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

2025-01-12 04:44:59 9380次浏览

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上述AI价值对齐的功能有限性大多产生于AI前向对齐(forward alignment)的过程中。前向对齐通过对齐训练使AI系统价值对齐,侧重于关注如何在数据训练中使AI价值对齐取得更好的效果,忽视了AI价值对齐应用在现实生活中有可能引发的风险。因此,AI价值对齐难题导致了AI价值对齐的功能有限性,进一步地,AI价值对齐的功能有限性又伴随着各类技术与社会风险,即AI失控风险、人类机器化风险、无人担责风险与AI滥用风险。 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。 [19]于雪.智能机器的道德设计进路及其责任归因[J].伦理学研究,2022(4):104-111.

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