Integrating Emotional and Linguistic Models for Ethical Compliance in Large Language Models

这项研究开发了先进的方法，用于大型语言模型（LLMs）更好地管理与情感和伦理相关的语言行为。我们介绍了DIKE，这是一个对抗性框架，增强了LLMs内化和反映全球人类价值观的能力，适应不同的文化背景，以促进用户之间的透明度和信任。该方法涉及情感的详细建模、语言行为的分类以及道德防护栏的实施。我们的创新方法包括使用自监督学习技术对情感和行为进行映射，通过对抗性审查来完善这些防护栏，并系统地调整输出以确保道德一致性。这个框架为AI系统建立了一个强大的基础，使其能够以道德诚信和文化敏感的方式运作，为更负责任和具有上下文感知的AI交互铺平了道路。

论文提出了一个名为DIKE的对抗性框架，旨在增强大型语言模型对情感和伦理行为的管理能力，以适应不同文化背景下的语言行为，从而促进透明度和用户信任。

通过自监督学习技术映射情感和行为，通过对抗性评审来完善伦理保障，并系统地调整输出以确保伦理对齐。

论文的创新点包括使用自监督学习技术映射情感和行为，通过对抗性评审来完善伦理保障，以及系统地调整输出以确保伦理对齐。实验使用了多个数据集，并提供了开源代码。该框架为AI系统以伦理诚信和文化敏感的方式运作奠定了坚实的基础。

最近的相关研究包括《Language Models as an Ethical and Legal Challenge》、《Towards a Code of Ethics for Artificial Intelligence》等。