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 07:21:01 1,129次浏览

参考文献 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。 人类为了解决AI可能引发的伦理问题,提出了价值对齐,但技术人员在追求价值对齐的过程中,却意外训练出比人类更擅长欺骗的机器,这无疑将引发更深层次的伦理挑战。例如,金泰云(Tae Wan Kim)等提出的价值对齐方案认为,“如果机器遵守普遍化、自主的及道义功利主义原则”,机器就可以与人类价值观保持一致。这实际上是对一种符合道德标准的AI的可行性探索。这一目标的实现需要机器展现出超越当前水平的通用智能,还需要人类在道德哲学领域取得显著进步,以便为机器提供恰当的指导。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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