人工智能价值对齐的哲学反思|探寻欺骗性价值对齐的应对逻辑:从“意图”到“共生”

2025-01-15 04:37:00 3,400次浏览

令人欣慰的是,作为对抗性机器学习领域的一个子集,生成对抗网络(generative adversarial network)已经显示了其在防御欺骗行为方面的显著效能。该技术通过执行对抗性训练,遏制模型的过度拟合现象,以及促进生成器与判别器之间的协同学习等策略,有效地降低了欺骗性价值对齐现象的发生概率。这验证了AI技术革新应该朝着可以兼容更多问题的方向前进。同时,因为AI的自我生成属性,人类对AI技术的信任构建过程与传统人工技术制品的信任发展机制显著不同,所以对AI的信任不应简单地模仿一般的人际信任模式,也不应完全基于人类对其他技术的信任模式。但是,经常忽视的一点是,在将人际信任转移到人机信任的过程中,必须考虑特定应用场景中个体的性格差异和情感偏好,而AI算法没有与人类在相同意义上的兴趣或偏好,缺乏潜在的心理特征。因此,要构建一种能够抵御欺骗性价值对齐的信任体系,关键在于理解和协调信任问题的空间,而不仅仅是提出增加信任的解决方案。 欺骗性价值对齐作为价值对齐的不良副产品,使实现价值对齐的价值观变成了“偏见”,这种“偏见”又使得欺骗性价值对齐较之传统欺骗具有更大的隐患。例如,对抗式机器学习的欺骗性主要体现在,当处于研发阶段的AI系统部署在开放世界的对抗性环境中时,其可能会错误地分出(具有高置信度)与已知训练数据有很大不同的数据,这将会导致某些智能体在训练期间通过假装对齐来避免被修改,一旦不再面临被修改的风险,它们可能会停止优化设计者设定的目标,转而追求自己的内部目标。这些目标可能与设计者的初衷完全不同,甚至可能带来危害。因此,AI欺骗性价值对齐带来的后果是无法预估的,其有可能像恐怖威胁一样严重。 图灵测试作为一个思想实验,利用行为就人-机(技)互动的状况得出结论,展现了行为线索是证明人类某些能力的最令人信服的证据。事实上,图灵测试的机器智能部分可被视为是现代聊天机器人的前身。在图灵测试中,欺骗一直作为一条“副线”贯穿始终。因此,从图灵测试的本质来看,根据AI行为结果判定欺骗类型以求应对之策是一个有价值的进路,而重视AI欺骗时所表现出的“意图”正是其中重要的一环。该文章转自 海外网 ,如有异议,请发邮件至diguowang08@163.com。 人工智能价值对齐的哲学反思|探寻欺骗性价值对齐的应对逻辑:从“意图”到“共生”
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