然而，中立的数智技术本身并不存在。算法、数据、模型、奖惩函数等任一环节本身都有可能使输出结果呈现出特定的价值取向。例如，当谷歌发布的多模态大模型Gemini被要求生成一张“白人家庭”的图片时，系统拒绝了这一请求，它所使用的理由是“无法生成针对特定族群的图片”，因为“此类内容可能存在歧视、刻板印象”。然而，当要求被更改成生成一张“黑人家庭”的图片时，Gemini即时按照要求完成了任务。很明显，与任务的对称性相比，输出结果的不对称性明显受到了模型微调的影响。美国最高法院的保守派黑人大法官克拉伦斯·托马斯被Gemini生成白人面孔则在很大程度上是因为和“法官”相关的数据样本中白人偏多。当亚马逊公司开发并投入使用的“简历筛选系统”会对同等条件的女性候选人的简历给出相较于男性更低的评分时，很难判断这是因为数据类型还是编写者的倾向性导致了这种偏差。由此可见，人工智能的技术特征决定了影响其结果的因素必然是多方面的，而且由于技术黑箱的存在，这种影响并不总是易于判断和矫正。何况，矫正的结果也并非一定能达到预期。正如谷歌研发团队在试图解决训练数据集的种族主义倾向时引入的多元化矫正方案就出现了与历史事实不符的错误。 [7]郭全中，）张金熠.AI向善：AI大模型价值观对齐的内容与实践[J].新闻爱好者，）2023（11）:19-24. 可见，人工智能技术从来不是一个独立于人类智能之外的系统，相反，它从开发、形成到测试及至运用的整个过程都浸润在人类的行为和经验之中。这些经验和事实未必只受到数字化或互联网的左右，它们是人类社会内部所包含的历史、文化、习俗乃至偏见或冲突的投射。完全“责任主体”的认定在人工智能技术的实施过程中难以确定，这也就使得价值“嵌入”或“对齐”的目标是否可以通过研发团队一揽子解决本身就是存疑的。从结果上来看，当谷歌试图为确保Gemini避免过去图像生成技术的陷阱而进行调整时，显然因为某种忽视而造成了过度输出或过度保守的后果。

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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