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”

2025-01-23 21:57:21 5524次浏览

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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。 图灵测试作为一种“模仿游戏”,其实质遵循了道德行为主义。在图灵测试中,欺骗并不是指机器故意去欺骗人类,而是指机器能够模仿人类的交流方式,以至于人类无法通过对话来区分出机器和人类。这种欺骗是机器通过对话从日常和复杂的人类经验中获得的。同时,艾伦·图灵(Alan Turing)提出了人-机(技)交互过程中最基本的问题:“机器能否思考?”他以社会文化变迁为背景进行思考与预测,开启了拒绝以纯技术话语讨论机器智能的先河。因此,在计算机领域,图灵是第一个赋予欺骗特殊功能的人。 智能技术对人类的互动方式、竞争态势和生存状态等的全方位塑形使得关注AI风险变得更加重要,因为由欺骗性所带来的风险以更为隐蔽的方式危及人类,特别是由于AI欺骗的易生成性和普遍性,使得设计者不得不思考如何应对欺骗性价值对齐的状况。在目前的AI治理领域,伦理思考主要围绕着AI的未来轨迹和伦理考虑的必要性展开,缺乏具有实用性的伦理原则去指导AI治理的解决方案,理想的价值对齐方案也面临诸多问题。欺骗性价值对齐可被视为价值对齐的副产品,是实现价值对齐过程中规避不了的一道难关。这样的难关恰恰意味着设计者要肩负更加重要的责任。因此,当前既是设计者思考如何更新设计理念,也是规范行业伦理原则的关口。

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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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