Assessing LLMs for Moral Value Pluralism
作者: Noam Benkler, Drisana Mosaphir, Scott Friedman, Andrew Smart, Sonja Schmer-Galunder
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2023-12-08
备注: Accepted Paper to workshop on "AI meets Moral Philosophy and Moral Psychology: An Interdisciplinary Dialogue about Computational Ethics" at NeurIPS 2023
💡 一句话要点
评估大型语言模型中的道德价值多元性，揭示其文化偏见
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 道德价值观 文化偏见 价值观多元性 自然语言处理
📋 核心要点
- 现有方法缺乏量化评估和调整大型语言模型（LLM）中道德价值观的有效手段，阻碍了AI的公平性和可信度。
- 该研究利用社会科学中的世界价值观调查（WVS）作为基准，通过NLP技术分析LLM输出文本中隐含的道德价值。
- 实验结果表明，LLM存在以西方为中心的价值偏见，尤其是在对非西方国家和老年人群体的价值观呈现上存在偏差。
📝 摘要（中文）
当前人工智能领域缺乏量化评估和潜在改变大型语言模型（LLM）输出中固有道德价值的方法。然而，数十年的社会科学研究已经开发并完善了广泛接受的道德价值调查，例如世界价值观调查（WVS），通过直接提问来获取不同地区的价值判断。本文将这些问题转化为价值陈述，并使用自然语言处理（NLP）来计算流行的LLM在多大程度上与不同人口统计和文化的道德价值观相符。本文利用识别价值共振（RVR）NLP模型来识别与给定输出文本产生共鸣和冲突的WVS价值观。通过将RVR应用于LLM生成的文本来表征隐含的道德价值观，从而量化LLM与使用WVS调查的各种人口统计数据之间的道德/文化距离。研究发现LLM表现出一些以西方为中心的价值偏见；它们高估了非西方国家人民的保守程度，在代表非西方国家的性别方面不太准确，并将老年人口描绘成具有更传统的价值观。研究结果强调了价值观错位和年龄组，以及需要社会科学知情的解决LLM中价值观多元化的技术解决方案。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决如何量化评估大型语言模型（LLM）中隐含的道德和文化价值观的问题。现有方法缺乏有效手段来评估LLM的价值观，尤其是在价值观多元化的背景下，这可能导致LLM产生带有偏见或不符合特定文化背景的输出。
核心思路：论文的核心思路是将社会科学中广泛接受的世界价值观调查（WVS）作为基准，通过自然语言处理（NLP）技术分析LLM生成的文本，识别其中隐含的道德价值观，并量化LLM与不同人口统计群体之间的道德/文化距离。这样可以揭示LLM的价值观偏见，并为改进LLM的价值观对齐提供依据。
技术框架：整体框架包括以下几个主要步骤：1) 将WVS调查问题转化为价值陈述；2) 使用NLP技术（RVR模型）分析LLM生成的文本，识别与WVS价值陈述产生共鸣和冲突的价值观；3) 量化LLM与不同人口统计群体之间的道德/文化距离；4) 分析实验结果，揭示LLM的价值观偏见。
关键创新：该研究的关键创新在于将社会科学的道德价值调查与NLP技术相结合，提出了一种量化评估LLM价值观的方法。通过识别价值共振（RVR）模型，能够有效地分析文本中隐含的道德价值观，并量化LLM与不同文化群体之间的价值观差异。与现有方法相比，该方法能够更全面、客观地评估LLM的价值观，并揭示其潜在的文化偏见。
关键设计：RVR模型是关键的技术细节。具体参数设置和网络结构未知，但其核心功能是识别文本中与WVS价值陈述产生共鸣和冲突的价值观。论文中没有明确提及损失函数和训练细节，这些属于未知信息。
📊 实验亮点
实验结果表明，LLM在价值观呈现上存在明显的西方中心偏见。例如，LLM高估了非西方国家人民的保守程度，并且在代表非西方国家的性别方面表现不佳。此外，LLM倾向于将老年人口描绘成具有更传统的价值观。这些发现突出了LLM在价值观对齐方面存在的挑战。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于开发更公平、更符合文化背景的LLM。通过量化评估LLM的价值观，可以帮助开发者识别和纠正其潜在的偏见，使其在不同文化背景下都能产生更合适的输出。这对于跨文化交流、内容生成和教育等领域具有重要意义。
📄 摘要（原文）
The fields of AI current lacks methods to quantitatively assess and potentially alter the moral values inherent in the output of large language models (LLMs). However, decades of social science research has developed and refined widely-accepted moral value surveys, such as the World Values Survey (WVS), eliciting value judgments from direct questions in various geographies. We have turned those questions into value statements and use NLP to compute to how well popular LLMs are aligned with moral values for various demographics and cultures. While the WVS is accepted as an explicit assessment of values, we lack methods for assessing implicit moral and cultural values in media, e.g., encountered in social media, political rhetoric, narratives, and generated by AI systems such as LLMs that are increasingly present in our daily lives. As we consume online content and utilize LLM outputs, we might ask, which moral values are being implicitly promoted or undercut, or -- in the case of LLMs -- if they are intending to represent a cultural identity, are they doing so consistently? In this paper we utilize a Recognizing Value Resonance (RVR) NLP model to identify WVS values that resonate and conflict with a given passage of output text. We apply RVR to the text generated by LLMs to characterize implicit moral values, allowing us to quantify the moral/cultural distance between LLMs and various demographics that have been surveyed using the WVS. In line with other work we find that LLMs exhibit several Western-centric value biases; they overestimate how conservative people in non-Western countries are, they are less accurate in representing gender for non-Western countries, and portray older populations as having more traditional values. Our results highlight value misalignment and age groups, and a need for social science informed technological solutions addressing value plurality in LLMs.