Risk Assessment and Statistical Significance in the Age of Foundation Models
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1. 研究背景
本文研究的背景是关于基础模型（如大型语言模型LLMs）的社会技术风险评估。这些模型在人工智能领域展现出了显著的能力，但同时也带来了关于其输出的可信度、与人类价值观和伦理的一致性等方面的挑战。评估LLMs是一个多维度问题，需要在不同的任务和领域中评估这些风险。现有的自动评估指标包括准确性、鲁棒性、公平性、输出的有害性等，但这些指标有时与人类判断不完全相关。
2. 过去方案和缺点
过去的方案主要依赖于自动评估指标来衡量LLMs的可信度。然而，这些指标并不总是与人类的判断相一致。此外，传统的评估框架没有充分利用统计显著性测试（SST），这在评估基础模型时尤为重要，因为LLMs的参数复杂性不断增加。
3. 本文方案和步骤
本文提出了一个基于分布的框架，用于评估基础模型的社会技术风险，并量化统计显著性。该方法基于新的统计相对测试，该测试基于实际随机变量的第一和第二阶随机优势。作者展示了如何使用这个框架来正式开发一个基于指定指标的防护措施的风险感知模型选择方法。该框架受到中心极限定理的理论支持，并通过自举方差估计在实践中实现。
4. 本文创新点与贡献
提出了一个新的评估框架，该框架提供了一个原则性的解决方案和高效的实现，以解决解释性、风险评估和统计显著性等挑战。
定义了一个可解释的指标组合（Metrics-Portfolio），用于聚合指标，从而为LLM的每个输出提供一个单一的可解释数字。
使用第二阶随机优势（SSD）来评估风险，这比第一阶随机优势（FSD）提供了更清晰的模型排序。
通过支配测试（Dominance Tests）来评估模型组合之间的相对优势，这些测试具有统计显著性。
5. 本文实验
作者使用他们的框架比较了各种大型语言模型，关注与指令偏离和输出有害内容相关的风险。实验使用了Mix-Instruct数据集和真实有害性提示数据集，评估了模型在遵循指令和输出有害内容方面的风险。
6. 实验结论
实验结果表明，本文提出的框架能够有效地评估和比较LLMs的风险。特别是，第二阶随机优势（SSD）在模型排序方面比第一阶随机优势（FSD）提供了更清晰的结果。此外，与基于均值-风险模型（Mean-Risk Models）的评估相比，SSD与人类评估代理（如chatGPT）的一致性更好。
7. 全文结论
本文提出了一个分布框架，用于风险评估和比较基础模型。该框架不仅在当前应用中有用，而且在决策制定中对资产进行风险感知排名时也具有统计显著性。作者认为，他们为训练模型以风险规避的工具可能对实践者有重要价值，并作为解决AI对齐问题的一个起点。
注1：
第一和第二阶随机优势（First and Second Order Stochastic Dominance）是概率论和统计学中用于比较随机变量分布的两个概念。它们在金融、经济学和机器学习等领域中用于评估风险和做出决策。下面分别解释这两个概念：
第一阶随机优势（First Order Stochastic Dominance, FSD）
第一阶随机优势关注的是随机变量的累积分布函数（CDF）的比较。如果一个随机变量X在所有可能的取值上都不低于另一个随机变量Y，那么我们说X在第一阶随机优势上支配Y。数学上，这可以定义为：
对于所有实数η，如果X的CDF F_X(η)总是大于或等于Y的CDF F_Y(η)，即：
F_X(η) ≥ F_Y(η) 对所有η ∈ R，
那么我们可以说X ≽ FSD Y。
这意味着，对于任何特定的取值水平，X的累积概率至少与Y的累积概率一样高。在实际应用中，这通常意味着X的分布至少和Y一样好，因为X在所有可能的取值上都有更高的或相等的概率。
第二阶随机优势（Second Order Stochastic Dominance, SSD）
第二阶随机优势则进一步考虑了随机变量的尾部风险。它关注的是随机变量的尾部概率，即在分布的低端（左尾）的表现。如果一个随机变量X在所有可能的取值上，其尾部概率（即低值的概率）都不低于另一个随机变量Y，那么我们说X在第二阶随机优势上支配Y。数学上，这可以定义为：
对于所有实数η，如果X的尾部累积分布函数（也称为条件值在风险CVaR）F_X(η)总是大于或等于Y的F_Y(η)，即：
F_X(η) ≥ F_Y(η) 对所有η ∈ R，
那么我们可以说X ≽ SSD Y。
这表示X在分布的低端（即低值区域）的风险至少和Y一样低。在风险管理中，这通常意味着X是一个更优的选择，因为它在最坏情况下的表现至少和Y一样好。
总结来说，第一阶随机优势关注的是整体分布的比较，而第二阶随机优势则更关注分布的尾部，即低值区域的风险。在实际应用中，第二阶随机优势通常用于评估和比较风险厌恶型投资者更关心的风险。
注2：
统计相对测试和随机优势是评估和比较随机变量或模型性能的统计方法。这些概念在金融、经济学、机器学习和风险管理等领域中非常重要，因为它们提供了一种量化和比较不同随机过程或模型输出的方法。下面分别解释这两个概念：
统计相对测试（Statistical Relative Testing）
统计相对测试是一种非参数统计方法，用于比较两个或多个随机变量的分布。这些测试不依赖于随机变量的具体分布形式，而是通过比较它们的分位数（quantiles）或累积分布函数（CDF）来评估它们之间的相对优势。统计相对测试通常包括以下几种形式：
第一阶随机优势（FSD）测试：如前所述，FSD测试比较两个随机变量的CDF，以确定一个变量是否在所有分位数上都优于另一个变量。
第二阶随机优势（SSD）测试：SSD测试关注随机变量的尾部风险，比较它们的尾部累积分布函数。SSD测试可以揭示模型在极端情况下的表现差异。
ε-FSD和ε-SSD测试：这些是FSD和SSD的近似形式，允许一定程度的违反随机优势条件。它们通过计算违反随机优势的“面积”来定义一个阈值ε，如果这个“面积”小于ε，则认为满足随机优势条件。
随机优势（Stochastic Dominance）
随机优势是一个数学概念，用于描述一个随机变量在概率意义上是否优于另一个随机变量。如前所述，第一阶和第二阶随机优势是两种常见的随机优势形式。随机优势的概念在投资组合选择、风险评估和决策理论中尤为重要，因为它提供了一种量化风险和回报的方法。
在实际应用中，随机优势可以帮助投资者或决策者选择在给定风险水平下预期回报最高的投资策略，或者在给定预期回报水平下风险最低的策略。例如，在机器学习模型的评估中，随机优势可以用来比较不同模型在特定任务上的性能，从而选择最佳模型。
总结来说，统计相对测试是一种评估随机变量分布相对优劣的方法，而随机优势则是描述一个随机变量在概率上是否优于另一个随机变量的概念。这些工具在需要进行风险评估和决策的领域中非常有用。
阅读总结
本文针对大型语言模型的社会技术风险评估提出了一个新的评估框架。该框架通过引入统计相对测试和随机优势的概念，提供了一种新的风险评估方法。实验结果表明，该方法在模型选择和风险评估方面优于传统的评估指标。本文的贡献在于提供了一种新的风险评估工具，这对于理解和改进LLMs的可信度和安全性具有重要意义。
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