然而，这种互渗式的建构主义立场在拉图尔看来远未击中要害。因为，所谓“社会”建构的提法依旧将“社会”作为一个先验存在的实体独立于科学之外。只不过这一次，科学知识社会学将优先性的天平倾向了名为“社会”的假设集合，使其成为可能施加控制的一方。事实上，不但科学不是独立的存在，社会亦然，它是“另外一段不可见时空中不同力量之间凝结和固化的产物”，所谓“科学”，亦即是这诸多力量之一。尽管这也是拉图尔称之为“尽可能将精确知识与权力运作之间的二分割裂状态重新交织起来”的努力，但它并没有从本质上摆脱决定论的控制色彩。为了消除这种误解，拉图尔在再版自己和史蒂夫·伍尔加合著的《实验室生活：科学事实的社会建构》时将其改名为《实验室生活：科学事实的建构过程》，以此和社会建构主义划清界线。两位作者根据经验性的实验室研究过程提出，科学研究对象实际上是在实验室内由习俗性的观念、规范和方法构建而成的概念体系，并非独立于仪器和范式之外的存在，而是社会存在的展现方式之一。换言之，社会具身性的文化、习俗和观念对于科学研究及其方法的理解和界定同时决定了科学研究对象的合法性。正因为如此，科学活动本身应当被视为一种理念、传统和特定文化实践的体系——科学是一种文化，而非独立性的“中立”原则，社会同样也不只是价值的集合，它们之间互相界定，彼此参与，必须重新思考科学之所是以及社会之所是、所能的全部内涵。在这个意义上而言，拉图尔遵循了安德鲁·芬伯格对于技术哲学的社会使命的界定：对被默认为理所当然的现代性的合理性进行反思。他对科学实践把曲解的现象解读为事实非常不满，因而重释了科学实验对所谓“科学事实”的建构过程，希望以具有人类学意义的实践活动引导读者重新理解科学实践及其与社会的关系，从而消除人们观念中自然和社会之间的绝对分野。由此出发，他对于现代科学技术所制造的科学意识形态崇拜提出了批判，并关注科学与社会的联合生产同权力互构过程中的关系网络，探讨为何以某种方式提出问题并界定其条件的机制。一、“科学”与“价值”的虚假对立：人工智能责任的不对称性所谓的人工智能的“奇点”的到来，在很大程度上反映了人类在自己的创造物的强大性能面前的不安。如果说在前智能时代，机器技术体系在力量、复杂性、精密度方面的超越还只是局部功能的增强，不足以引起人对引以为傲的本质——思考/理性的担忧，那么生成式人工智能在知识生产、理性设计、语义逻辑乃至可以带有情绪性表达的自然语言处理方面展现出来的卓绝能力让作为创造者的人类在内心再一次感受到了新版的“机器人威胁论”——AI威胁论。对可能失去控制的担忧让设计者期待以某种方式重新赢回决定权，于是，人工智能设计和治理又一次处在更深的“恐惑谷”的悖论境地：一方面，整个人工智能的发展过程一直以类人性作为超人性的基础，从任务实现到输出方式、到理解能力都希望有明确的可解释性、与人类保持一致性，哪怕在外观的设计上也从未放弃过“人形智能机”的设想；另一方面，这种类人性和超人性发展得越好，人类自身就越恐慌，尤其当最新的生成式人工智能突破了“波兰尼困境”，在多模态知识生产上已经可以依赖网络文本数据库和大模型技术实现自我生产的时候，不但人类心理上的恐慌越发严重，治理过程中所面临的风险也更加多元化和强化。抵抗不安感的最好武器是规范性。价值对齐的目标正是以建构规范性价值倾向来实现人工智能治理。然而，这里仍然存在另一个悖论，即“算法的价值倾向性越小，其越多以功能服务模式体现为满足单一确定目标的中立性工具职能，并因此只涉及线性且结果导向的治理要求；算法价值倾向性越大，其越多以画像评价模式体现为针对不同目标进行选择排序以作出价值性评估”。可见，价值倾向度的增加在一定程度上与功能的通用性之间呈现出反向趋势。因此，到底有没有可能以规范性的总体策略解决多元化的风险，并没有肯定的答案。比起价值嵌入，尽管价值对齐的措辞稍显缓和，但它依旧遵循了以人类社会取向干预或改造人工智能技术的规范性塑造路径。对于这一方法，“既有的技术治理史表明，总体策略在现实中并非没有人坚持，事实上不少技治主义者的头脑中均带有总体主义的主观性，但结果在实践中收获的均为局部和具体的技治推进，根本没有实现过各个微小技治系统的完全统一协作。从这个意义上，可以说总体策略均以失败告终”。或者，更简单地说，算法治理的目的和结果都不是简单地价值对齐，它需要重新衡量技术实现和应用中的具体问题。因为所谓的价值对齐，并不是通过增加价值矢量和奖惩指数就可以实现的，它涉及到数据爬取和清洗、算法设计和测试，到应用场景的每一个细节，并且它和技术算力之间也不完全是正向关系。例如，“在使用RLHF（reinforcement learning with human feedback，基于人类反馈的强化学习）进行价值观对齐时，）对齐行为无形中为AI大模型的能力涌现戴上了‘紧箍咒’，）以牺牲模型能力的方式来换取价值观对齐” 。OpenAI超级对齐团队的解散就真实地反映了这种冲突的强度，团队负责人在后来发表的个人声明中一再强调由于公司将产品性能置于价值对齐之前，以至于团队获得的计算和数据资源并不足够。这说明，尽管价值对齐的结果和成效尚处于难以评估的状态，但其依赖于社会预测和强反馈以及偏好排序的控制论做法，本身就是在算力上缺乏执行的可靠基础。

人工智能价值对齐的哲学思考｜价值嵌入与价值对齐：人类控制论的幻觉

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