLMs Can and Cannot Do

📄 arXiv: 2401.14523v1 📥 PDF

作者: William Kidder, Jason D'Cruz, Kush R. Varshney

分类: cs.CY, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-01-25

💡 一句话要点

探讨LLMs在同理心与个体例外权之间的局限性

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

关键词: 大型语言模型 同理心 个体例外权 心理状态 理论心智 人工智能伦理 个性化评估

📋 核心要点

  1. 现有的LLMs在理解个体心理状态方面存在局限，无法真正实现同理心。
  2. 论文提出通过同理心的方式来尊重个体的例外权，强调个体独特性的重要性。
  3. 研究探讨了同理心在评估个体案例时的价值，提出了未来研究的方向。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）性能的提升，一些研究者提出了人工智能中理论心智（ToM）的出现。LLMs能够归因于信念、欲望、意图和情感，并且其准确性将不断提高。然而，LLMs并不具备人类特有的同理心，而是通过识别数据集中语言模式来归因于心理状态。本文探讨了LLMs是否能够尊重个体的例外权，即在评估性格和预测行为时，是否能够适当地考虑个体的独特性。我们提出同理心在尊重个体例外权方面具有特殊意义，这与LLMs在预测准确性方面的优势是不同的。最后，我们讨论了使用同理心考虑例外案例的内在或实际价值，并提出了进一步研究的概念和实证途径。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决LLMs在评估个体案例时缺乏同理心的问题，现有方法无法充分考虑个体的独特心理状态。

核心思路：论文提出同理心作为一种方法，强调其在尊重个体例外权方面的重要性，认为这与LLMs的预测准确性是不同的。

技术框架：整体框架包括对LLMs的能力分析、同理心的定义及其在个体案例评估中的应用，主要模块包括心理状态归因与个体差异识别。

关键创新：最重要的创新在于将同理心作为评估个体案例的核心方法，强调其在AI中的独特价值，与传统的基于相似性的评估方法形成对比。

关键设计：在设计中，关注同理心的定义、应用场景及其与个体心理状态的关联，具体参数设置和模型结构尚未详细说明。

📊 实验亮点

研究表明，LLMs在处理个体案例时，缺乏同理心的能力限制了其对个体独特性的理解。尽管在预测准确性上表现优异，但在尊重个体例外权方面仍需进一步探索和改进。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括心理健康评估、个性化教育和人机交互等。通过引入同理心的概念，LLMs可以更好地理解和响应个体需求，从而提升用户体验和服务质量。未来，随着技术的进步，LLMs在这些领域的应用将更加广泛。

📄 摘要（原文）

Advances in the performance of large language models (LLMs) have led some researchers to propose the emergence of theory of mind (ToM) in artificial intelligence (AI). LLMs can attribute beliefs, desires, intentions, and emotions, and they will improve in their accuracy. Rather than employing the characteristically human method of empathy, they learn to attribute mental states by recognizing linguistic patterns in a dataset that typically do not include that individual. We ask whether LLMs' inability to empathize precludes them from honoring an individual's right to be an exception, that is, from making assessments of character and predictions of behavior that reflect appropriate sensitivity to a person's individuality. Can LLMs seriously consider an individual's claim that their case is different based on internal mental states like beliefs, desires, and intentions, or are they limited to judging that case based on its similarities to others? We propose that the method of empathy has special significance for honoring the right to be an exception that is distinct from the value of predictive accuracy, at which LLMs excel. We conclude by considering whether using empathy to consider exceptional cases has intrinsic or merely practical value and we introduce conceptual and empirical avenues for advancing this investigation.