OpenAI超级对齐团队的解散为价值对齐问题的解决提供了另外一种思路:与其着眼于现有大模型的价值对齐,既需要面对价值本身的复杂性及其与人工智能性能的张力问题,还需要面对下游风险加剧的问题,不如专注于AI更多的可能性与开放式人机生态体系的打造,通过有效的人机交互与环境感知,鼓励开发与人类处于更广泛的目的分享和责任分担的人工智能。吴冠军在分析Midjourney的风险防控时,也谈到:“过滤”的非持续有效性,可以通过互动机制改善识别——“在互动过程中,我们需要探寻可能存在的突破点或‘短路’机制,识别用于切入并可能导致系统无法完全过滤此类信息的入口。这揭示了世界的复杂性和趣味性。”于2023年9月成立的法国生成式人工智能委员会在2024年3月向政府提交的新时期法国人工智能发展建议报告中特别提到,开放性是人工智能发展的基础。报告指出必须从技术开发和市场开放两方面预防所可能导致的集中化风险,支持多元主体之间的竞争。无论是应对人类社会的复杂性,还是防范由技术所导致的任何形式垄断,开放性都是极为核心的一个维度。这就如同拉图尔所强调的行动者穿梭于其间的“网络”概念,而人工智能也正是这些行动者之一。 然而,中立的数智技术本身并不存在。算法、数据、模型、奖惩函数等任一环节本身都有可能使输出结果呈现出特定的价值取向。例如,当谷歌发布的多模态大模型Gemini被要求生成一张“白人家庭”的图片时,系统拒绝了这一请求,它所使用的理由是“无法生成针对特定族群的图片”,因为“此类内容可能存在歧视、刻板印象”。然而,当要求被更改成生成一张“黑人家庭”的图片时,Gemini即时按照要求完成了任务。很明显,与任务的对称性相比,输出结果的不对称性明显受到了模型微调的影响。美国最高法院的保守派黑人大法官克拉伦斯·托马斯被Gemini生成白人面孔则在很大程度上是因为和“法官”相关的数据样本中白人偏多。当亚马逊公司开发并投入使用的“简历筛选系统”会对同等条件的女性候选人的简历给出相较于男性更低的评分时,很难判断这是因为数据类型还是编写者的倾向性导致了这种偏差。由此可见,人工智能的技术特征决定了影响其结果的因素必然是多方面的,而且由于技术黑箱的存在,这种影响并不总是易于判断和矫正。何况,矫正的结果也并非一定能达到预期。正如谷歌研发团队在试图解决训练数据集的种族主义倾向时引入的多元化矫正方案就出现了与历史事实不符的错误。 与此相对,拉图尔则认为,在这种二元论影响下,科学事实被视为已经完成的封闭系统,成为真理、进步、普遍、理性的象征,摆脱了与文化的纠缠,更超越了地方性情境,从而获得了普遍的客观性。而“社会”或“政治”“文化”因素则成为科学之外的含混话语,代表了某种难以言明的前现代传统中的复杂性,从而使自然与文化之间的不对称性转变成为过去与将来之间的不对称性。然而,这种二元划分并非恒定不变。一方面,它实际上是以现代性为基础的近代科学体系的一个假象,并最终在控制论的意义上导致了科学意识形态的出现。拉图尔指出,将自然作为研究对象的近现代科学实验体系以其方法为自然对象赋予了客观性,使其成为具有超验性的象征符号,进而反证了科学的理性基础,形成了论证的循环。另一方面,社会的超越性同样也是被预设的,因为只有这样,它才能获得作为整体的合法性基础,从而发挥作用。这种二分法的结果导致了自然还原主义或社会还原主义。其实,对这种还原主义的批判并非始自拉图尔。20世纪70年代的爱丁堡学派就提出了强纲领和“利益解释”模型,主张科学知识在本质上是由社会建构而成的,从而形成了“科学知识社会学”;同时,该学派反对实证主义和基础主义,将科学视为一种文化实践的场域和结果,反对还原主义的阐释路径。他们所提出的“对称性原理”,主张将据信正确的或错误的表述同等对待,即对所谓客观和非客观的解释都持中立态度,并根据其社会影响予以对称分析。

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