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

2025-01-16 23:24:23 6,521次浏览

此外,在有限主义看来,AI价值对齐运用的某些算法与学习方式尝试借鉴生物进化学中的合作与利他行为,帮助AI在与人类的互动中更好地理解、辨别与学习道德行为。在多智能体强化学习中,智能体通过合作博弈模型学习如何在多个利益相关者之间实现公平与协作。例如,AI医疗系统中的合作博弈模型可在医疗资源有限的情况下实现公平分配,并在面对紧急情况时综合病人伤情、治疗效果等情况进行救治优先级决策,做出较为公正的道德判断。进化算法可通过初始化、评估和选择、交叉和变异、替换等过程训练AI进行道德决策,以逐渐逼近最优解。首先,确保一定数量的AI模型的参数是随机初始化的,其中每个模型都被设计用来评估道德情境并做出决策;其次,通过道德任务评估每个AI模型的道德表现并进行评分,选取表现最好的模型进入下一代;再次,通过交叉操作,将两个优秀模型的参数进行结合和重组,并随机修改新AI模型的部分参数,引入新的遗传多样性;最后,用新模型替换初始表现最差的AI模型。这一过程迭代进行,AI模型不断优化,直到AI道德决策不断逼近人类道德判断。例如,护理机器人运用进化算法,可在面临保护客户隐私与提供必要帮助的道德抉择时,做出合理并能满足用户需求的道德决策。此外,模仿学习方法(如逆强化学习与行为克隆的运用)使AI能够在人机交互中模仿人类道德行为。例如,AI助理法官通过逆强化学习,学习人类法官在判决过程中的决策逻辑与道德考量,避免受原生数据影响而产生偏见行为。 在生物进化学看来,道德主要是一种合作形式与利他行为,二者有利于人类生存与繁衍,因此人类道德能够在自然选择中被保留。合作即个体同他人一起从事互利活动的行为,“同情是纯粹的合作,公平是某种竞争的合作化”。当合作需个体付出净成本,为他人带来净利益,便展现为利他主义。据考古学可知,大约4万年前,智人的一支突然出现戴蒙德所谓的“跳跃式演化”,拥有了道德感,开始照顾老弱病残,成为现代智人有道德的祖先克罗马农人。在很大程度上,此道德演化源于人类早期环境的影响。晚更新世祖先生活在资源分布不均、大型捕食者众多、气候多变的非洲大草原,合作狩猎大大提升了效率与安全性,集体养育后代减少了时间与资源成本,共同防御提升了对抗外部威胁的能力,真实信息共享有助于群体做出更优的迁移、防御、捕食等决策。此后,随着时间的推移,人类互惠互利合作出现在劳动分工、生产系统、战争等领域,为人类带来了低成本高收益以及更强的群体适应性。但是,此种道德的自然主义解释无法说明利他主义的存在,根据理查德·道金斯(Richard Dawkins)的理论,成功基因的一个突出特性是无情的自私性,这将导致个体行为的自私性,只有在特殊情况下个体才会展现出一种有限的利他主义,普遍的爱和利益在进化论中属于毫无意义的概念。对此,塞缪尔·鲍尔斯(Samuel Bowles)与赫伯特·金迪斯(Herbert Gintis)认为,支持合作的利他主义在进化过程中可胜过全然非道德的自利的原因有三:第一,人类群体设置了回避、排斥、惩罚、均整化实践等方法保护利他成员免于遭受自利者的利益剥夺;第二,人类长期且复杂的社会化系统引导个体内化能够导向合作行为的规范,如声誉选择;第三,拥有大量合作成员的群体,能够在与其他群体的竞争中取胜,获得繁殖优势,并通过文化传播扩散合作行为。此外,模仿也是关键因素,当个体注意到合作者获得了高利益,便会模仿其合作行为;当父母经常做出利他行为,幼年个体便会不自觉模仿。由此,合作与利他行为便会迅速在群体中扩散与普及。总之,无论是通过暴力驯化还是自我驯化,随着对非道德个体的压制和消灭,人类的基因库与行为方式逐渐改变,经由一种特殊的自然选择过程留下了有道德感的后代。 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。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反思|有限主义视域下的人工智能价值对齐
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