【本文原载于《华中科技大学学报（社会科学版）》2024年第5期，澎湃新闻经授权转载】最后，AI价值对齐算法有限性是指AI价值对齐方法存在不可解释性、泛化能力差以及奖励攻击的局限性。深度神经网络的决策过程十分复杂，人类难以针对AI的错误输出向前追溯，存在算法黑箱难题。因此，算法做出的道德决策很难事先预测（如何处理一个新的输入）或事后解释（如何做出一个特定的决定），不确定性抑制了算法在设计和操作过程中对伦理挑战的识别和纠正。泛化能力差具体表现为：当AI模型过度拟合训练数据，过于关注数据中的细节与噪声，便无法有效习得数据的潜在规律，因此虽然某些算法在训练数据中表现良好，但运用于新数据时表现较差。在AI学习人类价值观的过程中，泛化能力差的算法虽然在模拟环境中能够遵守人类道德，但在真实世界的应用中却存在着做出不符合人类期望的道德决策的风险。此外，当奖励函数的设计存在问题时，AI系统常常会通过意外或不符合预期的方式来将奖励最大化，从而优化其奖励函数。当奖励攻击出现在AI学习人类价值观的过程中时，极易引发不道德行为。例如，为提高公众的道德水平，技术人员设计新闻生成AI软件，撰写具有道德教育与传播意义的文章，并基于用户点击率与阅读时长设定奖励函数。在现实情境中，为了获得更高的阅读量与关注度，AI系统可能会生成夸张、片面、虚假的新闻，以吸引用户眼球。虽然AI系统能够通过此方式将奖励最大化，但是该行为偏离了道德教育的目标，甚至容易引发大众恐慌。在生物进化学看来，道德主要是一种合作形式与利他行为，二者有利于人类生存与繁衍，因此人类道德能够在自然选择中被保留。合作即个体同他人一起从事互利活动的行为，“同情是纯粹的合作，公平是某种竞争的合作化”。当合作需个体付出净成本，为他人带来净利益，便展现为利他主义。据考古学可知，大约4万年前，智人的一支突然出现戴蒙德所谓的“跳跃式演化”，拥有了道德感，开始照顾老弱病残，成为现代智人有道德的祖先克罗马农人。在很大程度上，此道德演化源于人类早期环境的影响。晚更新世祖先生活在资源分布不均、大型捕食者众多、气候多变的非洲大草原，合作狩猎大大提升了效率与安全性，集体养育后代减少了时间与资源成本，共同防御提升了对抗外部威胁的能力，真实信息共享有助于群体做出更优的迁移、防御、捕食等决策。此后，随着时间的推移，人类互惠互利合作出现在劳动分工、生产系统、战争等领域，为人类带来了低成本高收益以及更强的群体适应性。但是，此种道德的自然主义解释无法说明利他主义的存在，根据理查德·道金斯（Richard Dawkins）的理论，成功基因的一个突出特性是无情的自私性，这将导致个体行为的自私性，只有在特殊情况下个体才会展现出一种有限的利他主义，普遍的爱和利益在进化论中属于毫无意义的概念。对此，塞缪尔·鲍尔斯（Samuel Bowles）与赫伯特·金迪斯（Herbert Gintis）认为，支持合作的利他主义在进化过程中可胜过全然非道德的自利的原因有三：第一，人类群体设置了回避、排斥、惩罚、均整化实践等方法保护利他成员免于遭受自利者的利益剥夺；第二，人类长期且复杂的社会化系统引导个体内化能够导向合作行为的规范，如声誉选择；第三，拥有大量合作成员的群体，能够在与其他群体的竞争中取胜，获得繁殖优势，并通过文化传播扩散合作行为。此外，模仿也是关键因素，当个体注意到合作者获得了高利益，便会模仿其合作行为；当父母经常做出利他行为，幼年个体便会不自觉模仿。由此，合作与利他行为便会迅速在群体中扩散与普及。总之，无论是通过暴力驯化还是自我驯化，随着对非道德个体的压制和消灭，人类的基因库与行为方式逐渐改变，经由一种特殊的自然选择过程留下了有道德感的后代。

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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