谈到价值对齐，就不得不提到另一个稍显生硬却更为直接地表达了某种意义上人机对立的概念：价值嵌入。从本质层面来看，这两个概念都是基于“对立论”的视角，强调数字技术自身的运行和发展所具有的超强自治性，强调人工智能技术与人类权利和福祉之间的对立和冲突，希望通过算法伦理审查、增加数据离散度以及预训练模型微调的技术方式，将具有特定人类价值倾向的立场和原则“移植”到智能设备中，从而最大限度地预防和消解技术理性与社会理性的差异所导致的风险和负面效应。在这里，人工智能被设想成了和人类智能处于对立位置的价值中空物，它被作为实体从技术的第三持存中剥离出来，评论者丝毫没有意识到人工智能技术的任何具体化形式，本身已经负载着人类智性积累及其社会文化内涵。二、价值对齐：赛博乌托邦的控制论话语然而，中立的数智技术本身并不存在。算法、数据、模型、奖惩函数等任一环节本身都有可能使输出结果呈现出特定的价值取向。例如，当谷歌发布的多模态大模型Gemini被要求生成一张“白人家庭”的图片时，系统拒绝了这一请求，它所使用的理由是“无法生成针对特定族群的图片”，因为“此类内容可能存在歧视、刻板印象”。然而，当要求被更改成生成一张“黑人家庭”的图片时，Gemini即时按照要求完成了任务。很明显，与任务的对称性相比，输出结果的不对称性明显受到了模型微调的影响。美国最高法院的保守派黑人大法官克拉伦斯·托马斯被Gemini生成白人面孔则在很大程度上是因为和“法官”相关的数据样本中白人偏多。当亚马逊公司开发并投入使用的“简历筛选系统”会对同等条件的女性候选人的简历给出相较于男性更低的评分时，很难判断这是因为数据类型还是编写者的倾向性导致了这种偏差。由此可见，人工智能的技术特征决定了影响其结果的因素必然是多方面的，而且由于技术黑箱的存在，这种影响并不总是易于判断和矫正。何况，矫正的结果也并非一定能达到预期。正如谷歌研发团队在试图解决训练数据集的种族主义倾向时引入的多元化矫正方案就出现了与历史事实不符的错误。

人工智能价值对齐的哲学思考｜价值嵌入与价值对齐：人类控制论的幻觉

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