《智能的本质》一书的作者皮埃罗·斯加鲁菲通过一个无人机杀人的极端例子来描述人工智能应用过程中的追责难题。他的问题是，是提供地理位置信息的谷歌地图团队、提供目标情报信息的特工、提供攻击软件应用的供应商，抑或是负责为整个攻击行为编写程序的团队，还是下达攻击命令的负责人该为此次行为负法律或道德的责任？针对这个例子本身，答案可能因人而异，但它却生动地表明了在数智技术应用愈加普及的时代里两种越来越明显的倾向：一是流程环节的增多，使得责任链延长，从而造成责任主体难以认定。这当然并不是新的现象，曾有人在为自己的罪行进行辩护的时候就已经熟练地使用了这一理由。然而，数字技术的共享性特征和流程的非线性使得这一问题愈加复杂。二是责任问题的核心外移，使机器/技术/人工智能成为被纠责的对象。责任环节的增多使得每个环节的人都有借口从整体的责任中逃脱，“高度分化的劳动分工对应着普遍的合谋，而这种合谋对应着普遍的不负责任。既然每个人都同时是原因和结果，也就意味着没有原因” 。与这种不必负责任的形式合理性对应的正是价值和伦理上的脱嵌与免责。于是，人工智能仿佛构成了一个系统性的他者，它完全依赖自身的法则并通过自身而运动。并且，由于它被设想为去价值化的中空实体，一方面人类个体和集体为自己的动机和行为卸下了所有的哪怕是最小的道德负担，仿佛所有的结果不过是作为人类社会大他者的数字系统“中立”而“客观”的结果；另一方面，他们又通过对体系的价值抽离，将道德上的优越感握在手中，仿佛获得了通过“价值赋予”的“嵌入”或“对齐”的类人化改造，可以牢牢掌握住人工智能的控制权。从本质上来讲，这不但是一种价值维度上的人类中心主义投射，同时也是在技术的自治性面前人类不安感的体现。他们想象着将所有的技术-社会的复杂性问题都置于“价值偏差”的系统性盈余中予以整体性解决。这不但在现实条件中难以实现，而且也透视出一种理论和实践上的避重就轻：它使得技术的发展成为最小化人类责任的借口。 [2][法]布鲁诺·拉图尔.我们从未现代过：对称性人类学论集[M].刘鹏，安涅思，译.上海:上海文艺出版社，）2022. 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。

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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