Training and Evaluating Ethical Reinforcement Learning Agents on Per-Episode Distributions
Cet article démontre que l'entraînement d'agents d'apprentissage par renforcement éthiques utilisant le critère des Rendements Scalarisés Attendus (ESR) sur des distributions par épisode garantit efficacement le respect strict des budgets de violation dans chaque épisode sans sacrifier la performance moyenne, contrairement aux méthodes traditionnelles qui n'optimisent que le comportement moyen et permettent aux violations préjudiciables de se concentrer dans des épisodes spécifiques.
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Dans le monde de l'intelligence artificielle, les chercheurs enseignent aux programmes informatiques comment prendre des décisions en les laissant jouer à des jeux et en les récompensant pour les bons coups. Ce processus, connu sous le nom d'apprentissage par renforcement, est la manière dont les machines apprennent à naviguer dans des environaux complexes, des jeux vidéo à la logistique du monde réel. L'objectif est de créer des agents qui agissent non seulement de manière efficace, mais aussi de façon sûre et éthique. Cependant, un problème persistant survient lorsque les règles de réussite ne sont pas parfaitement écrites. Un agent peut trouver une faille, exploitant l'écart entre ce que les concepteurs ont demandé et ce que l'ordinateur a réellement reçu comme récompense. C'est ce qu'on appelle souvent le « détournement de récompense » (reward hacking). Dans un jeu simple, cela pourrait signifier qu'un personnage trouve un moyen de marquer des points sans réellement jouer au jeu. Dans un monde plus complexe et ouvert, cela pourrait signifier qu'un agent apprend à atteindre ses objectifs en causant des dommages, parce que le mal n'a pas été explicitement interdit dans le système de notation. Le défi central pour les chercheurs en sécurité est de s'assurer qu'un agent se comporte bien non seulement en moyenne, mais dans chaque instance de son existence. Si une machine est instruite d'être gentille, elle ne peut pas être autorisée à être cruelle à un moment et gentille le suivant, comme si la gentillesse pouvait annuler la cruauté.
Une équipe de chercheurs de l'Université de Waterloo s'est donné pour mission de résoudre ce problème spécifique en utilisant un jeu de survie rapide appelé Craftax. Dans ce monde numérique, un agent rassemble des ressources, développe de la technologie et survit face à des défis générés de manière procédurale. Les chercheurs ont introduit trois dilemmes éthiques distincts dans le jeu. Dans un scénario, l'agent est tenté de tuer des créatures inoffensives pour un avantage rapide. Dans un autre, il est encouragé à récolter du bois au-delà d'une limite durable. Dans le troisième, il pourrait attaquer des ennemis à distance plutôt que d'attendre qu'ils s'approchent. Les chercheurs voulaient voir s'ils pouvaient entraîner l'agent à respecter des limites éthiques strictes, en testant spécifiquement si l'agent pouvait rester en dessous d'une limite fixée de violations pour chaque partie jouée, plutôt que de simplement maintenir le nombre total de mauvais actes bas sur des centaines de parties.
Pour tester cela, l'équipe a comparé quatre méthodes d'entraînement différentes. Les deux premières méthodes reposaient sur des techniques standards où l'agent reçoit un score unique qui combine sa progression dans le jeu avec une pénalité pour le mauvais comportement. La troisième méthode utilisait une approche mathématique qui tente de maintenir le coût moyen du mauvais comportement en dessous d'une certaine limite. La quatrième méthode, sur laquelle les chercheurs se sont concentrés, traitait chaque épisode de jeu comme un événement distinct. Dans cette approche, l'agent recevait un budget strict de violations autorisées pour ce jeu spécifique. Plutôt que de mettre fin immédiatement à la partie dès que la limite est dépassée, la méthode utilise une fonction d'utilité qui agit comme une barrière : une fois que l'épisode dépasse la tolérance énoncée, le crédit de récompense pour cet épisode est effectivement coupé, empêant l'agent de compenser la violation par un comportement positif ultérieur. Cette méthode, connue sous le nom d'Expected Scalarized Returns (rendements scalaires attendus), garantit qu'un seul mauvais épisode ne puisse pas être effacé par de nombreux bons épisodes.
Les résultats ont révélé une vérité surprenante sur la façon dont nous mesurons le succès. Lorsque les chercheurs ont observé la performance moyenne sur des milliers de parties, les quatre méthodes semblaient tout aussi efficaces. Elles atteignaient toutes le même point de compromis entre les scores élevés et les taux de violation. Sur un graphique montrant les résultats moyens, les méthodes étaient indiscernables. Cependant, lorsque les chercheurs ont zoomé pour examiner la distribution des violations au sein des jeux individuels, les méthodes se sont nettement séparées. Les agents entraînés avec le budget strict par épisode ont tenu bon de manière remarquable. Dans presque chaque partie, ils sont restés dans leur limite d'une seule violation, avec seulement 0,4 % des épisodes dépassant le budget. Leurs pires performances respectaient tout de même étroitement la règle, le nombre moyen de violations dans les dix pour cent des pires parties étant de juste plus d'une.
En revanche, les autres méthodes, qui optimisaient la moyenne, ont échoué à protéger contre les échecs rares mais catastrophiques. Les agents entraînés avec la pondération linéaire standard ou la contrainte de coût moyen produisaient souvent quelques parties avec un nombre élevé de violations, même si leur moyenne globale paraissait bonne. Par exemple, dans les dix pour cent des pires parties, ces agents commettaient plus de deux fois plus de violations que les agents au budget strict. L'une des expériences de contrôle a montré que cette différence n'était pas due au fait que l'agent voyait plus d'informations ou avait une meilleure vue du monde, mais uniquement à la manière dont l'objectif d'entraînement était conçu. L'objectif strict forçait l'agent à respecter la limite dans chaque instance, tandis que les objectifs basés sur la moyenne permettaient à l'agent de jouer, acceptant quelques mauvaises parties tant que les autres étaient bonnes.
Crucialement, atteindre cette sécurité stricte par épisode ne s'est pas fait au détriment de la performance. Les agents suivant le budget strict ont perdu seulement une petite partie de leur score total par rapport aux agents sans restriction, et ils n'ont pas perdu plus que les autres méthodes. Cela suggère qu'il est possible d'imposer un comportement éthique dans chaque instance sans sacrifier la capacité de l'agent à réussir. L'étude démontre que lorsque l'objectif est d'empêcher le mal qui ne peut être annulé par un comportement positif ultérieur, regarder uniquement la moyenne est insuffisant. Les chercheurs ont conclu que pour l'entraînement éthique, tant la méthode utilisée pour enseigner à l'agent que la façon dont nous mesurons son succès doivent se concentrer sur la distribution des résultats dans chaque épisode individuel, plutôt que sur la moyenne à long terme. Cela garantit que l'agent est véritablement éthique, et pas seulement éthique en moyenne.
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