A Hormetic Approach to the Value-Loading Problem: Preventing the Paperclip Apocalypse?

价值加载问题对于研究人员来说是一个重要的挑战，他们旨在创建与人类价值观和偏好相一致的人工智能系统。这个问题需要一种方法来定义和规范人工智能行为的安全和最优限制。在这项工作中，我们提出了HALO（通过对手过程的激素对准），这是一种使用激素分析来调节人工智能行为模式的监管范式。行为激素效应是一种现象，即行为的低频率具有益处，而高频率则有害。通过将行为建模为调节对手过程，我们可以使用行为频率响应分析（BFRA）或行为计数响应分析（BCRA）来量化可重复行为的激素限制。我们演示了HALO如何解决“回形针最大化器”场景，这是一个思想实验，在这个场景中，一个未受监管的人工智能被赋予制造回形针的任务，最终可能会将宇宙中的所有物质转化为回形针。我们的方法可以用来帮助创建一个基于递减边际效用的可重复行为的快乐计算的“价值”不断发展的数据库。这使得HALO成为一个有前途的解决方案，可以将人类对齐的价值观嵌入到人工智能系统中，以及弱到强的泛化问题，探讨弱模型是否能够监督更强的模型，使其变得更加智能。因此，HALO打开了几个研究领域，这些领域可能会导致开发一个计算价值系统，使得人工智能算法能够学习它所做的决策是对还是错。

论文试图解决如何在人工智能系统中嵌入符合人类价值观念的问题，提出了HALO（Hormetic ALignment via Opponent processes）的解决方案。

HALO使用荷尔蒙效应分析来监管人工智能的行为模式，将行为建模为动态平衡对立过程，并通过行为频率响应分析（BFRA）或行为计数响应分析（BCRA）来量化可重复行为的荷尔蒙限制。

论文通过解决“造纸夹子最大化器”场景的思维实验，展示了HALO的可行性。此外，HALO的方法可以用于创建一个基于可重复行为边际效用递减的快乐计算的价值数据库，为人工智能系统嵌入符合人类价值观念提供帮助。论文还探讨了弱到强泛化问题，即弱模型能否监督更强的模型随着其变得更加智能，这也是HALO的一个亮点。

与HALO相关的研究包括价值加载问题和弱到强泛化问题。近期相关论文有《Value Alignment via Tractable Reinforcement Learning》和《AI Safety Gridworlds》等。