（一）欺骗导致的信任崩塌《2022 年公共事务脉动调查报告：美国人眼中的商业与政府》（2022 Public affairs pulse survey report: what Americans think about business and government）显示，普通公众对美国技术行业的信任度在所有行业中处于“较低”水平。虽然AI系统在各个领域都迎来了变革时代，但其固有的不可预测性、不可解释性和不可控制性特征引发了人们对AI安全的担忧。同时，高级AI系统的复杂性，加上人类理解的固有局限性，意味着即使是这些系统的创建者也可能无法完全预测它们的能力和潜在的不安全影响。这种无法预测的能力和潜在的负面影响，一方面可诱发人-机（技）信任关系的解体，另一方面则可能带来了人-机（技）共生关系的异化。因此，信任危机可谓是AI变革时代影响最为深远的危机之一。令人欣慰的是，作为对抗性机器学习领域的一个子集，生成对抗网络（generative adversarial network）已经显示了其在防御欺骗行为方面的显著效能。该技术通过执行对抗性训练，遏制模型的过度拟合现象，以及促进生成器与判别器之间的协同学习等策略，有效地降低了欺骗性价值对齐现象的发生概率。这验证了AI技术革新应该朝着可以兼容更多问题的方向前进。同时，因为AI的自我生成属性，人类对AI技术的信任构建过程与传统人工技术制品的信任发展机制显著不同，所以对AI的信任不应简单地模仿一般的人际信任模式，也不应完全基于人类对其他技术的信任模式。但是，经常忽视的一点是，在将人际信任转移到人机信任的过程中，必须考虑特定应用场景中个体的性格差异和情感偏好，而AI算法没有与人类在相同意义上的兴趣或偏好，缺乏潜在的心理特征。因此，要构建一种能够抵御欺骗性价值对齐的信任体系，关键在于理解和协调信任问题的空间，而不仅仅是提出增加信任的解决方案。

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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最后更新: 2025-01-10 23:48:46
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