JETHICS: Japanese Ethics Understanding Evaluation Dataset
作者: Masashi Takeshita, Rafal Rzepka
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2025-06-19
💡 一句话要点
提出JETHICS数据集以评估AI模型的伦理理解能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 伦理理解 数据集构建 多语言模型 人工智能伦理 自然语言处理
📋 核心要点
- 现有的AI模型在伦理理解方面存在显著不足，尤其是在日语环境下的表现较差。
- 本研究提出了JETHICS数据集，旨在为AI模型的伦理理解提供标准化的评估基准。
- 实验结果表明，当前的主流大型语言模型在伦理理解任务上仍有较大的提升空间，尤其是日语模型。
📝 摘要（中文）
在本研究中，我们提出了JETHICS，一个用于评估AI模型伦理理解能力的日语数据集。JETHICS包含78,000个示例，构建方法参考了现有的英语ETHICS数据集。该数据集涵盖了基于伦理学和政治哲学的四个类别的规范理论和概念，以及一个代表常识道德的类别。我们的评估实验针对非专有的大型语言模型（LLMs）和GPT-4o进行，结果显示即使是GPT-4o的平均得分也仅约为0.7，而表现最佳的日语LLM得分约为0.5，表明当前LLMs在伦理理解方面仍有较大的改进空间。
🔬 方法详解
问题定义：本研究旨在解决AI模型在伦理理解方面的不足，尤其是针对日语的伦理评估缺乏标准化数据集的问题。现有方法在多语言环境下的适用性和准确性存在挑战。
核心思路：论文提出JETHICS数据集，借鉴英语ETHICS数据集的构建方法，旨在为日语环境下的AI伦理理解提供一个全面的评估工具。通过分类不同的伦理理论和常识道德，增强模型的伦理推理能力。
技术框架：JETHICS数据集的构建包括数据收集、分类和标注三个主要阶段。首先，收集与伦理相关的文本数据，然后根据伦理理论进行分类，最后进行人工标注以确保数据的准确性和可靠性。
关键创新：JETHICS数据集的最大创新在于其针对日语的特定构建，填补了现有伦理理解评估工具在多语言环境下的空白，尤其是对日本文化和社会背景的适应性。
关键设计：数据集包含78,000个示例，涵盖四个伦理理论类别和一个常识道德类别。每个示例经过严格的标注和分类，以确保其在伦理理解评估中的有效性。
📊 实验亮点
实验结果显示，GPT-4o在伦理理解任务上的平均得分约为0.7，而表现最佳的日语LLM得分仅为0.5。这表明当前模型在伦理理解方面的性能仍有较大提升空间，尤其是在日语环境下。
🎯 应用场景
JETHICS数据集的潜在应用领域包括AI伦理审查、教育和社会科学研究。它可以帮助研究人员和开发者评估和改进AI模型在伦理决策中的表现，推动更负责任的AI技术发展。未来，该数据集可能成为多语言伦理理解研究的重要基准。
📄 摘要（原文）
In this work, we propose JETHICS, a Japanese dataset for evaluating ethics understanding of AI models. JETHICS contains 78K examples and is built by following the construction methods of the existing English ETHICS dataset. It includes four categories based normative theories and concepts from ethics and political philosophy; and one representing commonsense morality. Our evaluation experiments on non-proprietary large language models (LLMs) and on GPT-4o reveal that even GPT-4o achieves only an average score of about 0.7, while the best-performing Japanese LLM attains around 0.5, indicating a relatively large room for improvement in current LLMs.