人工智能价值对齐的哲学思考|价值嵌入与价值对齐:人类控制论的幻觉

2024-12-28 13:41:17 1,833次浏览

然而,中立的数智技术本身并不存在。算法、数据、模型、奖惩函数等任一环节本身都有可能使输出结果呈现出特定的价值取向。例如,当谷歌发布的多模态大模型Gemini被要求生成一张“白人家庭”的图片时,系统拒绝了这一请求,它所使用的理由是“无法生成针对特定族群的图片”,因为“此类内容可能存在歧视、刻板印象”。然而,当要求被更改成生成一张“黑人家庭”的图片时,Gemini即时按照要求完成了任务。很明显,与任务的对称性相比,输出结果的不对称性明显受到了模型微调的影响。美国最高法院的保守派黑人大法官克拉伦斯·托马斯被Gemini生成白人面孔则在很大程度上是因为和“法官”相关的数据样本中白人偏多。当亚马逊公司开发并投入使用的“简历筛选系统”会对同等条件的女性候选人的简历给出相较于男性更低的评分时,很难判断这是因为数据类型还是编写者的倾向性导致了这种偏差。由此可见,人工智能的技术特征决定了影响其结果的因素必然是多方面的,而且由于技术黑箱的存在,这种影响并不总是易于判断和矫正。何况,矫正的结果也并非一定能达到预期。正如谷歌研发团队在试图解决训练数据集的种族主义倾向时引入的多元化矫正方案就出现了与历史事实不符的错误。 这和现有的认知型智能体的发展路径完全相悖。无论是OpenAI的GPT和Sora,还是谷歌的Gemini、Gemma,即便是所谓的多模态大模型,也主要基于对去语境化的信息建构起来的符号系统的处理。该路径的理论根据在于,欧美中心主义认为数字信息比与具体语境相关的模拟信息更重要。虽然人类对于人工智能的价值/道德/期待在很大程度上是“因为我们习惯于将伦理与类人的外观和类人的通过语音的交互联系在一起,而所有这些实际都应该归功于良好的设计和熟练的编程”。这种信息实体论不但改变了人们对现实的看法,而且在人工智能技术的发展上更重视人类已有经验文本——文字、影像、图表等,而忽视了具身智能的交互性发展。生成式人工智能和大模型技术所依赖的数据集来源的结构性问题正是这一智能发展方向无法克服的一个弊端。即便是已有的多模态大模型扩大了来源文本的类型,但依旧没有使问题变得好转,因为不同的文本生产技术的发展水平在世界范围内并不均衡,同时也会产生不同的意义模式,当其被去语境化为普遍符号的时候,就已经改变了其被生产出来时与真实生活的距离。有事实表明,部分数据在训练一段时间后可能已经破坏了大模型的表征,并且,大模型的技术逻辑会导致数据离散度变小,从而产生认知中心化乃至模型崩溃的结果。它也是其发展的顽疾之一,它有可能导致价值极化的出现。

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人工智能价值对齐的哲学思考|价值嵌入与价值对齐:人类控制论的幻觉

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然而,中立的数智技术本身并不存在。算法、数据、模型、奖惩函数等任一环节本身都有可能使输出结果呈现出特定的价值取向。例如,当谷歌发布的多模态大模型Gemini被要求生成一张“白人家庭”的图片时,系统拒绝了这一请求,它所使用的理由是“无法生成针对特定族群的图片”,因为“此类内容可能存在歧视、刻板印象”。然而,当要求被更改成生成一张“黑人家庭”的图片时,Gemini即时按照要求完成了任务。很明显,与任务的对称性相比,输出结果的不对称性明显受到了模型微调的影响。美国最高法院的保守派黑人大法官克拉伦斯·托马斯被Gemini生成白人面孔则在很大程度上是因为和“法官”相关的数据样本中白人偏多。当亚马逊公司开发并投入使用的“简历筛选系统”会对同等条件的女性候选人的简历给出相较于男性更低的评分时,很难判断这是因为数据类型还是编写者的倾向性导致了这种偏差。由此可见,人工智能的技术特征决定了影响其结果的因素必然是多方面的,而且由于技术黑箱的存在,这种影响并不总是易于判断和矫正。何况,矫正的结果也并非一定能达到预期。正如谷歌研发团队在试图解决训练数据集的种族主义倾向时引入的多元化矫正方案就出现了与历史事实不符的错误。 这和现有的认知型智能体的发展路径完全相悖。无论是OpenAI的GPT和Sora,还是谷歌的Gemini、Gemma,即便是所谓的多模态大模型,也主要基于对去语境化的信息建构起来的符号系统的处理。该路径的理论根据在于,欧美中心主义认为数字信息比与具体语境相关的模拟信息更重要。虽然人类对于人工智能的价值/道德/期待在很大程度上是“因为我们习惯于将伦理与类人的外观和类人的通过语音的交互联系在一起,而所有这些实际都应该归功于良好的设计和熟练的编程”。这种信息实体论不但改变了人们对现实的看法,而且在人工智能技术的发展上更重视人类已有经验文本——文字、影像、图表等,而忽视了具身智能的交互性发展。生成式人工智能和大模型技术所依赖的数据集来源的结构性问题正是这一智能发展方向无法克服的一个弊端。即便是已有的多模态大模型扩大了来源文本的类型,但依旧没有使问题变得好转,因为不同的文本生产技术的发展水平在世界范围内并不均衡,同时也会产生不同的意义模式,当其被去语境化为普遍符号的时候,就已经改变了其被生产出来时与真实生活的距离。有事实表明,部分数据在训练一段时间后可能已经破坏了大模型的表征,并且,大模型的技术逻辑会导致数据离散度变小,从而产生认知中心化乃至模型崩溃的结果。它也是其发展的顽疾之一,它有可能导致价值极化的出现。

该文章转自 海外网 ,如有异议,请发邮件至diguowang08@163.com。 人工智能价值对齐的哲学思考|价值嵌入与价值对齐:人类控制论的幻觉
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