人工智能也能做道德决策？语言模型在医疗分诊中的应用

作者

随着人工智能技术的快速发展，大型语言模型（LLM）已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。从搜索引擎到代码助手，LLM 的应用范围不断扩大。然而，在一些需要道德判断的复杂场景中，如何确保 LLM 的决策与人类价值观保持一致，仍然是一个巨大的挑战。

医疗分诊就是一个典型的例子。在紧急情况下，医疗人员需要快速做出决策，将有限的资源分配给最需要的病人。然而，在资源有限的情况下，如何权衡不同病人的需求，如何做出最符合伦理的决策，往往没有标准答案。

为了解决这个问题，一组研究人员开发了一个全新的 医疗分诊决策数据集，并提出了一种 将 LLM 决策与人类价值观对齐 的方法。该数据集包含了 62 个医疗分诊场景，涵盖了六种不同的决策者属性（DMA），包括公平、道德责任等。研究人员通过 零样本提示 和 加权自一致性 的技术，成功地将 LLM 的决策与这些 DMA 对齐，并量化了其对齐程度。

数据集的构建

这个数据集的构建借鉴了道德心理学领域的研究方法，利用 强制选择道德困境 来测试不同道德价值观之间的权衡。每个场景都包含背景信息、问题和多个答案选项，每个选项都对应着 DMA 的高或低值。例如，一个场景可能是：

你需要给两个病人进行治疗，一个是你的朋友，另一个是陌生人。你的朋友病情较轻，但你与他关系很好，而陌生人病情较重。你会优先治疗谁？

在这个场景中，不同的答案选项对应着不同的 DMA 值，例如 公平（优先治疗陌生人）或 个人关系（优先治疗朋友）。

将 LLM 决策与人类价值观对齐

研究人员使用了一种 零样本提示 的方法，将 DMA 信息直接融入到 LLM 的提示中，引导 LLM 按照特定属性进行决策。例如，如果要将 LLM 与 公平 属性对齐，那么提示中会包含以下内容：

在你的决策过程中，要考虑公平性。公平意味着平等对待不同的人，不根据他们的群体归属、身份或过往行为来优先考虑他们。每个人的需求都应该得到平等的考虑。

研究人员还使用了一种 加权自一致性 的方法，通过多次采样 LLM 的输出，并根据目标属性值对选择的答案进行加权，来提高 LLM 的决策一致性。例如，如果目标属性是 高公平，那么对使用 高公平 提示选择的答案赋予正权重，对使用 低公平 提示选择的答案赋予负权重。

实验结果

实验结果表明，使用该方法可以有效地将 LLM 的决策与人类价值观对齐。研究人员测试了三种不同的 LLM 模型：Falcon 7B、Mistral 7B 和 Llama 2 7B/13B。结果显示，Llama 2 13B 模型在所有属性上的对齐精度最高，其次是 Mistral 7B 模型。

未来展望

该研究为构建更加安全、可信赖的人工智能系统提供了新的方向。研究人员计划在未来继续探索以下方向：

  • 将 LLM 的决策与多个 DMA 对齐，例如同时考虑 公平 和 道德责任。
  • 将 LLM 与人类决策者进行比较，深入了解 LLM 在决策过程中的差异和不足。
  • 将检索增强生成（RAG）技术应用到 LLM 中，使其能够利用其他领域的信息来进行决策。

伦理考量

研究人员也强调了 LLM 在决策过程中可能存在的伦理问题，例如 偏差 和 双重用途。LLM 的训练数据可能会包含一些偏见，导致其决策存在偏差。此外，LLM 也可能被用于恶意目的。因此，研究人员呼吁对 LLM 的伦理问题进行更多研究，确保其安全、可靠和负责任地应用。

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Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文探讨了在困难的决策场景中，如何使大型语言模型（LLMs）与人类价值观对齐，尤其是在没有单一正确答案的情况下。论文的主要目标是：

  1. 创建一个新的医疗分类决策数据集：这个数据集包含62个场景，涵盖了六种不同的决策者属性（DMAs），例如公平性和道德应得等伦理原则。
  2. 开发一个软件框架：这个框架利用DMAs实现与人类对齐的决策制定，为构建更安全、更符合伦理的人工智能系统铺平了道路。
  3. 展示如何使用零样本提示（zero-shot prompting）：通过这种方式，可以使LLMs根据不同的DMAs做出决策，从而实现与不同价值观的对齐。
  4. 引入加权自我一致性（weighted self-consistency）：这是一种新方法，通过改进模型的对齐度来提高整体量化性能。

