菲利普·K.迪克在《仿生人会梦见电子羊吗》中描写了一个人性与非人性追逐与转化的故事。在男主人公里克对仿生人的追捕中，他所依赖的辨别依据是移情测试。因为人们相信移情是人类与仿生人之间的唯一差别，其原理是人类的群体本能所导致的情感投射，会对除自己以外的生物产生关爱。仿生人作为“独居的捕食者”，无法体会甚至无法假装出这种情感。这种预设出来的对立有其内在逻辑上的悖论：人类的移情反应被相信会投射到动物身上，但却不包括仿生人，尽管后者在外形上和人类一样，甚至也可以在其他方面表现出与人类相似的行为。这也就意味着，作为人性核心特征的移情能力既排除了仿生人作为其对象，也杜绝了被仿生人获得的可能。仿生人作为人类智能科技发展的卓越成果（甚至可以实现对仿生人的记忆植入），却在大前提上被设置了一个禁区。探究其背后真正的原因，可以发现，人类制造他们本来就是为了奴役，对仿生人的移情将使得工具式的利用和猎物式的追捕难以进行。可见，从心理层面来说，制造移情“缺位”不是因为技术的障碍，而是出于奠定人类的优越感和控制感。一个缺乏移情的行动体无论怎么与人相似，都因为没有“人性”（移情）而丧失被平等对待的资格。 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。 尽管数字理性本身具有基于技术特征而呈现出来的共性，但它和复杂的人类价值体系仍然处于不对称的状态，因此，希望对人工智能实现基于技术连续性的价值一致性改造本身是难以实现的。这涉及人工道德的想象和设计的问题。即便是在激进科幻小说中，建立一种普遍性的人工道德不但是难以令人信服的，也是在伦理上被诟病的。仅有的实践性尝试也只限于在电子游戏和特定的虚拟现实中，因为这两者的设置都是抽离了一切复杂性的环境简化，并且也不需要随着环境的改变做出判断适应。但真实的数字环境哪怕是在最基本的条件下也必须处理诸如有偏见的数据、算法不透明以及奖励功能无法表征复杂的伦理规范等问题。即便有学者提出以强化反馈学习的机制、允许机器通过观察人类的实际行为来内化偏好模式从而采取行动的方式，也依旧不能打破以偏概全的数据鸿沟。事实上，价值对齐所暗含的人类中心主义价值观早在生态主义理论中就引起了相当大的争议，环境伦理学家区分了以人类为中心的观点和以生态系统为中心的观点之间的差别。因此，相当多反对价值对齐的研究者对于人工智能实现对齐（姑且不考虑技术上的现实性）之后是否会造成生态灾难表示担忧。

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