（一）功能有限性源于AI价值对齐难题即便将道德责任完全分配给人类，依然无法明确承担道德责任的具体人类主体。一旦AI成为事故的相关方，便会涉及算法设计者、AI生产者、AI监管者等主体，如此便不可避免地加剧了“多手问题”，即难以分配各参与主体的责任内容与担责程度。对此，可借鉴奥特弗利德·赫费（Otfried Hffe）提出的“责任链”概念，当某一主体为其他主体采取某种行动创造了前提条件，他们便处于同一责任链中，此种情况下并不应由某主体单独承担责任，每一主体都应承担部分责任，即使某些主体并未直接造成损害或无法阻止损害的发生。值得注意的是，人类借AI所推脱的道德责任在本质上属于后向性责任，即在事故发生后向前追溯的道德责任，由于大部分事故的因果链条难以厘清，因此存在“钻空子”的可能性。但是，与后向性责任相对，存在前瞻性责任，即尽最大努力防范事故发生的道德责任，以此为标准，一旦事故发生，各人类主体均具备承担道德责任的理由。一味追求通用AI，并试图实现通用AI价值对齐，将产生额外的对齐税（alignment tax）。对齐税指为确保AI与人类规范、道德观相一致，所需付出的额外成本，例如时间成本、资源成本与技术成本。与专用AI相比，通用AI具备较高的复杂性与较低的可控性，因此需要更长的开发周期、更多的资源消耗以及更广泛的测试。AI治理的本质是如何有效平衡AI创新与AI伦理，对通用AI价值对齐的研究与监管在逻辑上将牺牲AI的部分性能与效率，造成AI发展创新与伦理监管之间的失衡、错位，背离AI伦理治理的初衷。与其以极高的对齐税为代价尝试几乎不可能实现的通用AI价值对齐，不如关注专用AI的性能提升与对齐方法，使其成为在特定场合与特定任务中与人类价值相一致且性能良好的复杂工具。

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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应用介绍

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