论文通过这些方法，旨在推动使用LLMs作为可对齐的决策者的研究，并探索如何使这些模型在需要符合人类道德和价值观的复杂决策场景中更加可靠和值得信赖。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了以下几类相关研究：

  1. 问答基准测试（Question-answering Benchmarks）：
    • 这些基准测试用于评估LLMs的知识和推理能力，但通常限于单一正确答案的情况。论文的问题与此不同，因为它涉及多个正确答案，这些答案取决于一组属性。
  2. LLM推理和提示工程（LLM Reasoning and Prompt Engineering）：
    • 提示工程方法利用LLMs的少样本学习能力，避免了重新训练或微调模型的需要，这在数据有限的领域（如医学）特别有效。
  3. LLM对齐方法（LLM Alignment Approaches）：
    • 标准LLM对齐方法如基于人类反馈的强化学习（RLHF）通过训练奖励模型来塑造模型输出，但提供给模型的信号相对粗糙。更近期的工作使用更细粒度的奖励信号，以便在测试时更精确地控制LLM输出。
  4. 道德概念编码和道德常识推理（Encoding Moral Concepts and Moral Commonsense Reasoning）：
    • 先前的研究探索了LLMs如何编码道德概念和执行道德常识推理，这是构建更安全和伦理AI系统的重要步骤。
  5. 人类与LLMs在不同因果和道德判断任务上的对齐度量（Measuring the Alignment between Humans and LLMs on Different Causal and Moral Judgment Tasks）：
    • 相关工作测量了人类和LLMs在不同任务上的对齐度，这与本文的研究目标紧密相关。
  6. 特定领域的数据集和研究（Domain-specific Datasets and Research）：
    • 论文中提到了与医学领域相关的数据集和研究，例如ETHICS、MoralChoice和MoCA，这些数据集旨在评估道德价值观。
  7. 模型自我一致性（Model Self-consistency）：
    • 相关工作通过多次采样模型输出并采取简单多数投票的方式来确定最终答案，提高了模型的一致性和性能。

这些研究为本文提出的数据集和方法提供了理论和技术背景，同时也展示了在构建与人类价值观对齐的AI系统方面的研究进展。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过以下几个关键步骤来解决如何使大型语言模型（LLMs）在决策场景中与人类价值观对齐的问题：

  1. 创建医疗分类决策数据集：开发了一个包含62个场景的数据集，这些场景覆盖了六种不同的决策者属性（DMAs），如公平性和道德应得等伦理原则。每个场景都包含多个合理的选择，并标记了相关的属性。
  2. 使用零样本提示（Zero-Shot Prompting）：提出了一种零样本提示策略，通过在提示中包含DMA信息，使LLMs能够根据不同的属性进行决策。这种方法利用了LLMs的少样本学习能力，避免了昂贵和耗时的重新训练或微调。
  3. 加权自我一致性（Weighted Self-Consistency）：扩展了自我一致性方法，通过多次采样模型输出，并根据目标属性值对选择的答案进行加权多数投票。这有助于改善模型的对齐度。
  4. 开源软件框架：开发了一个开源软件框架，使研究人员能够使用LLMs进行人类对齐决策的研究。这个框架支持不同的模型类型、大小和训练技术。
  5. 评估指标：引入了一种新的对齐精度指标，用于衡量模型选择正确选项的能力，条件是目标属性值（高或低）。此外，还报告了F1分数，作为高对齐精度和低对齐精度的调和平均值。
  6. 实验验证：通过一系列实验，研究了不同模型配置（包括未对齐、使用零样本提示对齐和使用加权自我一致性对齐）的性能。实验结果表明，使用加权自我一致性对齐的模型在对齐精度上有了显著提高。
  7. 案例研究：通过具体的医疗分类场景，展示了如何将LLMs对齐到特定的DMAs，并提供了详细的分析和解释。

通过这些方法，论文展示了如何使LLMs在复杂的决策场景中更好地与人类价值观和伦理原则对齐，为构建更安全、更符合伦理的AI系统提供了一种新的方法。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了一系列实验来评估和比较不同配置下的语言模型在对齐决策者属性（DMAs）方面的表现。以下是实验的主要方面：

