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

2025-01-17 00:14:27 4,838次浏览

二、AI价值对齐的功能有限性 在现有技术路径中,AI价值对齐方案可分为两大类:插入式对齐与微调式对齐。插入式对齐(plug-in alignment)包括参数高效的调整(parameter-efficient tuning)、输出矫正(output rectification)、上下文学习(in content learning);微调式对齐(fine-tuning based alignment)包括全监督微调 (supervised fine-tuning, SFT)和基于人类反馈的强化学习微调(reinforcement learning from human feedback, RLHF)。此外,Anthropic公司提出的“宪法人工智能”(constitutional AI)作为一种微调方法,主张以训练好的“宪法AI”模型评估主模型的输出是否符合“宪法”规则,力图基于模型训练而非人类反馈实现高效的、规模化的AI价值对齐。 上文对AI价值对齐的自然主义预设的批判以及对AI价值对齐的功能有限性的揭示并非全盘否定AI价值对齐。AI价值对齐追求AI可控与有益,在理论目标层面遵循了有限主义进路,向未来人机和谐共生迈出了重要一步。但是,在实践方案层面,AI价值对齐转向了自由主义进路,试图基于道德的自然主义解释,通过技术手段使AI具备类人道德,这一过程面临着各类风险。不可否认,AI价值对齐是可取的,关键在于应将AI价值对齐置于有限主义进路之下,构建能够实现社会福祉最大化、对齐风险最小化的有限主义的AI价值对齐方案。AI发展的有限主义进路遵循有益AI的理念,主张科技以人为本,强调AI价值对齐的有限目标、有限道德、有限责任以及有限应用原则。具体来说,应反对通用AI价值对齐的路线,坚持AI价值对齐的去道德化,制度化防止AI道德责任对齐,以及控制AI价值对齐的应用范围。

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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

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二、AI价值对齐的功能有限性 在现有技术路径中,AI价值对齐方案可分为两大类:插入式对齐与微调式对齐。插入式对齐(plug-in alignment)包括参数高效的调整(parameter-efficient tuning)、输出矫正(output rectification)、上下文学习(in content learning);微调式对齐(fine-tuning based alignment)包括全监督微调 (supervised fine-tuning, SFT)和基于人类反馈的强化学习微调(reinforcement learning from human feedback, RLHF)。此外,Anthropic公司提出的“宪法人工智能”(constitutional AI)作为一种微调方法,主张以训练好的“宪法AI”模型评估主模型的输出是否符合“宪法”规则,力图基于模型训练而非人类反馈实现高效的、规模化的AI价值对齐。 上文对AI价值对齐的自然主义预设的批判以及对AI价值对齐的功能有限性的揭示并非全盘否定AI价值对齐。AI价值对齐追求AI可控与有益,在理论目标层面遵循了有限主义进路,向未来人机和谐共生迈出了重要一步。但是,在实践方案层面,AI价值对齐转向了自由主义进路,试图基于道德的自然主义解释,通过技术手段使AI具备类人道德,这一过程面临着各类风险。不可否认,AI价值对齐是可取的,关键在于应将AI价值对齐置于有限主义进路之下,构建能够实现社会福祉最大化、对齐风险最小化的有限主义的AI价值对齐方案。AI发展的有限主义进路遵循有益AI的理念,主张科技以人为本,强调AI价值对齐的有限目标、有限道德、有限责任以及有限应用原则。具体来说,应反对通用AI价值对齐的路线,坚持AI价值对齐的去道德化,制度化防止AI道德责任对齐,以及控制AI价值对齐的应用范围。

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