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”

2025-01-09 21:43:58 4,899次浏览

从广义的层面上来讲,AI设计者不仅指AI技术研究人员,更应该包括政策制定者。在培养设计者内部形成负责任的创新文化之时,应该鼓励他们思考其工作将如何影响社会,理解AI实际应用时应当遵循的伦理原则和潜在的道德困境,以及怎样使AI可以适应不断变化的技术和社会环境。因此,广义的设计者应制定明确的伦理准则和行为守则,指导AI技术研究人员在研发过程中考虑其公平性、透明度、隐私保护和可解释性,让AI技术研究人员与伦理学家、社会学家、法律专家等进行跨学科合作,确保从多角度评估AI系统的影响。只有从广义的设计者出发,保持这种多元“共生”,时刻抗击欺骗,才能保证AI发展的最终目的是为了人类的福祉。 再次回看阿图罗·罗森布卢斯(Arturo Rosenblueth)、诺伯特·维纳(Norbert Wiener)和朱利安·比格洛(Julian Bigelow)在1943年所发表的《行为、目的和目的论》一文,其目标有二,“一是定义自然事件的行为学研究并对行为进行分类,二是强调‘目的’这一概念的重要性”。文中的“目的”与欺骗行为的“意图”有相似的哲学意蕴,彰显了AI不仅是集成电路和编程技术的集合,还涉及人在与机器互动时的直觉感知和自然反应。在解释AI这种复杂系统时,需要解释AI背后复杂的人类心理学因素,因此,技术本身是否具有“意图”或具有什么样的“意图”不应该成为否定AI欺骗的因素。不仅如此,正如在斯特凡·萨卡迪(Stefan Sarkadi)等基于价值对齐目的对欺骗性AI的规范框架所展开的研究中,其以美国受试者在五个选定的未来工作环境中对欺骗性 AI 的看法为研究案例,结果表明“受试者对于AI欺骗行为与人类欺骗行为的道德观念态度之间没有统计学上的显著差异”。此时,AI欺骗的“意图”的本质不应该仅仅被视为单纯的“期望”“意向”等,还必须包括体现行动者实际行为的多重驱动力。 由于对AI欺骗行为的恐惧,部分人可能认为AI的欺骗行为会造成人-机(技)信任的瓦解。产生这样认知的主要根源是AI算法的不透明性,他们认为只有具有高度透明算法的AI才是值得信赖的,才可以在社会中被普遍应用。然而,塞巴斯蒂安·克吕格(Sebastian Krügel)等的一项实证研究中得到的数据却表明,人在寻求建议时,“遵循AI生成建议的次数与人类建议一样多”。事实上,AI的实际使用者通常不会因算法的不透明性而感到困扰,他们往往更重视AI能否提供准确的预测、有效的解决方案或优化的决策支持。那么,该如何看待这种现象呢?

该文章转自 海外网 ,如有异议,请发邮件至diguowang08@163.com。 /
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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”

2025-01-09 21:43:58 2,913次浏览

从广义的层面上来讲,AI设计者不仅指AI技术研究人员,更应该包括政策制定者。在培养设计者内部形成负责任的创新文化之时,应该鼓励他们思考其工作将如何影响社会,理解AI实际应用时应当遵循的伦理原则和潜在的道德困境,以及怎样使AI可以适应不断变化的技术和社会环境。因此,广义的设计者应制定明确的伦理准则和行为守则,指导AI技术研究人员在研发过程中考虑其公平性、透明度、隐私保护和可解释性,让AI技术研究人员与伦理学家、社会学家、法律专家等进行跨学科合作,确保从多角度评估AI系统的影响。只有从广义的设计者出发,保持这种多元“共生”,时刻抗击欺骗,才能保证AI发展的最终目的是为了人类的福祉。 再次回看阿图罗·罗森布卢斯(Arturo Rosenblueth)、诺伯特·维纳(Norbert Wiener)和朱利安·比格洛(Julian Bigelow)在1943年所发表的《行为、目的和目的论》一文,其目标有二,“一是定义自然事件的行为学研究并对行为进行分类,二是强调‘目的’这一概念的重要性”。文中的“目的”与欺骗行为的“意图”有相似的哲学意蕴,彰显了AI不仅是集成电路和编程技术的集合,还涉及人在与机器互动时的直觉感知和自然反应。在解释AI这种复杂系统时,需要解释AI背后复杂的人类心理学因素,因此,技术本身是否具有“意图”或具有什么样的“意图”不应该成为否定AI欺骗的因素。不仅如此,正如在斯特凡·萨卡迪(Stefan Sarkadi)等基于价值对齐目的对欺骗性AI的规范框架所展开的研究中,其以美国受试者在五个选定的未来工作环境中对欺骗性 AI 的看法为研究案例,结果表明“受试者对于AI欺骗行为与人类欺骗行为的道德观念态度之间没有统计学上的显著差异”。此时,AI欺骗的“意图”的本质不应该仅仅被视为单纯的“期望”“意向”等,还必须包括体现行动者实际行为的多重驱动力。 由于对AI欺骗行为的恐惧,部分人可能认为AI的欺骗行为会造成人-机(技)信任的瓦解。产生这样认知的主要根源是AI算法的不透明性,他们认为只有具有高度透明算法的AI才是值得信赖的,才可以在社会中被普遍应用。然而,塞巴斯蒂安·克吕格(Sebastian Krügel)等的一项实证研究中得到的数据却表明,人在寻求建议时,“遵循AI生成建议的次数与人类建议一样多”。事实上,AI的实际使用者通常不会因算法的不透明性而感到困扰,他们往往更重视AI能否提供准确的预测、有效的解决方案或优化的决策支持。那么,该如何看待这种现象呢?

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  • 应用分类:ios-Android 朝俞r车孕期涨奶
  • 使用语言: 中文
  • : 需要联网
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