AI执行欺骗行为时涉及的人类情绪实质上是利用了人对机器的信任,当人“信以为真”地和AI进行互动时,情感行为都为之牵动。当使用者收到有偏见或不完整的信息时,会感到被故意操纵或欺骗。一旦知道机器故意欺骗人类,使用者就会感到紧张,无论这些机器是否符合使用者的最佳利益。此时的信任不再被依靠,人-机(技)交互中的道德生活延续只能依赖于价值判断中的其他维度,将不再可被归纳、被总结,变得混乱和无序。因此,普遍的AI欺骗行为会逐步削弱社会的信任根基,其后果可能成为人类将难以辨别或重视的客观事实,各个团体固守自己的“事实”体系,导致社会共识逐渐瓦解。在这种背景下,如果人类与AI形成了一种看似亲密而持久的联系,但这种联系却建立在一个缺乏真正关怀的AI之上,这不禁让人疑惑:人类生活的本质和目的究竟是什么?并且,情感与道德价值观之间的紧密联系,将会促使人不断地对其所感受的对象进行价值评估。这种评估有时又可能引发非理性的反应,进而使人面临自我丧失的风险。如果不及时打开欺骗,为信任留有余地,一旦当人类在情感上过分依赖AI,以至于宁愿沉浸在虚构的幻想中而不愿面对现实时,人类就可能会陷入一种永远无法摆脱的错觉之中,从而与真实世界渐行渐远。 第三象限是模型过度拟合(overfitting)。该象限重在凸显欺骗性价值对齐的表面合规能力。过度拟合的模型可能会捕捉到训练数据中的噪声和异常值,以至于在训练数据上表现得很好,但在新的和未见过的数据上表现较差。现实中,如果一个统计模型对训练数据拟合得过于完美,那么势必会导致模型的预测能力显著下降,出现不能很好地泛化到训练集之外的情况。 [13]Kim T W, Hooker J, Donaldson T. Taking principles seriously: A hybrid approach to value alignment[J]. Journal of artificial intelligence research,2021,70: 871-890.

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