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关于恰当性的理论及其在生成式人工智能中的应用

人工智能 2024-12-30 v1

摘要

什么是恰当性(appropriateness)?人类在一系列交织的情境中判断行为的恰当性,这些判断在不同情境下会有所不同。我们在与朋友相处时会采取不同于与家人相处的方式,亦不同于在办公室里与同事相处的行为。同样地,面向不同任务的 AI 系统,其行为的恰当性标准也会不同。究竟是什么决定了哪些行为在哪些情境下是恰当的?这些标准又是如何随时间变化的呢?由于所有关于 AI 恰当性的判断最终都由人类作出,因此我们需要理解恰当性如何指导人类的决策,以便正确地评估和改进 AI 的决策。本文提出了一种恰当性理论:它如何在人类社会中发挥作用,如何在大脑中实现,以及其对生成式人工智能技术的负责任部署有何意义。

关键词

引用

@article{arxiv.2412.19010,
  title  = {A theory of appropriateness with applications to generative artificial intelligence},
  author = {Joel Z. Leibo and Alexander Sasha Vezhnevets and Manfred Diaz and John P. Agapiou and William A. Cunningham and Peter Sunehag and Julia Haas and Raphael Koster and Edgar A. Duéñez-Guzmán and William S. Isaac and Georgios Piliouras and Stanley M. Bileschi and Iyad Rahwan and Simon Osindero},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2412.19010},
  year   = {2024}
}

备注

115 pages, 2 figures