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。一些国际机构已经发布了政策，试图明确人工智能系统在设计时应遵守的伦理原则。例如，欧盟已经确定了关于使用人工智能的四项道德原则：无恶意、尊重自主权、算法公平和透明性。美国白宫科学技术办公室提出的原则略有不同，其中特别强调了人类有选择不与人工智能互动的权利，这一点其实是对自主权内涵的进一步扩大，也是对人类个体的独特性和自治性的保护，即人类有权决定不受人工智能的影响而采取符合自己判断的自主行动。从这个意义上来讲，通过施加对人工智能的价值对齐进而将设计的伦理原则施加于人类社会的做法，本身就是价值殖民的一种改版。这一结论并不夸张。从技术实践的层面来看，能够有效地在现有大模型中推进价值嵌入和价值对齐的，通常都是在技术、数据和算力上占据优势的大型科技公司，OpenAI、谷歌的DeepMind之前都建立了专注于解决价值对齐问题的团队（然而，前者刚刚宣布对其予以解散，后者的成效还需要进一步验证）。考虑已开发的人工智能的应用广度和深度，技术决定论似乎又一次在价值领域以一种奇异的姿态发挥了作用，它使得头部从业者不但可以主导市场，甚至可以主导人类社会。现实有可能变成：谁掌握了最先进/应用最广的人工智能，谁就拥有了实现价值对齐的权力，谁也就拥有了界定人类价值和人类普遍利益的权力。从而，结果有可能是，人工智能技术的掌握者不但以特定的价值实现了对AI的“对齐”，而且更以后者的无所不在、以技术无意识的方式实现对人类群体的普遍性对齐。这种价值观的扩展方式是历史上任何政治文化方案都无法实现的。参考文献

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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