Eagle: Ethical Dataset Given from Real Interactions

📄 arXiv: 2402.14258v1 📥 PDF

作者: Masahiro Kaneko, Danushka Bollegala, Timothy Baldwin

分类: cs.CL

发布日期: 2024-02-22

🔗 代码/项目: HUGGINGFACE

💡 一句话要点

提出Eagle数据集以解决LLM伦理问题

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

关键词: 伦理数据集 大型语言模型 社会偏见 真实交互 内容生成

📋 核心要点

  1. 现有方法依赖人为创建的数据集，无法反映真实用户交互中的伦理问题，导致LLM的安全性不足。
  2. 本文提出Eagle数据集，基于真实用户与ChatGPT的互动，捕捉社会偏见和不道德内容。
  3. 实验结果显示，Eagle数据集在捕捉伦理问题方面优于现有数据集，提供了更全面的评估依据。

📝 摘要（中文）

近期研究表明，大型语言模型（LLMs）存在伦理相关问题，如社会偏见、缺乏道德推理和生成冒犯性内容。现有评估指标和方法通常依赖于人为创建的包含伦理问题的数据集，无法反映用户在实际使用LLM服务时的真实提示。为此，本文创建了Eagle数据集，该数据集提取自ChatGPT与用户之间的真实互动，展示了社会偏见、毒性和不道德问题。实验结果表明，Eagle捕捉了现有数据集未能覆盖的补充方面，为评估和缓解伦理挑战提供了新的视角。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有伦理数据集无法真实反映用户与LLM交互中的伦理问题这一痛点。现有方法多依赖于人为设计的示例，缺乏真实场景的代表性。

核心思路：论文通过提取真实用户与ChatGPT的互动数据，构建Eagle数据集，以捕捉在实际使用中出现的社会偏见、毒性和不道德问题，从而提供更真实的评估基础。

技术框架：Eagle数据集的构建流程包括数据收集、数据清洗和标注三个主要阶段。首先，从ChatGPT的交互记录中提取对话，然后进行清洗以去除无关信息，最后由专家进行标注以识别伦理问题。

关键创新：Eagle数据集的最大创新在于其数据来源于真实用户交互，而非人为设计的示例。这一方法使得数据集能够更好地反映实际使用中的伦理挑战，填补了现有数据集的空白。

关键设计：在数据标注过程中，采用了多层次的标注策略，以确保对社会偏见和不道德内容的准确识别。此外，数据集的规模和多样性也经过精心设计，以增强其代表性和实用性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Eagle数据集在捕捉伦理问题方面的表现优于现有数据集，能够更全面地反映用户交互中的社会偏见和不道德内容。这一数据集为LLM的伦理评估提供了新的基准，推动了相关研究的进展。

🎯 应用场景

Eagle数据集的潜在应用场景包括大型语言模型的伦理评估、偏见检测和内容生成的安全性提升。通过提供真实的用户交互数据，研究者和开发者可以更有效地识别和缓解LLM在实际应用中可能出现的伦理问题，从而推动安全和负责任的AI技术发展。

📄 摘要（原文）

Recent studies have demonstrated that large language models (LLMs) have ethical-related problems such as social biases, lack of moral reasoning, and generation of offensive content. The existing evaluation metrics and methods to address these ethical challenges use datasets intentionally created by instructing humans to create instances including ethical problems. Therefore, the data does not reflect prompts that users actually provide when utilizing LLM services in everyday contexts. This may not lead to the development of safe LLMs that can address ethical challenges arising in real-world applications. In this paper, we create Eagle datasets extracted from real interactions between ChatGPT and users that exhibit social biases, toxicity, and immoral problems. Our experiments show that Eagle captures complementary aspects, not covered by existing datasets proposed for evaluation and mitigation of such ethical challenges. Our code is publicly available at https://huggingface.co/datasets/MasahiroKaneko/eagle.