Towards Developing Ethical Reasoners: Integrating Probabilistic Reasoning and Decision-Making for Complex AI Systems
作者: Nijesh Upreti, Jessica Ciupa, Vaishak Belle
发布时间: 2025-03-03
来源: arxiv
研究方向: 人工智能伦理与决策
主要内容
该研究旨在构建一个综合性的计算伦理框架，用于开发能够处理复杂、真实世界环境中的道德决策的AI系统。该框架结合了概率推理、决策制定和知识表示，以支持在个体决策和多智能体系统集体动态中的道德推理。
主要贡献
1. 提出了一种综合性的计算伦理框架，结合概率推理和决策制定，以支持在复杂环境中的道德推理。
2. 定义了中间表示，将情境因素整合到道德决策过程中，以解决复杂伦理困境。
3. 通过引入情境断言和道德规范，构建了一个平衡情境意识和道德原则的框架。
4. 提出了概率表示，以表示情境和道德因素，使道德代理能够根据情境输入适应其决策。
5. 定义了理论基础和所需定理，确保伦理系统在各种情况下的一致性、最优性、鲁棒性、收敛性和与人类判断的一致性。
6. 提出了将伦理推理系统应用于现实世界场景的实证测试方法，例如自动驾驶场景，以验证其伦理决策与人类判断的一致性。
研究方法
1. 概率推理
2. 决策制定
3. 知识表示和推理
4. 中间表示
5. 情境断言
6. 道德规范
7. 概率表示
8. 多目标优化
9. 期望效用
10. 非确定性模型
11. 收敛性分析
12. 与人类判断的一致性评估
实验结果
该研究提出了一个理论框架，但尚未进行实证测试。该框架的实用性和有效性需要通过实证研究和实际应用来验证。
未来工作
未来工作将集中在以下几个方面： 1. 对该框架进行实证测试，以验证其有效性。 2. 将该框架应用于现实世界的伦理决策场景，例如自动驾驶和医疗。 3. 进一步研究多智能体系统中的伦理决策，以解决集体行动和道德困境。 4. 探索将情感因素和元伦理考虑纳入伦理推理系统的方法。