Exploring Multilingual Concepts of Human Value in Large Language Models: Is Value Alignment Consistent, Transferable and Controllable across Languages?
作者: Shaoyang Xu, Weilong Dong, Zishan Guo, Xinwei Wu, Deyi Xiong
分类: cs.CL
发布日期: 2024-02-28 (更新: 2024-10-02)
备注: EMNLP 2024 findings, code&dataset: https://github.com/shaoyangxu/Multilingual-Human-Value-Concepts
💡 一句话要点
探讨多语言环境下人类价值观在大型语言模型中的一致性与可控性
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多语言模型 人类价值观 价值对齐 跨语言转移 AI安全 语言资源
📋 核心要点
- 现有研究主要集中在英语环境下，缺乏对多语言背景下人类价值观的系统性探讨，导致价值观的一致性和可控性问题亟待解决。
- 本文通过对多种语言和人类价值概念的实证研究，提出了跨语言价值观一致性和可控性的分析框架，探索了多语言环境下的价值观表现。
- 研究结果表明，LLMs在多语言环境中存在价值观概念，并揭示了跨语言的不一致性和控制能力，为AI安全提供了新的视角。
📝 摘要（中文）
以往研究表明，某些抽象概念在大型语言模型（LLMs）的表示空间中以方向的形式线性表示，主要集中在英语环境下。本文将这一研究扩展到多语言背景，重点关注与人类价值相关的概念。通过对7种人类价值、16种语言及3种不同多语言性的LLM系列的综合探索，首次实证确认了LLMs中存在多语言格式的人类价值概念。进一步分析显示，由于语言资源差异，这些概念表现出跨语言不一致性、扭曲的语言关系以及高低资源语言之间的单向跨语言转移。此外，我们验证了利用主导语言作为源语言对LLMs的价值对齐能力进行跨语言控制的可行性。最后，考虑到LLMs多语言性对结果的显著影响，我们整合了研究发现，并对LLMs预训练的多语言数据组成提出了谨慎建议。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决在多语言环境中，LLMs对人类价值观的表示是否一致、可转移和可控的问题。现有方法主要集中在单一语言，缺乏对多语言背景下的系统研究。
核心思路：通过对多种语言和人类价值概念的实证研究，本文提出了一个分析框架，探讨多语言环境下的价值观表现及其一致性和可控性。
技术框架：研究涵盖了7种人类价值、16种语言和3种不同多语言性的LLM系列，采用实证分析方法，验证了多语言格式下的价值观概念。
关键创新：本文的主要创新在于首次在多语言背景下系统性地确认了LLMs中存在的人类价值观概念，并揭示了跨语言的不一致性和控制能力。
关键设计：在实验中，使用了不同的语言资源配置，分析了高低资源语言之间的单向跨语言转移，并验证了利用主导语言进行价值对齐的可行性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，LLMs在多语言环境下的价值观概念存在显著的不一致性，尤其在高低资源语言之间的转移表现出单向性。通过主导语言进行价值对齐的实验验证了跨语言控制的可行性，为未来的多语言AI系统设计提供了重要参考。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括多语言AI系统的开发、跨文化交流中的价值观理解以及AI安全性评估。通过提升LLMs对人类价值观的理解能力，可以更好地服务于全球用户，促进多语言环境下的AI应用安全与伦理。
📄 摘要（原文）
Prior research has revealed that certain abstract concepts are linearly represented as directions in the representation space of LLMs, predominantly centered around English. In this paper, we extend this investigation to a multilingual context, with a specific focus on human values-related concepts (i.e., value concepts) due to their significance for AI safety. Through our comprehensive exploration covering 7 types of human values, 16 languages and 3 LLM series with distinct multilinguality (e.g., monolingual, bilingual and multilingual), we first empirically confirm the presence of value concepts within LLMs in a multilingual format. Further analysis on the cross-lingual characteristics of these concepts reveals 3 traits arising from language resource disparities: cross-lingual inconsistency, distorted linguistic relationships, and unidirectional cross-lingual transfer between high- and low-resource languages, all in terms of value concepts. Moreover, we validate the feasibility of cross-lingual control over value alignment capabilities of LLMs, leveraging the dominant language as a source language. Ultimately, recognizing the significant impact of LLMs' multilinguality on our results, we consolidate our findings and provide prudent suggestions on the composition of multilingual data for LLMs pre-training.