在现有技术路径中，AI价值对齐方案可分为两大类：插入式对齐与微调式对齐。插入式对齐（plug-in alignment）包括参数高效的调整（parameter-efficient tuning）、输出矫正（output rectification）、上下文学习（in content learning）；微调式对齐（fine-tuning based alignment）包括全监督微调（supervised fine-tuning， SFT）和基于人类反馈的强化学习微调（reinforcement learning from human feedback， RLHF）。此外，Anthropic公司提出的“宪法人工智能”（constitutional AI）作为一种微调方法，主张以训练好的“宪法AI”模型评估主模型的输出是否符合“宪法”规则，力图基于模型训练而非人类反馈实现高效的、规模化的AI价值对齐。 AI滥用风险即某些个人或集体在AI价值对齐过程中利用AI满足个人私欲，制造社会分裂，操控政治舆论。不法分子通过恶意修改AI运行目标，可借助AI盗窃他人信息、伪造自身证件，并进行诈骗、勒索等不道德行为。一些宗教极端分子在对AI的训练中加入教义等内容，并通过AI将其传播，此种洗脑模式在很大程度上不仅能够对信教群众进行行为控制与精神惩罚，还可能吸纳非教徒人士，极易制造社会分裂，加剧不同信仰群体间的冲突与对立。世界经济论坛发布的《2024年全球风险报告》显示，AI引发的信息错误与虚假信息风险位居十大短期风险之首，在未来两年，印度、美国、英国等多个行动体预计将有近30亿人参加政治选举投票，因此，AI所生成的虚假信息与错误信息将进一步扩大社会和政治分歧，破坏新政府的合法性，由此引发的动荡可能包括暴力抗议、恐怖主义等。在有限主义看来，自由主义进路下的AI价值对齐难题包含三个方面，即基于数据依赖性的AI价值对齐时空有限性、基于模仿差异性的AI价值对齐类人有限性，以及基于算法局限性的AI价值对齐算法有限性。这是引发AI价值对齐功能有限性的根本原因。

人工智能价值对齐的哲学反思｜有限主义视域下的人工智能价值对齐

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