在有限主义看来，现有的AI价值对齐方案遵循自由主义进路，试图通过无限发展技术使AI具备类人道德，因此，该方案不可避免地以自然主义道德观为基础和预设。其原因在于，强调技术至上的自由主义进路倾向于选择一种普遍的、绝对的道德观，以便被统计、量化与编码至AI系统。一直以来，人类普遍将自由意志、意识等视为道德的核心要素，但此种对道德本质的形而上学思辨难以被证实，无法通过技术手段将其应用至AI价值对齐方案中。相较而言，近来兴起的生物伦理学、神经伦理学等探寻人类道德的自然主义基础，从自然科学的角度解释人类道德的起源与本质，为AI价值对齐提供了可操作的、可实现的技术路径。但是，通过有限主义视域的审视，可以发现，道德的自然主义解释存在根本性缺陷，它忽视了道德的文化维度，消解了人类道德的复杂性与多样性。一、AI价值对齐的自然主义预设此外，在有限主义看来，AI价值对齐运用的某些算法与学习方式尝试借鉴生物进化学中的合作与利他行为，帮助AI在与人类的互动中更好地理解、辨别与学习道德行为。在多智能体强化学习中，智能体通过合作博弈模型学习如何在多个利益相关者之间实现公平与协作。例如，AI医疗系统中的合作博弈模型可在医疗资源有限的情况下实现公平分配，并在面对紧急情况时综合病人伤情、治疗效果等情况进行救治优先级决策，做出较为公正的道德判断。进化算法可通过初始化、评估和选择、交叉和变异、替换等过程训练AI进行道德决策，以逐渐逼近最优解。首先，确保一定数量的AI模型的参数是随机初始化的，其中每个模型都被设计用来评估道德情境并做出决策；其次，通过道德任务评估每个AI模型的道德表现并进行评分，选取表现最好的模型进入下一代；再次，通过交叉操作，将两个优秀模型的参数进行结合和重组，并随机修改新AI模型的部分参数，引入新的遗传多样性；最后，用新模型替换初始表现最差的AI模型。这一过程迭代进行，AI模型不断优化，直到AI道德决策不断逼近人类道德判断。例如，护理机器人运用进化算法，可在面临保护客户隐私与提供必要帮助的道德抉择时，做出合理并能满足用户需求的道德决策。此外，模仿学习方法（如逆强化学习与行为克隆的运用）使AI能够在人机交互中模仿人类道德行为。例如，AI助理法官通过逆强化学习，学习人类法官在判决过程中的决策逻辑与道德考量，避免受原生数据影响而产生偏见行为。

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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