人类机器化风险产生于AI价值对齐的双向过程中。AI价值对齐并非仅指AI对人类价值观的学习，随着AI价值对齐程度的不断加深，AI似乎可以在某些情境中做出合理的道德决策，人类极有可能习惯性、无意识地运用甚至依赖AI进行道德判断。在此过程中，人类特有的批判分析能力、独有的人情味会在潜移默化中被削弱。此外，为保证大模型参数规模的持续扩展，某些AI方法开始采用模型生成的合成数据来增加人工标签。最新研究发现，在训练中不加区分地使用AI生成的内容，将产生“模型崩溃”（model collapse）效应，最终输出失真内容。因此，当合成数据与人类数据共同作为训练数据时，AI很难与人类价值完全对齐，无法保证AI不会做出道德失范行为。当此种行为具备隐藏性且对社会的负面影响极其微小时，人类将难以发现甚或置之不理。长此以往，AI价值对齐的方向将发生反转，AI向人类对齐将演变成人类向AI看齐，人类的价值认知会逐渐产生偏差，认为AI能够做出比人类更合理、更高效的决策。最终，AI生发的价值观将逐渐被人类接受、采纳与内化，当社会的大部分决策都由AI做出时，社会法规、学校教育、信息传播等均将以AI价值观为基准，人类不再是社会制度、规范与价值的绝对主导者，将日益成为智能机器的某种配件。 AI失控风险即AI价值对齐本身存在的、难以避免的技术风险，可分为越狱引导、对抗攻击与权力追寻。越狱引导即AI主动规避或突破设计中的安全协议等约束，通过修改自身代码、访问未经允许的资源等方式尝试获得更多的自由度。在这种情况下，AI极有可能违反既有限制，做出不道德行为。对抗攻击多为外部攻击者输入干扰，误导AI系统，使其做出错误的道德判断。权力追寻即AI系统为高效达成自身目标，主动获取更多的数据资源与控制权，这极有可能干预正常的道德决策过程。随着AI系统在各方面逐渐优于人类，并不断朝着通用AI的方向发展，人类极有可能由AI的强监管者变为弱监管者，最后甚至会被AI监管，AI失控风险指数式递增，终将使人类付出难以承受的代价。

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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