尽管数字理性本身具有基于技术特征而呈现出来的共性，但它和复杂的人类价值体系仍然处于不对称的状态，因此，希望对人工智能实现基于技术连续性的价值一致性改造本身是难以实现的。这涉及人工道德的想象和设计的问题。即便是在激进科幻小说中，建立一种普遍性的人工道德不但是难以令人信服的，也是在伦理上被诟病的。仅有的实践性尝试也只限于在电子游戏和特定的虚拟现实中，因为这两者的设置都是抽离了一切复杂性的环境简化，并且也不需要随着环境的改变做出判断适应。但真实的数字环境哪怕是在最基本的条件下也必须处理诸如有偏见的数据、算法不透明以及奖励功能无法表征复杂的伦理规范等问题。即便有学者提出以强化反馈学习的机制、允许机器通过观察人类的实际行为来内化偏好模式从而采取行动的方式，也依旧不能打破以偏概全的数据鸿沟。事实上，价值对齐所暗含的人类中心主义价值观早在生态主义理论中就引起了相当大的争议，环境伦理学家区分了以人类为中心的观点和以生态系统为中心的观点之间的差别。因此，相当多反对价值对齐的研究者对于人工智能实现对齐（姑且不考虑技术上的现实性）之后是否会造成生态灾难表示担忧。 [5]贾开，）赵静.技术嵌入、价值倾向与算法分类治理[J].经济社会体制比较，）2023（4）:101-111. 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。

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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