即便将道德责任完全分配给人类,依然无法明确承担道德责任的具体人类主体。一旦AI成为事故的相关方,便会涉及算法设计者、AI生产者、AI监管者等主体,如此便不可避免地加剧了“多手问题”,即难以分配各参与主体的责任内容与担责程度。对此,可借鉴奥特弗利德·赫费(Otfried Hffe)提出的“责任链”概念,当某一主体为其他主体采取某种行动创造了前提条件,他们便处于同一责任链中,此种情况下并不应由某主体单独承担责任,每一主体都应承担部分责任,即使某些主体并未直接造成损害或无法阻止损害的发生。值得注意的是,人类借AI所推脱的道德责任在本质上属于后向性责任,即在事故发生后向前追溯的道德责任,由于大部分事故的因果链条难以厘清,因此存在“钻空子”的可能性。但是,与后向性责任相对,存在前瞻性责任,即尽最大努力防范事故发生的道德责任,以此为标准,一旦事故发生,各人类主体均具备承担道德责任的理由。 跳出自由主义框架,以有限主义视域审视AI价值对齐是必要的、有价值的。尼克·波斯特洛姆(Nick Bostrom)在分析智能大爆发的动力学、超级智能的形式和能量的基础之上,转向AI控制问题的研究。他区分了确保AI可控的能力控制方法与动机选择方法,认为能力控制方法最多只是暂时的、辅助的手段,人类应更多地掌握AI动机选择机制。在此基础之上,波斯特洛姆详细分析了AI获取人类价值观的多种方法,如详细表达、进化选择、强化学习、价值观累积、动机性支架、价值观学习、仿真调节、体制设计,并对可行性与效果进行评估。此外,斯图尔特·罗素(Stuart Russell)同样强调,要保持对AI的绝对控制权,确保AI永远对人类有益。他提出了人机之间的一种新关系,即:当致力于使AI实现人类目标时,应明确人类的目标是不确定的,如此才能确保AI服从于人类,在行动前请求许可、接受纠正、允许被关闭。无论是尼克·波斯特洛姆,还是斯图尔特·罗素,均遵循AI发展的有限主义进路,强调AI的可控性与有益性。正如科技谦逊主义所认为的,“人类发展科技的最终目标毫无疑问是为了人类福祉,即使追求真理的冲动,最后也是要落实到造福社会上的”。与自由主义进路相对,有限主义进路关注对AI的控制而非无限发展,“重要的是努力控制,而不是完成控制”。因此,在有限主义视域下审视AI价值对齐的基本预设、功能范围与具体方案,才能确保AI安全、有益、实用,避免陷入“AI必须拥有像人类一样的价值观”的技术、伦理等跨学科难题中。 [15]Yizhong Wang, Yeganeh Kordi, Swaroop Mishra, et al. Self-instruct: aligning language model with self generated instructions[EB/OL]. (2022-12-20)[2024-07-16]. https:∥arxiv.org/abs/2212.10560.

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