多目标强化学习:实现多元对齐的工具
原文中文,约2400字,阅读约需6分钟。发表于: 。本研究解决了在存在多个冲突价值观和利益相关者时,如何有效对齐基于标量奖励的强化学习(RL)的问题。文章提出多目标强化学习(MORL)作为使用向量奖励的替代方案,并概述了其在创建多元对齐AI中的作用。该研究的关键发现是MORL能够更好地处理复杂的价值观,从而推动AI系统的多元化和受益者的整体满意度。
研究探讨了在多重冲突价值观和利益相关者背景下,如何有效对齐基于标量奖励的强化学习问题。提出多目标强化学习(MORL)作为替代方案,利用向量奖励更好地处理复杂价值观,提升AI系统的多样性和满意度。研究展示了MORL在创建多元对齐AI中的重要性,并验证了其在不同应用中的有效性。