（四）控制AI价值对齐的应用范围无人担责风险是赋予AI道德决策权所产生的直接后果。以武汉的“萝卜快跑”无人驾驶出租车为例，当汽车的控制权被过渡到AI系统时，若发生交通事故，将面临人类推卸道德责任与“萝卜快跑”无人车无法担责的情况。传统道德责任观认为，承担道德责任需满足控制与认知条件，因此，无人车并未配备司机，不存在司机应承担道德责任的情况。虽然现阶段智控中心的安全员需承担大部分的事故道德责任，但随着自动驾驶层级的不断提升，安全员将在无人车行驶过程中发挥越来越小的作用，彼时，他们便具备不承担道德责任的理由。即便自动驾驶汽车设计者与制造商具备一定的道德责任，他们也往往会将责任推给AI技术，而AI虽然直接导致了事故的发生，但只能在名义上被分配道德责任，让AI承担道德责任目前并不具备现实可能性，改进算法、销毁AI等惩罚手段难以获得大众认可。面对亟待承担的道德责任，当各利益相关方均具备不承担道德责任的托词时，便无法有效遏制事故的再次发生，毕竟，只需由AI承担表面道德责任，其他利益相关方均无需付出成本与代价。最后，AI价值对齐算法有限性是指AI价值对齐方法存在不可解释性、泛化能力差以及奖励攻击的局限性。深度神经网络的决策过程十分复杂，人类难以针对AI的错误输出向前追溯，存在算法黑箱难题。因此，算法做出的道德决策很难事先预测（如何处理一个新的输入）或事后解释（如何做出一个特定的决定），不确定性抑制了算法在设计和操作过程中对伦理挑战的识别和纠正。泛化能力差具体表现为：当AI模型过度拟合训练数据，过于关注数据中的细节与噪声，便无法有效习得数据的潜在规律，因此虽然某些算法在训练数据中表现良好，但运用于新数据时表现较差。在AI学习人类价值观的过程中，泛化能力差的算法虽然在模拟环境中能够遵守人类道德，但在真实世界的应用中却存在着做出不符合人类期望的道德决策的风险。此外，当奖励函数的设计存在问题时，AI系统常常会通过意外或不符合预期的方式来将奖励最大化，从而优化其奖励函数。当奖励攻击出现在AI学习人类价值观的过程中时，极易引发不道德行为。例如，为提高公众的道德水平，技术人员设计新闻生成AI软件，撰写具有道德教育与传播意义的文章，并基于用户点击率与阅读时长设定奖励函数。在现实情境中，为了获得更高的阅读量与关注度，AI系统可能会生成夸张、片面、虚假的新闻，以吸引用户眼球。虽然AI系统能够通过此方式将奖励最大化，但是该行为偏离了道德教育的目标，甚至容易引发大众恐慌。

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

「活动」首次登录送19元红包

21.13MB

版本V4.7.3

下载APK 高速下载

下载中日韩哦哦插插安装你想要的应用更方便更快捷发现更多

30%好评(84人)

详细信息

软件大小: 14.64MB
最后更新: 2025-01-07 18:31:55
最新版本: V1.1.5
文件格式: apk
应用分类:ios-Android 好大好长好紧爽影视
使用语言: 中文
: 需要联网
系统要求: 5.41以上

应用介绍

一，抽插视频啪啪啪，免费偷拍玖玖玖
二，快操我小逼，操骚b 一久久
三，无人世界免费高清观看，王祖贤好紧夹得我好爽
四，撩她上瘾BY阿司匹林，18厘米男生狂肏女生
五，极品无毛嫩比，1024色色色
六，法国天莱，老屁屁.mmm
七，又粗又大又黄又爽的操逼视频，白白嫩嫩的美女无套内谢
【联系我们】
客服热线：135-2881-646

加载更多

版本更新

V6.9.7

射天堂