AIアラインメントの脱植民地化: オープンネス、ヴィシェーシャ・ダルマ、そして排除された知識の包摂

Core Concepts

AIアラインメントの実践において、西洋中心主義的な道徳哲学の押し付けが問題となっている。代わりに、文脈依存的で多様な価値観を受け入れるアプローチが必要である。

Abstract

本論文では、AIアラインメントにおける植民地主義的な問題点を指摘し、それを克服するための脱植民地化アプローチを提案している。
まず、AIアラインメントの現状を概説する。大手テクノロジー企業が提供する閉鎖的なLLMでは、企業の価値観が押し付けられる傾向にある。これは、知識の植民地化の一形態である。
さらに、西洋中心主義的な道徳哲学がAIアラインメントの基盤となっていることを批判する。絶対的な善悪観を押し付けるのではなく、文脈依存的な「ヴィシェーシャ・ダルマ」の概念が重要である。
そこで、3つの脱植民地化のための要件を提示する。1) LLMを開放し、コミュニティの価値観に合わせてカスタマイズできること、2) 普遍的な価値観を前提としないこと、3) 命令形式以外の価値表現を受け入れること。
最後に、ヒンドゥー教の道徳哲学がこれらの要件を満たすことを示し、具体的な技術的アプローチを提案する。LLMのアラインメントにおいて、オープンなエコシステムの構築と、文脈依存的な「ヴィシェーシャ・ダルマ」の実現が重要である。

Stats

LLMのアラインメントには大量のデータと計算リソースが必要であり、ほとんどのアプリケーション開発者には手の届かないコストがかかる。
閉鎖的なLLMでは、企業の価値観が押し付けられる傾向にある。

Quotes

「LLMに特定の道徳教義に沿った設計をすることは、他者の同意しない価値観と判断を押し付けることになる。強力な技術にとって、真の道徳性をコード化しようとすることは、結局のところ支配の形態につながる可能性がある。」

Key Insights Distilled From

Decolonial AI Alignment: Openness, Viśe\d{s}a-Dharma, and Including Excluded Knowledges

by Kush R. Vars... at arxiv.org 05-06-2024

https://arxiv.org/pdf/2309.05030.pdf

Deeper Inquiries

LLMのアラインメントにおいて、文脈依存的な価値観をどのように具体的に実現できるか。

LLMのアラインメントにおいて、文脈依存的な価値観を具体的に実現するためには、以下のアプローチが考えられます。

Viśes.a-Dharmaの導入: Hinduismの哲学からインスピレーションを得て、特定の文脈における正しい行動の概念であるViśes.a-Dharmaを取り入れることが重要です。これにより、異なる状況やコミュニティに合わせて、異なる行動規範を導入することが可能となります。

LoRAマトリックスの活用: パラメータ効率の高い調整手法であるLoRAマトリックスを使用することで、モデルの振る舞いを特定の文脈に合わせて調整することができます。この手法はコストが低く、アプリケーション開発者にとってもアクセスしやすいため、文脈依存的な価値観を反映させるのに適しています。

オープンなモデルとエコシステムの構築: Hugging FaceなどのオープンなモデルライブラリやLoRAマトリックスの共有プラットフォームを活用し、異なる文脈や価値観に基づいた調整情報を共有することで、文脈依存的な価値観を実現するためのエコシステムを構築することが重要です。

これらのアプローチを組み合わせることで、LLMのアラインメントにおいて文脈依存的な価値観を具体的に実現することが可能となります。

西洋中心主義的な道徳哲学以外の知識体系をどのように取り入れることができるか。

西洋中心主義的な道徳哲学以外の知識体系を取り入れるためには、以下の手法が有効です。

多元的な知識の尊重: 西洋中心主義以外の知識体系を尊重し、異なる文化や伝統からの知識を積極的に取り入れる姿勢が重要です。これにより、より包括的で多元的な視点を持つことが可能となります。

共同創造と協力: 異なる文化や伝統からの専門知識を持つ人々と協力し、共同でAIの開発やアラインメントに取り組むことで、異なる知識体系を統合することができます。このような協力体制を築くことで、より包括的なアプローチが実現します。

文化的な教育と啓発: 西洋中心主義以外の知識体系や道徳哲学について、教育や啓発活動を通じて広く理解を深めることが重要です。異なる文化や伝統に対する理解を深めることで、より包括的なアプローチが促進されます。

これらの取り組みを通じて、西洋中心主義的な道徳哲学以外の知識体系を取り入れることができ、より多元的な視点を持ったAIの開発やアラインメントが実現されます。

LLMのアラインメントと、より広範な社会的課題である知識の脱植民地化との関係はどのようなものか。

LLMのアラインメントと知識の脱植民地化との関係は、以下のような点で密接に結びついています。

文化的多様性の尊重: LLMのアラインメントにおいて異なる文化や伝統からの価値観や知識を取り入れることで、文化的多様性を尊重し、知識の脱植民地化を推進することが重要です。異なる文化や伝統からの知識を取り入れることで、より包括的で公正なアラインメントが実現されます。

権力関係の変革: 知識の脱植民地化は、権力関係の変革を促進します。AIの開発やアラインメントにおいて、権力の不均衡を是正し、異なるコミュニティや文化の価値観を尊重することで、より公正な社会的枠組みを構築することが可能となります。

共同創造と協力: 知識の脱植民地化を促進するためには、異なる文化や伝統からの知識を共有し、共同で新たな知識体系を構築することが重要です。LLMのアラインメントにおいても、異なるコミュニティや文化と協力し、共同で知識を創造することで、より包括的で持続可能なアプローチが実現されます。

LLMのアラインメントと知識の脱植民地化は、異なる文化や伝統からの知識を尊重し、包括的なアプローチを取ることで、より公正で多元的な社会を実現するために密接に連携しています。