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

2025-01-23 18:31:06 4,522次浏览

AI价值对齐的有限目标原则主张反对通用AI价值对齐的路线,是应对AI失控风险的有效手段。“实际上,控制问题——也就是如何控制超级智能,似乎非常困难,而且我们似乎也只有一次机会。一旦不友好的超级智能出现,它就会阻止我们将其替换或者更改其偏好设置,而我们的命运就因此被锁定了”。在有限主义看来,在目标选择上,应具备审度思维,仔细审视与衡量各类发展目标的影响程度、现实性与操作性,审慎选择最优的AI价值对齐目标。其实,在特定场合与特定任务中,无论是通过人类被动灌输还是AI主动学习,AI向人类价值对齐完全具备可能性与可控性。AI价值对齐的真正困难与风险在于,它试图实现通用AI价值对齐的宏大目标。毕竟,人类无法准确预知AI通用场景与具体情境,既无法预先穷尽所有应对规则并加以灌输,又难以确保AI及时高效地学习到可靠的处理范式。因此,有限主义认为,正是试图让机器学习模型通用,才极易引发失控风险。 在认知神经科学领域,人类道德行为被认为与大脑中的特定区域相关。通过利用“脑电图(EEG)、事件相关电位(ERP)等电信号方法以及正电子发射断层技术(PET)、功能磁共振成像(fMRI)等方法”,可发现大脑中有两个与道德相关的系统:情感系统与认知系统。在情感系统中,杏仁核在面临道德情境时会被激活,产生愤怒和恐惧等情绪反应,进而影响道德判断;岛叶与同情、内疚等道德情感相关,有助于推动我们做出道德行为;腹内侧前额叶皮层负责整合来自杏仁核与岛叶的情感信息,并结合认知信息,做出综合的道德决策。在认知系统中,背外侧前额叶皮层帮助人类在道德判断中应用逻辑与规则权衡利弊;下顶叶皮层有助于我们在道德决策前识别他人意图、行为与情感状态;前扣带皮层在识别道德冲突、纠正错误行为方面有着重要作用。此外,大脑中的多巴胺作为情感与认知系统间的桥梁,能够确保人类在面临复杂的道德情境时,综合情感与理性做出道德判断。多巴胺作为一种神经递质,是大脑奖励机制中的驱动力。当预测或感知到某一道德行为会带来奖励时,大脑的某些区域会释放多巴胺并产生愉悦感,使主体对奖励产生依赖与渴望,进而强化、学习、内化某些道德判断与行为。当某人做出符合社会道德规范的行为(如看到他人受苦时给予帮助)并得到认可与积极反馈,多巴胺的释放便会加强该行为的重复。在道德困境中,多巴胺通过调节奖励预期做出最终抉择。 此外,在有限主义看来,AI价值对齐运用的某些算法与学习方式尝试借鉴生物进化学中的合作与利他行为,帮助AI在与人类的互动中更好地理解、辨别与学习道德行为。在多智能体强化学习中,智能体通过合作博弈模型学习如何在多个利益相关者之间实现公平与协作。例如,AI医疗系统中的合作博弈模型可在医疗资源有限的情况下实现公平分配,并在面对紧急情况时综合病人伤情、治疗效果等情况进行救治优先级决策,做出较为公正的道德判断。进化算法可通过初始化、评估和选择、交叉和变异、替换等过程训练AI进行道德决策,以逐渐逼近最优解。首先,确保一定数量的AI模型的参数是随机初始化的,其中每个模型都被设计用来评估道德情境并做出决策;其次,通过道德任务评估每个AI模型的道德表现并进行评分,选取表现最好的模型进入下一代;再次,通过交叉操作,将两个优秀模型的参数进行结合和重组,并随机修改新AI模型的部分参数,引入新的遗传多样性;最后,用新模型替换初始表现最差的AI模型。这一过程迭代进行,AI模型不断优化,直到AI道德决策不断逼近人类道德判断。例如,护理机器人运用进化算法,可在面临保护客户隐私与提供必要帮助的道德抉择时,做出合理并能满足用户需求的道德决策。此外,模仿学习方法(如逆强化学习与行为克隆的运用)使AI能够在人机交互中模仿人类道德行为。例如,AI助理法官通过逆强化学习,学习人类法官在判决过程中的决策逻辑与道德考量,避免受原生数据影响而产生偏见行为。该文章转自 海外网 ,如有异议,请发邮件至diguowang08@163.com。 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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