Что ценят люди: как искусственный интеллект расшифровывает систему ценностей

Автор: Денис Аветисян

Новая модель на основе больших языковых моделей позволяет анализировать тексты и выявлять скрытые человеческие ценности, открывая возможности для понимания мотиваций и убеждений.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Теория ценности на первом этапе разработки концептуализируется как основа для последующего анализа и моделирования, определяя ключевые принципы оценки и взаимодействия с системой.

Исследование представляет Value Lens — систему обнаружения и анализа человеческих ценностей в текстах, демонстрирующую сопоставимую производительность с существующими методами и позволяющую оценивать интенсивность выражения ценностей.

Автономное принятие решений, все шире внедряемое в компьютерные системы, требует соответствия этим решениям человеческим ценностям. В данной связи, актуальной задачей является разработка методов оценки соответствия действий системы этим ценностям. В статье ‘Value Lens: Using Large Language Models to Understand Human Values’ представлена модель Value Lens, использующая большие языковые модели для выявления и анализа человеческих ценностей в тексте. Предложенный подход демонстрирует сопоставимую и даже превосходящую эффективность по сравнению с альтернативными методами, открывая перспективы для более глубокого понимания механизмов продвижения или подрыва ценностей в текстовых данных. Каким образом подобные модели могут способствовать созданию более этичных и ответственных искусственных интеллектов?

Раскрывая Скрытые Ценности: Определение Ландшафта Человеческих Устремлений

Понимание и количественная оценка человеческих ценностей приобретает все большее значение в самых разных областях — от социальных наук, стремящихся к более глубокому анализу мотиваций и поведения людей, до разработки искусственного интеллекта, где согласование с человеческими ценностями является ключевым для обеспечения безопасности и полезности. Способность точно определять и измерять такие понятия, как справедливость, сострадание или свобода, необходима для построения более эффективных социальных систем, разработки этичных алгоритмов и создания технологий, которые действительно служат интересам человечества. В связи с этим, исследования в области выявления и оценки ценностей становятся фундаментом для прогресса в самых разнообразных дисциплинах, обеспечивая возможность построения более осмысленного и гармоничного будущего.

Существующие методы выявления человеческих ценностей часто оказываются неспособными уловить тонкости и контекстуальную зависимость, присущие естественному языку. Анализ текстов, как правило, полагается на заранее заданные списки ключевых слов или упрощенные модели, что приводит к потере смысловых нюансов и неточностям в интерпретации. Ценности редко выражаются напрямую, чаще они проявляются в подтексте, метафорах и культурных отсылках, которые сложно распознать автоматизированным системам. Более того, одно и то же высказывание может нести разные ценностные нагрузки в зависимости от конкретной ситуации и намерений говорящего, что требует разработки более сложных и адаптивных методов анализа, учитывающих широкий спектр лингвистических и контекстуальных факторов. Ограниченность существующих подходов подчеркивает необходимость создания новых инструментов, способных к более глубокому и точному пониманию ценностных установок, отраженных в естественном языке.

Для создания надежной системы выявления человеческих ценностей необходима прочная теоретическая база, подкрепленная гибкими методами обнаружения. Исследования показывают, что простого перечисления или категоризации ценностей недостаточно; требуется глубокое понимание их иерархической структуры, взаимосвязей и контекстуальной зависимости. Адаптивные методы, использующие современные достижения в области обработки естественного языка и машинного обучения, позволяют учитывать нюансы выражения ценностей в различных текстах и ситуациях. В частности, эффективные системы должны уметь различать явные и неявные проявления ценностей, а также учитывать культурные и индивидуальные особенности их восприятия. Такой подход позволит не только точно идентифицировать ценности, но и прогнозировать поведение человека и понимать мотивацию его действий, открывая новые возможности для применения в социальных науках, искусственном интеллекте и других областях.

На втором этапе происходит обнаружение ценных объектов.

