值得注意的是，伦理学中被广泛讨论的道德困境无须交由AI处理。对于道德困境并不存在完美的解决办法，寄希望于AI并非良策。以自动驾驶汽车为例，“电车难题”之类的道德困境被高度简化与抽象化，并设置了极端对立的选择，实际上人类很少面对此类高难度道德决策。从现实的角度来看，关于自动驾驶汽车如何应对“电车难题”的研究并不具备较高的优先级。在危急时刻，自动驾驶系统完全可通过随机的道德应对方案或直接刹车解决其困境。思想实验并不等同于现实状况，AI道德相关研究应将更多关注放在解决常见问题而非理想化的道德难题上。例如，自动驾驶汽车的相关道德研究应更关注行人精准高效检测、紧急避让等能够避免出现道德纠纷的领域。但是，AI价值对齐亦存在问题。从根本上来看，现有的各类AI价值对齐方案遵循AI发展的自由主义进路，坚持类人AI理念，强调技术至上，主张资本的无序扩展与有效加速主义（effective accelerationism， e/acc）。具体来说，AI价值对齐追求类人道德，对技术发展极度乐观，试图借助科学知识与技术手段，使AI习得人类价值观。人类道德是不完美的，类人道德并非圣人道德，并不一定有益于人类。因此，虽然AI价值对齐将有益AI视为最终目标，但是在实践路径上却发生偏移，逐渐趋向自由主义进路，不可避免地伴随着AI失控、人类机器化、无人担责与AI滥用等风险。人类机器化风险产生于AI价值对齐的双向过程中。AI价值对齐并非仅指AI对人类价值观的学习，随着AI价值对齐程度的不断加深，AI似乎可以在某些情境中做出合理的道德决策，人类极有可能习惯性、无意识地运用甚至依赖AI进行道德判断。在此过程中，人类特有的批判分析能力、独有的人情味会在潜移默化中被削弱。此外，为保证大模型参数规模的持续扩展，某些AI方法开始采用模型生成的合成数据来增加人工标签。最新研究发现，在训练中不加区分地使用AI生成的内容，将产生“模型崩溃”（model collapse）效应，最终输出失真内容。因此，当合成数据与人类数据共同作为训练数据时，AI很难与人类价值完全对齐，无法保证AI不会做出道德失范行为。当此种行为具备隐藏性且对社会的负面影响极其微小时，人类将难以发现甚或置之不理。长此以往，AI价值对齐的方向将发生反转，AI向人类对齐将演变成人类向AI看齐，人类的价值认知会逐渐产生偏差，认为AI能够做出比人类更合理、更高效的决策。最终，AI生发的价值观将逐渐被人类接受、采纳与内化，当社会的大部分决策都由AI做出时，社会法规、学校教育、信息传播等均将以AI价值观为基准，人类不再是社会制度、规范与价值的绝对主导者，将日益成为智能机器的某种配件。

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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