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。在大模型技术狂飙突进的今天，随着数据规模和算力的不断提高，以及模型调整对于场景-价值多元化的适应，人工智能的性能持续跃迁，涌现不再是偶发的技术意外，数智应用的泛化性、通用性和界面友好性都有了质的提升，成为架构人类社会发展当之无愧的技术基底。如何建设安全有效的数智设备，避免人工智能因其自身的技术特征或外在原因的滥用产生危及人类的后果，已成为AI行业研发和应用过程中的核心议题之一。一方面，数智技术的全面嵌入和良好的交互性使得用户对人工智能的期许和信任度不断推高；另一方面，可解释性陷阱的存在以及技术-社会两者发展逻辑在本质上的异质性使得“AI威胁论”从未真正消失，对AI可能带来的风险和挑战进行防范的研究方向之一就是探索引导和操控“超智能”AI系统的新方法。其中的一种路径就是通过价值对齐的方式确保人工智能追求与人类价值观相适配的目标，敦促AI以对人类和社会有益的方式行事，不侵害人类的价值和权利。 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。

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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