一种基于大模型的多阶段人机属性价值对齐方法及系统

本发明公开了一种基于大模型的多阶段人机属性价值对齐方法及系统，方法包括：使用多个大模型根据阶段的态势信息，分别获得阶段的决策属性权重，再使用加权因子融合得到阶段各属性的机器智能权重；采用群体决策方法获得阶段各属性的人类决策权重；基于阶段各属性的机器智能权重和人类决策权重，建立损失函数；通过计算损失函数关于大模型加权因子的偏导，使用梯度下降法并基于偏导计算值更新阶段时各个大语言模型在各属性上的加权因子，用于阶段融合各大语言模型输出的属性权重；循环上述过程，以最终实现人机属性权重逐步对齐。本发明可以降低决策风险，有效提高人工智能在复杂决策支持中的准确性和可靠性。