即便将道德责任完全分配给人类，依然无法明确承担道德责任的具体人类主体。一旦AI成为事故的相关方，便会涉及算法设计者、AI生产者、AI监管者等主体，如此便不可避免地加剧了“多手问题”，即难以分配各参与主体的责任内容与担责程度。对此，可借鉴奥特弗利德·赫费（Otfried Hffe）提出的“责任链”概念，当某一主体为其他主体采取某种行动创造了前提条件，他们便处于同一责任链中，此种情况下并不应由某主体单独承担责任，每一主体都应承担部分责任，即使某些主体并未直接造成损害或无法阻止损害的发生。值得注意的是，人类借AI所推脱的道德责任在本质上属于后向性责任，即在事故发生后向前追溯的道德责任，由于大部分事故的因果链条难以厘清，因此存在“钻空子”的可能性。但是，与后向性责任相对，存在前瞻性责任，即尽最大努力防范事故发生的道德责任，以此为标准，一旦事故发生，各人类主体均具备承担道德责任的理由。 此外，在有限主义看来，AI价值对齐运用的某些算法与学习方式尝试借鉴生物进化学中的合作与利他行为，帮助AI在与人类的互动中更好地理解、辨别与学习道德行为。在多智能体强化学习中，智能体通过合作博弈模型学习如何在多个利益相关者之间实现公平与协作。例如，AI医疗系统中的合作博弈模型可在医疗资源有限的情况下实现公平分配，并在面对紧急情况时综合病人伤情、治疗效果等情况进行救治优先级决策，做出较为公正的道德判断。进化算法可通过初始化、评估和选择、交叉和变异、替换等过程训练AI进行道德决策，以逐渐逼近最优解。首先，确保一定数量的AI模型的参数是随机初始化的，其中每个模型都被设计用来评估道德情境并做出决策；其次，通过道德任务评估每个AI模型的道德表现并进行评分，选取表现最好的模型进入下一代；再次，通过交叉操作，将两个优秀模型的参数进行结合和重组，并随机修改新AI模型的部分参数，引入新的遗传多样性；最后，用新模型替换初始表现最差的AI模型。这一过程迭代进行，AI模型不断优化，直到AI道德决策不断逼近人类道德判断。例如，护理机器人运用进化算法，可在面临保护客户隐私与提供必要帮助的道德抉择时，做出合理并能满足用户需求的道德决策。此外，模仿学习方法（如逆强化学习与行为克隆的运用）使AI能够在人机交互中模仿人类道德行为。例如，AI助理法官通过逆强化学习，学习人类法官在判决过程中的决策逻辑与道德考量，避免受原生数据影响而产生偏见行为。 在认知神经科学领域，人类道德行为被认为与大脑中的特定区域相关。通过利用“脑电图（EEG）、事件相关电位（ERP）等电信号方法以及正电子发射断层技术（PET）、功能磁共振成像（fMRI）等方法”，可发现大脑中有两个与道德相关的系统：情感系统与认知系统。在情感系统中，杏仁核在面临道德情境时会被激活，产生愤怒和恐惧等情绪反应，进而影响道德判断；岛叶与同情、内疚等道德情感相关，有助于推动我们做出道德行为；腹内侧前额叶皮层负责整合来自杏仁核与岛叶的情感信息，并结合认知信息，做出综合的道德决策。在认知系统中，背外侧前额叶皮层帮助人类在道德判断中应用逻辑与规则权衡利弊；下顶叶皮层有助于我们在道德决策前识别他人意图、行为与情感状态；前扣带皮层在识别道德冲突、纠正错误行为方面有着重要作用。此外，大脑中的多巴胺作为情感与认知系统间的桥梁，能够确保人类在面临复杂的道德情境时，综合情感与理性做出道德判断。多巴胺作为一种神经递质，是大脑奖励机制中的驱动力。当预测或感知到某一道德行为会带来奖励时，大脑的某些区域会释放多巴胺并产生愉悦感，使主体对奖励产生依赖与渴望，进而强化、学习、内化某些道德判断与行为。当某人做出符合社会道德规范的行为（如看到他人受苦时给予帮助）并得到认可与积极反馈，多巴胺的释放便会加强该行为的重复。在道德困境中，多巴胺通过调节奖励预期做出最终抉择。

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