Les chercheurs présentent MET (Multilingual Ethics with Theory-grounded reasoning), une méthode visant à améliorer la prise de décision morale dans des contextes linguistiques diversifiés en comblant les lacunes dans l'évaluation multilingue, les échafaudages d'inférence et la supervision de l'entraînement.
Ce travail présente trois contributions majeures : MCLASH, un benchmark capturant les intuitions morales situées culturellement ; MET, une méthode d'invocation en deux étapes utilisant des fondements élaborés par des experts en psychologie et en philosophie ; et MET-D, une étape d'entraînement par auto-distillation ne nécessitant aucune supervision externe.
MET-D améliore le macro-F1 par rapport aux modèles de base (Qwen3-4B, Qwen3-8B, Gemma3-4B) d'une moyenne de 3,71 points sur MCLASH et de 4,23 sur MMoralExceptQA, tout en augmentant le raisonnement dans la langue maternelle d'une moyenne de 62,13 points.
Ces contributions ouvrent la voie à un raisonnement moral multilingue aligné sur la culture et ancré dans la théorie.