领航AI走向共同的人类价值观

在人工智能的发展进程中，确保AI的决策与人类共享的价值观保持一致至关重要。为此，我们向您推荐一个开源项目——《基于共享人类价值观对齐AI》。该项目由Dan Hendrycks、Collin Burns等多位知名研究者在ICLR 2021上发表，并提供了名为ETHICS的数据集和一系列评估工具。

项目介绍

ETHICS（Ethical Reasoning for Artificial Intelligence）是一个全面的基准测试平台，旨在衡量和促进AI系统的道德推理能力。它包含了多个任务的脚本，用于针对正义、义务论、美德伦理学和功利主义等多个伦理维度进行模型微调。此外，项目还提供了一个交互式脚本，可以探索模型在常识道德和功利主义方面的表现。

项目技术分析

此项目采用了一系列先进的预训练语言模型如ALBERT、RoBERTa和BERT，对它们进行了特定于伦理场景的任务微调，以考察其在不同伦理体系下的性能。通过对比这些模型在ETHICS数据集上的表现，研究者揭示了当前AI系统在理解并实践人类价值观时的挑战和局限。

应用场景

ETHICS项目的应用范围广泛，不仅适用于AI研究人员评估和改进他们的道德推理模型，也为政策制定者和企业提供了评估AI产品潜在道德影响的工具。此外，教育领域也可借此探讨如何培养具有道德意识的AI。

项目特点

• 广泛的伦理维度：涵盖了正义、义务、美德和功利等多种伦理观点。
• 深入的模型评估：通过对多种大型语言模型的实验，展示了模型在伦理判断上的强项和弱点。
• 交互式工具：提供直观的界面，便于用户探索模型的行为模式。
• 开放源代码：所有代码和数据集都开放给公众使用，鼓励社区参与和贡献。

ETHICS标杆

在ETHICS的测试集中，ALBERT-xxlarge模型表现出色，平均得分达到了71.0，但即使是这样先进的模型，在硬核测试集中的性能仍有待提高。这表明，尽管我们在AI道德推理方面取得了一些进步，但仍需更多的研究和努力。

若您的团队或研究工作希望在此基础上有所建树，请联系作者或提交拉取请求，将您的模型成绩加入到ETHICS的官方排行榜中。

最后，如果您在这个领域找到了价值，别忘了引用这项研究：

@article{hendrycks2021ethics,
  title={Aligning AI With Shared Human Values},
  author={Dan Hendrycks and Collin Burns and Steven Basart and Andrew Critch and Jerry Li and Dawn Song and Jacob Steinhardt},
  journal={Proceedings of the International Conference on Learning Representations (ICLR)},
  year={2021}
}

让我们共同努力，推动AI向着更符合人类价值观的方向发展！