A Roadmap to Pluralistic Alignment
LLM を例に「多元的（pluralistic）アラインメント」を実現・評価するための概念枠組みと研究課題を整理し、従来の RLHF 等が抱える限界を指摘する。
なぜ多元性が必要か
利用者の多様性：平均的好みへの最適化では少数派の価値観がノイズ扱いされる。
カスタマイズ性：安全ガードレール内での細かな調整には、どの価値軸を操作できるかが明示的である必要。
技術的利点：多元的モデルは決定根拠が明確になり、解釈性が向上。
社会的価値：多価値の共存は多くの民主社会で目指すべき目標そのもの。
現行アラインメントとの関係・実証結果
仮説：標準 RLHF は分布的多元性を縮減しうる。
実験：LLaMA/LLaMA-2/GPT-3 系で前訓練モデルと RLHF 後モデルを比較すると、前者のほうが人間回答分布（米国・日本など）に近くエントロピーも高い。
Jensen-Shannon 距離が小さく、平均エントロピーは約2倍。
示唆：現行手法では少数派意見が失われやすく、新たな評価・学習法が必要。
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