Value FULCRA: Mapping Large Language Models to the Multidimensional Spectrum of Basic Human Values

📄 arXiv: 2311.10766v1 📥 PDF

作者: Jing Yao, Xiaoyuan Yi, Xiting Wang, Yifan Gong, Xing Xie

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-11-15

💡 一句话要点

提出基本价值对齐范式以解决大语言模型的价值定义问题

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

关键词: 大语言模型 价值对齐 基本价值 施瓦茨理论 数据集构建 人工智能伦理 行为映射

📋 核心要点

  1. 现有方法在定义大语言模型的价值时存在清晰性和适应性不足的问题，难以有效对齐其行为与人类基本价值。
  2. 本文提出了一种新的基本价值对齐范式，通过构建一个由基本价值维度构成的价值空间，映射LLMs的行为。
  3. 通过构建FULCRA数据集并进行分析，研究表明该方法能够覆盖现有风险并预见未识别的风险，推动未来研究。

📝 摘要（中文）

随着大语言模型（LLMs）的快速发展，价值对齐问题引起了广泛关注。然而，在这一背景下，如何定义价值仍然是一个未被充分探索的问题。现有研究主要遵循“有帮助、诚实、无害”原则，将价值定义为AI社区中制定的风险标准，如公平性和隐私保护，这些定义在清晰性、适应性和透明度上存在不足。本文提出了一种新的基本价值对齐范式，并引入了一个由基本价值维度构成的价值空间，通过识别潜在价值将所有LLMs的行为映射到该空间中，从而有望解决上述挑战。我们应用施瓦茨基本价值理论作为示例，构建了包含5000个（LLM输出，价值向量）对的FULCRA数据集，分析结果揭示了基本价值与LLMs行为之间的关系，展示了该方法不仅涵盖了现有主流风险，还能预见可能未被识别的风险。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型在价值定义上的模糊性和不适应性，现有方法主要依赖于风险标准，缺乏对人类基本价值的深入理解。

核心思路：提出一种基于人类基本价值的对齐范式，通过构建一个价值空间，将LLMs的行为与基本价值维度进行映射，以提升对齐的清晰性和适应性。

技术框架：整体架构包括数据集构建、价值空间定义和行为映射三个主要模块。首先，利用施瓦茨基本价值理论构建FULCRA数据集；其次，定义基本价值维度；最后，通过分析LLMs的输出与价值向量的关系进行映射。

关键创新：最重要的创新在于提出了一个新的价值对齐范式，利用基本价值维度来映射LLMs的行为，这与现有方法的风险标准定义有本质区别。

关键设计：在FULCRA数据集中，设计了5000个（LLM输出，价值向量）对，采用了施瓦茨理论作为基础，确保了数据集的代表性和多样性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，FULCRA数据集的构建和分析揭示了基本价值与LLMs行为之间的深刻关系，展示了该方法在覆盖现有风险的同时，能够预见未识别的风险，推动了价值对齐研究的进展。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括人工智能伦理、自动化决策系统和人机交互等。通过更好地对齐大语言模型的行为与人类基本价值，可以提升AI系统的社会接受度和责任感，促进其在实际应用中的安全性和有效性。

📄 摘要（原文）

The rapid advancement of Large Language Models (LLMs) has attracted much attention to value alignment for their responsible development. However, how to define values in this context remains a largely unexplored question. Existing work mainly follows the Helpful, Honest, Harmless principle and specifies values as risk criteria formulated in the AI community, e.g., fairness and privacy protection, suffering from poor clarity, adaptability and transparency. Inspired by basic values in humanity and social science across cultures, this work proposes a novel basic value alignment paradigm and introduces a value space spanned by basic value dimensions. All LLMs' behaviors can be mapped into the space by identifying the underlying values, possessing the potential to address the three challenges. To foster future research, we apply the representative Schwartz's Theory of Basic Values as an initialized example and construct FULCRA, a dataset consisting of 5k (LLM output, value vector) pairs. Our extensive analysis of FULCRA reveals the underlying relation between basic values and LLMs' behaviors, demonstrating that our approach not only covers existing mainstream risks but also anticipates possibly unidentified ones. Additionally, we present an initial implementation of the basic value evaluation and alignment, paving the way for future research in this line.