人工智能价值对齐的哲学反思|探寻欺骗性价值对齐的应对逻辑:从“意图”到“共生”

2025-01-12 06:46:53 5019次浏览

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令人欣慰的是,作为对抗性机器学习领域的一个子集,生成对抗网络(generative adversarial network)已经显示了其在防御欺骗行为方面的显著效能。该技术通过执行对抗性训练,遏制模型的过度拟合现象,以及促进生成器与判别器之间的协同学习等策略,有效地降低了欺骗性价值对齐现象的发生概率。这验证了AI技术革新应该朝着可以兼容更多问题的方向前进。同时,因为AI的自我生成属性,人类对AI技术的信任构建过程与传统人工技术制品的信任发展机制显著不同,所以对AI的信任不应简单地模仿一般的人际信任模式,也不应完全基于人类对其他技术的信任模式。但是,经常忽视的一点是,在将人际信任转移到人机信任的过程中,必须考虑特定应用场景中个体的性格差异和情感偏好,而AI算法没有与人类在相同意义上的兴趣或偏好,缺乏潜在的心理特征。因此,要构建一种能够抵御欺骗性价值对齐的信任体系,关键在于理解和协调信任问题的空间,而不仅仅是提出增加信任的解决方案。 然而,值得注意的是,欺骗性价值对齐出现的原因之一恰恰是某种“合力”。这种合力不是设计者与使用者的正确“共生”方式,而是基于功利主义的共谋。这种共谋即欺骗性价值对齐在伦理意义上与“共生”是相反的,其目标是追求对自己有利的结果,且不受限制。一旦放任这种共谋发展,将会在人际欺骗和人-机(技)欺骗之外出现机-机欺骗的情况。彼时,AI治理的难度将是无法预估的。因此,树立正确的设计与使用“共生”观才是借助技术增加人类福祉,用人类期望推动技术进步的基本方法。 (一)AI欺骗的“意图”表现

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人工智能价值对齐的哲学反思|探寻欺骗性价值对齐的应对逻辑:从“意图”到“共生”

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