人工智能价值对齐的哲学反思|探寻欺骗性价值对齐的应对逻辑:从“意图”到“共生”

2025-01-10 10:27:08 3,421次浏览

从广义的层面上来讲,AI设计者不仅指AI技术研究人员,更应该包括政策制定者。在培养设计者内部形成负责任的创新文化之时,应该鼓励他们思考其工作将如何影响社会,理解AI实际应用时应当遵循的伦理原则和潜在的道德困境,以及怎样使AI可以适应不断变化的技术和社会环境。因此,广义的设计者应制定明确的伦理准则和行为守则,指导AI技术研究人员在研发过程中考虑其公平性、透明度、隐私保护和可解释性,让AI技术研究人员与伦理学家、社会学家、法律专家等进行跨学科合作,确保从多角度评估AI系统的影响。只有从广义的设计者出发,保持这种多元“共生”,时刻抗击欺骗,才能保证AI发展的最终目的是为了人类的福祉。 第三象限是模型过度拟合(overfitting)。该象限重在凸显欺骗性价值对齐的表面合规能力。过度拟合的模型可能会捕捉到训练数据中的噪声和异常值,以至于在训练数据上表现得很好,但在新的和未见过的数据上表现较差。现实中,如果一个统计模型对训练数据拟合得过于完美,那么势必会导致模型的预测能力显著下降,出现不能很好地泛化到训练集之外的情况。 由于对AI欺骗行为的恐惧,部分人可能认为AI的欺骗行为会造成人-机(技)信任的瓦解。产生这样认知的主要根源是AI算法的不透明性,他们认为只有具有高度透明算法的AI才是值得信赖的,才可以在社会中被普遍应用。然而,塞巴斯蒂安·克吕格(Sebastian Krügel)等的一项实证研究中得到的数据却表明,人在寻求建议时,“遵循AI生成建议的次数与人类建议一样多”。事实上,AI的实际使用者通常不会因算法的不透明性而感到困扰,他们往往更重视AI能否提供准确的预测、有效的解决方案或优化的决策支持。那么,该如何看待这种现象呢?该文章转自 海外网 ,如有异议,请发邮件至diguowang08@163.com。 人工智能价值对齐的哲学反思|探寻欺骗性价值对齐的应对逻辑:从“意图”到“共生”
人工智能价值对齐的哲学反思|探寻欺骗性价值对齐的应对逻辑:从“意图”到“共生”

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