아리스토텔레스의 도덕적 성품 프로파일링을 통해 인공지능 언어 모델의 윤리적 딜레마를 분석하는 방법

대규모 언어 모델(LLM)은 종종 여러 응답이 정당화될 수 있지만 다른 우선순위를 표현하는 다양한 우선순위를 갖는 эти학적 딜레마에 직면하게 된다. 예를 들어 공정성, 진실성, 용기, 또는 자제를 우선시할 수 있다. 우리는 VirtueMap이라는 프레임워크를 소개한다. VirtueMap은 아리스토텔레스의 도덕성 관점에서 이러한 패턴을 설명한다. 단일 정답만을 요구하는 대신, VirtueMap은 사람이나 LLM이 7개의 일반적인, 비살상적, 비정치적, 비종교적 эти학적 딜레마에 대한 5개의 응답을 순위 매기도록 요청한다. 참조 순서를 사용하여 점수를 정의하기 위해, 우리는 각 딜레마와 도덕성에 대한 5개의 응답을 가장 도덕성에 대한 표현에서 가장 적은 표현 순으로 정의했다. 그 다음, 우리는 각 순서에 대해 100명 이상의 응답 평가를 수집했고, 적어도 95%가 그것을 확인할 때까지 그 순서를 연산적 참조จร드로 유지했다. 순위는 정규화된 보르다 연관성을 사용하여 점수 매기며, 실용적인 지혜, 정의, 진실성, 용기, 그리고 자제의 프로파일을 생성한다. VirtueMap은 9개의 LLM 가족을 반복 실행 평가에 적용하고, 높은 평균 순위 일치도(90.3%)를 발견하며, 용기, 자제, 그리고 정의에서 가장 큰 차이를 보인다. 또한, 우리는 비교를 위해 LLM 프로파일과 측정된 응답자 프로파일을 지역 브라우저에서 계산하는 인터랙티브 웹사이트를 공개한다.