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

2025-01-21 11:31:37 8,759次浏览

[20][德]奥特弗利德·赫费. 作为现代化之代价的道德[M]. 邓安庆,朱更生,译.上海:上海译文出版社,2005:72-73. 不可否认,上述基于自然主义道德观的AI价值对齐方案对智能社会的健康发展产生了一定程度的正面影响。无论是将黑人识别成大猩猩的谷歌图像识别软件,还是为男性相关词汇打正分而为女性相关词汇打负分的亚马逊在线简历筛选工具,抑或是对黑人存在偏见的未来犯罪预测软件,经过技术上的AI价值对齐,在某种程度上能够逐渐与人类现有的规范与价值观保持一致,有效地促进了社会公平与大众福祉。 首先,AI价值对齐时空有限性强调人类的道德价值观随时间、情境而变化。AI价值对齐的功能效果依赖于AI系统的输入数据,人类的道德价值观是数据的主要来源。“道德的自然空间说”认为,道德的自然主义解释的确在某种程度上提供了一些普遍的价值观,如公平、利他、不伤害等,但是这并不对道德的发展起决定性作用。受不同地区文化背景的熏陶与影响,人们的道德规范与价值观存在多元化、特殊化倾向,并且不同时期的主流价值观存在明显差异。例如,工业时代的机器人设计与发展更多考虑经济增长、生产效率,而智能时代的AI逐渐开始兼顾伦理,致力于AI治理与创新齐头并进,引导AI向善。中西文化背景的差异也塑造了不同的价值取向,中国强调集体利益与社会和谐,而西方强调个体自由与个人权利。生活在不同时期、不同地区中不同性别、不同阶级的人,对同一现象存在不同的价值判断,在人类价值观无法对齐的情况下,AI对齐人类价值观似乎只是无法实践的理想口号。因此,AI价值对齐时空有限性将导致AI在面临未来价值判断与现实道德冲突时显露出功能的有限性:一方面,投喂给AI的道德案例来源于过去与现在,因此,在面对未来的全新道德情境时,无法保证AI一定能做出符合未来社会价值规范的道德判断,毕竟我们难以预知未来的道德圈究竟可扩展到何种程度,难以想象AI是否会成为独立的道德主体;另一方面,即便AI能够从几乎所有的人类道德案例中学习,充分了解不同地区的价值差异,也无法在案例中将捕捉到的人类价值规范恰当、高效地应用于突发道德冲突中。例如,当某些AI社交软件在全球平台上运行时,难以平衡不同文化之间相互冲突的价值观,因此在审核和过滤不当内容时容易出现效果不佳的情况。此外,在机器学习中存在现实主义与可能主义的争论,当强化学习算法对各种可选行为的未来收益预期进行学习与评估时,面临着应以“实际将获得的预期收益”还是“可能获得的最好预期收益”为标准的抉择困境。

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[20][德]奥特弗利德·赫费. 作为现代化之代价的道德[M]. 邓安庆,朱更生,译.上海:上海译文出版社,2005:72-73. 不可否认,上述基于自然主义道德观的AI价值对齐方案对智能社会的健康发展产生了一定程度的正面影响。无论是将黑人识别成大猩猩的谷歌图像识别软件,还是为男性相关词汇打正分而为女性相关词汇打负分的亚马逊在线简历筛选工具,抑或是对黑人存在偏见的未来犯罪预测软件,经过技术上的AI价值对齐,在某种程度上能够逐渐与人类现有的规范与价值观保持一致,有效地促进了社会公平与大众福祉。 首先,AI价值对齐时空有限性强调人类的道德价值观随时间、情境而变化。AI价值对齐的功能效果依赖于AI系统的输入数据,人类的道德价值观是数据的主要来源。“道德的自然空间说”认为,道德的自然主义解释的确在某种程度上提供了一些普遍的价值观,如公平、利他、不伤害等,但是这并不对道德的发展起决定性作用。受不同地区文化背景的熏陶与影响,人们的道德规范与价值观存在多元化、特殊化倾向,并且不同时期的主流价值观存在明显差异。例如,工业时代的机器人设计与发展更多考虑经济增长、生产效率,而智能时代的AI逐渐开始兼顾伦理,致力于AI治理与创新齐头并进,引导AI向善。中西文化背景的差异也塑造了不同的价值取向,中国强调集体利益与社会和谐,而西方强调个体自由与个人权利。生活在不同时期、不同地区中不同性别、不同阶级的人,对同一现象存在不同的价值判断,在人类价值观无法对齐的情况下,AI对齐人类价值观似乎只是无法实践的理想口号。因此,AI价值对齐时空有限性将导致AI在面临未来价值判断与现实道德冲突时显露出功能的有限性:一方面,投喂给AI的道德案例来源于过去与现在,因此,在面对未来的全新道德情境时,无法保证AI一定能做出符合未来社会价值规范的道德判断,毕竟我们难以预知未来的道德圈究竟可扩展到何种程度,难以想象AI是否会成为独立的道德主体;另一方面,即便AI能够从几乎所有的人类道德案例中学习,充分了解不同地区的价值差异,也无法在案例中将捕捉到的人类价值规范恰当、高效地应用于突发道德冲突中。例如,当某些AI社交软件在全球平台上运行时,难以平衡不同文化之间相互冲突的价值观,因此在审核和过滤不当内容时容易出现效果不佳的情况。此外,在机器学习中存在现实主义与可能主义的争论,当强化学习算法对各种可选行为的未来收益预期进行学习与评估时,面临着应以“实际将获得的预期收益”还是“可能获得的最好预期收益”为标准的抉择困境。

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