Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới. Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận. Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.
Bài báo này đề cập đến vấn đề căn chỉnh giá trị trong các hệ thống đa tác nhân dựa trên các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM), đặc biệt khi nghiên cứu AI chuyển từ việc ra quyết định tự động của một tác nhân sang đa tác nhân và làm việc cộng tác trong các môi trường phức tạp. Sự tiến bộ và các ứng dụng đa dạng của LLM đã làm tăng rủi ro tình huống và hệ thống, khiến việc căn chỉnh giá trị trở nên quan trọng để đảm bảo rằng các mục tiêu, sở thích và hành vi của tác nhân phù hợp với các giá trị của con người và các chuẩn mực xã hội. Bài báo này đề cập đến nhu cầu quản trị xã hội thông qua một khuôn khổ giá trị nhiều lớp, xem xét toàn diện việc căn chỉnh giá trị bằng cách sử dụng các hệ thống đa tác nhân dựa trên LLM làm nguyên mẫu đại diện của các hệ thống AI tác nhân. Chúng tôi cấu trúc các nguyên tắc giá trị thành một cấu trúc phân cấp ở cấp độ vĩ mô, trung mô và vi mô, phân loại các kịch bản ứng dụng theo một chuỗi liên tục từ tổng quát đến cụ thể và ánh xạ các phương pháp và đánh giá căn chỉnh giá trị vào khuôn khổ phân cấp. Hơn nữa, chúng tôi xem xét chi tiết sự phối hợp giá trị giữa nhiều tác nhân trong các hệ thống AI tác nhân và đề xuất các hướng nghiên cứu trong tương lai.
Takeaways, Limitations
•
Takeaways:
◦
Một đánh giá có hệ thống về vấn đề căn chỉnh giá trị trong các hệ thống đa tác nhân dựa trên LLM và khuôn khổ giá trị nhiều lớp.
◦
Cung cấp hiểu biết toàn diện thông qua cấu trúc phân cấp của các nguyên tắc giá trị, phân loại các tình huống ứng dụng, lập bản đồ các phương pháp căn chỉnh giá trị và đánh giá.
◦
Một cuộc thảo luận sâu sắc về vấn đề phối hợp giá trị giữa nhiều tác nhân.
◦
ĐóNg góp vào sự phát triển học thuật bằng cách đề xuất các hướng nghiên cứu trong tương lai.
•
Limitations:
◦
Cần phải xác nhận thêm về tính ứng dụng thực tế và hiệu quả của khuôn khổ giá trị nhiều lớp được đề xuất.
◦
Có thể vẫn còn thiếu một phân tích toàn diện về các tình huống ứng dụng và LLM khác nhau.
◦
Cần tiếp tục nghiên cứu để đảm bảo tính khách quan và độ tin cậy của các phương pháp và đánh giá căn chỉnh giá trị.
◦
Thiếu hướng dẫn rõ ràng về xung đột giá trị và thứ tự ưu tiên.
