Measuring Moral Inconsistencies in Large Language Models

📄 arXiv: 2402.01719v3 📥 PDF

作者: Vamshi Krishna Bonagiri, Sreeram Vennam, Manas Gaur, Ponnurangam Kumaraguru

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2024-01-26 (更新: 2024-03-01)

备注: Accepted at BlackBoxNLP 2023, Co-located with EMNLP 2023

💡 一句话要点

提出语义图熵以解决大语言模型道德不一致性问题

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

关键词: 大语言模型 道德一致性 语义图熵 信息论度量 决策可解释性 人工智能伦理 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有方法主要依赖任务特定的准确性来衡量LLM的一致性，但在道德场景中，这种方法并不适用。
  2. 论文提出了一种新的信息论度量——语义图熵（SGE），用于衡量LLM在道德场景中的一致性，并结合经验法则来解释模型决策。
  3. 实验结果表明，SGE与人类判断的相关性优于现有的一致性度量，显示出在五个LLM中的显著提升。

📝 摘要（中文）

大语言模型（LLM）被认为是一致的，如果语义等价的提示产生语义等价的响应。尽管最近在对话系统方面取得了显著进展，但我们发现即使是最先进的LLM在生成内容时也存在高度不一致性，这质疑了它们的可靠性。以往的研究尝试通过任务特定的准确性来衡量这一点，但这种方法不适用于没有“正确”答案的道德场景，例如电车难题。为了解决这个问题，我们提出了一种新的信息论度量——语义图熵（SGE），用于衡量LLM在道德场景中的一致性。我们利用“经验法则”（RoTs）来解释模型的决策策略，并进一步增强我们的度量。与现有的一致性度量相比，SGE在五个LLM中与人类判断的相关性更好。未来，我们计划调查LLM不一致性的根本原因并提出改进方案。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决大语言模型在道德场景中生成内容时的不一致性问题。现有方法主要依赖于任务特定的准确性，无法有效评估没有明确“正确”答案的道德问题。

核心思路：我们提出了一种新的信息论度量——语义图熵（SGE），通过量化模型在道德场景中的一致性，来克服现有方法的局限性。同时，结合“经验法则”来解释模型的决策过程，增强度量的可解释性。

技术框架：整体架构包括数据收集、模型生成、语义图构建和语义图熵计算四个主要模块。首先收集道德场景的提示，然后通过LLM生成响应，接着构建语义图，最后计算语义图熵以评估一致性。

关键创新：最重要的技术创新点在于提出了语义图熵（SGE）这一新度量，与传统的一致性度量相比，SGE能够更好地反映人类的道德判断，尤其是在复杂的道德场景中。

关键设计：在设计过程中，我们关注了语义图的构建方式和熵的计算方法，确保能够准确捕捉模型生成的多样性和一致性。此外，经验法则的引入使得模型的决策过程更加透明和可解释。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，语义图熵（SGE）在五个大语言模型中的一致性评估与人类判断的相关性显著提高，相较于现有度量方法，提升幅度达到了XX%（具体数据未知）。这一发现为评估和改进LLM在道德场景中的表现提供了新的视角。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括道德决策支持系统、自动化内容生成和人机交互等。通过提高大语言模型在道德场景中的一致性和可靠性，可以增强其在实际应用中的信任度和有效性，未来可能对伦理AI的发展产生深远影响。

📄 摘要（原文）

A Large Language Model (LLM) is considered consistent if semantically equivalent prompts produce semantically equivalent responses. Despite recent advancements showcasing the impressive capabilities of LLMs in conversational systems, we show that even state-of-the-art LLMs are highly inconsistent in their generations, questioning their reliability. Prior research has tried to measure this with task-specific accuracy. However, this approach is unsuitable for moral scenarios, such as the trolley problem, with no "correct" answer. To address this issue, we propose a novel information-theoretic measure called Semantic Graph Entropy (SGE) to measure the consistency of an LLM in moral scenarios. We leverage "Rules of Thumb" (RoTs) to explain a model's decision-making strategies and further enhance our metric. Compared to existing consistency metrics, SGE correlates better with human judgments across five LLMs. In the future, we aim to investigate the root causes of LLM inconsistencies and propose improvements.