Are LLMs complicated ethical dilemma analyzers?

📄 arXiv: 2505.08106v1 📥 PDF

作者: Jiashen, Du, Jesse Yao, Allen Liu, Zhekai Zhang

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-05-12

备注: CS194-280 Advanced LLM Agents project. Project page: https://github.com/ALT-JS/ethicaLLM

💡 一句话要点

提出伦理困境基准数据集以评估大型语言模型的伦理推理能力

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

关键词: 大型语言模型 伦理推理 基准数据集 模型评估 人类判断

📋 核心要点

  1. 现有研究尚未充分验证大型语言模型在伦理推理中的有效性，尤其是在复杂伦理困境的分析中。
  2. 本研究通过构建包含196个伦理困境的基准数据集，系统评估多种大型语言模型的伦理推理能力。
  3. 实验结果显示，GPT-4o-mini在各个部分表现最为一致，但所有模型在历史背景和细致解决策略方面均存在不足。

📝 摘要（中文）

本研究探讨大型语言模型（LLMs）是否能够模拟人类的伦理推理，并作为人类判断的可信代理。为此，我们引入了一个包含196个真实伦理困境及专家意见的基准数据集，每个困境分为五个结构化组件：引言、关键因素、历史理论视角、解决策略和关键启示。同时，我们收集了非专家人类的回应以进行比较。通过基于BLEU、Damerau-Levenshtein距离、TF-IDF余弦相似度和通用句子编码器相似度的复合指标框架评估多种前沿LLMs，结果表明LLMs在词汇和结构对齐方面普遍优于非专家人类，但在历史基础和提出细致解决策略方面存在困难。这些发现突显了LLMs在伦理决策中的优势与局限性。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在评估大型语言模型在伦理困境分析中的表现，现有方法在处理复杂伦理问题时缺乏系统性和准确性。

核心思路：通过构建一个包含196个真实伦理困境的基准数据集，论文提供了一个结构化的评估框架，以比较LLMs与人类专家的伦理推理能力。

技术框架：研究采用复合指标框架，结合BLEU、Damerau-Levenshtein距离、TF-IDF余弦相似度和通用句子编码器相似度，评估模型输出与专家回应的对齐程度。

关键创新：论文的创新在于引入了一个系统化的伦理困境数据集，并通过细致的指标设计实现了对模型输出的精细比较，填补了现有研究的空白。

关键设计：指标权重通过基于反演的排名对齐和成对AHP分析计算，确保了评估的科学性和准确性。

📊 实验亮点

实验结果显示，LLMs在词汇和结构对齐方面普遍优于非专家人类，尤其是GPT-4o-mini在各个部分表现最为一致。然而，所有模型在历史基础和提出细致解决策略方面均存在显著不足，表明在伦理推理中仍需进一步改进。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括伦理决策支持系统、教育和培训工具，以及大型语言模型在法律、医疗等领域的伦理分析应用。通过提升模型的伦理推理能力，可以为复杂决策提供更为可靠的支持，促进人机协作的伦理性。

📄 摘要（原文）

One open question in the study of Large Language Models (LLMs) is whether they can emulate human ethical reasoning and act as believable proxies for human judgment. To investigate this, we introduce a benchmark dataset comprising 196 real-world ethical dilemmas and expert opinions, each segmented into five structured components: Introduction, Key Factors, Historical Theoretical Perspectives, Resolution Strategies, and Key Takeaways. We also collect non-expert human responses for comparison, limited to the Key Factors section due to their brevity. We evaluate multiple frontier LLMs (GPT-4o-mini, Claude-3.5-Sonnet, Deepseek-V3, Gemini-1.5-Flash) using a composite metric framework based on BLEU, Damerau-Levenshtein distance, TF-IDF cosine similarity, and Universal Sentence Encoder similarity. Metric weights are computed through an inversion-based ranking alignment and pairwise AHP analysis, enabling fine-grained comparison of model outputs to expert responses. Our results show that LLMs generally outperform non-expert humans in lexical and structural alignment, with GPT-4o-mini performing most consistently across all sections. However, all models struggle with historical grounding and proposing nuanced resolution strategies, which require contextual abstraction. Human responses, while less structured, occasionally achieve comparable semantic similarity, suggesting intuitive moral reasoning. These findings highlight both the strengths and current limitations of LLMs in ethical decision-making.