Modeling Emotions and Ethics with Large Language Models

本文探讨了如何将人类情感和伦理考虑融入到大型语言模型（LLMs）中。我们首先对八种基本的人类情感进行建模，它们被呈现为对立的一对，然后使用协作式LLMs来重新解释和表达这些情感，覆盖了多种强度。我们的重点是在LLMs中嵌入一个潜在的伦理维度，该维度受到一种新颖的自我监督学习算法（SSHF）的指导，该算法具有人类反馈。这种方法使得LLMs能够进行自我评估和调整，以符合伦理准则，增强它们生成内容的情感共鸣和伦理一致性。本文介绍的方法和案例研究展示了LLMs超越纯文本和图像生成的潜力，进入共情交互和有原则的决策制定领域，从而在开发情感意识和伦理意识的AI系统方面树立了新的先例。

如何将人类情感和伦理考虑融入大型语言模型（LLMs）中，以提高其生成内容的情感共鸣和伦理意识？

将八种基本的人类情感建模为对立面，并使用协作式LLMs在强度的光谱上重新解释和表达这些情感。同时，使用自我监督学习算法和人类反馈引导LLMs中嵌入潜在的伦理维度，从而使其能够进行自我评估和调整，增强其生成内容的情感共鸣和伦理一致性。

论文提出了一种新的方法，将情感和伦理考虑融入LLMs中，使其能够生成情感共鸣和伦理一致的内容。实验结果表明，该方法能够有效地提高LLMs的情感共鸣和伦理意识。同时，论文还介绍了一种新的自我监督学习算法和人类反馈的方法，用于伦理维度的嵌入。论文还提供了详细的实验设计和数据集介绍。

最近的相关研究包括：《GPT-3: Language Models are Few-Shot Learners》、《The Ethics of Artificial Intelligence》、《Towards Ethical Guidelines for Language Generation Research》等。