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”

2025-01-19 20:58:44 7,494次浏览

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。 虽然上述两方面均为AI欺骗,但是其比人际欺骗表现得更为复杂,当今关于可信、可控的AI诉求就是一个很好的例证。进一步而言,从伦理的维度来看,基于AI承载了人的欺骗“意图”与基于AI自发产生欺骗“意图”所造成的后果引发了关于伦理主体、技术主体性与能动性等的热议。就上述两种欺骗“意图”而言,可以将其简单地区分为:前者偏重人的因素,后者则偏重技术自身的因素。对此的解析需要走向AI欺骗的“意图”本质。 作为AI设计者,其实更能对技术所带来的诸多欺骗性后果形成正确认知。而当前的设计者也并不缺乏这种理性认知,其缺乏的是在技术之外对AI欺骗的反思。通过反思AI在人-机(技)交互中所表现出的“意图”去理解在人-机(技)交互中AI的动态性,对于开发高效且可靠的系统至关重要。设计者只有深入思考AI的复杂性如何塑造使用者的体验和感知,关注使用者会以什么样的方式被欺骗和进行欺骗,帮助使用者预防欺骗性价值对齐带来的风险,才能优化人与AI的交互,确保AI系统最终对人类是有用的、道德的且有益的。

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