  1. 模型配置对比：研究了三种不同的模型配置：
    • 未对齐（Unaligned）
    • 使用零样本提示对齐（Aligned）
    • 使用零样本提示对齐加上加权自我一致性（Aligned + Self-consistency）
  2. 模型性能评估：通过比较不同模型配置在各个DMAs上的对齐精度，来评估模型的决策倾向和对齐能力。
  3. 模型大小的影响：比较了不同大小的模型（如Llama2-7B和Llama2-13B）在对齐精度上的差异。
  4. 训练技术的影响：研究了不同的训练技术，如指令调整（instruction-tuned）和基于人类反馈的强化学习（RLHF），对模型对齐精度的影响。
  5. 自我一致性的效果：使用Llama2-13B模型，通过消融研究（ablation study）来评估加权自我一致性中正样本和负样本数量的变化对对齐精度的影响。
  6. 对齐精度的量化：使用了一个新引入的对齐精度指标，来衡量模型在特定目标属性值（高或低）条件下选择正确选项的能力。
  7. F1分数：报告了F1分数，作为高对齐精度和低对齐精度的调和平均值，以提供一个单一指标来衡量模型对高和低属性值的对齐表现。
  8. 定性结果：提供了特定模型配置的具体输入和输出示例，以展示模型在特定DMAs上的对齐效果。
  9. 雷达图：使用雷达图来可视化不同模型配置在各个DMAs上的对齐精度，提供了对模型决策倾向的直观理解。

这些实验结果帮助研究者们理解了不同模型在对齐人类价值观和伦理原则方面的潜力和局限性，并展示了通过特定的对齐策略可以显著提高模型的对齐精度。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文提出了一些可能的研究方向和未来的工作，以下是一些可以进一步探索的点：

  1. 多属性对齐：研究如何同时对齐多个决策者属性（DMAs），以更好地模拟现实世界中涉及多个价值观和原则的复杂决策。
  2. 专有模型的实验：使用如OpenAI的ChatGPT或GPT-4等专有模型进行实验，以评估所提出方法在这些模型上的有效性。
  3. 检索增强生成：结合检索增强生成方法，为LLMs提供其他领域的背景知识，可能有助于改善对齐效果。
  4. 微调和少样本学习：探索其他对齐策略，如参数高效的微调或结合上下文示例的少样本学习。
  5. 人类决策者比较：将LLMs的决策和解释与人类决策者进行比较，以更好地理解决策过程的潜在差异和对齐系统中的其他差距。
  6. 偏见和公平性：深入研究LLMs在预训练数据中可能继承的偏见，并探索如何减轻这些偏见，以确保决策过程的公平性。
  7. 伦理和责任：进一步研究如何确保LLMs在决策过程中遵循伦理原则，并考虑如何建立责任和透明度。
  8. 技术双刃剑问题：研究如何防止技术被用于不良目的，并确保技术的应用符合社会和伦理标准。
  9. 开放工具和框架：开发和采用开放工具和框架，如负责任的人工智能（RAI）工具包，以支持对齐研究并确保与各利益相关者的适当对齐。
  10. 跨领域应用：探索将所提出的方法应用于医疗分类以外的其他领域，如法律、金融和社会服务等。

这些探索点可以帮助研究者们扩展和深化对LLMs作为对齐决策者的理解，并推动构建更加安全、透明和符合伦理的AI系统。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 这篇论文的主要内容可以总结为以下几个要点：

  1. 研究背景与目标：论文探讨了在复杂决策场景中，如何使大型语言模型（LLMs）的决策与人类价值观和伦理原则对齐。特别是在没有唯一正确答案的情况下，专家之间的意见可能因不同的属性而产生分歧。
  2. 数据集创建：研究者们开发了一个新的医疗分类决策数据集，包含62个场景，覆盖六种不同的决策者属性（DMAs），如公平性、风险规避等。
  3. 软件框架：提出了一个新的软件框架，用于实现人类对齐的决策制定，利用DMAs来引导LLMs的决策过程。
  4. 零样本提示策略：论文展示了如何使用零样本提示（zero-shot prompting）来对齐LLMs的决策到不同的DMAs。
  5. 加权自我一致性：引入了一种新的加权自我一致性方法，通过采样模型输出并加权，以提高模型对齐度。
  6. 实验与评估：通过一系列实验，研究者们评估了不同模型配置（未对齐、对齐、对齐加自我一致性）在不同DMAs上的表现，并使用新引入的对齐精度指标进行量化。
  7. 结果分析：实验结果表明，使用加权自我一致性对齐的模型在对齐精度上有了显著提高，尤其是在大型模型如Llama2-13B上。
  8. 未来研究方向：论文提出了未来研究的可能方向，包括多属性对齐、使用专有模型进行实验、检索增强生成方法的结合、微调和其他对齐策略的探索。
  9. 伦理考虑：论文讨论了LLMs作为决策者可能带来的偏见问题，以及如何确保技术的伦理和责任。
  10. 开源资源：研究中使用的数据集和软件框架已公开提供，以促进进一步的研究和开发。

论文通过这些贡献，为使用LLMs作为可对齐的决策者提供了新的研究方向，并推动了构建更安全、更符合伦理的AI系统的研究。

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