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”

2025-01-16 00:22:11 3,873次浏览

信任作为社会结构的关键要素,一直是学术界和社会各界探讨的热点议题。AI技术的普遍应用及其在人类事务中的深度参与,使得AI的欺骗潜力以一种直接且迅速的方式加剧了人类对AI信任的危机。此时,价值对齐的出现意在以构建人-机(技)良性互动,确保AI向善,但欺骗性价值对齐却使得上述意愿遭遇到了巨大的挑战,并引发了关于人-机(技)共生关系的深度反思。在AI作为人类社会重要构成的情境中,人-机(技)共生是人类通往未来的必由之路,而人-机(技)之间的信任链是确保这条必由之路的关键所在。因此,必须以打开欺骗为出发点,以塑造信任为落脚点,以构建基于信任的人-机(技)共生关系为目的,才能形成应对欺骗性价值对齐的最大场域。 价值对齐是出于科学和伦理目的,避免由人工智能(artificial intelligence,简称AI)的自主性引发相关风险的一种方法,旨在使AI所表现出来的自主性与人类的价值观保持一致。事实上,从技术效用来看,发生对齐故障的系统往往在实际环境中也不太有效。虽然这种一致性是确保AI系统有效性的一条重要途径,但是在追求这种一致性的过程中,AI所表现出的欺骗性行为使得AI为人类带来福祉的宗旨备受质疑。在价值对齐的过程中,AI与人类互动时所表现出的似乎与人类价值观相“对齐”,但实际上这种对齐是表面的。这种对齐以欺骗的方式获得,且不能反映AI的真实目标或意图的现象被称为欺骗性价值对齐(deceptive value alignment)。AI的欺骗性使得监控和评估AI行为变得更加复杂,而这一切不仅增加了监管难度,更是威胁到人类对AI系统的信任。若想要建立一个安全、可靠、可控且可信的人-机(技)协作环境,就必须提出合理应对欺骗性价值对齐的有效措施。因此,在智能革命的当下,探寻欺骗性价值对齐的应对逻辑是人类必须解决的一个关键问题。 AI是为了模拟人类智能而被设计的,当人类信任AI时,实际上信任的是AI的能力,也就是说,人类对机器的信任实质上是指个人对机器学习系统做出准确预测和决策能力的信心和依赖。同样地,欺骗的情况也是如此,当使用者怀疑自己可能被设计手机的工程师欺骗时,其不信任的是设计者的专业能力和良好意图,而非技术本身。因此,从AI的行为表现来看,欺骗性价值对齐所带来的信任议题变得尤为重要,这包括对齐问题是否涉及AI系统与其设计者之间的一致性、AI的欺骗行为是否直接与设计者的欺骗“意图”相关联,以及这种“意图”是如何在系统设计中体现出来的,等等。

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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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信任作为社会结构的关键要素,一直是学术界和社会各界探讨的热点议题。AI技术的普遍应用及其在人类事务中的深度参与,使得AI的欺骗潜力以一种直接且迅速的方式加剧了人类对AI信任的危机。此时,价值对齐的出现意在以构建人-机(技)良性互动,确保AI向善,但欺骗性价值对齐却使得上述意愿遭遇到了巨大的挑战,并引发了关于人-机(技)共生关系的深度反思。在AI作为人类社会重要构成的情境中,人-机(技)共生是人类通往未来的必由之路,而人-机(技)之间的信任链是确保这条必由之路的关键所在。因此,必须以打开欺骗为出发点,以塑造信任为落脚点,以构建基于信任的人-机(技)共生关系为目的,才能形成应对欺骗性价值对齐的最大场域。 价值对齐是出于科学和伦理目的,避免由人工智能(artificial intelligence,简称AI)的自主性引发相关风险的一种方法,旨在使AI所表现出来的自主性与人类的价值观保持一致。事实上,从技术效用来看,发生对齐故障的系统往往在实际环境中也不太有效。虽然这种一致性是确保AI系统有效性的一条重要途径,但是在追求这种一致性的过程中,AI所表现出的欺骗性行为使得AI为人类带来福祉的宗旨备受质疑。在价值对齐的过程中,AI与人类互动时所表现出的似乎与人类价值观相“对齐”,但实际上这种对齐是表面的。这种对齐以欺骗的方式获得,且不能反映AI的真实目标或意图的现象被称为欺骗性价值对齐(deceptive value alignment)。AI的欺骗性使得监控和评估AI行为变得更加复杂,而这一切不仅增加了监管难度,更是威胁到人类对AI系统的信任。若想要建立一个安全、可靠、可控且可信的人-机(技)协作环境,就必须提出合理应对欺骗性价值对齐的有效措施。因此,在智能革命的当下,探寻欺骗性价值对齐的应对逻辑是人类必须解决的一个关键问题。 AI是为了模拟人类智能而被设计的,当人类信任AI时,实际上信任的是AI的能力,也就是说,人类对机器的信任实质上是指个人对机器学习系统做出准确预测和决策能力的信心和依赖。同样地,欺骗的情况也是如此,当使用者怀疑自己可能被设计手机的工程师欺骗时,其不信任的是设计者的专业能力和良好意图,而非技术本身。因此,从AI的行为表现来看,欺骗性价值对齐所带来的信任议题变得尤为重要,这包括对齐问题是否涉及AI系统与其设计者之间的一致性、AI的欺骗行为是否直接与设计者的欺骗“意图”相关联,以及这种“意图”是如何在系统设计中体现出来的,等等。

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