具体来说，AI价值对齐设计应遵循“道德交互设计”与“防止恶”的理念。首先，“在人机交互过程中实现道德设计，强调人与智能机器之间的道德信息交换，人为智能机器提供可计算的道德理论，智能机器为人提供计算过程和可供选择的计算结果，在人和智能机器的互动过程中实现一种‘推荐—选择’的道德设计”。其次，在人类向AI植入道德原则时，与其花费大量精力考虑各类道德规范之间的相容性，不如在AI中嵌入通用的、简明的道德禁令，统一禁止AI未来可能出现的明显不道德行为，便于AI系统执行与理解。随着AI的普遍化与强大化，人类正处于“魔法师学徒”的境地，对齐问题（the alignment problem）成为最紧迫的问题之一，即“如何确保这些模型捕捉到我们的规范和价值观，理解我们的意思或意图，最重要的是，以我们想要的方式行事”。当AI伦理风险不断涌现，价值对齐问题已然成为各大AI企业竞相研究、践行的核心策略。2023年7月，OpenAI宣布成立“超级对齐”（superalignment）团队，计划花费4年时间、投入20%算力，全力解决超级智能的价值对齐问题。此外，谷歌、微软、OpenAI和Anthropic共同创建了前沿模型论坛，旨在通过与政策制定者、学术界的合作，推动AI模型安全、负责任的开发。不可否认，AI价值对齐能够大幅纠正偏见、促进公平，已被视为解决AI发展负面后果的关键举措。 AI价值对齐的有限目标原则主张反对通用AI价值对齐的路线，是应对AI失控风险的有效手段。“实际上，控制问题——也就是如何控制超级智能，似乎非常困难，而且我们似乎也只有一次机会。一旦不友好的超级智能出现，它就会阻止我们将其替换或者更改其偏好设置，而我们的命运就因此被锁定了”。在有限主义看来，在目标选择上，应具备审度思维，仔细审视与衡量各类发展目标的影响程度、现实性与操作性，审慎选择最优的AI价值对齐目标。其实，在特定场合与特定任务中，无论是通过人类被动灌输还是AI主动学习，AI向人类价值对齐完全具备可能性与可控性。AI价值对齐的真正困难与风险在于，它试图实现通用AI价值对齐的宏大目标。毕竟，人类无法准确预知AI通用场景与具体情境，既无法预先穷尽所有应对规则并加以灌输，又难以确保AI及时高效地学习到可靠的处理范式。因此，有限主义认为，正是试图让机器学习模型通用，才极易引发失控风险。

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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