基于LLM的规范性推荐系统：让AI推荐更懂伦理与价值观

本研究探索使用大语言模型（LLM）提取和形式化利益相关者规范，旨在构建更具透明度和价值对齐的推荐系统，重点应用于DJ4ME项目的食物推荐场景。研究聚焦解决传统推荐系统忽略用户价值观、伦理约束等深层规范性因素的问题，通过LLM能力架起自然语言规范与机器可执行规则的桥梁。

推荐系统已渗透生活各领域，但传统算法多基于行为数据和物品特征，常忽略用户价值观、伦理约束（如素食主义）、健康目标等规范性因素。规范性推荐系统试图解决这一困境。DJ4ME作为食物推荐案例研究，其场景中规范性因素尤为关键：包括健康约束（医疗条件、营养目标）、伦理偏好（素食、清真）、文化因素（饮食习惯）、个人目标（减重等），这些难以用传统方法捕捉。

项目采用系统性方法论：1.文献综述：覆盖规范性多代理系统（NorMAS）理论、LLM价值对齐应用、可解释推荐系统进展、伦理AI公平性研究；2.规范挖掘管道：数据预处理→提示工程→规范识别→冲突检测→优先级排序；3.LLM实现：利用上下文理解、推理能力、多语言支持、少样本学习；4.实证评估：使用DJ4ME数据集验证，包括准确性（与人工标注对比）、覆盖率、用户研究反馈。

技术路径包括：1.规范表示语言：探索逻辑规则（一阶/模态逻辑）、权重系统、条件规范、优先级层次等形式化方法；2.与Jiminy框架集成：将形式化规范整合到Autonomous Jiminy（自主代理规范推理引擎）和Dialogue Jiminy（对话式规范协商）框架中，体现实际应用价值。

预期贡献包括：1.方法论：验证的LLM驱动规范提取方法、规范形式化指南、规范性推荐系统评估框架；2.系统：提升透明度与可解释性、更好的价值对齐能力、支持复杂伦理场景；3.实践：为食物推荐等敏感领域提供伦理保障、帮助开发者构建负责任AI、为用户提供符合价值观的个性化推荐。

当前挑战：规范冲突解决、动态规范适应、文化敏感性、可扩展性。未来方向：引入强化学习调整规范优先级、探索多模态输入（图像/语音）的规范提取、构建跨领域规范知识库、研究规范引导的解释生成技术。

本研究代表推荐系统从技术优化转向价值敏感设计的重要方向。在AI日益影响决策的今天，对伦理和价值观的关注是必需品。规范性推荐系统为技术如何服务人类价值提供了思考框架，而非仅优化指标。