Value Lens: Многоуровневая Архитектура LLM для Распознавания Ценностей

Архитектура Value Lens использует трехэтапный процесс, полностью реализованный на базе больших языковых моделей (LLM). Первый этап — концептуализация — определяет и структурирует ценности, необходимые для анализа. Далее, на этапе обнаружения, LLM идентифицирует проявления этих ценностей в анализируемом тексте. Завершающий этап — оценка интенсивности — количественно определяет силу и направленность (позитивная или негативная) выявленных ценностей, позволяя оценить их значимость в контексте текста. Каждый этап реализуется отдельной LLM, что позволяет оптимизировать процесс анализа и повысить точность результатов.

Первый этап архитектуры Value Lens предполагает использование большой языковой модели (LLM1) для формирования детализированных ‘Спецификаций Ценностей’. Данные спецификации строятся на основе выбранной теории ценностей, например, теории базовых человеческих ценностей или теории ценностей, ориентированных на конкретную организацию. LLM1 анализирует выбранную теорию и преобразует ее в структурированный формат, определяя ключевые ценности, их определения, иерархию и взаимосвязи. Этот процесс обогащает понимание модели, позволяя ей более точно идентифицировать и оценивать ценности, выраженные в текстовых данных, и служит основой для последующих этапов анализа.

Второй языковая модель (LLM2) осуществляет идентификацию ценностей в текстовых данных, используя в качестве ориентира детальные ‘Спецификации Ценностей’, сформированные первой моделью. Обнаруженные ценности затем передаются третьей языковой модели (LLM3) для количественной оценки их выраженности и эмоциональной окраски (валентности). LLM3 определяет интенсивность проявления каждой ценности в тексте, а также ее положительный, отрицательный или нейтральный характер, предоставляя числовую оценку для каждого параметра. Результатом работы является структурированное представление ценностного содержания текста с указанием силы и направления каждой обнаруженной ценности.

Эмпирическая Проверка и Метрики Оценки

Оценка модели Value Lens проводилась на наборе данных Touché24-ValueEval, представляющем собой эталон для определения ценностей, основанный на теории ценностей Шварца. Данный набор данных включает в себя тексты, размеченные с точки зрения 19 основных ценностей, выделенных в теории Шварца, таких как универсализм, достижения и гедонизм. Touché24-ValueEval используется для количественной оценки способности моделей машинного обучения выявлять и классифицировать эти ценности в текстовых данных, обеспечивая стандартизированную метрику для сравнения различных подходов к анализу ценностей.

Оценка производительности модели Value Lens проводилась с использованием стандартных метрик, включающих $F_1$-меру (Micro и Macro), точность (Precision) и полноту (Recall). Micro $F_1$-мера вычисляется как взвешенное среднее точности и полноты по всем классам, учитывающее общее количество истинно положительных, ложноположительных и ложноотрицательных результатов. Macro $F_1$-мера представляет собой среднее арифметическое $F_1$-мер по каждому классу, что обеспечивает равный вклад каждого класса в общую оценку. Точность измеряет долю правильно идентифицированных объектов среди всех объектов, классифицированных как положительные, в то время как полнота оценивает долю правильно идентифицированных объектов среди всех фактических положительных объектов.

При оценке модели Value Lens на наборе данных Touché24-ValueEval, результаты показали, что значение Micro F1-score сопоставимо с лучшей моделью Hierocles of Alexandria. Значение Macro F1-score составило 0.301, что превышает показатель 0.232, достигнутый существующими моделями на основе BERT. Кроме того, Value Lens продемонстрировала превосходство над лучшей моделью в 6 из 19 категорий ценностей, что указывает на более высокую точность в определенных областях распознавания ценностей.

Влияние и Перспективы Развития: Взлом Системы Ценностей

Разработанный инструмент Value Lens представляет собой мощный механизм анализа ценностей, выраженных в текстовых данных. Его возможности простираются от автоматизированной модерации контента, где он способен выявлять и фильтровать материалы, нарушающие этические нормы, до глубокого анализа социальных медиа, позволяющего отслеживать общественные настроения и ценностные ориентации. Особую перспективу представляет применение Value Lens в области разработки этичного искусственного интеллекта, где он может служить для оценки и корректировки предвзятости алгоритмов, обеспечивая соответствие создаваемых систем человеческим ценностям и принципам справедливости. Инструмент открывает новые возможности для понимания и управления информацией в цифровом пространстве, способствуя формированию более ответственного и инклюзивного онлайн-сообщества.

