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。和基于数据科学的人工智能技术的连续性不同，价值的不连续性来源于其自身的特征，从本质上来说它并不是一套精确的规则和条件判断，而更像是一个具有弹性的语法体系，其中包含了很多从历史文化信仰体系中获得的内化性原则，包括但不限于文化倾向、历史习俗、社会信念、群体观念、政治意识形态、地域、宗教、种族、性别甚至职业身份等多重元素。目前大多数科创企业所采取的通过强调匹配不同算法特征及其治理需求的分类治理框架来实现价值对齐的方式，体现为应用环境通过对输入变量赋值进而对输出结果产生影响，如对生成式人工智能进行预训练后的模型微调就属于此类。这种思路由设计者将被预设为普遍性的价值原则嵌入智能自治系统中以形成特定的概念空间，然后根据场景调用。于是，下游应用中的相关符号被赋值，并纳入与该价值原则相关的关系之中。这就是为什么“输出一个白人家庭”的要求会被Gemini拒绝，“白人”作为敏感符号被赋值与种族主义立场相关，而有色人种的要求则不会。这种“价值属性”其实并不是人工智能对人类价值观的理解，只是出于算法编写者的设计。从这个意义上说，价值对齐的叙事编织从根本上说并不反映被假想出来的人机差异，而是关乎人工智能设计和算法治理的问题，更简单地说，它是一个具有自主性的智能体应不应该，以及如何设计的问题。美国计算机应用专家戴维·波尔特在《图灵人：计算机时代的西方文化》一书中以“图灵人”的具身化比喻，将计算机的工具理性原则所塑造的技术无意识的社会化和个人化生动地表达了出来。“图灵人暗示人与信息、工作、权力和自然的关系……计算机把人界定为‘信息处理器’，把自然定义为信息处理的对象”。整个世界的加速数字化（然而却并不均衡）使得数字技术形成了一种连续性的基础，将一切人、机器、制度整合进了“万物互联”之中，以至于不但很难再将属于数字技术的工具理性和衡量标准从事物中剥离出来，甚至连认知都受到了新的知识生产范式的影响。纷繁复杂的世界以一种追求确定性的方式被某种形式上的一致性所连缀，它仿佛陀思妥耶夫斯基笔下的由钢铁和玻璃建造起来的巨大的、无缝笼罩的水晶宫，透明夺目，令人惊叹，将一切的复杂性都吸收到自己的内部，赋予其中的一切以抽象且匀质的合法性。只不过在今天，这个数字化的“水晶宫”的建筑材料是0和1，物理形状上无所不包的穹顶则被无数的连接所形成的扁平结构所取代。这个以1862年伦敦万国博览会展馆为原型的关于世界的隐喻，“已经为集中的、体验为导向的、大众化的资本主义（尤其是数字资本主义——本文作者注）做好了物质准备，广泛地将外部世界吸收到一个完全精确计算的内部空间里来。……它的维度足够大，以至于也许人们根本不用再离开它了”。

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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