最后，AI价值对齐算法有限性是指AI价值对齐方法存在不可解释性、泛化能力差以及奖励攻击的局限性。深度神经网络的决策过程十分复杂，人类难以针对AI的错误输出向前追溯，存在算法黑箱难题。因此，算法做出的道德决策很难事先预测（如何处理一个新的输入）或事后解释（如何做出一个特定的决定），不确定性抑制了算法在设计和操作过程中对伦理挑战的识别和纠正。泛化能力差具体表现为：当AI模型过度拟合训练数据，过于关注数据中的细节与噪声，便无法有效习得数据的潜在规律，因此虽然某些算法在训练数据中表现良好，但运用于新数据时表现较差。在AI学习人类价值观的过程中，泛化能力差的算法虽然在模拟环境中能够遵守人类道德，但在真实世界的应用中却存在着做出不符合人类期望的道德决策的风险。此外，当奖励函数的设计存在问题时，AI系统常常会通过意外或不符合预期的方式来将奖励最大化，从而优化其奖励函数。当奖励攻击出现在AI学习人类价值观的过程中时，极易引发不道德行为。例如，为提高公众的道德水平，技术人员设计新闻生成AI软件，撰写具有道德教育与传播意义的文章，并基于用户点击率与阅读时长设定奖励函数。在现实情境中，为了获得更高的阅读量与关注度，AI系统可能会生成夸张、片面、虚假的新闻，以吸引用户眼球。虽然AI系统能够通过此方式将奖励最大化，但是该行为偏离了道德教育的目标，甚至容易引发大众恐慌。 AI滥用风险即某些个人或集体在AI价值对齐过程中利用AI满足个人私欲，制造社会分裂，操控政治舆论。不法分子通过恶意修改AI运行目标，可借助AI盗窃他人信息、伪造自身证件，并进行诈骗、勒索等不道德行为。一些宗教极端分子在对AI的训练中加入教义等内容，并通过AI将其传播，此种洗脑模式在很大程度上不仅能够对信教群众进行行为控制与精神惩罚，还可能吸纳非教徒人士，极易制造社会分裂，加剧不同信仰群体间的冲突与对立。世界经济论坛发布的《2024年全球风险报告》显示，AI引发的信息错误与虚假信息风险位居十大短期风险之首，在未来两年，印度、美国、英国等多个行动体预计将有近30亿人参加政治选举投票，因此，AI所生成的虚假信息与错误信息将进一步扩大社会和政治分歧，破坏新政府的合法性，由此引发的动荡可能包括暴力抗议、恐怖主义等。其次，AI价值对齐类人有限性指当试图使AI在大量案例中模仿人类道德时，存在不完美模仿与过度模仿的差异性。不完美模仿即人类道德存在应然与实然的偏差，在现实中达不到理想中的至善状态。传统道德观认为，人类道德以意识与情感为基础，但是，人类的认知与情感受家庭培养、学校教育与社会教化的影响，存在着个体差异性，现实中人类的道德水平参差不齐，人类集体无法提供完全纯粹的道德行为案例。当训练数据中包含了人类的歧视、偏见等不道德行为时，AI系统便会对人类的不完美道德进行模仿并不断强化，甚至有些用户会刻意引导AI生成与传播不良内容，如微软的Tay聊天机器人在与Twitter用户的互动中，迅速学习与模仿了某些来自用户的不当言论，如种族主义与性别歧视等言论。此外，AI对人类的模仿虽然能够大幅提升价值对齐效率、无须承担无数次的试错风险、有助于AI学习到难以用语言描述的人类行为，但是AI在模仿时极易出现过度模仿行为。当人类在完成某件特定任务时，为了自身的舒适度，可能会在常规步骤中加入某些不必要但却适合自身的行为，若AI进行直接模仿，便会额外消耗资源与算力，产生不必要的浪费。并且，AI在观察人类行为的基础上，需要进行推断，得出如何行动的结论。显然，此类推断很容易出错，因为AI的推断以数据和逻辑为基础，而人类行为则掺杂非理性尤其是情感因素。

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

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