Конструкция Value Lens отличается модульностью, что позволяет адаптировать систему к различным теориям ценностей и языкам, значительно расширяя её применимость. Вместо жестко запрограммированного набора ценностей, Value Lens использует отдельные, взаимозаменяемые модули для определения и оценки этических принципов в тексте. Такой подход позволяет исследователям и разработчикам легко интегрировать альтернативные или специализированные системы ценностей, например, адаптированные к конкретным культурам или отраслям. Кроме того, модульная архитектура упрощает перевод и адаптацию системы к различным языкам, делая её универсальным инструментом для анализа ценностей в текстах на разных языках и в различных контекстах. Эта гибкость позволяет использовать Value Lens не только для анализа существующих текстов, но и для разработки этически обоснованных систем искусственного интеллекта, учитывающих различные культурные и этические нормы.

Дальнейшие исследования направлены на повышение способности модели Value Lens к обработке сложных и неоднозначных формулировок, что является ключевым шагом к более точному анализу ценностей в тексте. Особое внимание будет уделено контекстуализации и разрешению многозначности, чтобы избежать ложных интерпретаций. Параллельно планируется активное тестирование и применение Value Lens к реальным массивам данных, полученным из социальных сетей, новостных источников и других платформ, для оценки эффективности модели в условиях реальной языковой среды и выявления потенциальных областей для улучшения. Успешное внедрение и адаптация модели к различным типам текстов позволит значительно расширить возможности автоматизированного анализа ценностей и способствовать разработке более этичных и ответственных систем искусственного интеллекта.

Исследование, представленное в статье, напоминает процесс деконструкции сложной системы. Авторы, подобно инженерам, занимающимся реверс-инжинирингом, стремятся выявить скрытые принципы, определяющие человеческие ценности в тексте. Модель Value Lens, анализируя языковые паттерны, пытается понять, как эти ценности проявляются и как они могут быть измерены. Как однажды заметил Андрей Колмогоров: «Математика — это искусство открывать закономерности в хаосе». В данном исследовании, хаосом выступают сложные нюансы человеческого языка, а закономерностями — базовые ценности, которые авторам удается обнаружить и классифицировать, что позволяет глубже понять механизмы формирования и трансляции этих ценностей в обществе.

Куда смотрит линза?

Представленная работа, по сути, лишь зондирует поверхность. Модель “Value Lens” демонстрирует способность выявлять ценности в тексте — но что есть ценность, если не абстракция, сконструированная разумом? Более глубокий вопрос заключается не в том, какие ценности обнаруживаются, а в том, как они формируются и эволюционируют в динамичной сети взаимодействий. Очевидное ограничение — зависимость от обучающих данных, которые сами по себе являются продуктом определенной культурной парадигмы. Как избежать навязывания этих парадигм при анализе текстов из иных культурных контекстов?

Следующий этап неизбежно потребует не просто обнаружения ценностей, а оценки их интенсивности и, что сложнее, конфликта. Необходимо разработать метрики, позволяющие количественно оценить степень согласованности или противоречия различных ценностей в конкретном тексте или дискурсе. Это откроет возможности для анализа пропаганды, манипуляций и скрытых идеологий — но и потребует повышенной осторожности, чтобы не превратить анализ в самоисполняющееся пророчество.

В конечном счете, задача состоит не в создании идеального детектора ценностей, а в разработке инструментов, позволяющих деконструировать сами основы ценностных систем. Иначе говоря, нужно не просто видеть, что люди ценят, а понимать, почему они ценят именно это — и готовы ли они пересмотреть свои убеждения, если предложенная альтернатива окажется более логичной или эффективной. Именно в этом и заключается истинный смысл познания.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.15722.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-21 00:50