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

2025-01-22 08:56:56 8,499次浏览

无人担责风险是赋予AI道德决策权所产生的直接后果。以武汉的“萝卜快跑”无人驾驶出租车为例,当汽车的控制权被过渡到AI系统时,若发生交通事故,将面临人类推卸道德责任与“萝卜快跑”无人车无法担责的情况。传统道德责任观认为,承担道德责任需满足控制与认知条件,因此,无人车并未配备司机,不存在司机应承担道德责任的情况。虽然现阶段智控中心的安全员需承担大部分的事故道德责任,但随着自动驾驶层级的不断提升,安全员将在无人车行驶过程中发挥越来越小的作用,彼时,他们便具备不承担道德责任的理由。即便自动驾驶汽车设计者与制造商具备一定的道德责任,他们也往往会将责任推给AI技术,而AI虽然直接导致了事故的发生,但只能在名义上被分配道德责任,让AI承担道德责任目前并不具备现实可能性,改进算法、销毁AI等惩罚手段难以获得大众认可。面对亟待承担的道德责任,当各利益相关方均具备不承担道德责任的托词时,便无法有效遏制事故的再次发生,毕竟,只需由AI承担表面道德责任,其他利益相关方均无需付出成本与代价。 在现有技术路径中,AI价值对齐方案可分为两大类:插入式对齐与微调式对齐。插入式对齐(plug-in alignment)包括参数高效的调整(parameter-efficient tuning)、输出矫正(output rectification)、上下文学习(in content learning);微调式对齐(fine-tuning based alignment)包括全监督微调 (supervised fine-tuning, SFT)和基于人类反馈的强化学习微调(reinforcement learning from human feedback, RLHF)。此外,Anthropic公司提出的“宪法人工智能”(constitutional AI)作为一种微调方法,主张以训练好的“宪法AI”模型评估主模型的输出是否符合“宪法”规则,力图基于模型训练而非人类反馈实现高效的、规模化的AI价值对齐。 有限主义认为,在上述方案中,部分AI价值对齐技术以认知神经科学为基础,探寻AI学习人类道德的可能性。多模态情感分析与人类大脑的情感系统相类似,AI可通过表情、语调、语义等多模态输入识别情感状态,从而做出情感驱动的道德判断。例如,AI社交软件利用多模态情感分析技术,通过分析文字、图片、音频、视频中的情感倾向,可识别与处理某些不道德内容,如仇恨言论、偏见歧视等。知识图谱与伦理规则引擎可表示、执行、推理复杂的伦理关系与规则,类似于人类大脑认知系统中的规则与逻辑应用,AI可使用知识图谱与伦理规则引擎进行复杂的道德推理与决策。例如,自动驾驶系统可利用知识图谱整合道路环境、交通规则、事故数据,并结合伦理规则引擎,根据内置的道德规则,在面临“电车难题”等情况时权衡各项因素,做出最优决策。此外,强化学习模仿大脑多巴胺系统的奖励信号与调节机制,针对AI的道德输出,人类的反馈被作为一种奖励信号,能够帮助AI区分道德行为与不道德行为。通过计算人类实际反馈与AI预期反馈之间的差异,AI不断调整其行为策略以符合道德规范。因此,人类准确及时的正面反馈能够强化AI的道德行为,负面反馈有助于纠正AI不道德行为。例如,当人类对ChatGPT的某些回答给予负面反馈,模型便会调整其生成策略,避免类似回答再次出现。该文章转自 海外网 ,如有异议,请发邮件至diguowang08@163.com。 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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