所谓的人工智能的“奇点”的到来，在很大程度上反映了人类在自己的创造物的强大性能面前的不安。如果说在前智能时代，机器技术体系在力量、复杂性、精密度方面的超越还只是局部功能的增强，不足以引起人对引以为傲的本质——思考/理性的担忧，那么生成式人工智能在知识生产、理性设计、语义逻辑乃至可以带有情绪性表达的自然语言处理方面展现出来的卓绝能力让作为创造者的人类在内心再一次感受到了新版的“机器人威胁论”——AI威胁论。对可能失去控制的担忧让设计者期待以某种方式重新赢回决定权，于是，人工智能设计和治理又一次处在更深的“恐惑谷”的悖论境地：一方面，整个人工智能的发展过程一直以类人性作为超人性的基础，从任务实现到输出方式、到理解能力都希望有明确的可解释性、与人类保持一致性，哪怕在外观的设计上也从未放弃过“人形智能机”的设想；另一方面，这种类人性和超人性发展得越好，人类自身就越恐慌，尤其当最新的生成式人工智能突破了“波兰尼困境”，在多模态知识生产上已经可以依赖网络文本数据库和大模型技术实现自我生产的时候，不但人类心理上的恐慌越发严重，治理过程中所面临的风险也更加多元化和强化。抵抗不安感的最好武器是规范性。价值对齐的目标正是以建构规范性价值倾向来实现人工智能治理。然而，这里仍然存在另一个悖论，即“算法的价值倾向性越小，其越多以功能服务模式体现为满足单一确定目标的中立性工具职能，并因此只涉及线性且结果导向的治理要求；算法价值倾向性越大，其越多以画像评价模式体现为针对不同目标进行选择排序以作出价值性评估”。可见，价值倾向度的增加在一定程度上与功能的通用性之间呈现出反向趋势。因此，到底有没有可能以规范性的总体策略解决多元化的风险，并没有肯定的答案。比起价值嵌入，尽管价值对齐的措辞稍显缓和，但它依旧遵循了以人类社会取向干预或改造人工智能技术的规范性塑造路径。对于这一方法，“既有的技术治理史表明，总体策略在现实中并非没有人坚持，事实上不少技治主义者的头脑中均带有总体主义的主观性，但结果在实践中收获的均为局部和具体的技治推进，根本没有实现过各个微小技治系统的完全统一协作。从这个意义上，可以说总体策略均以失败告终”。或者，更简单地说，算法治理的目的和结果都不是简单地价值对齐，它需要重新衡量技术实现和应用中的具体问题。因为所谓的价值对齐，并不是通过增加价值矢量和奖惩指数就可以实现的，它涉及到数据爬取和清洗、算法设计和测试，到应用场景的每一个细节，并且它和技术算力之间也不完全是正向关系。例如，“在使用RLHF（reinforcement learning with human feedback，基于人类反馈的强化学习）进行价值观对齐时，）对齐行为无形中为AI大模型的能力涌现戴上了‘紧箍咒’，）以牺牲模型能力的方式来换取价值观对齐” 。OpenAI超级对齐团队的解散就真实地反映了这种冲突的强度，团队负责人在后来发表的个人声明中一再强调由于公司将产品性能置于价值对齐之前，以至于团队获得的计算和数据资源并不足够。这说明，尽管价值对齐的结果和成效尚处于难以评估的状态，但其依赖于社会预测和强反馈以及偏好排序的控制论做法，本身就是在算力上缺乏执行的可靠基础。 与此相对，拉图尔则认为，在这种二元论影响下，科学事实被视为已经完成的封闭系统，成为真理、进步、普遍、理性的象征，摆脱了与文化的纠缠，更超越了地方性情境，从而获得了普遍的客观性。而“社会”或“政治”“文化”因素则成为科学之外的含混话语，代表了某种难以言明的前现代传统中的复杂性，从而使自然与文化之间的不对称性转变成为过去与将来之间的不对称性。然而，这种二元划分并非恒定不变。一方面，它实际上是以现代性为基础的近代科学体系的一个假象，并最终在控制论的意义上导致了科学意识形态的出现。拉图尔指出，将自然作为研究对象的近现代科学实验体系以其方法为自然对象赋予了客观性，使其成为具有超验性的象征符号，进而反证了科学的理性基础，形成了论证的循环。另一方面，社会的超越性同样也是被预设的，因为只有这样，它才能获得作为整体的合法性基础，从而发挥作用。这种二分法的结果导致了自然还原主义或社会还原主义。其实，对这种还原主义的批判并非始自拉图尔。20世纪70年代的爱丁堡学派就提出了强纲领和“利益解释”模型，主张科学知识在本质上是由社会建构而成的，从而形成了“科学知识社会学”；同时，该学派反对实证主义和基础主义，将科学视为一种文化实践的场域和结果，反对还原主义的阐释路径。他们所提出的“对称性原理”，主张将据信正确的或错误的表述同等对待，即对所谓客观和非客观的解释都持中立态度，并根据其社会影响予以对称分析。

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