（一）功能有限性源于AI价值对齐难题在生物进化学看来，道德主要是一种合作形式与利他行为，二者有利于人类生存与繁衍，因此人类道德能够在自然选择中被保留。合作即个体同他人一起从事互利活动的行为，“同情是纯粹的合作，公平是某种竞争的合作化”。当合作需个体付出净成本，为他人带来净利益，便展现为利他主义。据考古学可知，大约4万年前，智人的一支突然出现戴蒙德所谓的“跳跃式演化”，拥有了道德感，开始照顾老弱病残，成为现代智人有道德的祖先克罗马农人。在很大程度上，此道德演化源于人类早期环境的影响。晚更新世祖先生活在资源分布不均、大型捕食者众多、气候多变的非洲大草原，合作狩猎大大提升了效率与安全性，集体养育后代减少了时间与资源成本，共同防御提升了对抗外部威胁的能力，真实信息共享有助于群体做出更优的迁移、防御、捕食等决策。此后，随着时间的推移，人类互惠互利合作出现在劳动分工、生产系统、战争等领域，为人类带来了低成本高收益以及更强的群体适应性。但是，此种道德的自然主义解释无法说明利他主义的存在，根据理查德·道金斯（Richard Dawkins）的理论，成功基因的一个突出特性是无情的自私性，这将导致个体行为的自私性，只有在特殊情况下个体才会展现出一种有限的利他主义，普遍的爱和利益在进化论中属于毫无意义的概念。对此，塞缪尔·鲍尔斯（Samuel Bowles）与赫伯特·金迪斯（Herbert Gintis）认为，支持合作的利他主义在进化过程中可胜过全然非道德的自利的原因有三：第一，人类群体设置了回避、排斥、惩罚、均整化实践等方法保护利他成员免于遭受自利者的利益剥夺；第二，人类长期且复杂的社会化系统引导个体内化能够导向合作行为的规范，如声誉选择；第三，拥有大量合作成员的群体，能够在与其他群体的竞争中取胜，获得繁殖优势，并通过文化传播扩散合作行为。此外，模仿也是关键因素，当个体注意到合作者获得了高利益，便会模仿其合作行为；当父母经常做出利他行为，幼年个体便会不自觉模仿。由此，合作与利他行为便会迅速在群体中扩散与普及。总之，无论是通过暴力驯化还是自我驯化，随着对非道德个体的压制和消灭，人类的基因库与行为方式逐渐改变，经由一种特殊的自然选择过程留下了有道德感的后代。有限主义认为，在上述方案中，部分AI价值对齐技术以认知神经科学为基础，探寻AI学习人类道德的可能性。多模态情感分析与人类大脑的情感系统相类似，AI可通过表情、语调、语义等多模态输入识别情感状态，从而做出情感驱动的道德判断。例如，AI社交软件利用多模态情感分析技术，通过分析文字、图片、音频、视频中的情感倾向，可识别与处理某些不道德内容，如仇恨言论、偏见歧视等。知识图谱与伦理规则引擎可表示、执行、推理复杂的伦理关系与规则，类似于人类大脑认知系统中的规则与逻辑应用，AI可使用知识图谱与伦理规则引擎进行复杂的道德推理与决策。例如，自动驾驶系统可利用知识图谱整合道路环境、交通规则、事故数据，并结合伦理规则引擎，根据内置的道德规则，在面临“电车难题”等情况时权衡各项因素，做出最优决策。此外，强化学习模仿大脑多巴胺系统的奖励信号与调节机制，针对AI的道德输出，人类的反馈被作为一种奖励信号，能够帮助AI区分道德行为与不道德行为。通过计算人类实际反馈与AI预期反馈之间的差异，AI不断调整其行为策略以符合道德规范。因此，人类准确及时的正面反馈能够强化AI的道德行为，负面反馈有助于纠正AI不道德行为。例如，当人类对ChatGPT的某些回答给予负面反馈，模型便会调整其生成策略，避免类似回答再次出现。

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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