跳出自由主义框架，以有限主义视域审视AI价值对齐是必要的、有价值的。尼克·波斯特洛姆（Nick Bostrom）在分析智能大爆发的动力学、超级智能的形式和能量的基础之上，转向AI控制问题的研究。他区分了确保AI可控的能力控制方法与动机选择方法，认为能力控制方法最多只是暂时的、辅助的手段，人类应更多地掌握AI动机选择机制。在此基础之上，波斯特洛姆详细分析了AI获取人类价值观的多种方法，如详细表达、进化选择、强化学习、价值观累积、动机性支架、价值观学习、仿真调节、体制设计，并对可行性与效果进行评估。此外，斯图尔特·罗素（Stuart Russell）同样强调，要保持对AI的绝对控制权，确保AI永远对人类有益。他提出了人机之间的一种新关系，即：当致力于使AI实现人类目标时，应明确人类的目标是不确定的，如此才能确保AI服从于人类，在行动前请求许可、接受纠正、允许被关闭。无论是尼克·波斯特洛姆，还是斯图尔特·罗素，均遵循AI发展的有限主义进路，强调AI的可控性与有益性。正如科技谦逊主义所认为的，“人类发展科技的最终目标毫无疑问是为了人类福祉，即使追求真理的冲动，最后也是要落实到造福社会上的”。与自由主义进路相对，有限主义进路关注对AI的控制而非无限发展，“重要的是努力控制，而不是完成控制”。因此，在有限主义视域下审视AI价值对齐的基本预设、功能范围与具体方案，才能确保AI安全、有益、实用，避免陷入“AI必须拥有像人类一样的价值观”的技术、伦理等跨学科难题中。其次，AI价值对齐类人有限性指当试图使AI在大量案例中模仿人类道德时，存在不完美模仿与过度模仿的差异性。不完美模仿即人类道德存在应然与实然的偏差，在现实中达不到理想中的至善状态。传统道德观认为，人类道德以意识与情感为基础，但是，人类的认知与情感受家庭培养、学校教育与社会教化的影响，存在着个体差异性，现实中人类的道德水平参差不齐，人类集体无法提供完全纯粹的道德行为案例。当训练数据中包含了人类的歧视、偏见等不道德行为时，AI系统便会对人类的不完美道德进行模仿并不断强化，甚至有些用户会刻意引导AI生成与传播不良内容，如微软的Tay聊天机器人在与Twitter用户的互动中，迅速学习与模仿了某些来自用户的不当言论，如种族主义与性别歧视等言论。此外，AI对人类的模仿虽然能够大幅提升价值对齐效率、无须承担无数次的试错风险、有助于AI学习到难以用语言描述的人类行为，但是AI在模仿时极易出现过度模仿行为。当人类在完成某件特定任务时，为了自身的舒适度，可能会在常规步骤中加入某些不必要但却适合自身的行为，若AI进行直接模仿，便会额外消耗资源与算力，产生不必要的浪费。并且，AI在观察人类行为的基础上，需要进行推断，得出如何行动的结论。显然，此类推断很容易出错，因为AI的推断以数据和逻辑为基础，而人类行为则掺杂非理性尤其是情感因素。 AI价值对齐的有限道德原则坚持AI价值对齐的去道德化，在某种程度上有利于缓解人类机器化风险。在技术观上，AI发展的有限主义进路坚持复杂的技术工具论，在肯定AI关涉价值的同时，将AI限定为强大的工具而非能动的主体。“去道德化”即禁止AI具备与人类一样的自主道德，禁止AI进行道德判断与道德决策。若AI以学习人类道德为目标，结果要么止步于人类不完美的道德，要么发展出不利于人类的机器道德，极小可能进化出圣人道德。因此，AI发展的有限主义进路主张，规则制定是人类的专属权利，AI只负责听命于人类，执行人类的指令，不能“擅自”行事。值得注意的是，“去道德化”并不意味着AI系统价值无涉，而是指禁止AI系统实现道德自律，AI的道德相关性只能由人类他律来赋予。

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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